利用CSS,HTML5,JS制作的地铁计价器 涉及数学运算脚本,和JQuery的灵活运用,代码量不大, 但方法令人耳目一新
2022-03-22 20:27:28 42KB java
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根据Pharmaceutical Commerce和艾媒数据中心资料显示,目前 欧洲地区的冷链物流产业最为发达,行业支出处于较高水平,2018 年欧洲冷链支出达到58亿美元,亚洲、北美分别为44亿美元、37亿 美元,并预计到2020年,三个地区的冷链支出将分别达到62亿美 元、52亿美元及42亿美元。根据国际冷藏仓库协会(IARW)数据,2018年全球冷藏库总容量 达到6.16亿立方米,相较于2016年,增长了2.67%,印度是最大的市 场,有1.5亿立方米,紧随其后的是美国的1.31亿立方米和中国的 1.05亿立方米。 美国、中国和印度冷库容量之和占到世界冷库总量的50%以上, 全球冷库区域
2022-03-22 11:42:51 1.87MB 物流 交通 铁路 航空
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中铁二局 测量数据处理软件真正很好用,在铁路系统测量中应用广泛
2022-03-21 09:42:36 1.24MB 中铁二局 测量数据 内部
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前言 前两天在 echarts 上寻找灵感的时候,看到了很多有关地图类似的例子,地图定位等等,但是好像就是没有地铁线路图,就自己花了一些时间捣鼓出来了这个交互式地铁线路图的 Demo,地铁线路上的点是在网上随便下载了一个,这篇文章记录自己的一些收获(毕竟我还是个菜鸟)以及代码的实现,希望能够帮到一些朋友。当然,如果有什么意见的可以直接跟我说,大家一起交流才会进步。 效果图   http://www.hightopo.com/demo/subway/index.html 地图稍微内容有点多,要全部展示,字显得有点小了,但是没关系,可以按照需求放大缩小,字体和绘制的内容并不会失真,毕竟都是用矢量绘
2022-03-17 21:33:42 298KB AS canvas html5
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铁路场景三维点云分割与分类识别算法.pdf,铁路限界侵入检测对保障高速铁路安全具有重要意义,基于激光三维点云分割与分类识别的异物侵入检测具有准确、直观的优点,在诸如隧道口和站台的铁路重点区域监测中具有广泛应用前景。设计了一种带动二维激光雷达进行俯仰运动的装置用于铁路三维点云的采集,基于法线方向一致性原则提出采用区域生长分割算法解决欧氏聚类分割和随机采样一致性(RANSAC)分割造成的过分割和欠分割问题;针对分割后的单物体点云,提出利用视点特征直方图(VFH)进行不同目标的三维点云特征提取,基于不同物体VFH建立KD树,并利用最近点搜索方法完成单物体点云分类识别。铁路场景典型物体的分类实验结果表明,本算法对铁路场景典型物体的分类识别准确率大于90%。
2022-03-17 21:18:57 5.57MB 论文研究
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为了实现地铁车辆运行时与地面监控系统之间进 行可靠通信,设计了以ATxmega384C3为核心的基于 CDMA 2000网络的车载无线通信系统。阐述了CDMA 2000网络的优点,并对系统原理的关键技术做了理论分析。 介绍了车载无线通信系统数据传输的基本原理以及数据帧 格式,并给出ATxmega384C3为核心的硬件电路设计以及 数据发送与接收的流程,该系统可实时、可靠地与地面之间 进行数据的收发,为地铁车辆维护提供保障。
2022-03-16 18:50:30 313KB 综合文档
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介绍广州地铁线路建设过程中无线集群通信系统的覆盖方式,重点分析在隧道区间面对车载 电台与手持电台信号覆盖的取含问题、直放站的同频干扰问题,并分析地铁无线集群覆盖建设的发 展趋势。
2022-03-16 10:43:56 222KB 综合文档
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番茄助手插件,支持2022年最新的Visual Assist X10.9.2440.0!!全网所需积分最低 VC++编程助手,支持VS 2022,亲测可用。共享备用 下载后双击VA_X_Setup.exe安装,然后找到VA_X64.dll文件路径,将其中提供的PiaoYun64.dll和VA_X64.dll两个dll拷贝到该目录即可。
2022-03-15 22:59:04 86.39MB VisualStudio2022
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本文主要讲了铁路客车电源逆变器设计电路图,下面一起来学习一下
2022-03-14 21:18:03 128KB 电源 逆变器 电路图 文章
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这是一个全面的、用户友好的工具箱,实现了贝叶斯线性回归、逻辑回归和计数回归的最新技术。 该工具箱提供了 ridge、lasso、horseshoe、horseshoe+、log-t 和 g-prior 回归的高效且数值稳定的实现。 对于预测变量数量大于样本大小的数据集,建议使用套索、马蹄形、马蹄形+ 和 log-t 先验,并且 log-t 先验提供对未知稀疏级别的适应。 该工具箱允许将预测变量分配到逻辑分组(可能重叠,以便预测变量可以成为多个组的一部分)。 这可用于利用关于预测因子的先验知识以及它们如何相互关联(例如,将遗传数据分组为基因和基因集合,例如通路)。 现在通过实施泊松和几何回归模型支持计数回归。 为了支持带有异常值的数据分析,我们在贝叶斯线性回归的实现中提供了两个重尾误差模型:拉普拉斯和学生 t 分布误差。 大多数功能都易于使用,工具箱可以直接处理 MATLAB 表(包括自
2022-03-14 16:14:46 206KB matlab
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