本 文 就 目 前 PCB 用戶需求情況和主流SI 工具（ Cadence SQ 、Mentor Hyperlynx 和ICX/Tau）功能和特點上作比較和說明，幫助銷售經理了解對手產品、理解用戶需求從而正確定位銷售目標并制訂有效的銷售策略。注意考慮到銷售經理的理解，本文沒有深入討論技術和工具細節，也沒有使用專業術語，有些提法上不一定正確。
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上傳時間： 2013-11-04
上傳用戶：epson850
將激光測量技術和多目視覺照相測量技術相融合，分別發揮激光測量精度高、定位準，照相測量速度快、密度高的特點，研制曲面板三維形狀的自動測量以及劃線定位系統，實現曲面板上的關鍵點的位置精確、快速的測量，該系統可基本實現工業船舶行業對曲面板技術的要求，對造船業的發展具有重要的現實意義。
上傳時間： 2013-11-07
上傳用戶：hui626493
基于單攝像機成像的電力設施侵入目標的參數計算，首先采用成本較低的單攝像機單目視覺系統，對攝像機監控范圍內的空間進行三維建模，便于對其監控范圍內的各種物體進行距離測算與三維尺寸測算；接著依據立體視覺系統，對采用最新的模式識別技術識別出的入侵物的大小和距離進行計算，判斷威脅程度。文中提出的基于單攝像機成像的電力設施侵入目標的參數計算方法，可以更為準確地判斷入侵物大小和位置，從而可靠地判斷威脅程度，降低誤報和漏報，在輸電設施的監控方面有廣大的應用前景。
上傳時間： 2013-11-02
上傳用戶：chens000
微軟八十年代老程序員的經驗之談，探討如何編寫編寫高效無錯代碼，也是華為開發人員的必備寶典
上傳時間： 2013-12-10
上傳用戶：xc216
驅動程序超級寶典，這個可是中文版本的，絕對值得收藏！
上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：shinesyh
魔陣的又一個實例。 你輸入一個素數，之後將會在相同的目錄下面 生成一個.txt文件，裏面有一個n*n的魔陣
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上傳時間： 2015-01-14
上傳用戶：weiwolkt
WEBGAME 機器人大戰EBS(無盡的戰爭) 架設方法 WIN2K系列主機 ，最簡單的方法就是 設置一個虛擬目錄 其它就稍微改改 config.cgi的設置，還有餓ebs_sub 1 2 3.cgi的圖片地址就基本好了 WIN2K沒有虛擬目錄的話就除了要做上面的那些以外 還要打開所有文件，搜索類似這樣的 require config.cgi 都改成絕對路徑就行了 UNIX LINUX FREEBSD 系列的話,就要設置屬性了 ebs目錄所有CGI文件設置成 755 所有DAT文件設置成 777 logmiulerebeb 目錄也就是數據目錄，這個要設置成 777 裏面所有文件也是 777 當然，你可以修改這個目錄，最好修改成其他目錄，然後把config.cgi的數據庫目錄改改就可以了, 然後就是改 config.cgi的一些設置，還要改 ebs_sub 1 2 3.cgi的圖片地址了,最後就是，UNIX LINUX系列的大小寫都分的很清楚，這個版本我懶得整理，所以有的是答謝，有的是小寫，自己改改吧.
上傳時間： 2014-01-10
上傳用戶：tuilp1a
Jive(J道版) Jive(J道版)是在Jive 2.1版本基礎上改編而成，增加一些功能，更加實用，本下載包中包括源程序，你可以修改為你自己的網站定制。 學習Jive源程序，可以更好的理解和應用設計模式，學習Java必須讀懂兩套源代碼，第一個就是Jive 第二個是Sun的寵物店Pet Store. 關于Jive，道友yesky12一段話非常精辟: 設計模式和面向對象的思想是java學習的內功，而jive無疑是九陰真經。 Jive論壇的優點是由于采用緩沖機制，可以承受巨大訪問量，同時能保持快速反應，在國外站點采用很多。Jive從2.5以后就不再無條件的開放源代碼，同時有licence限制。 Jive(J道版)包括完整的源程序和可直接運行的配置，Jbuilder7可直接打開，本版本不但取消了licence的限制，同時增加了jive高版本的內容，努力把Jive建成一個功能更強大的虛擬社區軟件。
上傳時間： 2013-12-28
上傳用戶：wangdean1101
最新的支持向量機工具箱，有了它會很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, "The Nature of Statistical Learning Theory", Springer-Verlag, New York, ISBN 0-387-94559-8, 1995. [2] J. C. Platt, "Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization", in Advances in Kernel Methods - Support Vector Learning, (Eds) B. Scholkopf, C. Burges, and A. J. Smola, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, chapter 12, pp 185-208, 1999. [3] T. Joachims, "Estimating the Generalization Performance of a SVM Efficiently", LS-8 Report 25, Universitat Dortmund, Fachbereich Informatik, 1999.
上傳時間： 2013-12-16
上傳用戶：亞亞娟娟123
Java Struts的學習經典入門例子，JAVA Struts初學者的入門寶典，很值大家學習。
上傳時間： 2015-03-14
上傳用戶：米卡
