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《Excel图表之道》随书范例文档
- Excel图表之道。是从CSDN上花费15个积分买的，十分良心，互相学习(The way of Excel chart. It was bought from CSDN on 15 points, very conscientious, learning from each other.)
贝叶斯代码
- 对贝叶斯算法代码的验证，转自CSDN，对它的算法进行了验证(The verification of Bias algorithm code is turned to CSDN, and its algorithm is verified.)
binwalk
- binwalk可以分析文件结构 安装教程https://blog.csdn.net/lakeside1/article/details/80647835
Desktop
- 圆形阵列天线学习，可以修改其图。从CSDN下载。(Circular Array, downloaded from CSDN)
MSK信号数字调制解调
- 内含3种MSK调制程序，详细说明请参见网址：https://blog.csdn.net/i_no_one/article/details/90451131 还包含MSK解调说明。包含程序的使用说明，均为MATLAB程序。
Stm32启动文件配置
- stm32启动文件可以说有 5 个作用：1，初始化堆栈SP 2，初始化中断向量表 3，配置系统时钟 4，—main 进入main()函数 5，初始化PC指针， 上电后就从 RESET Handler 开始执行。 简单说明：（详其他可参考 cortex_m3 内核） 堆：主要用于动态内存的分配，比如用 malloc() 栈：变量，函数调用。 weak 是 若定义 意思是说 自己可以在 C 中定义 。 B . 跳转到无限循环。
BLE_CC254x协议栈
- Documents为协议栈相关说明文档，Projects为官方提供的demos，很多demo都是可以直接修改使用的，其中重点关心四个demo： SimpleBLEBroadcaster、SimpleBLECentral、SimpleBLEObserver、SimpleBLEPeripheral。 这四个代码是CC254x开发的基本模板，他们都有自己的特点。 • Broadcaster 广播员 —— 非连接性的信号装置 • Observer 观察者 —— 扫描得到，但不能链
CSDN熵权法
- 熵权法代码，py熵权法代码求客观权重及信息熵，直接输入矩阵即可(Entropy weight method code, py entropy weight method code to find the objective weight and information entropy, directly input the matrix)
沙漠快手5.0破解版
- 沙漠杀手5.0破解版，来源于CSDN，未做任何编辑。(Desert killer 5.0 cracked version, from CSDN, without any editing.)
zigbee_Z-Stack 3.0 开发者中文手册
- zigbee最新手册中文版，在CSDN上购买(ZigBee's latest manual in Chinese, purchased on CSDN)
tiny-yolov3-master
- CSDN-tiny YOLO v3做缺陷检测实战。九月份用tiny-yolo v3做了一个缺陷检测的实验，效果出乎意料，准确率和召回率“满分”！(CSDN tiny Yolo V3 is used for defect detection. In September, we did a defect detection experiment with tiny Yolo V3, and the effect was unexpected. The accuracy and recall rate
B-COSFIRE
- 基于matlab的裂缝检测算法，来自CSDN。可以有效识别墙体裂缝并检测参数(Crack detection algorithm based on MATLAB, from CSDN. It can effectively identify wall cracks and detect parameters)
SIFT算法matlab
- SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 一、SIFT算法特点： 1、具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。 2、区分性好，能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配 3、多量性，就算只有单个物体，也能产生大量特征向量 4、高速性，能够快速的进行特征向量匹配 5、可扩展性，能够与其它形式的特征向量进行联合 —
xilinx dds上板实现全代码
- 基于fpga得dds设计，完整教程请移步csdn https://blog.csdn.net/syyzuiqiang?spm=1000.2115.3001.5343
DelphiXE10.3_FMX画图全部实例
- { 相关介绍： FMX 的 Canvas 在不同的系统上会分别使用: WinVista、Win7: D2D (FMX.Canvas.D2D.pas) WinXP: GDI+ (FMX.Canvas.GDIP.pas) Mac 系列: Core Graphics (FMX.Canvas.Mac.pas) 和 HTML5 中的 Canvas 非常类似, 现在的 Canvas 模糊了 Pen 的概念: 之前的 Canvas.Pen 对应: Canvas.Stroke; 之前的 Ca
MP430F5529_基本库（转载）
- https://blog.csdn.net/m0_51031993/article/details/108968620?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522165801932516782248531062%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=165801932516782248531062&bi