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数字电路简明教程 (美) 汤普森 (Thompson R.D.)

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简介：
《数字电路简明教程》由汤普森编著，本书以简洁明了的方式介绍了数字电路的基本原理和应用技术，适合电子工程专业的学生及技术人员阅读。 美国经典计算机教材《数字电路》由汤普森（R.D. Thompson）编著。本书全面介绍了数字电路的基本概念、原理及分析方法，并通过实际应用案例及其故障诊断实例，帮助读者深入理解课程内容，满足大多数学习者的需求。书中还提供了大量习题，有助于学生建立扎实的基础知识体系。

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  • 数字电路简明教程 (美) 汤普森 (Thompson R.D.)
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    《数字电路简明教程》由汤普森编著，本书以简洁明了的方式介绍了数字电路的基本原理和应用技术，适合电子工程专业的学生及技术人员阅读。 美国经典计算机教材《数字电路》由汤普森（R.D. Thompson）编著。本书全面介绍了数字电路的基本概念、原理及分析方法，并通过实际应用案例及其故障诊断实例，帮助读者深入理解课程内容，满足大多数学习者的需求。书中还提供了大量习题，有助于学生建立扎实的基础知识体系。
     
  • 约翰-汤普森钢琴教学手册1.pdf
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    《约翰-汤普森钢琴教学手册》是一本经典的钢琴教材，专为初学者设计，涵盖了基本乐理和弹奏技巧，循序渐进地引导学习者掌握钢琴演奏技能。 约翰-汤普森钢琴教程深入浅出地介绍了五线谱、音符以及弹奏钢琴的基础知识，是一本非常适合初学者的入门书籍。
     
  • 简明H5汤姆猫
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    简明H5汤姆猫是一款基于HTML5技术打造的经典手机游戏，玩家可以通过简单的点击操作，与可爱的汤姆猫互动，享受轻松愉快的游戏体验。 H5简单实现了一个汤姆猫游戏，可以在手机上运行。
     
  • PPOCR字符识别简明教程
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    本教程详细介绍PPOCR字符识别技术的应用与实现方法，涵盖其原理、使用步骤及优化技巧，适合开发者快速上手。 ### PPOCR 字符识别快速教程 #### 一、PPOCR 概述 PPOCR（基于百度PaddlePaddle深度学习框架开发的文字识别工具）能够实现对图像中的文字进行识别，适用于多种场景，如移动设备和服务器等，并支持多种语言的识别。它提供了丰富的功能，包括文字检测、方向分类以及文字识别等功能。 #### 二、环境配置与安装 为了顺利运行PPOCR，首先需要完成环境的配置。这一步骤至关重要，因为它直接关系到后续模型能否正常工作。 ##### 2.1 快速安装配置 - **推荐环境**：建议使用Python 3.x版本，并确保已安装PaddlePaddle框架。 - **安装方法**：可以通过pip命令直接安装PPOCR。如果需要更详细的配置步骤，请参考官方文档中的快速安装指南。 ##### 2.2 whl包安装 除了通过pip安装外，还可以选择使用whl包的方式进行安装。这种方式适合于特定环境下的用户。具体安装步骤可参考官方提供的“PaddleOCR Package”使用说明。 #### 三、模型下载与使用 PPOCR提供了多种模型供用户选择，包括用于移动设备和服务器的不同版本。 ##### 3.1 模型类型 - **中文OCR模型**：专为中文识别设计的模型。 - **中英文超轻量OCR模型**：体积较小，适用于移动设备和服务器。 - **中英文通用OCR模型**：适用于服务器端，提供更高的识别精度。 ##### 3.2 下载与部署 根据需求选择合适的模型进行下载。例如，对于超轻量级中文OCR模型，需要分别下载检测模型、识别模型和方向分类器模型，并按照如下步骤完成： 1. 创建`inference`文件夹，并进入该文件夹。 2. 使用wget命令下载模型，并使用tar命令解压缩。 3. 将解压后的文件放在指定目录下。 例如，下载超轻量级中文OCR模型的过程如下： ```bash mkdir inference && cd inference wget && tar xf ch_ppocr_mobile_v1.1_det_infer.tar wget && tar xf ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_infer.tar wget && tar xf ch_ppocr_mobile_v1.1_cls_infer.tar cd .. ``` #### 四、模型介绍 为了更好地理解PPOCR提供的各种模型，以下是一些关键模型的简要介绍： ##### 4.1 检测模型 - **名称**：ch_ppocr_mobile_v1.1_det_xx - **推荐场景**：移动设备与服务器端 - **用途**：负责检测图像中的文字区域。 ##### 4.2 方向分类器 - **名称**：ch_ppocr_mobile_v1.1_cls_xx - **推荐场景**：移动设备与服务器端 - **用途**：判断文字的方向，以确保正确识别。 ##### 4.3 识别模型 - **名称**：ch_ppocr_mobile_v1.1_rec_xx - **推荐场景**：移动设备与服务器端 - **用途**：识别文字区域内的具体内容。 #### 五、模型使用示例 假设已经按照上述步骤完成了环境配置及模型下载，接下来可以通过简单的命令行指令开始使用这些模型。根据官方文档提供的命令示例，输入相应的命令来启动文字识别任务。具体的命令格式可能会因模型版本而有所不同，请参照最新版本的官方文档。 #### 六、总结 通过本教程的学习，我们不仅了解了PPOCR的基本概念，还掌握了如何配置运行环境、下载模型以及基本的使用方法。这对于希望利用深度学习技术进行文字识别项目的开发者来说是非常宝贵的资源。未来随着技术的发展，PPOCR也会不断更新和完善，提供更多高效且准确的文字识别解决方案。
     
