Advertisement

Opencascade 带有C# 示例的开发包 V7.4.0

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本简介介绍Opencascade V7.4.0开发包，内含丰富的C#示例代码，便于开发者学习和应用先进的CAD/CAM技术。 OpenCascade开发包V7.4.0包含C#示例。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Opencascade 带有C# 示例的开发包 V7.4.0
    优质
    本简介介绍Opencascade V7.4.0开发包，内含丰富的C#示例代码，便于开发者学习和应用先进的CAD/CAM技术。 OpenCascade开发包V7.4.0包含C#示例。
     
  • OpenCascade小示例
    优质
    OpenCascade小示例是一系列基于OpenCASCADE技术库的小型编程实例集合，旨在帮助初学者理解和掌握该库的基本功能和使用方法。这些示例涵盖了从几何建模到CAD设计的基础应用。 本段落介绍了一些使用OpenCascade的小例子，包括投影、分割等功能。
     
  • C#开发的USB通信示例（附带源码）
    优质
    本资源提供了一个使用C#语言实现与USB设备进行通信的具体示例项目，并包含完整源代码，适合开发者学习参考。 本资源使用C#和DotNetUSBLib开发了USB通信实例程序，并在VS2015+Devexpress环境下编写完成。可以结合相关博文进行学习实验。
     
  • PDM开发指南（C++, C#, VB）及实例示例RAR包
    优质
    本RAR包提供详尽的PDM开发指南与实例代码，涵盖C++、C#和VB语言。文档深入浅出地讲解了PDM设计原理及其实践应用，帮助开发者快速上手并精通PDM技术。 标题为“PDM开发向导(c++,c#,vb)以及一个例子.rar”的资源包旨在帮助开发者使用C++、C#和VB编程语言进行SolidWorks的PDM（产品数据管理）二次开发。PDM是一种用于管理和控制企业工程设计领域中产品相关数据的方法，它能够帮助企业存储、检索、版本控制并跟踪产品信息。 该资源包包含了一系列向导文件，指导开发者如何创建可以在SolidWorks PDM系统内使用的插件。这些自定义的插件功能通常通过生成DLL（动态链接库）来实现，并可在用户端执行特定任务或扩展PDM系统的现有能力，如定制工作流程、增加数据处理方式等。 标签“solidworks PDM 开发向导 c++ c#”进一步明确了该资源包的技术焦点：SolidWorks的PDM系统及其开发工具与编程语言C++和C#。虽然提及了VB（Visual Basic），但可能并非主要使用语言，而是为了兼容不同背景的开发者而提供的一种选择。 根据压缩文件中的内容推测： 1. EPDM template installation instructions.pdf 文件提供了关于EPDM模板安装的指南，详细说明如何设置PDM环境。 2. EPDM C++template Installation instructions.pdf 是针对C++开发者的特定指导文档，详述了利用C++进行PDM插件开发的过程。 3. Template Files - Visual Studio 2010.zip 和 Template Files.zip 文件可能包含用于Visual Studio 2010的项目模板，方便开发者快速启动PDM插件的创建工作。 4. C++ Template Files.zip 是专为C++开发者设计的模板文件集合，以简化开发流程。 5. EPDMSubMenu.zip 可能是一个关于如何在SolidWorks界面中添加自定义功能菜单的例子代码。 此资源包向希望进行SolidWorks PDM插件开发的程序员提供了丰富的工具和教程。通过学习并应用这些材料，开发者能够掌握使用C++、C#或VB创建可以集成到PDM环境中的插件的方法，并进一步提升工作效率及系统功能。
     
  • 带有加密的MQTT示例
    优质
    本项目提供了一个使用MQTT协议并结合数据加密技术的通信示例，旨在展示如何安全地传输消息。适合希望了解物联网安全机制的技术爱好者和开发者研究学习。 Android MQTT 带SSL加密连接的例子demo是从实际项目中抽取出来的。
     
