延伸環(Extension Tube)

最新推荐文章于 2021-11-06 23:21:56 发布
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分类专栏： [Lens] 文章标签： extension
UG\NX二次开发 多少词汇量才能无障碍阅读开发帮助
王牌飞行员_里海的博客
04-24 2367
大家都知道UFUN的帮助是英文的，有的开发者抱怨看不懂，还有的开发者为了能看懂接口说明专门学英语，那么英语学成什么程度就能无障碍阅读接口文档？我比较好奇，所以专门将UF_MODL部分的ufun函数的接口说明，提取出单词以作统计。大家猜一猜无障碍阅读UF_MODL部分的内容，需要多少词汇量储备呢？
四级英语词汇大全
m0_53856489的博客
12-22 2万+
a art.一(个)；每一(个) a.m (缩)上午，午前 abandon vt.丢弃；放弃，抛弃 abbreviation n.节略，缩写，缩短 ability n.能力；能耐，本领 able a.有能力的；出色的 abnormal a.不正常的；变态的 aboard ad.在船(车)上；上船 abolish vt.废除，取消 about prep.关于；在…周围 above prep.在…上面；高于 abroad ad.(在)国外；到处 absence n.缺席，不在场；缺乏 absent a.不在场的
草图直线做延伸（Extend）初探
Gear Up Cloud
12-30 3874
在 http://blog.youkuaiyun.com/autodeskinventorapi/article/details/17678983 文中提到，目前API没有关于草图实体剪裁，延伸，打断等具体方法，因此，只能摸索Inventor的功能，自行设计出算法。本文探讨延伸（Extend）。 如果你手动操作，会发现延伸有很多种情况，即便是对最简单的直线进行延伸。我能发现的规律是，Inventor首先判断
延展(Extension)定义用法
vaercly的专栏
08-13 2278
Extension 延展 也是扩充类的一种方式, 只不过延展的扩充是私有的, 是在.m文件中定义的 延展既可以扩展方法也可以扩展实例变量, 只不过都是私有的, 外界无法直接访问, 延展是为有源代码的类扩充内容 @interface Person () { NSString *_aa; NSString *_bb;//延展中添加私有实例变量 } - (void)sayMorning;
英语教学系列之雅思词汇篇V1.1（持续更新）
欢迎！欢迎来到17号城市！
06-23 17万+
按场景记忆是最高效的，这里给出的音标全部是英氏。 跟你没有相关性的表达你也要记下来， 不仅可以用在听力、阅读、写作， 还因为在雅思口语PART 3中可能会问一些分类讨论的话题， 不仅仅只说自己的情况。
报刊英语单词精华-1
06-21 1240
  报刊英语单词精华  1.abstract art : 抽象派艺术艺术  · ArtA nonrepresentational style that emphasizes formal values over the representation of subject matter.强调形式至上，忽视内容的一种非写实主义绘画风格Kandinsky produc
bilibili【考研英语词汇】
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echoecho的博客
02-27 54万+
1、abandon vt.离弃，遗弃，抛弃；放弃。 放纵，放弃 a-否定（前缀）band-布带on 布带不在自己身上，放纵，放弃 band n.条，带；乐队；波段；v.绑扎 一群人绑在一起：乐队，一群 bandagen绷带v用绷带扎缚 -age永恒的（后缀） band- ~ban-（前缀） banner横幅，旗帜（商店的旗帜） 在小带子上写的字：slogan...
英语词汇表
Lydsy的博客
04-13 5万+
A a (an) art. 一（个、件……） abandon v. 放弃，抛弃 ability n. 能力； 才能 able a. 能够；有能力的 abnormal a. 不正常的 aboard prep. 在（或上）船，飞机，火车等 abolish v. 废除 abortion n. 流产 about ad. 大约；到处；四处prep. 关于；
论文阅读：Prediction With Multicross Component forFuture Video Coding
Aros_liu的博客
11-06 682
论文来源：2020 IEEEDigital Object Identififier 概要：为了全方位探索不同色彩通道之间的相似度，本文面向AVS3标准提出了一种跨分量预测方法PMC作为一种新的色度帧内预测模式。这种预测模式复杂度低灵活性强。它重用并改革了传统的两部跨分量预测模式（TSCPM模式）。此外，PMC的双预测方式也增强了预测效率。实验结果显示PMC模式在AVS3的参考软件HPM6.0上测试，在自然场景序列上分别带来了0.32%、1.60%和2.39%的性能提升，在SCC场景下带来了0.91%、2.
Jabra捷波朗Noise Guide快速设置指南
- **Tube B extension tube**（管B扩展管）：如果需要更长的延伸，可以使用这个部件。 2. **安装步骤**： - 将线缆穿过底座的圆盘和桌面夹的孔洞。 - 插入微型USB插头，并继续拉线缆通过管A。 - 如需延长，将...
