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InterSystems IRIS、Ensemble、Cache相关的驱动集合

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简介:
本集合提供了一系列针对InterSystems IRIS数据库、Ensemble集成平台及Cache应用服务器的关键驱动程序和支持工具,便于开发者高效利用其功能。 InterSystems IRIS、Ensemble、Cache相关驱动合集包括IRIS JDBC、ODBC相关驱动以及Cache、Ensemble的JDBC驱动。

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  • InterSystems IRISEnsembleCache
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    本集合提供了一系列针对InterSystems IRIS数据库、Ensemble集成平台及Cache应用服务器的关键驱动程序和支持工具,便于开发者高效利用其功能。 InterSystems IRIS、Ensemble、Cache相关驱动合集包括IRIS JDBC、ODBC相关驱动以及Cache、Ensemble的JDBC驱动。
  • InterSystems
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    InterSystems驱动集合是由InterSystems公司提供的一个数据访问工具包,包括多种编程语言的API和库文件,助力开发者高效连接与操作数据库系统。 InterSystems驱动合集包含Java JAR包驱动、Windows驱动、新的Iris ODBC驱动以及旧的ODBC驱动,并提供C#使用的动态链接库,应有尽有且亲测有效。
  • 连接InterSystems Cache数据库JDBC或ODBC
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    本资源提供详细教程和指导,介绍如何通过JDBC或ODBC驱动程序实现与InterSystems Cache数据库的高效连接。适合开发者学习使用。 在Windows环境下使用InterSystems Cache数据库需要自行获取相应的JDBC或ODBC驱动。
  • C#中Cache ODBC
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    C#中的Cache ODBC驱动介绍了如何在C#应用程序中使用ODBC连接InterSystems Cache数据库的方法和示例代码,帮助开发者高效地进行数据访问与处理。 在C#中使用ODBC连接到Cache数据库驱动时,需要考虑32位和64位的不同需求。确保选择正确的ODBC数据源名称(DSN)以及相应的驱动程序版本来匹配应用程序的架构是非常重要的。对于32位应用,请安装并配置32位版的Cache ODBC驱动;而对于64位应用,则应使用64位版的相应组件。这样可以避免出现因不兼容而导致的各种问题,确保数据能够顺利读取和写入到Cache数据库中。
  • MX25L128
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    本项目专注于MX25L128芯片的SPI和IIC接口驱动开发与优化,旨在为嵌入式系统提供高效稳定的存储解决方案。 MX25L128相关的读写驱动程序用于对SPI接口的MX25L128进行读、写和擦除操作。
  • CCS3.3与插件
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    CCS3.3关联驱动与插件合集提供了一系列针对CCS3.3软件优化的外设驱动及实用插件,旨在增强用户体验和扩展功能范围。 1. 补丁列表:SR12_CCS_V3.3_SR_3.3.82.13.exe;C2000CodeGenerationTools5_0_2.exe;F2823X_RevA_CSP.exe;setup_C28XFPU_CSP_V3.3.1207.exe;F2803x_CSP_v3.3.2903.exe 2. 安装CCS补丁,首先安装CCS_V3.3_SR11_81.6.2.exe,之后依次安装SR12_CCS_V3.3_SR_3.3.82.13.exe。然后在路径CCSStudio_V3.3\C2000\Cgtools下安装C2000CodeGenerationTools5_0_2.exe,并选择“yes to All”选项覆盖原有文件。 接下来,分别安装烧写插件F2823X_RevA_CSP.exe(用于将程序下载到F28335的flash芯片)和浮点运算库setup_C28XFPU_CSP_V3.3.1207.exe,默认路径下进行。最后,在CCS版本为3.3.81.6.2以上的情况下,安装F2803x_CSP_v3.3.2903.exe(增加对型号为28035和28020的芯片的支持)以及SR12_CCS_V3.3_SR_3.3.82.13.exe。所有步骤均采用默认设置完成。 由于每个资源限制60M,其余补丁可在相关博客中找到链接下载安装。 请确保按照上述顺序进行操作,并注意在安装过程中选择正确的选项以避免出现错误或冲突问题。
