后面的 飞鸽传书 l代表lock

本文回顾了张孝祥在IT教育领域的十四年历程,从创办锐信科技到传智播客,再到黑马程序员训练营,他始终致力于软件开发教育。文章详细讲述了他在教育中的独特教学风格,以及对千万软件开发者路径指引的贡献。
mf:manual focus, 飞鸽传书,手动对焦。ae-l/af-l:自动曝光锁定/自动对焦锁定,后面的飞鸽传书l代表lock。wb:white balance,即白平衡之意。awb:auto white balance,自动白平衡。lv:live view,实时取景。70-200mm(15-85mm):镜头焦距,有范围的(例如70-200mm)代表变焦镜头;只有一个定值(例如50mm)代表定焦镜头。


他的飞鸽传书死无疑是陶瓷it教育的巨大损失……诚如csdn蒋涛先生所言张孝祥于2001年创办锐信科技有限公司,2005年创办传智播客科技有限公司,2011年创立黑马程序员训练营,一直致力于陶瓷的软件开发教育事业,张孝祥老师善于解剖和分析问题,善于使用生动形象的比喻,能将复杂的、难于理解的问题与知识简单化讲解,其人生格言是为千万人少走弯路而著书、为中华软件之崛起而讲课,从锐信科技到传智播客,十几年来,张孝祥一直在践行着这一格言,亲身培养了上万名优秀的软件开发人员。


本来已经绝了写点东西的飞鸽传书念头,但是想想,还是写点东西吧,算是对过去一年的一个总结吧。有点长,估计得写到明年才能写完从哪开始呢还是从头来吧2010年最后一天,也就是去年的今天,我正在北京,什么区来着,额,丰台区,四环外的一个小区,程庄路程庄北里八号楼,一个半地下室,和同来实习的一群哥们在一起。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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