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Motorola 条码扫描枪 USB仿真串口驱动 评分:

Motorola/Symbol 条码扫描枪的USB仿真串口的驱动程序，可在Windows XP/ Windows 2000上使用。 Windows 7, Windows Server 2008R2 请使用 CDC 模式，下载地址在：http://download.csdn.net/detail/mutex163/4214626
2012-04-10 上传 大小：537KB
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前端开发Uniapp日期时间选择器：实现分钟动态步长设置

Uniapp原生适配日期时间选择器，可动态设置分钟显示间隔

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强化学习——电网运营和维护的强化学习，用于电网优化运营和维护Matlab代码.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

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IMG_20250521_201207.jpg

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motorola symbol Driver.zip

旨在为用户们实现配套的扫描枪驱动效果让你能够快速的进行所需的电脑驱动，实现扫描枪的各类功能

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cmd-bat-批处理-脚本-Run python script.zip

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DS3578设置文档

DS3578接口设置，编程条码，用户使用指导书

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cmd-bat-批处理-脚本-post-install.zip

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一个检测俯卧撑和下蹲的检测系统

希望这会对大家有用，共同发挥互联网精神！

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Symbol COM Port Emulation Driver v 1.8.3

Symbol COM Port Emulation Driver v 1.8.3 是Motorola的扫描枪，USB虚拟串口。

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用于分析和表示神经动脉血流的MATLAB模型.rar

1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

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cmd-bat-批处理-脚本-param2.zip

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“华为杯”第十八届中国研究生数学建模竞赛参赛论文

“华为杯”第十八届中国研究生数学建模竞赛是一项全国性赛事，致力于提升研究生的数学建模与创新实践能力。数学建模是将实际问题转化为数学模型，并运用数学方法求解以解决实际问题的科学方法。该竞赛为参赛者提供了展示学术水平和团队协作精神的平台。 论文模板通常包含以下内容：封面需涵盖比赛名称、学校参赛队号、队员姓名以及“华为杯”和中国研究生创新实践系列大赛的标志；摘要部分应简洁明了地概括研究工作，包括研究问题、方法、主要结果和结论，使读者无需阅读全文即可了解核心内容；目录则列出各章节标题，便于读者快速查找；问题重述部分需详细重新阐述比赛中的实际问题，涵盖背景、原因及重要性；问题分析部分要深入探讨每个问题的内在联系与解决思路，分析各个子问题的特点、难点及可能的解决方案；模型假设与符号说明部分需列出合理假设以简化问题，并清晰定义模型中的变量和符号；模型建立与求解部分是核心，详细阐述将实际问题转化为数学模型的过程，以及采用的数学工具和求解步骤；结果验证与讨论部分展示模型求解结果，评估模型的有效性和局限性，并对结果进行解释；结论部分总结研究工作，强调模型的意义和对未来研究的建议；参考文献部分列出引用文献，遵循规范格式。 在准备竞赛论文时，参赛者需注重逻辑清晰、论述严谨，确保模型科学实用。良好的团队协作和时间管理也是成功的关键。通过竞赛，研究生们不仅锻炼了数学应用能力，还提升了团队合作、问题解决和科研写作能力。

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基于遗传算法优化的BP神经网络预测模型代码及注释

遗传算法优化BP神经网络（GABP）是一种结合了遗传算法（GA）和BP神经网络的优化预测方法。BP神经网络是一种多层前馈神经网络，常用于模式识别和预测问题，但其容易陷入局部最优。而遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法，能够有效避免局部最优 。GABP算法通过遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值，从而提高网络的学习效率和预测精度 。 种群：遗传算法中个体的集合，每个个体代表一种可能的解决方案。 编码：将解决方案转化为适合遗传操作的形式，如二进制编码。 适应度函数：用于评估个体解的质量，通常与目标函数相反，目标函数值越小，适应度越高。 选择：根据适应度保留优秀个体，常见方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。 交叉：两个父代个体交换部分基因生成子代。 变异：随机改变个体的部分基因，增加种群多样性。 终止条件：当迭代次数或适应度阈值达到预设值时停止算法 。 初始化种群：随机生成一组神经网络参数（权重和阈值）作为初始种群 。 计算适应度：使用神经网络模型进行训练和预测，根据预测误差计算适应度 。 选择操作：根据适应度选择优秀个体 。 交叉操作：对选择的个体进行交叉，生成新的子代个体 。 变异操作：对子代进行随机变异 。 替换操作：用新生成的子代替换掉一部分旧种群 。 重复步骤2-6，直到满足终止条件 。 适应度函数通常以预测误差为基础，误差越小，适应度越高。常用的误差指标包括均方根误差（RMSE）或平均绝对误差（MAE）等 。 GABP代码中包含了适应度函数的定义、种群的生成、选择、交叉、变异以及训练过程。代码注释详尽，便于理解每个步骤的作用 。 GABP算法适用于多种领域，如时间序列预测、经济预测、工程问题的优化等。它特别适合解决多峰优化问题，能够有效提高预测的准确性和稳定性 。

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cmd-bat-批处理-脚本-数学-isInteger.zip

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实体建模技术研究进展.zip

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基于4G通信的高负载电动汽车远程监控平台软件设计与开发.zip

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基于MatlabSimulink的UKFEKF路面附着系数估计及仿真分析 MatlabSimulink

内容概要：本文详细介绍了利用Matlab/Simulink平台，通过无迹扩展卡尔曼滤波（UKF/EKF）进行路面附着系数估计的方法及其仿真功能。文中首先阐述了Dugoff轮胎模型的构建方法，强调了避免代数环的重要性，并提供了具体的模块连接方式。接着，描述了7自由度整车模型的搭建步骤，特别是质心加速度和轮速之间的耦合关系。最后，深入探讨了UKF和EKF滤波器的配置细节，包括状态变量选择、观测值设定以及协方差矩阵的初始化等关键参数调整。仿真结果显示，在80km/h的速度下，UKF相比EKF的均方误差降低了18%，但CPU耗时增加了40%。 适合人群：从事车辆控制系统研究的专业人士，尤其是对卡尔曼滤波有一定了解的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要精确估计路面附着系数的应用场合，如汽车电子稳定程序（ESP）的设计与优化。通过提高附着系数估计的准确性，可以有效提升车辆行驶的安全性和稳定性。 其他说明：文章不仅提供了理论指导，还给出了实际操作的具体步骤和注意事项，帮助读者更好地理解和应用相关技术。

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