R12B-5发布加入eunit 支持从archive读取代码

最新推荐文章于 2024-06-07 22:24:10 发布
最新推荐文章于 2024-06-07 22:24:10 发布
阅读量55 收藏
点赞数
分类专栏： erlang 文章标签： Erlang
本文介绍了OTP中的新特性，包括单元应用（Theeunitapplication），用于Erlang模块的单元测试；实验性支持从归档文件加载代码；以及public_key的第一个版本。这些更新为用户提供更多功能并改进了系统的灵活性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. The eunit application (for unit testing of Erlang modules) by Richard Carlsson is now included in OTP.
2. There is now experimental support for loading of code from archive files. See the documentation of code, init,erl_prim_loader and escript for more info.
3. public_key first version.

还是R12的bug fix版本 没有太多新功能引入.
CentOS6.5之Android NDK-r12b安装、编译验证—逆袭必备
狼哥的逆袭栈
01-12 2518
一、赋上最新版本的Android NDK下载链接 ndk_r12 (June 2016)  Windows 32-bit : http://dl.google.com/android/repository/android-ndk-r12b-windows-x86.zip  Windows 64-bit : http://dl.google.com/android/repository/and
戴睿R12pro-N5100 Win10驱动
Melon的博客
05-25 4560
https://pan.baidu.com/s/1T2GtHkwwnOeQFS5f0aAlFQ?pwd=hn3j
从B 树、B+ 树、B* 树谈到R 树 ---从磁盘读取考虑
飘过的春风
03-02 4908
第一节、B树、B+树、B*树 1.前言： 动态查找树主要有：二叉查找树（Binary Search Tree），平衡二叉查找树（Balanced Binary Search Tree），红黑树(Red-Black Tree )，B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree)。前三者是典型的二叉查找树结构，其查找的时间复杂度O(log2N)与树的深度相关，那么降低树的深度自
Oracle R12 Multi-Org Access Control
田攀的日志
06-19 2199
Multi-Org Access Control (MOAC) is used to allow access to multiple operating units from a single application responsibility. Prior to Release 12, Oracle users would have to login to difference respon
【最佳实践】基于 Arm 虚拟硬件平台完成在Cortex-M85上移植RT-Thread操作系统
一个专注于嵌入式IoT领域的架构师，深耕IoT领域多年，深度掌握IoT领域的相关技术栈，包括但不限于RTOS内核的实现及其移植、硬件驱动移植开发、网络通讯协议开发、编译构建原理及其实现、底层汇编及编译原理、编译优化及代码重构、嵌入式IoT系统的架构设计等。
06-07 4万+
Arm AVH 跑RT-Thread 体验如何？
从B树、B+树、B*树谈到R 树
热门推荐
结构之法 算法之道
06-07 66万+
从B 树、B+ 树、B* 树谈到R 树   作者：July、weedge、Frankie。编程艺术室出品。 说明：本文从B树开始谈起，然后论述B+树、B*树，最后谈到R 树。其中B树、B+树及B*树部分由weedge完成，R 树部分由Frankie完成，全文最终由July统稿修订完成。 出处：http://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v 。   第一节、B树、B+树、B*...
寄存器r0 - r12 是什么？
深耕嵌入式领用多年， 致力于分享嵌入式领域技术!
