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//我用SETUP FACTURY 打包时,将扫描出的所有文件都打包,文件很大,我想只包含基本的运行库函数,安装时扫描系统,缺哪个DLL文件系统就
wsshello
2004-04-29 11:46:06
//我用SETUP FACTURY 打包时,将扫描出的所有文件都打包,文件很大,我想只包含基本的运行库函数,安装时扫描系统,缺哪个DLL文件系统就提示,然后自动转向我的网站中下载,是否可行?
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//我用SETUP FACTURY 打包时,将扫描出的所有文件都打包,文件很大,我想只包含基本的运行库函数,安装时扫描系统,缺哪个DLL文件系统就
//我用SETUP FACTURY 打包时,将扫描出的所有文件都打包,文件很大,我想只包含基本的运行库函数,安装时扫描系统,缺哪个DLL文件系统就提示,然后自动转向我的网站中下载,是否可行?
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VBDN
2004-04-30
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ryuginka
2004-04-30
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就是,不上网怎么办
wsshello
2004-04-30
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wsshello
2004-04-30
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luoxiaoxiang
2004-04-30
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这样的程序不完整啊。人家没上网怎么办?
LabVIEW锁相放大器及其应用
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本文重点阐述了利用 LabVIEW 软件构建的锁相放大器的设计方案及其具体实施流程,并探讨了该设备在声波相位差定位
系统
中的实际运用情况。 锁相放大器作为一项基础测量技术,其核心功能在于能够精确锁定微弱信号的频率参数并完成相关测量工作。 在采用 LabVIEW 软件开发的锁相放大器
系统
中,通过计算测量信号与两条参考信号之间的互相关函数,实现对微弱信号的频率锁定,同
时
输
出
被测信号的幅值信息。 虚拟仪器技术是一种基于计算机硬件平台的仪器
系统
,其显著特征在于用户可以根据实际需求自主设计仪器功能,配备虚拟化操作界面,并将测试功能完全由专用软件程序实现。 虚拟仪器
系统
的
基本
架构主要由计算机主机、专用软件程序以及硬件接口模块等核心部件构成。 虚拟仪器最突
出
的优势在于其功能完全取决于软件编程,用户可以根据具体应用场景灵活调整
系统
功能参数。 在基于 LabVIEW 软件开发的锁相放大器
系统
中,主要运用 LabVIEW 软件平台完成锁相放大器功能的整体设计。 LabVIEW 作为一个图形化编程环境,能够高效地完成虚拟仪器的开发工作。 借助 LabVIEW 软件,可以快速构建锁相放大器的用户操作界面,并且可以根据实际需求进行灵活调整和功能扩展。 锁相放大器
系统
的关键构成要素包括测量信号输入通道、参考信号输入通道、频率锁定处理单元以及信号幅值输
出
单元。 测量信号是
系统
需要检测的对象,参考信号则用于引导
系统
完成对测量信号的频率锁定。 频率锁定处理单元负责实现测量信号的锁定功能,信号幅值输
出
单元则负责输
出
被测信号的幅值大小。 在锁相放大器的实际实现过程中,
系统
采用了双路参考信号输入方案来锁定测量信号。 通过分析两路参考信号之间的相...
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在边缘计算环境中,利用启发式算法实现深度神经网络任务卸载的策略,并提供了相应的Matlab代码实现。文章重点探讨了如何通过合理的任务划分与调度,将深度神经网络的计算任务高效地卸载到边缘服务器,从而降低终端设备的计算负担、减少延迟并提高整体
系统
效率。文中涵盖了问题建模、启发式算法设计(如贪心策略、遗传算法、粒子群优化等可能的候选方法)、性能评估指标(如能耗、延迟、资源利用率)以及仿真实验结果分析等内容,旨在为边缘智能计算中的模型推理优化提供可行的技术路径。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,从事边缘计算、人工智能、物联网或智能
系统
优化方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究深度神经网络在资源受限设备上的部署与优化;②探索边缘计算环境下的任务卸载机制与算法设计;③通过Matlab仿真验证不同启发式算法在实际场景中的性能表现,优化
系统
延迟与能耗。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现细节与仿真参数设置,同
时
可尝试复现并对比不同启发式算法的效果,以深入理解边缘计算中DNN卸载的核心挑战与解决方案。
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已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/5e7a10a8225b goods 图书商城,网上购书
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系统
智能制造基于YOLOv5-8-10的车间人员与设备实
时
监测
系统
设计:实现高效安全的生产状态监控
内容概要:本文介绍了基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10目标检测模型的车间智能监控
系统
,旨在实现对生产车间中人员位置、设备
运行
状态及其他关键物体的实
时
监测与智能管理。
系统
通过采集和标注车间环境数据,利用PyTorch框架进行模型训练,并结合OpenCV实现图像处理与视频流分析,最终完成目标检测、状态识别、异常告警及可视化展示。文章详细阐述了从数据准备、模型训练、目标检测到UI界面开发的全流程,并探讨了与ROS、MES
系统
集成的应用前景。; 适合人群:具备一定计算机视觉与深度学习基础,从事智能制造、工业自动化或AI应用开发的工程师和技术人员,尤其适合高校学生、研发人员及工业领域技术人员; 使用场景及目标:①在制造车间实现人员行为监控与安全预警;②实
时
检测设备
运行
状态,及
时
发现停机或异常;③构建智能化监控平台,提升生产管理效率与自动化水平; 阅读建议:建议结合文中提供的代码链接与训练流程进行实践操作,重点关注模型选型差异、数据增强策略及多
系统
集成方法,同
时
可根据实际场景优化检测精度与推理速度。
【计算机视觉】基于特征匹配的传统图像配准算法优化:多分辨率迭代与鲁棒性校验在图像对齐中的应用
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