代码搜索：功耗优化
找到约 4,261 项符合「功耗优化」的源代码
代码结果 4,261
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txt pcb设计流程.txt
今天刚到这里注册，看到不少弟兄的帖子，感觉没有对PCB有一个系统的、合理的设计流程。就随便写点，请高手指教。
一般PCB基本设计流程如下：前期准备->PCB结构设计->PCB布局->布线->布线优化和丝印->网络和DRC检查和结构检查->制版。
第一：前期准备。这包括准备元件库和原理图。“工欲善其事，必先利其器”，要做出一块好的板子，除了要设计好原理之外，还要画得好。在进行PC ...
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txt ga.txt
遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种抽象于生物进化过程的基于自然选择和生物遗传机制的优化技术.
遗传算法的基本原理
在遗传算法的执行过程中,每一代有许多不同的种群个体(染色体 )同时存在。这些染色体中哪个保留(生存)、哪个淘汰(死亡),是根据 它们对环境的适应能力来决定的,适应性强的有更多的机会保留下来 。适应性强弱 ...
www.eeworm.com/read/312621/13607512
txt 补充说明（请看）.txt
锐起软件把《使用手册》从官方站删除了。很好，动作很迅速，干得很彻底，总之就是干得漂亮。
但是你们的技术支持从来没有这么漂亮过。花那么多钱支持你们却得到什么服务？
软件被破解，能证明的是这个软件还有价值。还值得有人去破。没有人破的，都是垃圾软件。
因为没有破解不了的软件，只是不值得去破而已。
就和超级兔子和Windows优化大师一样。现在谁的牌 ...
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txt sn.txt
注册说明：
序列号(Serial)：79VDVH-334K2-3PPF72-GRKST45
ACDSee 是目前最流行的数字图象处理软件 ，它能广泛应用于图片的获取、管理、浏览、优化甚至和他人的分享！
使用 ACDSee，你可以从数码相机和扫描仪高效获取图片，并进行便捷的查找、组织和预览。超过 50 种常用多媒体格式被一网打尽！作为最重量级看图软件，它能快速、高质量显示您的图片，再配 ...
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asv sov_ht.asv
function HT=SOV_HT(PHTL,QAHTL,VL,HL,TL)
%v1=0;a1=0;v6=0;a6=0;QBJ=0;QEJ=0;
%q1=-10;q3=60;q4=20;q6=55;
%h1=0.8139;h2=2.0387;h3=2.1821;h4=1.8392;h5=0.8910;%100次的优化结果
%t1=0;t2=t1+h1;t3=t2+h2;t4=t3+h3;
www.eeworm.com/read/492092/6424182
txt matrixinverse.txt
矩阵求逆的快速算法 龚敏敏 算法介绍
矩阵求逆在3D程序中很常见，主要应用于求Billboard矩阵。按照定义的计算方法乘法运算，严重影响了性能。在需要大量Billboard矩阵运算时，矩阵求逆的优化能极大提高性能。这里要介绍的矩阵求逆算法称为全选主元高斯-约旦法。
高斯-约旦法（全选主元）求逆的步骤如下：
首先，对于 k 从 0 到 n - 1 作如下几步：
1. 从第 ...
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m liziqunsuanfa.m
%W为惯性权因子。
%测试函数选择y=0.5-(sin(sqrt(x1.^2+x2.^2)).^2-0.5)./(1+0.001*(x1.^2+x2.^2)).^2;
%此函数有无数个局部极大点，只有一个（0，0）为全局最大点，最大值为1，函数最大峰周围有两圈脊，取值分别为0.990284和0.962776,优化过程
%很容易停滞在这些局部极大点，x1和x2的取值范围都为[-100，100]
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m annealing.m
%function R=annealing(N,L,s,t,dt,C,R)
%N为问题规模，即节点个数；L可取较大值，如500、1000；
%s取1、2等；t为初始温度，参考范围为0.5--2；
%dt为衰减因子，一般不小于0.9;
%C为边权矩阵，应是一个强连通图的边权矩阵
%R为初始路径，结果路径也存放在R中
%L、s、t、dt应通过多次试验来确定，以获得优化的结果
%参考《非数 ...
www.eeworm.com/read/481362/6639391
m annealing.m
%function R=annealing(N,L,s,t,dt,C,R)
%N为问题规模，即节点个数；L可取较大值，如500、1000；
%s取1、2等；t为初始温度，参考范围为0.5--2；
%dt为衰减因子，一般不小于0.9;
%C为边权矩阵，应是一个强连通图的边权矩阵
%R为初始路径，结果路径也存放在R中
%L、s、t、dt应通过多次试验来确定，以获得优化的结果
%参考《非数 ...
www.eeworm.com/read/481368/6639468
m annealing.m
%function R=annealing(N,L,s,t,dt,C,R)
%N为问题规模，即节点个数；L可取较大值，如500、1000；
%s取1、2等；t为初始温度，参考范围为0.5--2；
%dt为衰减因子，一般不小于0.9;
%C为边权矩阵，应是一个强连通图的边权矩阵
%R为初始路径，结果路径也存放在R中
%L、s、t、dt应通过多次试验来确定，以获得优化的结果
%参考《非数 ...