05-07 2239
寄存器r0 - r12 是什么？
开始学习oracle ebs r12--安装前准备 (5)
清风弄影
04-06 3031
除了上面的贴子，下面这个贴子也很有参考意义，是上面那个帖子的补充，一些地方更详细些。作者是： 向左走向右走的童话Hardware & Software Specifications:- AMD Athlon(tm) 64 X2 dual core 4000+, 2.1 GHz- 2 GB of RAM- 250 GB Hard Drive- Windows 2003 with Sevice
迪文屏OS汇编代码开发-保存/读取数据篇（四）
muyepiao1的博客
12-19 3273
开发过程中需要以下材料： 软件环境： DWIN OS ASM Builder V1.5 硬件环境：DW K600+平台 迪文屏操作手册 SD卡（更新代码） 应用场景 在开发过程中，我们常常需要能够保存用户数据，迪文屏就有这个功能，我们可以直接把数据保存在屏幕中，这样减少屏幕与下位机的交互，特别是数据量大的时候，这一点更明显。 示例代码1 ：以下代码实现把数据0XFFFF0001写入地址0X0130 0000-0X0130 0001中，此处把写用户数据封装成模块，方便程序多次调用。 LDWR R10,0XF
基于MATLAB Simulink的六轴机器人阻抗力控制算法仿真与应用 · 机器人技术
08-14
六轴机器人阻抗力控制算法的实现方法及其在MATLAB Simscape平台上的仿真应用。文章首先解释了六轴机器人和阻抗力控制算法的基本概念，然后展示了如何在Simscape环境中构建虚拟机器人模型，并通过M文件设置Simulink参数，实现对机器人运动轨迹和阻抗参数的精确控制。文中还提供了视频演示，直观展示了期望轨迹与实际轨迹的对比，验证了算法的有效性。最后，强调了一键运行的功能，简化了工程实践的操作流程，提升了效率。 适合人群：对机器人技术和控制算法感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解六轴机器人阻抗力控制算法的工作原理及其实现方法的人群，旨在提高他们对该领域的理论认知和实际操作能力。 其他说明：通过本项目的实践，读者不仅可以掌握机器人阻抗力控制算法的关键技术点，还能学会利用MATLAB工具进行高效建模和仿真的方法。这对于后续的研究和开发工作具有重要的指导意义。
（2025）《劳动合同法》知识竞赛试题库及答案（通用版）.docx
08-14
（2025）《劳动合同法》知识竞赛试题库及答案（通用版）.docx
Linux系统磁盘空间不足的排查与优化方法.doc
08-14
Linux系统磁盘空间不足的排查与优化方法.doc
基于COMSOL的狄拉克半金属BDS超材料性能分析及其多元应用展望
08-14
狄拉克半金属BDS超材料的性能分析与应用前景，特别是借助COMSOL仿真工具进行的深入研究。文中指出，狄拉克半金属因其独特的电子结构和能带特征，在电子学、光学及磁学等多个领域展现出巨大的应用潜力。同时，作为超材料的一种，它能够有效调控电磁波的传播路径，适用于制造高效能的电子和光学设备。此外，该材料还在通讯、成像、电磁防护、能源转换等方面有着广泛的应用可能性。 适合人群：从事材料科学、物理学、电子工程等相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①理解狄拉克半金属的基本性质及其在超材料中的角色；②掌握COMSOL仿真工具在材料性能预测方面的应用方法；③探索该材料在未来高科技产品开发中的具体应用场景。 其他说明：文章强调了跨学科合作对于推进此类前沿研究的重要性，鼓励更多学者参与到相关领域的创新实践中来。
基于Python的应急大数据时空关联分析系统-互联网数据爬取-自然灾害监测预警-流感疫情预测-犯罪热点分析-社会管理决策支持-时空数据库构建-多源异构数据融合-分布式存储计算-机器.zip
08-14
基于Python的应急大数据时空关联分析系统_互联网数据爬取_自然灾害监测预警_流感疫情预测_犯罪热点分析_社会管理决策支持_时空数据库构建_多源异构数据融合_分布式存储计算_机器.zip上传一个【Rust】VIP资源
BES秃鹰优化算法在Matlab中优化LSSVM的多特征变量输入、单因变量输出拟合预测模型
08-14
如何利用BES秃鹰优化算法改进LSSVM（最小二乘支持向量机）模型，以实现多特征变量输入、单个因变量输出的拟合预测。文中首先简述了LSSVM和BES秃鹰算法的基本概念及其优势，接着展示了在MATLAB环境中具体的代码实现步骤，包括数据准备、参数优化、模型训练和预测。最后，通过实验结果分析证明了该组合模型的有效性和优越性。 适合人群：从事数据分析、机器学习领域的研究人员和技术人员，尤其是对优化算法和预测建模感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要高精度预测的应用场景，如金融风险评估、环境监测、工业生产控制等领域。目标是提升预测模型的准确性、稳定性和泛化能力。 其他说明：本文提供的MATLAB代码可以直接用于Excel数据集，便于快速上手实践。同时鼓励读者根据自身需求调整相关参数，探索更多可能。
