WM学习资料二

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#数据库 #c/c++

Tetris for Pocket PC
How to Unload the Input Method DLL on Pocket PC
GPS and Web Service using C++ ATL/WTL (Windows Mobile 6, Standard)
Full Screen Application: Windows CE and Pocket PC
WorldWind with the Compact Framework
Create Open File Dialog for Windows Mobile 6 (Smartphone) device
Deployment Patterns for Microsoft .NET Compact Framework
Creating Self-Updating Applications With the .NET Compact Framework
使用 Windows Mobile 5.0 中的图片、视频和照相机
DataSet Server CE: Database Connectivity for Windows Mobile-Based Devices
.NET Compact Framework 中的点对点消息队列
Mobile Bluetooth Social Networking
10 Steps to Creating a Windows Mobile Database Application Using .NET and UltraLite 10
Writing Your Own GPS Applications: Part 2
Writing Your Own GPS Applications: Part I
Build World-Ready Device Applications
Creating a Splash Screen Form on a Separate Thread
Northwind Pocket Inventory: Logistics for Windows Mobile-based Smartphones
Northwind Pocket Service: Field Service for Windows Mobile-based Pocket PCs
Northwind Pocket Sales: Field Sales for Windows Mobile-based Smartphones
Northwind Pocket Analyze: Decision Support for Windows Mobile-based Smartphones
Northwind Pocket Analyze: Decision Support for Windows Mobile-based Pocket PCs
Northwind Pocket Sales: Field Sales for Windows Mobile-based Pocket PCs
Northwind Pocket Inventory: Logistics for Windows Mobile-based Pocket PCs
Northwind Pocket Delivery: Transportation for Windows Mobile-based Pocket PCs
Northwind Pocket Delivery: Transportation for Windows Mobile-based Smartphones
Northwind Pocket Service: Field Service for Windows Mobile-based Smartphones
Pocket PC Signature Application Sample
Crafting Smartphone User Interfaces Using .NET Compact Framework
Working with files on Smartphone devices with the .NET Compact Framework
Fast and Simple Mobile Access to Pocket Outlook Data
Improving .NET Compact Framework HTTP Communications using HttpWebRequest and Custom ASP.NET Providers
Accessing Phone APIs from the Microsoft .NET Compact Framework
在托管应用程序中接收 SMS 消息

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半导体数据分析： 玩转WM-811K Wafermap 数据集（一） AI 机器学习
minstbe的博客
12-26 5076
