MFC提供的向量示例。-ITADN社区

OpenGL中法向量计算的示例

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本示例详细介绍了在OpenGL编程环境中如何计算和使用法向量来改善3D图形渲染效果，包括理论说明与代码实践。通过计算OpenGL小面片的法向量来进行显示，并比较有无法向量的情况。

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本文介绍了BERT-Whitening方法，通过简单有效的向量白化技术显著提高句向量的质量，增强了模型在语义理解任务中的表现。通过简单的向量白化来提升句向量的质量，可以达到甚至超过BERT-flow的效果。介绍论文： @article{su2021whitening, title={Whitening Sentence Representations for Better Semantics and Faster Retrieval}, author={Su, Jianlin and Cao, Jiarun and Liu, Weijie and Ou, Yangyiwen}, journal={arXiv preprint arXiv:2103.15316}, year={2021} } 交流微信群请加机器人微信号spaces_ac_cn。

STM官方提供的Ymodem IAP功能示例代码

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这段代码是由STM公司提供的，用于展示如何使用Ymodem协议在IAP模式下进行文件传输。它为开发者提供了一个参考实例，帮助他们更好地理解和应用Ymodem IAP功能。对于大多数基于闪存的系统来说，在终端产品上安装后能够更新固件是一项重要需求，这被称为在应用编程（In-Application Programming, IAP）。本段落旨在为创建IAP应用程序提供一些通用指导原则，并通过STM3210B-EVAL和STM3210E-EVAL板验证了IAP驱动。 STM32F10xxx微控制器能够运行用户指定的固件，同时在嵌入式闪存上实现IAP功能。这一特性可以通过各种通信协议（如CAN、USART或USB）对片内存储进行重新编程。示例程序使用了USART作为通讯通道。

米联提供的FPGA开发示例非常详尽

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本资源由米联提供，包含一系列详细的FPGA开发示例，旨在帮助工程师和学生深入了解FPGA编程与设计。根据给定的信息，这是一份由南京米联电子科技有限公司出版的关于Zynq SoC开发的详细指南。该文档涵盖了从基础知识到高级应用的各种内容，旨在帮助读者掌握Zynq SoC的开发流程和技术要点。 ### 重要知识点 #### 1. Zynq SoC概述 - **定义与特点**：Zynq SoC是赛灵思（Xilinx）公司推出的一种高度集成的可编程系统芯片。它结合了双核或四核ARM Cortex-A9处理器和可编程逻辑资源，适用于高性能计算、图像处理和嵌入式系统等领域。 - **应用场景**：由于其强大的性能与灵活性，Zynq SoC在工业控制、汽车电子及航空航天等多个领域得到了广泛应用。 #### 2. 开发环境搭建 - **VIVADO软件**：这是赛灵思提供的集成开发工具套件，支持从设计输入到硬件实现的全流程。它包括了多种功能如设计输入、综合、实现和仿真等。 - **安装步骤**：需要确保操作系统满足VIVADO的要求，并下载相应的安装包进行配置后激活注册以使用全部功能。 - **USB下载器驱动**：为了正确连接计算机与开发板，必须先安装合适的USB下载器驱动。 #### 3. 开发板介绍与使用 - **开发板型号**：MiZ7系列包括MIZ701N、MIZ702和MIZ702N等。 - **注意事项**：文档强调了正确操作方法以避免损坏设备，提供了不同型号开发板的连线图示例。 #### 4. 实例开发 - **开机程序测试**：这部分内容介绍了如何进行基本的开机程序测试，并展示了连接示意图、系统界面以及网口测试等。 - **LED控制实验**：通过操作开发板上的LED灯来验证下载器和开发板的工作状态是否正常。 - **其他高级实验**：文档中还包括了更多高级实验，如自定义IP生成及修正状态机错误代码等。 #### 5. 知识点扩展 - **自定义IP**：根据特定需求设计的硬件模块能够提升系统性能。文中介绍了OV7725和OV5640等常见图像传感器。 - **AXI-Stream协议**：这是一种用于高速无阻塞数据传输的数据流协议，文档中详细讲解了其使用方法及VDMA IP的应用。 - **视频接口**：对于实现视频处理应用而言，了解如何使用Xilinx标准的Videoin、VDMA、VTC和VideoOut等IP至关重要。这份指南不仅覆盖了Zynq SoC的基础知识，并提供了大量实例与高级技术点，对希望深入学习该领域的人来说是一份非常有价值的参考资料。