  • 钉钉二次开发C#示例源代码包
    优质
    本源代码包提供了一系列基于C#语言针对钉钉平台进行二次开发的具体实现示例，涵盖基础配置、消息处理等模块，旨在帮助开发者快速上手并深入掌握钉钉API的运用技巧。 钉钉开放平台越来越流行，并且正处于新旧SDK交替的阶段。网上的大多数代码都是基于老版本的TopSDK实现的，而官方文档中的示例则主要使用新的AlibabaCloud.SDK.Dingtalk包来封装实现，这些代码更加灵活和易于阅读。 经过查阅大量资料后，我提供了一个兼容新旧版本的WinForm示例启动包。该包的功能包括企业内部应用Token生成、消息发送（文本消息、卡片消息及互动消息等）、组织列表获取、人员信息查询以及推送统一代办审批任务等。 后续可以基于此实现组织结构树上传和同步，人员信息更新等功能，为未来系统集成做好准备。 本示例包是基于.net framework 4.8框架开发的，并且很容易就可以编译成.NET Core平台下的网站或服务。
     
  • C++中的行为树库 - 带有附件版本-C/C++开发
    优质
    这是一份关于C++中行为树实现的资源包，专为游戏AI和其他复杂决策系统设计。该库提供了一个灵活且可扩展的行为树框架，并附带详细的文档和示例代码，方便开发者快速上手集成到项目中。 BehaviorTree.CPP是一个C++库，用于创建行为树框架。它设计为灵活、易用且高效。尽管我们的主要应用场景是机器人技术领域，但该库同样适用于构建游戏AI或替代应用程序中的有限状态机。与其他实现相比，BehaviorTree.CPP的独特之处在于支持异步操作（即非阻塞）。这意味着您可以轻松建立反应式行为。
     
  • 基于C#的GIS开发示例演示
    优质
    本示例展示了如何使用C#语言进行地理信息系统(GIS)开发的基础技巧与应用实践，包括地图显示、空间查询等功能。 基于C#的GIS开发Demo包含多种功能，如鹰眼、绘图、视图切换、移动操作、选择工具、叠加分析、缓冲区分析、排版设计、指北针显示、比例尺展示以及属性查询和位置查询等，并支持路径分析等功能。
     
  • 函数逼近示例：带有反向传播的神经网络-MATLAB开发
    优质
    本项目通过MATLAB实现基于反向传播算法的神经网络模型，用于解决函数逼近问题。展示了如何训练神经网络以最小化预测误差，并提供了详细的代码和注释。 在神经网络领域内，反向传播（Backpropagation）是一种被广泛应用的训练算法，在多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）中尤为突出。本示例将深入探讨如何使用MATLAB来实现一个反向传播神经网络，以进行函数逼近任务。作为一款强大的数值计算和数据可视化工具，MATLAB为构建与训练神经网络提供了便利的环境。 理解反向传播的基本原理非常重要：此算法基于梯度下降法，通过计算损失函数相对于每个权重参数的偏导数（即梯度），来更新网络中的权重值。这一过程从输出层开始，逐渐向前推进至输入层，因此得名“反向传播”。在MATLAB中，我们可以利用内置的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）创建和训练神经网络。该工具箱提供了多种预定义的神经网络架构选项，包括多层感知器，并且提供了一系列用于训练及测试的函数。 在这个特定的应用场景下——即使用反向传播算法进行函数逼近任务时，我们可能会构建一个简单的网络结构，比如包含单一隐藏层的MLP（其中隐藏层节点数量依据问题复杂度而定）。以下是实现这一目标的一般步骤： 1. **数据准备**：需要定义输入和期望输出的数据集。这些可以是随机生成或从实际应用中获取的真实数据。 2. **网络构建**：使用`feedforwardnet`或`mlp`函数创建神经网络对象，设定层数、每层的节点数以及激活函数（如sigmoid或tanh）等参数。 3. **训练设置**：配置学习率、动量及最大迭代次数等训练选项。可以利用`trainOptions`函数来调整这些参数值。 4. **网络训练**：使用`train`函数将数据输入到神经网络中，执行反向传播算法以优化权重结构。 5. **函数逼近**：经过充分的训练后，运用`sim`函数对新的输入进行预测，并与实际输出结果相比较来评估模型性能。 6. **性能评估**：借助诸如均方误差（MSE）、准确率等指标衡量网络泛化能力。MATLAB提供了一系列内置函数如`performance`用于计算这些评价标准。 通过执行上述步骤，你可以更深入地了解反向传播神经网络在MATLAB中的实现方法，并且提高自己在此平台上的建模技能。这不仅有助于掌握基本的操作流程，还能够为解决非线性函数逼近问题打下坚实的基础。