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IEC62619-2022的中文译本.pdf

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简介：
《IEC 62619:2022的中文译本》为读者提供了国际电工委员会关于二次电池及电池组的安全标准的最新版本，便于国内相关行业人员参考应用。 IEC62619-2022标准的中文翻译版本现在已经完成了。该文档详细解释了与可充电电池相关的安全要求和技术规范，并为相关行业提供了重要的参考依据。

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  • IEC62619-2022的中文译本.pdf
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    《IEC 62619:2022的中文译本》为读者提供了国际电工委员会关于二次电池及电池组的安全标准的最新版本，便于国内相关行业人员参考应用。 IEC62619-2022标准的中文翻译版本现在已经完成了。该文档详细解释了与可充电电池相关的安全要求和技术规范，并为相关行业提供了重要的参考依据。
     
  • RFC 1305 的中文译本.pdf
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    《RFC 1305 的中文译本》是RFC系列文档之一，该文档详细介绍了网络时间协议（NTP）的设计、实现与部署，此版本为方便国内读者学习研究而特别翻译成中文。 RFC-1305 网络时间协议（版本 3）介绍了网络时间协议 (NTP) 的第三版。它取代了在 RFC-1119 中描述的第二版，该文档发布于 1989 年 9 月。然而，新版本并未对原协议进行重大更改，也没有废弃旧版本或现有实现。主要动机是改进分析和实施模型以适应更高的网络速度（即每秒千兆比特的速度），并通过提高稳定性和精度来提供更好的性能。此外，已经严格审查了时间和频率误差的来源，并建立了误差界限，从而提高了性能、提供了正确性断言模型并向用户指示计时质量。 修订版还引入了两个新的可选功能：一种算法用于结合多个对等时间服务器的偏移量以提高准确性；以及改进后的本地时钟算法，允许将所有同步路径上的轮询间隔大幅增加，从而减少网络开销。附录 D 中详细描述了这些更改的概述。
     
  • Pytest官方文档的中文译本.pdf
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    这份PDF是Pytest官方文档的中文翻译版，旨在帮助中国开发者更好地理解和使用Pytest进行Python测试。 Pytest 是一个成熟的全功能 Python 测试框架，具备以下主要特点： 1. 简单灵活且易于使用，拥有丰富的文档资源。 2. 支持参数化测试，可以详细控制要运行的测试用例。 3. 适用于简单的单元测试和复杂的功能测试，并可用于 Selenium、Appium 自动化测试及接口自动化（pytest+requests）等场景。 4. 拥有许多第三方插件且支持自定义扩展。常见的插件包括 pytest-selenium (集成Selenium)、pytest-html (生成完美的HTML格式的测试报告)、pytest-rerunfailures (失败用例重复执行) 和 pytest-xdist（多CPU并行分发）等。 5. 支持跳过或标记为预期失败的测试用例处理方式。 6. 可以很好地与CI工具集成，例如Jenkins。
     
  • MISRA-C 2012 中文译本.pdf
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    《MISRA-C 2012 中文译本》为汽车行业软件开发提供指导规范，旨在提升C语言程序的安全性与可靠性。此中文版文档便于国内开发者理解和应用国际标准。 MISRS-C 2012版的中文翻译版本适用于嵌入式C语言开发中的代码检查。
     
  • ISO14229 UDS完整中文译本.pdf
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    《ISO14229 UDS完整中文译本》为汽车行业提供了统一诊断服务的标准解释和应用指南，助力于车辆故障诊断与维护工作。 ISO 14229-1 是于2013年发布的国际标准，提供了统一诊断服务（UDS）的规范和技术要求，适用于汽车行业的通信协议。该文档详细描述了如何实现与车辆电子控制单元之间的数据交换和故障排除功能。
     
  • YOLOv4论文的译本.pdf
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    该文档为YOLOv4论文的中文翻译版本，原作者提出了最新的实时目标检测算法，旨在提供给中国研究者和开发者更便捷的学习与使用途径。 本段落是YOLO系列的一个后续作品，由俄罗斯开发者Alexey Bochkovskiy与中国台湾的两位开发者Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao联合开发。作者总结了近年来深度学习目标检测技术的发展，并通过大量实验提升了YOLOv4在准确性和速度上的表现。 大多数基于CNN的目标检测器仅适用于推荐系统，例如，在城市中摄像机拍摄免费停车位时使用精度高但运行慢的模型；而在监控汽车碰撞时则倾向于选择识别速度快但准确性稍低的模型。因此，优化实时目标检测技术显得尤为重要。这不仅有助于生成高效的推荐系统，还能提高独立流程管理效率并减少人力需求。 在传统GPU上进行实时的目标检测运算会带来更低的成本和资源消耗。然而，当前最准确的神经网络往往不具备实时性，并且需要大量使用GPU来处理小批量数据以保证性能。为解决这些问题，我们创建了一个CNN模型并通过单个GPU实现优化，旨在提升生产系统中目标检测器的速度以及并行计算效率。 这项工作的主要目的是提高实际应用中的目标检测速度和简化训练过程，而不是单纯追求BFLOP（每秒十亿次浮点运算）。我们的设计原则是让任何人使用传统GPU就能轻松地进行实时的模型训练与测试，并获得高质量的目标监测结果。
     
  • MIL-STD-188-110C的中文翻译版本.pdf
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    《MIL-STD-188-110C的中文翻译版本》提供了美国军事标准188-110C的详细中文译文，便于国内读者理解和应用该标准。 军用短波通信美军标准中文译稿，包含书签便于研究使用。该文档涵盖了调制/解调标准mil-std-188-110c的翻译内容，但附录B暂缺。