Python Numpy 计算平均向量示例

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本示例展示了如何使用Python中的Numpy库计算一组向量的平均值。通过简洁高效的代码实现向量数据处理，适用于机器学习和数据分析场景。今天分享一篇关于使用Python的Numpy库求平均向量的文章，内容具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起看看吧。

PHP向MySQL数据库提交表单示例

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本教程详细讲解了如何使用PHP语言将HTML表单数据提交并存储到MySQL数据库中，适合初学者学习网页后端开发的基础知识。这是一个PHP提交表单到MySQL数据库的实例教程，适合新手练习。编写完成后可以保留下来分享给需要学习的朋友使用。创建数据库可以执行以下语句：`create table links (name varchar(255) not null default , address varchar(255) not null default );`

为不懂绘制IPO图的用户提供示例图

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本资源专为对绘制IPO（输入-处理-输出）图感到困惑的用户设计，提供详尽的示例图表和说明，帮助初学者快速掌握IPO图的基本概念与绘制技巧。这里提供一个简单的IPO实例供参考，希望大家都来看看。

MFC PropertyGridCtrl示例

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本示例展示如何使用MFC框架中的PropertyGridCtrl控件来管理对象属性。通过直观界面轻松编辑和显示复杂数据结构，适用于Windows应用程序开发人员。 MFC PropertyGridCtrl 示例实现以下两个功能：1. 双击单元格时弹出对话框；2. 选择下拉框中的某项时弹出对话框。

CEF3-MFC示例

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CEF3-MFC示例项目旨在通过Microsoft Foundation Classes (MFC)框架整合 Chromium Embedded Framework 3（CEF3），为Windows平台开发者提供一个易于集成浏览器内核到桌面应用中的实例和指导。 CEF3-MFC实例，方便GitHub下载速度较慢的用户使用，是学习CEF3的好资源。

Numpy中将矩阵转换为向量的示例

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本文章介绍了如何使用Python中的NumPy库将矩阵转化为向量的具体方法和实例代码。适合初学者参考学习。在Python的科学计算库Numpy中，矩阵与向量的操作是非常常见的。向量是一维数组，而矩阵是二维数组。有时我们需要将矩阵转换为向量以简化运算或满足特定算法的要求。首先导入Numpy库：`import numpy as np`。这使得我们可以使用丰富的函数来创建、修改和计算数组。接下来我们通过代码示例进行说明： ```python x = np.arange(10).reshape(2,5) ``` 这里，`np.arange(10)`生成了一个包含从0到9的整数序列，而`reshape(2,5)`将这个序列转换为一个具有两行五列的矩阵。接下来我们将此矩阵转化为向量。Numpy提供了两种方法：`ravel()`和`flatten()`。 - `ravel()`: 它返回的是原数组的一个视图（view），这意味着改变拉平后的结果会直接影响到原始数据，并且它遵循“F”存储顺序，即按列优先的方式进行排列。 - `flatten()`: 这个函数同样可以将多维数组变为一维向量形式，但它返回的是一个副本(copy)，对这个副本的修改不会影响原矩阵。此外，`flatten()`总是按照“C”存储顺序（行优先）来拉平数据。通过上述代码执行后，可以看到输出结果中的原始矩阵`x`和两个拉平后的向量`y1`与`y2`都以相同的方式提取了元素。这种转换在机器学习、数据分析等领域中非常有用。比如，在主成分分析（PCA）过程中需要将数据集从矩阵形式转为向量以便进行特征降维；或者在神经网络的应用场景下，输入的数据和权重通常也需要被拉平来进行矩阵乘法操作。总结来说，Numpy提供的`ravel()`与`flatten()`方法是实现矩阵到向量转换的有效工具。根据具体情况选择适合的方法（视图或副本）以及保持原始顺序还是按行优先方式排列元素非常重要。掌握这些基本的操作对于高效的数值计算和数据分析至关重要。

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