GAPSO-LSTM 遗传粒子群优化算法提升LSTM网络预测精度的技术研究与应用 LSTM
08-14
内容概要：本文探讨了遗传粒子群优化算法（GAPSO）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的方法，旨在提高时间序列预测的准确性。传统的粒子群优化（PSO）方法在优化LSTM参数时容易陷入局部最优解，而GAPSO通过引入遗传算法的交叉和变异机制，有效解决了这一问题。文中详细介绍了GAPSO-LSTM的核心代码实现，包括精英保留策略、交叉操作和变异操作的具体步骤。此外，还展示了如何在LSTM模型中应用GAPSO进行参数优化，如调整隐藏层维度、网络深度和dropout比例。实验结果显示，GAPSO-LSTM在电力负荷预测任务中显著提升了预测精度，将平均绝对误差（MAE）从13.7降低到了11.2。尽管迭代时间增加了约40%，但其优化效果明显优于传统PSO-LSTM。 适合人群：对机器学习、深度学习以及优化算法感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高精度时间序列预测的应用场景，如金融、能源等领域的时间序列数据分析。目标是通过改进优化算法，提高预测模型的性能和稳定性。 其他说明：虽然GAPSO-LSTM带来了更好的预测效果，但也需要注意其计算成本较高，因此在实际应用中需要权衡时间和精度之间的关系。
混合有源滤波器（HAPF）在MATLAB-Simulink仿真中的谐波补偿效果对比
08-14
混合有源滤波器（HAPF）在MATLAB-Simulink环境下的仿真及其对电力系统谐波的有效抑制。文中首先描述了传统无源滤波器面对谐波问题的局限性，随后展示了HAPF的独特优势，即结合了无源滤波的成本效益和有源滤波的精确补偿能力。作者通过具体的三相整流负载场景搭建，利用Simulink进行建模，并深入探讨了HAPF内部的双环控制系统以及关键的谐波检测算法。实验结果显示，在应用HAPF之后，系统的总谐波失真率（THD）显著降低，特别是对于5次和7次谐波的抑制效果尤为明显。此外，还讨论了一些实际操作中的注意事项和技术细节，如避免LC参数引起的谐振问题、优化直流母线电压管理以及引入负序分量补偿机制。 适合人群：从事电力电子、自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要解决电力系统中谐波污染问题的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解HAPF工作原理及其在电力系统中具体应用的研究人员；旨在为工程实践中遇到的谐波治理难题提供解决方案的技术团队。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了大量的实践经验分享，有助于读者更好地理解和掌握HAPF的设计与实施要点。同时提醒读者注意仿真过程中可能出现的问题，确保最终的应用效果达到预期。
SurePass.rar
08-14
SurePass.rar
基于TDMS数据与声学振动信号的发动机故障诊断：SDP分析与图像匹配技术的应用
最新发布
08-14
内容概要：本文介绍了一种创新的发动机故障诊断方法，利用TDMS数据文件中的声学和振动信号，结合对称点模式（SDP）分析和图像匹配技术，实现了对发动机状态的精确监测和故障检测。该方法涵盖五种发动机工况（正常、稀薄燃烧、富氧燃烧、点火提前和火花延迟），并在不同转速下进行了测试。通过Bagging方法和决策树模型的学习，经过100次迭代，确保了诊断的准确性和可靠性。文中详细介绍了背景需求、数据来源与处理、算法解析、模型学习与优化，并展示了实际应用效果。 适合人群：从事汽车工程、机械工程、故障诊断研究的专业人士，以及对发动机故障诊断感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要高效、精准的发动机故障检测场合，旨在提升汽车工业中发动机故障诊断的自动化水平，减少人工干预，提高诊断速度和准确性。 其他说明：该方法不仅提高了故障诊断的精度，还为未来的汽车工业发展提供了技术支持。未来的研究将继续优化算法和技术，以更好地满足市场需求。
android-ndk-r12b-windows-x86.zip
07-12
android-ndk-r12b-windows-x86.zip 是一个 Android NDK 的压缩文件。Android NDK (Native Development Kit) 是一个让开发者能够使用 C 或 C++ 程序语言编写 Android 应用的工具集合。它主要用于开发需要高性能或使用...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值