  • 基于HTML+CSS+JavaScript的篮球介绍——以汤普森为例
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    本作品运用HTML、CSS和JavaScript技术制作了一个关于NBA球星克莱·汤普森的篮球专题页面，通过动态交互展示其职业生涯亮点。 使用前端知识（HTML+CSS+JavaScript），可以借助编译工具如DW或VSCode进行项目开发。这些工具能够帮助开发者更高效地编写代码、调试问题以及优化页面性能，从而提升工作效率与产品质量。
     
  • Python简明教程-简明版Python教程.pdf
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    本《Python简明教程》旨在为初学者提供快速入门指南，内容涵盖基础语法、数据类型、函数及模块等核心知识点，帮助读者轻松掌握Python编程技能。 【Python简介】 Python是一种高级的解释型编程语言，以其简洁高效的代码著称。相比C语言可能需要数千行代码来完成的任务，在Python中通常只需几十行即可实现。它可以用于日常任务自动化（如文件备份），开发网站（包括YouTube等知名网站使用了Python）以及网络游戏后台开发等多种场景。然而，它不适合编写操作系统、手机应用或3D游戏。 【内置库与第三方库】 Python拥有丰富的内置库，覆盖网络通信、文件操作、图形用户界面（GUI）、数据库接口和文本处理等多个领域。开发者无需从零开始编写所有功能模块，可以利用这些现成的资源来加速开发进度。此外，还有大量的第三方库可供使用。 【安装Python】 目前有两个主要版本：2.x 和 3.x ，它们之间不完全兼容，根据具体需求选择合适的版本进行安装。可以选择官方标准解释器CPython或交互式的IPython等其他选项。 【Python环境与基本操作】 Python提供了命令行模式和交互式两种使用方式。在命令行中输入.py文件名执行程序；而在交互模式下每条语句可以立即得到反馈结果。此外，`print()`函数用于输出信息而`input()`则用来接收用户输入的数据。 【基础语法与数据类型】 Python通过缩进而不是大括号或分号来定义代码块结构，并且支持多种基本数据类型如整型、浮点数和字符串等。 - 整型：在Python中，整数没有固定的大小限制； - 浮点数：表示小数值的变量； - 字符串：由单引号或双引号包裹的一系列字符组成。 通过这些基础概念的学习，你可以开始探索Python编程，并逐渐掌握其强大的功能及简洁明了的语言特性。随着学习深入，你会发现使用Python开发各种应用变得越来越高效和有趣。
     
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    本数据集涵盖了中国上市公司从2007年至2022年的汤森路透ESG（环境、社会和公司治理）评分与评级，为投资者提供全面的可持续发展表现分析。 可用于爆火的ESG corporate greenwashing计算参考文献如下： Hu, S., Wang, A., & Du, K. (2023). Environmental tax reform and greenwashing: Evidence from Chinese listed companies. Energy Economics, 124, 106873.
     
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    本文档为《数字电路课程设计》中“简易数字频率计”项目的教学材料。内容涵盖项目背景、工作原理、硬件与软件实现方法及实验步骤，旨在帮助学生掌握数字电路的基本知识和实践技能。 简易数字频率计是数字电路课程设计的一部分。