  • Iris数据Iris Dataset)
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    Iris数据集是由统计学家Ronald Fisher在1936年提出的用于分类的经典数据集,包含150个不同 iris 花的测量值样本。 知识领域:数据科学、机器学习、数据分析技术 关键词:数据集、分类、特征、花卉分类、机器学习算法 内容摘要: Iris 数据集是一个经典的用于分类问题的数据集,常被用来展示和验证机器学习算法的性能。该数据集包含了三种不同类型的鸢尾花的测量数据,共计150个样本,每种类型各有50个样本。每个样本有四个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 本资源提供了Iris 数据集,并附带了数据预处理、特征工程、分类算法及数据可视化的示例代码,帮助用户更好地理解和应用该数据集。适用人群包括但不限于: - 数据科学学习者 - 机器学习初学者 - 数据分析师 使用场景和目标: 1. 学习数据预处理与特征工程技术。 2. 掌握如何利用机器学习算法进行分类任务。 3. 验证并比较不同分类算法的性能表现。 4. 在实际数据分析项目中应用数据集。
  • Windows下OpenCV 4.7.0-CUDA所需.cache文件
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    本简介提供关于在Windows环境下配置OpenCV 4.7.0与CUDA时所需的.cache文件相关信息,帮助开发者顺利完成环境搭建。 在使用CMake时如果遇到下载慢的问题,可以直接替换.cache文件来避免重新下载。
  • 与HVD程序
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    本程序集合专为处理HVD(高度虚拟化部署)设计,包含一系列工具和应用程序,旨在优化、管理和维护HVD环境中的资源分配及系统性能。 hvd相关程序集合 - congr.m:用于计算共轭包络线和瞬时频率。 - coph.m:用于估计共轭相位。 - diffir.m:使用Remez算法生成滤波器的微分算子,并进行过滤处理。 - forcevib.m:识别在强迫激励下的单自由度振动系统的模态参数。 - freevib.m:识别无外力作用下单自由度系统(SDOF)的模态参数。 - hilbfft.m:基于快速傅里叶变换(FFT)实现希尔伯特变换,并进行过滤处理。 - hilbfir.m:使用Remez算法生成滤波器的希尔伯特变换器,并执行过滤过程。 - hilbturner.m:通过Turner滤波器实现希尔伯特变换并进行过滤处理。 - hvd.m:用于振动分解的希尔伯特振动分解(HVD)方法。 - ilpf.m:理想低通滤波和过滤程序 - inst.m:信号瞬时特性(包络线与频率)计算 - integ.m:用于振动分析中的积分过程 - lpf.m:使用Remez算法生成滤波器的低通滤波,并执行过滤处理。 - phaseh.m:两个信号之间的瞬时相位差。 - pl.m:分解成分的希尔伯特谱展示方法。 - plfreq.m:以频率排列方式来显示分解后的各个分量的希尔伯特谱图 - plfor.m:强迫振动识别中Hilbert变换的结果展示 - plfree.m: 自由振动识别中Hilbert变换结果展示 - print1.m:将Matlab图形保存为24位真彩色PNG图像。 - synchdem.m:从组成信号中使用已知频率进行同步解调的特定分量。 - tilefigs.m:自动排列Matlab图(由Charles Plum编写) 数据文件: - duffod.mat: 受迫激励下的Duffing方程振动解决方案 - duffrd.mat: Duffing自由振动的解析结果 - hilbTurner.mat: Turner滤波器用于希尔伯特正交过滤系数
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    《全面驱动合集》是一本汇集了各种创新思维与实践策略的书籍,旨在激发读者内在潜能,推动个人及组织向前发展。 驱动打包集合 新系统简单恢复