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最新推荐文章于 2025-12-17 11:05:38 发布
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本文介绍了一个名为 MaximASP 的环境下的配置详情，包括架构编号、环境变量、DRAM 银行地址、起始地址、大小及波特率等关键参数。
MaximASP> bdinfon 
arch_number = 0x00000C5E' - try 'help'
env_t       = 0x00000000
DRAM bank   = 0x00000000
-> start    = 0x70000000
-> size     = 0x08000000
baudrate    = 57600 bps
nakemind
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ffmpeg音视频开发: 使用ffprobe获取媒体信息
07-09 781
一、环境介绍 操作系统: win10 64位 ffmpge: 4.2.2 (官网下载的可执行文件命令) win32下使用FFMPEG 4.2.2库下载地址：https://download.youkuaiyun.com/download/xiaolong1126626497/12321684 二、ffprobe用法 2.1 基本使用: 查看媒体信息 用法： C:/FFMPEG/ffmpeg_x86_4.2.2/bin/ffprobe.exe -i .\jiyi.mp4 示例： PS D:\&g..
【OpenHarmony4.1 之 U-Boot 2024.07源码深度解析】015 - init_sequence_f 函数列表整理分析
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【亲测免费】 BDInfo 工具安装及使用教程
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08-15 948
在BDInfo项目中，主要的文件夹和文件包括： - `BDInfo`: 存放项目的主要源代码。 - `.gitignore`: 忽略列表，定义了在Git版本控制中忽略哪些文件。 - `BDInfo.sln`: 使用Microsoft Visual Studio构建解决方案的文件。 - `BDInfo.sln.DotSettings`: 用户设置文件。 - `LICENSE`: 项目许可证文件，使...
5分钟快速上手BDInfo：蓝光媒体信息提取完整指南
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BDInfo是一款专业的蓝光光盘信息提取工具，能够从蓝光影碟中收集详细的视频和音频技术规格信息。无论你是媒体收藏爱好者还是专业视频制作人员，这款免费工具都能帮你深入了解蓝光媒体的技术细节。 ## 🚀 快速开始：安装与配置 ### 环境要求 - **操作系统**：Windows 7或更高版本 - **蓝光驱动器**：支持BD-ROM的硬件设备 - **运行环境**：.NET Framework
5分钟掌握BDInfo：蓝光信息提取终极指南
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BDInfo工具是一款专业的蓝光光盘信息提取软件，能够快速分析蓝光电影光盘的技术规格，为视频爱好者、收藏家和专业人士提供详细的视频音频参数信息。无论你是想了解蓝光光盘的编码细节，还是需要为视频转码做准备，BDInfo都能为你提供准确的技术数据。 ## 为什么需要BDInfo工具？ 在数字媒体时代，蓝光光盘仍然是高质量视频内容的重要载体。BDInfo蓝光信息提取功能让你能够： - **了解光盘
10分钟快速上手BDInfo：蓝光光盘信息提取完整指南
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BDInfo工具是专门用于分析蓝光光盘视频和音频技术规格的强大软件，能够帮助用户轻松获取光盘容量、播放列表内容和流媒体编码信息。无论你是影音爱好者还是专业制作人员，掌握BDInfo的使用都能为你的蓝光光盘分析工作带来极大便利。 ## 🎯 BDInfo核心功能解析 BDInfo工具主要提供三大核心功能，让蓝光光盘信息提取变得简单直观： **📊 光盘容量分析** - 精确计算蓝光光盘的总存储
BDInfo终极指南：快速掌握蓝光光盘技术参数分析
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BDInfo是一款专业级的开源蓝光光盘信息分析工具，能够深入解析蓝光光盘的完整技术规格。无论是影音发烧友还是媒体服务器管理员，都能通过这款免费工具获取准确的音视频编码信息，为播放和转码提供可靠的数据支持。 ## 🎯 核心功能详解 ### 全面蓝光结构扫描 BDInfo通过深度解析蓝光光盘文件系统，自动识别所有播放列表、章节信息和媒体流轨道。工具能够提取视频分辨率、帧率、码率等关键参数，帮助用
全面解析BDInfo：专业蓝光光盘信息分析工具使用指南
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BDInfo是一款功能强大的开源蓝光光盘信息分析工具，能够深入扫描蓝光光盘结构，提取详细的音视频编码参数、播放列表信息和媒体流数据。无论你是影音爱好者还是专业人士，这款工具都能帮助你准确了解蓝光内容的技术规格，为媒体处理和播放提供可靠参考。 ## 🔍 BDInfo能为你做什么？ ### 深度扫描蓝光光盘结构 BDInfo通过分析蓝光光盘的复杂文件系统，自动识别所有播放列表和媒体流。工具能够解
BDInfo终极指南：5分钟掌握蓝光光盘信息分析技巧
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BDInfo终极指南：10分钟掌握蓝光光盘信息分析技巧
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如何快速上手BDInfo：蓝光光盘信息分析的终极指南
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bdinfo:获取模糊信息并提取曲目
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【OpenHarmony4.1 之 U-Boot 2024.07源码深度解析】013 - arch\arm\lib\crt0_64.S 汇编源码逐行详解
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基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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