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電器智能控制系統(tǒng)

  • LAB7000系列邏輯分析儀簡介

    LAB7000系列邏輯分析儀是一款緊湊、快速調試數字電路設計強有力的便攜式邏輯分析儀;高速的USB2.0接口、高端的FPGA、強大的ARM處理器等組成的嵌入式系統全方位智能控制;高速、高效、高性能,幫你輕松搞定問題。LAB7000系列邏輯分析儀實現了業界領先的高帶寬、大容量的高速采集技術,采樣率從200M到1G不等,34通道每通道容量最高達128M;功能靈活強大,集邏輯分析儀、總線分析儀、協議分析儀、頻率計、邏輯筆等多種測量開發儀器之大成于一身,適用于各種數字電路的開發、測量、分析和調試工作,還為方便某些特殊的用戶提供定制插件服務,是電子研發、電子測量工程師、高校師生的科研開發和教學的得力助手。

    標簽: 7000 LAB 邏輯分析儀

    上傳時間: 2013-10-14

    上傳用戶:pzw421125

  • 利用FLASH SDK直接生成的FLASH作品

    利用FLASH SDK直接生成的FLASH作品,控制 標記來操縱這些動畫元素和動畫流程,播放器在控制標記的操縱下播放動畫。

    標簽: FLASH SDK

    上傳時間: 2014-01-06

    上傳用戶:tfyt

  • 利用FLASH SDK直接生成的FLASH作品

    利用FLASH SDK直接生成的FLASH作品,控制 標記來操縱這些動畫元素和動畫流程,播放器在控制標記的操縱下播放動畫。..

    標簽: FLASH SDK

    上傳時間: 2015-03-13

    上傳用戶:SimonQQ

  • 利用FLASH SDK直接生成的FLASH作品

    利用FLASH SDK直接生成的FLASH作品,控制 標記來操縱這些動畫元素和動畫流程,播放器在控制標記的操縱下播放動畫。..

    標簽: FLASH SDK

    上傳時間: 2014-11-23

    上傳用戶:gtzj

  • 利用FLASH SDK直接生成的FLASH作品

    利用FLASH SDK直接生成的FLASH作品,控制 標記來操縱這些動畫元素和動畫流程,播放器在控制標記的操縱下播放動畫。..

    標簽: FLASH SDK

    上傳時間: 2014-08-21

    上傳用戶:nanshan

  • 基於S3C44B0X上的各種範例

    基於S3C44B0X上的各種範例,可以實驗IDE,PWM,USB,LED...etc。對於初學嵌入式系統者有很大助益。

    標簽: S3C44B0X

    上傳時間: 2014-01-19

    上傳用戶:sy_jiadeyi

  • 本文探討使用 Linux作為嵌入式作業系統的方法,透過如何對內核、守護程序、庫和應用程序等四個主要部份,進行縮減其大小后

    本文探討使用 Linux作為嵌入式作業系統的方法,透過如何對內核、守護程序、庫和應用程序等四個主要部份,進行縮減其大小后,以便配置在以閃存為存儲設備的嵌入式系統中。

    標簽: Linux 嵌入式 內核

    上傳時間: 2014-10-11

    上傳用戶:CHENKAI

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:R50974

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:ryb

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2014-12-19

    上傳用戶:TRIFCT

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