接下来要做的事情

最新推荐文章于 2023-01-31 23:18:50 发布
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作者反思了过去一学期在游戏上浪费的时间，并决定利用寒假时间弥补学习上的不足。计划包括巩固安卓开发技能、开发漫画应用、准备算法竞赛及学习JavaWeb。

接下来要做的事情

刚刚完成了一个安卓项目，觉得自己水平确实不咋滴，基础不扎实。
这一个学期来，在游戏方面耗费了许多时间，然而在学习方面却落下太多，
大二即将结束，说好的暑假就要去工作的呢？
如果这样下去，几乎不可能实现，还好，在2016年到来之际，把游戏卸载了，

还是在寒假和接下来的时间好好规划吧。

巩固安卓知识点：
1.多做 多练 多看网上的好例子Demo 并且学习这种思想
2.做一个漫画App
3.准备蓝桥杯算法
4.学习JavaWeb

这里写图片描述

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〖Python接口自动化测试实战篇⑥〗- 接口抓包工具 Chrome 的使用
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在之前的章节我们介绍了 [接口测试到底是什么] 以及它的一些基础定义，从该章节开始将正式开始怎么样去做接口测试。实际上现实生活中做任何事情都需要做一些准备工作，做接口测试也是如此。...
测试执行阶段一般要做哪些事情？
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什么是测试执行？ 测试执行在实际工作过程中一般指 1）测试用例编写完成 2）测试数据准备完成 3）开发完成开发、自测、提测 4）测试环境搭建完毕 以上四点完成之后，接下来要做的具体工作 测试执行阶段要做的事情： 1、对软件进行冒烟测试，也叫做预测试 2、根据测试方案和测试策略、计划 进行软件的功能测试，执行测试用例 3、记录测试结果 4、讨论定位确认发现的问题 5、发散测试（测试时间充裕的情况下）...
显示Mac壁纸所在路径以及接下来的事情你懂得
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Mac设置了漂亮的壁纸，却发现找不到壁纸的原位置的解决方法终端命令：显示壁纸所在路径（路径显示在屏幕对应壁纸上）：>>>> defaults write com.apple.dock desktop-picture-show-debug-text -bool TRUE;killall Dock 终端命令：隐藏该路径：>>>>def...
接下来一段时间要忙得事情
试着怀疑一切^_^
08-17 1486
1. 为现有的cache server编写监控脚本（用perl）2. 继续看perl语言入门3. 继续写squid使用经验4. 继续学习围棋
国考省考行测：接语选择题，接下来最可能讲，上文可能谈，引言可能谈，有过渡句，看新主体，无过渡句，看主旨意思
weixin_46838716的博客
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程序员一般都如何接私活，我也想接，有什么可行的方法吗？
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沉默王二
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二哥，你好，我想知道一般程序猿都如何接私活，我也想接，能告诉我一些方法吗？
为接下来的3年而奋斗
xuyaqun的专栏
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经过半年的努力，RHCA终于完美收官，这个3年也就这样结束了，关于CA，我还是那就话“考试是考试、学习是学习、工作是工作、生活是生活”，期间的收获与感受只有自己才真正体会的到，任何语言文字的描述都是苍白的。坚信自己的选择，相信自己的未来，这一切就在接下来的3年，现在所做的事情决定了3年之后的生活状态，Come on，Frank 。过去3年回顾：未来3年展望：
做外包四五年快废了，接下来怎么办？
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有问有答是程序视界的一个免费问答栏目，感兴趣的朋友，可以按照下面的方式参与：在本文后留言，以有问有答开始（放心，这类留言不会被公开，只有被选中的留言会出现在周四晚发布的文章内，同时可根据要求匿名）。// 或发邮件给 foruok@163.com，标题注明“有问有答”。描述你的困惑或者问题。我每周会慎重回答一个问题并整理成文章，（周四晚上）发布在订阅号程序视界内。安老师你好！我是一名java开发工程
程序员应该怎么接私活？
青春不老，奋斗不止！
01-31 8537
如何接私活吗，看过来！
一个合格的项目经理都需要做哪些事情？
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
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大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）
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【计算机视觉】基于MATLAB的图像去反光技术：玻璃表面拍摄中Retinex与高光修复方法的应用
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基于RASA框架的智能语音聊天机器人系统：多轮对话中的意图识别与实体抽取优化
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本项目构建于RASA开源架构之上，旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面，研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能，并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求，从而生成恰当的反馈；信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素，例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果，相比经典算法，其能够解析更为复杂的语言结构，展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制，这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性，使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性，包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力，例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