机智云固件,可以连接设备,经行向机智云上发送数据命令,可以通过手机APP进行配置联网。经行移动端控制
2022-05-14 21:36:36 4MB 机智云 固件
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OPENWRT
2022-05-11 23:23:11 700.5MB 爱快
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在QT平台上用ffmpeg将多路视频合成一起播放 合成视频的代码在combine文件中
2022-05-01 18:07:19 22.34MB 音视频 qt 源码软件 开发语言
用户在vmware中安装openwrt的磁盘文件,创建完虚拟机直接替换磁盘文件即可。
2022-04-22 10:11:17 10.81MB openwrt lede 路由器
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matlab程序(yalmip+cplex)复现自《含电热联合系统的微电网运行优化——李正茂》 摘要:在当前能源互联网迅速发展及电热联系日渐紧密的环境下,提出基于电热联合调度的区域并网型微电网运行优化模型。综合网内储能特性、分时电价、电热负荷与分布式电 源的时序特征,以包含风机、光伏电池、热电联产系统、电锅炉、燃料电池和储能系统的并网型微电网为例,采用Cplex优化软件求得调度周期内各微电源最佳出力及总运行成本,并与两种常见电热调度方式进行比较。仿真算例表明:联合调度模型能实现电热统一协调调度并降低微电网运行成本。该模型可为电热之间能源互联及规划运营提供参考。 关键词:能源互联网;电热联合;微电网;经济调度;储能系统
2022-03-01 14:42:04 916KB matlab 开发语言
文件大小:73.7 MB 最新版本:3.34.1 最新发布日期:2021年8月12日 支持Unity版本:5.5.1或更高 提高性能!结合网格和材料以减少批量! Mesh Baker 是一个强大的工具包,具有灵活的非破坏性工作流程,用于优化道具和场景。 Unity 最著名的优化工具。自 2012 年以来的五星级支持和更新。
2022-02-11 10:08:59 73.71MB Mesh Baker Combine
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快速浏览一、append与assign1.append方法(加行)(a)append利用序列添加行(必须指定name)(b)append用DataFrame添加表(多行)2.assign方法(加列)二、combine与update(表的填充)1.comine方法(a)填充对象(b)一些例子(c)combine_first方法2. update方法(a)三个特点(b)例子三、concat方法四、merge与join1.merge函数2. join函数五、问题与练习阶段总结Reference #从清华镜像拉装1.0.3版本的Pandas !pip install -i https://pypi.t
2022-02-10 23:13:33 171KB AND app append
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最新虚拟机镜像 已装好插件 OpenWrt是适合于嵌入式设备的一个Linux发行版。 相对原厂固件而言,OpenWrt不是一个单一、静态的固件,而是提供了一个可添加软件包的可写的文件系统。这使用户可以自由的选择应用程序和配置,而不必受设备提供商的限制,并且可以使用一些适合某方面应用的软件包来定制你的设备。
2022-02-09 16:47:33 40.5MB openwrt lede koolshare vmdk
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Mesh Combine Studio 2 2.993.unitypackage
2022-01-19 09:05:02 1.45MB unity
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结合随机森林和LSBoost进行证券市场指数预测。 Abstract— This research work emphases on the prediction of future stock market index values based on historical data. The experimental evaluation is based on historical data of 10 years of two indices, namely, CNX Nifty and S&P Bombay Stock Exchange (BSE) Sensex from Indian stock markets. The predictions are made for 1–10, 15, 30, and 40 days in advance. This work proposes to combine the predictions/estimates of the ensemble of trees in a Random Forest using LSboost (i.e. LS-RF). The prediction performance of the proposed model is compared with that of well-known Support Vector Regression. Technical indicators are selected as inputs to each of the prediction models. The closing value of the stock price is the predicted variable. Results show that the proposed scheme outperforms Support Vector Regression and can be applied successfully for building predictive models for stock prices prediction.
2022-01-09 19:27:53 255KB 机器学习 随机森林
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