WM-811K Wafermap 数据集是一个用于缺陷检测和分类的公开数据集，主要用于研究半导体制造过程中的晶圆缺陷分析。这一数据集由许多晶圆的缺陷模式组成，其中每个晶圆被标记为正常或存在某种类型的缺陷模式。研究人员和从业者可以利用该数据集来开发和评估机器学习和深度学习算法，以自动化地检测和识别晶圆上的缺陷模式。通常情况下，一片8英寸wafer上往往可以放置数百到上千颗芯片（die - 晶粒），具体视芯片的面积大小。
半导体数据分析： 玩转WM-811K Wafermap 数据集（二） AI 机器学习
minstbe的博客
01-06 2074
数据量：WM-811K 数据集包含约 811,457 张晶圆图。缺陷类型：数据集中标注了多种常见的缺陷模式，如中心缺陷、边缘缺陷、局部缺陷、环形缺陷等。应用场景：该数据集常用于机器学习、深度学习和模式识别任务，特别是在半导体制造中的缺陷检测和分类。find_dimfind_dim是一个函数，用来计算输入对象x的维度。这个函数接受一个二维对象（如矩阵或数组）并返回其两个维度：获取x的第一个维度（行数）。获取x的第二个维度（列数）。
WM相关开发知识学习
weixin_30555125的博客
08-11 76
SD软件开发网http://www.mscto.com/mobile/ 转载于:https://www.cnblogs.com/atck/archive/2009/08/11/1543303.html
warehouse management (WM) 学习笔记（一）概述
传奇哥的专栏
11-17 2869
WM概述 SAP的库存管理可以分为2个层面：IM（inventory management）和WM（warehouse management），IM就是MM模块的一部分，能管理到最细的层次就是storage location，WM是一个单独的模块，从属于IM下，比IM管的更细，启用WM模块就需要warehouse number，最细能管到storage bin甚至sect
WM-811K_semiconductor_wafer_map_pattern_classified:Web数据集WM-811K分类的半导体晶片图案图
05-01
WM-811K_semiconductor_wafer_map_pattern_classified 资料介绍 WM-811K是半导体数据集，您可以从或下载 在半导体中，存在很多Craft.io问题，而CP良率，WAT（晶圆接受测试）和Particle的晶圆图模式可以帮助工程师找到一些线索。 但是，存在一个大问题，即如何在无需人工操作的情况下将晶圆地图图案分类为服务器组。 有很多论文对此问题进行了调查，在这里，我将展示应用深度学习的结果。 数据中有811457张图像，但只有172950张带有手动标签的图像（总共9个标签：0、1、2、3、4、5、6、7、8）。 在172950张图像中，标签：8（无图案）占85.2％。 另一个剩余模式（14.8％）是 中心：4294（2.5％） 甜甜圈：555（0.3％） 边缘位置：5189（3.0％） 边环：9680（5.6％） 位置：3593
DAC-2020（前50条文献）
Hekena的博客
02-10 3144
Wafer Map Defect Patterns Classification using Deep Selective Learning 使用深度选择性学习的晶圆图缺陷模式分类 我们建议使用卷积神经网络将晶圆图缺陷分类任务作为一个图像分类问题来解决。 摘要：随着集成电路规模不断扩大，有效的成品率分析变得越来越重要，但也越来越具有挑战性。本文提出了一种基于深度选择性学习的晶圆图缺陷模式分类方法。我们提出的方法具有一个综合拒绝选项，当误分类风险较高时，模型选择避免预测类别标签。因此，在预测覆盖率和误分类风险
wm8978模块资料（含中文手册）
05-30
总结，这个WM8978模块资料包提供了从硬件到软件全方位的开发资源，不仅适合初学者学习音频编解码器的基本概念，也适用于有经验的工程师快速集成到自己的项目中。通过深入研究这些资料，开发者可以掌握WM8978的使用...
WM8978芯片STM32驱动 软件录音及播放DEMO参考例程+技术手册文档资料.zip
02-27
WM8978芯片STM32驱动 软件录音及播放DEMO参考例程+技术手册文档资料,可做为你的学习设计参考。 uint8_t WM8978_Write_Reg(uint8_t reg,uint16_t val) { uint8_t res; uint8_t RegAddr; uint8_t RegValue; ...
WM8978 MP3模块硬件资料+源代码+详细教程100%好用.zip
09-16
WM8978是一款常用的音频编解码器芯片，常用于MP3...通过学习和实践这些资料，开发者或电子爱好者可以深入了解WM8978 MP3模块的内部工作原理，实现自己的音频项目，无论是简单的MP3播放器还是更复杂的音频处理系统。
WM8978中文资料.zip
05-08
**WM8978音频编解码器简介** ...通过详细的中文资料，开发者可以全面了解该芯片的工作原理，学习如何正确配置和优化它，以实现最佳的音频体验。在实际应用中，深入理解和运用这些知识，是确保设备音频质量的关键。
mfc.rar_MFC_mfc 资料_mfc学习资料
09-23
这个"MFC.rar"压缩包包含的是关于MFC的详细教程和学习资料，对于想要深入理解和掌握MFC的开发者来说是非常宝贵的资源。 MFC本质上是微软对Windows API的封装，它将底层的Windows消息处理、窗口创建、图形设备接口...
