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大家一起做FlexWiKi
乘思者
2004-12-08 12:13:42
http://www.flexwiki.com/default.aspx/FlexWiki.ChineseVersionWorkGroup
大家一起成立个FlexWiKi的中文版工作组,一起开发中文版,如何?
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大家一起做FlexWiKi
http://www.flexwiki.com/default.aspx/FlexWiki.ChineseVersionWorkGroup 大家一起成立个FlexWiKi的中文版工作组,一起开发中文版,如何?
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乘思者
2005-06-10
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不知道其他人的工作到什么状态了。
dingsea
2005-04-07
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加我一个,我想进来学习和提高:)
dingsea@hotmail.com
izzard
2005-04-06
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算我一个 qiaomu_cn@hotmail.com
乘思者
2005-04-05
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我们做 dotNet的Wiki汉化。
binken
2005-04-03
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我也有兴趣,binken@126.com
MayiMayi1
2005-03-30
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我试了一下,www.new57.com
这个WIKI老出错
打算汉化,不过功能好像还不够
shoutor
2005-03-30
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我也加入,webmaster@i2key.com
乘思者
2005-03-28
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你搜索一下 Wiki 或者看看我们提供的网址。
lovebanyi
2005-03-25
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这个是干么用的啊..
乘思者
2005-03-25
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又没有人最近关注了一下 FlexWiki的近况?
乘思者
2005-02-22
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VSS不能在internet上使用
大家有没人搞过?
乘思者
2005-02-21
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大家首要任务是搞一个服务器吧!有没有人会搞得,我提供机器!
thinhunan
2005-02-21
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thin37421@126.com
用VSS不行吗?
thinhunan
2005-02-21
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thin37421奄.com
谁做TeamLeader,分配任务给我
AllenTing
2005-02-18
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搂住,我也有兴趣!
ading_dance@163.com
benxibing1981
2005-02-18
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benxibing1981@163.com
zhaojiang
2005-02-16
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f5mailbox-friend@yahoo.com.cn
算我一个
yuezhong
2005-01-20
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算我一个
mailbox.jerry@Gmail.com
sugengnn
2005-01-20
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sugengnn@hotmail.com 算我一个
今晚打老虎33333333
2005-01-19
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mark
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Wiki
服务商简介
Wiki
的写作方式正在逐渐被大家所接受, 早些时候人们想使用
Wiki
的时候一般都是会找台主机, 安装一个
Wiki
引擎程序, 配置好后使用. 这样对于大多数人一是技术有门槛, 二是找主机也是问题. 现在出现了一些专门提供
Wiki
服务的服务商, 你只需要注册一个帐号就可以拥有自己的
wiki
了, 然后邀请朋友来共同写作.下面介绍几家
Wiki
服务商. 他们的共同点就是注册简单, 都提供了
Wiki
常见的功能...
项目
Wiki
的选择和配置
项目组内部使用的
wiki
终于创建成功了!因为要开始一个新的重要项目,所以要开始用正规方法来进行项目管理。为了保证项目内部沟通的畅通,所以我们需要选择一个
wiki
来进行内部文档的合作编写。 工具的选择 选择
wiki
时候的首选参考当然就是 http://c2.com/cgi/
wiki
?Choosinga
Wiki
了,其中包含了大部分开源的
wiki
产品,并且提供了各种选型参考和特性比较。...
(转)项目
Wiki
的选择和配置
项目
Wiki
的选择和配置 项目组内部使用的
wiki
终于创建成功了!因为要开始一个新的重要项目,所以要开始用正规方法来进行项目管理。为了保证项目内部沟通的畅通,所以我们需要选择一个
wiki
来进行内部文档的合作编写。 工具的选择 选择
wiki
时候的首选参考当然就是 http://c2.com/cgi/
wiki
?Choosinga
Wiki
了,其中包含了大部分开源的
wiki
产品,并且提供了各种选型参考...
C#开源资源大汇总
C#开源资源大汇总 一、AOP框架 Encase 是C#编写开发的为.NET平台提供的AOP框架。Encase 独特的提供了把方面(aspects)部署到运行时代码,而其它AOP框架依赖配置文件的方式。这种部署方面(aspects)的方法帮助
数据融合状态估计基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文系统研究了基于多种卡尔曼滤波算法(包括KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF)的多传感器数据融合与状态估计方法,重点探讨了其在非线性系统中的应用特性与性能差异,尤其深入剖析了无迹卡尔曼滤波(UKF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的技术原理、实现流程及优化策略。文档配套提供了完整的Matlab代码实现,并结合GNSS/IMU融合定位、室内视觉惯性导航、电力系统状态估计等典型应用场景,展示了算法在实际工程中的有效性与实用性,帮助读者从理论到实践全面掌握各类滤波器的设计与应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程能力,从事自动化、电子信息、导航制导、机器人、电力系统或信号处理等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解卡尔曼滤波系列算法的核心原理及其在非线性系统中的适用条件与局限性;②开展多传感器数据融合、动态目标跟踪、状态估计等科研或工程项目开发;③完成学术论文复现、课程设计、竞赛项目或毕业课题的技术验证与代码支撑。; 阅读建议:建议按照文档结构循序渐进学习,结合所提供的Matlab代码进行仿真实验,对比不同滤波算法在相同场景下的输出结果,以直观理解其精度、稳定性与计算开销的权衡;推荐辅以经典教材补充理论基础,实现“原理—仿真—应用”的闭环学习路径。
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