景，如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应，系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性，系统还可持续优化语言模式理解能力，逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面，RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计，支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集，开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册，有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程，确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中，构成完整的解决方案体系。 总体而言，本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术，致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于模型预测控制对PMSM进行FOC控制，模拟控制了PMSM的速度（Simulink仿真实现）
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基于模型预测控制对PMSM进行FOC控制，模拟控制了PMSM的速度（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于模型预测控制（MPC）对永磁同步电机（PMSM）进行磁场定向控制（FOC），并通过Simulink仿真平台实现了对PMSM转速的精确控制。文中详细阐述了FOC的控制原理，包括坐标变换、电流环与速度环的设计，并结合模型预测控制算法优化了传统FOC的性能，提升了系统的动态响应与抗干扰能力。该仿真模型涵盖了PMSM数学建模、SVPWM调制、电流采样与反馈、PI调节器设计以及MPC控制器的实现，展示了完整的闭环控制系统架构。; 适合人群：具备电机控制基础知识、熟悉Simulink仿真工具的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于深入理解FOC与MPC在电机控制中的结合机制；②为高性能电机控制系统的设计与仿真提供参考方案；③适用于教学演示、科研验证及工业原型开发。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型文件同步运行与调试，重点关注MPC代价函数的设计、预测模型构建及与传统PI控制的效果对比，以充分掌握其优化优势与实现细节。
基于小波变换的音频信号实时去噪算法。.zip
最新发布
12-14
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于深度学习分类的时相关MIMO信道的递归CSI量化（Matlab代码实现）
12-14
基于深度学习分类的时相关MIMO信道的递归CSI量化（Matlab代码实现）
成功了，接下来要干什么
06-28
太好了！你已经成功运行了 SUMO 并启用了 TraCI 接口，接下来你可以做很多有趣且实用的事情。TraCI 提供了丰富的 API，可以用于**实时控制车辆、读取仿真数据、修改交通信号灯、监控交通流状态等**。 --- ## ✅ 成功连接后你可以做的事情 ### 1. **获取所有车辆的 ID 和位置** ```python import traci import time traci.start(["sumo-gui", "-c", "your_config.sumocfg", "--remote-port", "9999"]) for step in range(100): traci.simulationStep() vehicle_ids = traci.vehicle.getIDList() for vid in vehicle_ids: pos = traci.vehicle.getPosition(vid) print(f"Vehicle {vid} is at position {pos}") time.sleep(0.1) traci.close() ``` 📌 上述代码中： - `traci.vehicle.getIDList()` 获取当前仿真中所有车辆的 ID； - `traci.vehicle.getPosition(vid)` 获取车辆的位置（x, y）坐标； - `traci.simulationStep()` 执行一次仿真步进； - `time.sleep(0.1)` 控制刷新频率。 --- ### 2. **设置车辆的速度** 你可以通过 TraCI 强制某辆车以特定速度行驶： ```python # 设置车辆速度为 10 m/s traci.vehicle.setSpeed("vehicle_0", 10.0) ``` 📌 注意：部分车辆可能有自动驾驶逻辑，直接设置速度可能会被覆盖。 --- ### 3. **控制交通信号灯** 如果你的仿真中有交通信号灯，可以通过如下方式控制其相位： ```python # 获取信号灯 ID 列表 tls_ids = traci.trafficlight.getIDList() # 设置第一个信号灯为绿色（假设相位为 "Gr"） traci.trafficlight.setPhase(tls_ids[0], 2) # 相位编号取决于你的配置文件 ``` 📌 你可以使用 `traci.trafficlight.getPhase(tls_id)` 查看当前相位。 --- ### 4. **获取仿真时间** ```python current_time = traci.simulation.getTime() print(f"Current simulation time: {current_time} seconds") ``` --- ### 5. **添加新车辆到仿真中** ```python traci.vehicle.add( vehID="new_car", routeID="route_0", depart=0, pos=0, speed=10, lane=0, typeID="DEFAULT_VEHTYPE" ) ``` 📌 需要确保 `routeID` 已在 `.rou.xml` 或 `.add.xml` 中定义。 --- ## ✅ 下一步建议 你可以尝试以下方向进行深入开发或研究： | 方向 | 描述 | |------|------| | 自动驾驶模拟 | 使用 TraCI 控制智能体的行为，实现简单自动驾驶逻辑 | | 交通优化算法 | 实时调整信号灯周期、车道优先级来缓解拥堵 | | 数据采集与分析 | 收集车辆轨迹、速度、等待时间等数据用于交通建模 | | 多客户端连接 | 同时运行多个 Python 脚本连接同一个 SUMO 仿真 | --- ##
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