工程英语词汇
07-17
- 环口是指在管道或容器上延伸出来的环形部分，用于与其他部件的连接或固定。 **局部变形 (Local Distortion)** - 局部变形是指结构或材料在局部范围内发生的形状变化，可能是由于应力集中引起的。 **环缝 ...
模具常用术语中英文对照
weixin_33725807的博客
03-31 2441
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
环境流体力学：海洋流动模拟.zip
04-10
光电材料仿真，电子仿真等；从入门到精通教程；含代码案例解析。
数据访问.md
04-10
数据访问.md
基于A*算法的多AGV路径规划与冲突避让的Matlab实现
04-10
内容概要：本文详细介绍了利用A*算法进行多AGV（自动导引车）路径规划的方法及其在Matlab环境下的具体实现。首先，针对单个AGV，使用A*算法计算最短路径，采用曼哈顿距离作为启发函数，适用于栅格地图场景。其次，在多AGV环境中，通过时空冲突检测机制来识别路径重叠，并采取动态调整策略，如让低优先级AGV等待，确保各AGV能够顺利到达目的地而不发生碰撞。此外，还提供了可视化的路径动态演示和时间坐标曲线，帮助用户更好地理解和监控AGV的移动过程。文中给出了完整的代码框架，包括地图配置、AGV数量设定以及起终点随机生成等功能，适用于中小型场景的AGV调度。 适合人群：对机器人导航、路径规划感兴趣的科研人员和技术开发者，尤其是那些希望深入了解A*算法及其应用的人士。 使用场景及目标：本方案旨在解决多AGV系统中存在的路径交叉和死锁问题，提高物流运输效率。主要应用于自动化仓储、智能交通等领域，目标是通过合理的路径规划减少碰撞风险，提升系统的稳定性和可靠性。 其他说明：作者提到在实际运行过程中遇到了一些挑战，比如Matlab全局变量在并行计算时不稳定的问题，经过面向对象重构后得到了改善。同时，对于更大规模的AGV调度，可能需要探索更加高效的算法。
【多智能体系统】基于增益迭代扰动观测器的隐私保护机制设计与仿真：多智能体系统中用户定义时间内的隐私保护与控制性能优化(论文复现或解答，含详细代码及解释）
04-10
内容概要：本文详细介绍了一篇关于多智能体系统隐私保护和增益迭代扰动观测器的学术论文。论文提出了两种主要创新：一种新的隐私保护机制，通过设定时间掩码函数实现在用户定义时间内保护隐私，减少对系统性能的影响；以及一种增益迭代扰动观测器，基于负梯度优化概念构建增益迭代机制，以提高系统控制精度。文中提供了详细的Python代码实现，包括多智能体系统仿真类、隐私保护和扰动观测器的具体实现，并通过仿真实验验证了所提机制的有效性。此外，还对现有隐私保护技术和系统扰动处理挑战进行了深入分析，展示了改进方法在隐私保护效果、系统性能等方面的显著提升。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对多智能体系统、隐私保护技术和控制理论感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：①适用于研究多智能体系统的隐私保护机制；②探索如何通过增益迭代机制提高扰动观测器的性能；③为智能电网、无人机编队、工业物联网等领域提供隐私保护和系统优化的解决方案。 其他说明：该资源不仅包含理论分析，还提供了完整的代码实现和仿真结果，便于读者理解和实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验，以便更好地掌握论文中的核心思想和技术细节。
混合动力汽车P2构型能量管理：基于规则与庞特里亚金最小值策略的对比与应用
04-10
内容概要：本文深入探讨了P2构型混合动力汽车的能量管理模式，特别是基于规则（Rule-based）和庞特里亚金最小值原理（Pontryagin's Minimum Principle, PMP）这两种控制策略的应用与对比。首先介绍了模式切换逻辑及其潜在问题，如SOC滞环区间、油门踏板信号处理和车速判断。接着详细解释了庞特里亚金最小值原理的核心概念和实现方法，强调了协态变量λ的在线更新策略以及其带来的性能提升。同时，讨论了联合仿真过程中Cruise和Matlab之间的DLL对接技术和注意事项。此外，还提供了关于参数校准、仿真结果分析等方面的指导，并分享了一些实践经验，如驾驶模式的选择和优化。 适合人群：从事混合动力汽车研究与开发的技术人员、高校相关专业学生、对能量管理系统感兴趣的工程师。 使用场景及目标：帮助读者理解不同控制策略的工作原理及其优劣，掌握具体的实现方法和技术细节，为实际项目提供参考和支持。通过案例分析和实践经验分享，使读者能够在自己的工作中应用这些策略，提高系统的燃油经济性和稳定性。 其他说明：文中不仅包含了详细的代码示例，还包括图表、公式等辅助材料，便于理解和实施。特别指出，在进行控制策略比较时，可以通过加入创新元素（如深度学习）来增加研究成果的价值。
环境热力学：大气热传导模拟.zip
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