Wafer_map_pattern_classification_with_MFE_and_CNN：具有MFE和CNN的晶圆图图案分类
02-19
晶圆图模式分类 1.数据说明 WM-811K数据集 在实际制造中从46393个批次中收集了811457个晶圆图 172950个晶圆被领域专家标记。 9种缺陷模式类别（中心，甜甜圈，边缘环，边缘局部，局部，随机，近满，划痕） 删除了四个裸片少于100个的异常晶圆图（无图案类） 2.手动特征提取方法 1]特征提取 1）密度特征 晶圆图分为13个区域（4个边缘区域，9个中心区域） 每个区域的缺陷密度用作密度特征 13个提取的特征 2）几何特征 通过噪声过滤提取显着区域 基于最大面积的显着区域，提取六个几何特征周长，面积，短轴长度，长轴长度，坚固性和偏心率 6个提取的特征 3）features功能 通过radon变换创建根据一系列投影创建晶圆图的二维表示 应用三次插值以获得相同数量的行。 根据radon转换的结果和提取的行平均值得出20行 行标准差 每行 40个提取的特征 总共59个
MFE_ArduPlane
02-20
为了方便全球无人机爱好者更好地组装，调试，使用飞行器，我们开源一部分机械图纸方便DIY使用。 为了方便全球无人机爱好者更好地组装，调试和使用飞机，我们开放了一些机械图纸供DIY使用。 我们共享了一些（不涉及商业因数）的信仰者，自由者，奋斗者载机的3D文件，2D图纸等信息。 我们共享了一些（不涉及商业因素）3D文件，2D工程图以及Believer，Freeman和Fighter的其他信息。 如果没找到你需要的文件，请邮件联系我们，我们会及时更新。 如果找不到所需文件，请给我们发送电子邮件，我们会及时更新。 我们的使命我们的任务“ makeflyeasy”秉持“让飞行更简单”的信仰，专注于“小面积航测”，不断追求技术创新，做出简单，美丽，普世的产品，不断探索商业模式，转变产品与用户的距离。 “ Makeflyeasy”秉承“让飞行更轻松”的信念，专注于“小范围航测”，不断追求技术创新，制造出简
混合模式晶圆图缺陷数据集-数据集
03-20
晶圆图的缺陷识别对于确定晶圆缺陷成因至关重要，特别是混合模式缺陷。我们在某晶圆制造厂采集了大量的晶圆图数据，这些晶圆图是通过对晶圆片上的每一个晶粒进行电学性能测试得到。但实际采集到各类型的晶圆图在数量分布上存在较大差异，为了保持各类型数据间的平衡，我们采用对抗生成网络生成了部分晶圆图。最终形成了约38000张的混合模式晶圆图缺陷数据集，用于识别混合模式晶圆图缺陷，并辅助晶圆制造工艺中缺陷成因的研究。 Wafer_Map_Label.bin Wafer_Map_Data.bin
0.1至110 GHz的晶圆上去嵌入技术
04-14
研究了从0.1到110 GHz的晶圆上S参数去嵌入技术。当输入和输出端口进入时，直通反射线（TRL）和线反射匹配（LRM）去嵌入算法的求解结果在InP衬底上设计了TRL和LRM的去嵌入标准。通过两个无源元件证明了去嵌入结果的有效性，并比较了TRL和LRM去嵌入技术的准确性。从0.1到110 GHz。通过使用0.1-40 GHz的LRM技术和75-110 GHz的TRL技术，获得了有源器件HBT在两个频带中的固有S参数，并对提取的小信号进行了比较给出了去嵌入前后的电流增益和单边功率增益。通过插值可以得到实际DUT在0.1至110 GHz范围内的全部S参数。
半导体数据分析： 玩转WM-811K Wafermap 数据集（三） AI 机器学习
最新发布
minstbe的博客
01-12 1887
前面我们已经通过两篇文章，一起熟悉了WM-811K Wafermap 数据集，并对其中的一些数据进行了调用，生成了一些统计信息和图片。今天我们接着继续往前走。当我们在处理大规模的数据集的时候，很多人都会有一种束手无策的感觉，尤其是面对海量的数据和复杂的结构时，可能会感到无从下手。我的经验就是抽丝剥茧，一步步来。实际上，通过系统化的步骤和合理的策略，我们可以有效地应对这些挑战。搞过数据分析的都知道，缺失值的检查是数据处理过程中不可忽视的一环。当我们浏览数据集时，可能会发现相当一部分数据由于缺失值而变得无用。
基于飞桨PaddleClas完成半导体晶圆图谱缺陷种类识别
PaddlePaddle
02-18 1321
wolfmax老狼，飞桨领航团无锡团团长，飞桨开发者技术专家（PPDE），AICA六期学员，某半导体CIM软件集成商图像算法工程师，主要研究方向为图像检测、图像分割等算法。
使用Paddleclas完成半导体晶圆图谱缺陷种类识别
m0_63642362的博客
02-11 2637
使用Paddleclas完成半导体晶圆图谱缺陷种类识别，使用深度学习技术助力半导体智能制造
深入解析wm按键资料：钩子与虚拟键的应用
wm按键资料 wm按键资料这一主题涵盖了一系列与Windows消息处理机制相关的知识点，包括Windows消息的种类、钩子（Hooks）的使用以及虚拟键码（Virtual-Key Codes）的概念。这一知识点是深入了解Windows程序设计的...
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