无题

原创 于 2014-08-14 21:29:20 发布 · 699 阅读 · 0 ·
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博客这种东西，以前都没有想过要写的。所以呢，从今天起我要写博客啦！！可能一开始的博客大都是转载别人的，因为暂时还没有那个大神水平。偶尔可能写一写自己的收获。希望以后这个博客可以见证我的成长，同时也和大家共勉，共同收获。

Joker_Ya
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无题：idetest
02-25
Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 有关更多信息，请参见有关的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！... 如果您对构建工具和配置选择...
无题　
05-18 334
一只猫在夜的路灯下阴影中小跑 我站在楼上撕着裂口唇的皮 女人美丽的肥臀 转过来是一男子 打过去的电话没人接 对方用我的声音在回答 夜是巨兽吐出的舌头 我们在梦魇中酣然入睡 遥远的年代 此刻和我一样心情的人 已经忘了曾经的对话 那...
最新部编版九年级上册语文无题ppt课件_精美学习课件ppt
11-23
根据给定文件的信息，我们可以从中提炼出多个相关的知识点，包括对李商隐及其作品《无题》的深入分析。下面将详细展开这些知识点。 ### 一、李商隐及其诗歌创作背景 李商隐（约813-约858），唐代著名诗人，与杜牧...
【《无题》,阅读训练题及答案】无题阅读题答案.docx
11-13
在探究生命的意义与本质时，人们常常会迷失于纷繁复杂的思绪与情绪之中，如同林清玄在其著作《无题》中所述，他与禅师的对话揭示了人生简化的真谛：饥饿时吃饭，困倦时睡眠。然而，这一简单的行为背后，隐藏着深刻的...
【《无题,席慕容》阅读及答案】 无题席慕容阅读答案.docx
11-13
【《无题,席慕容》阅读及答案】这篇文章主要探讨的是不同代际间的乡愁情感。席慕容在文章中描述了自己对故乡的深深眷恋，而她的孩子们却并未受到同样的“血脉”包袱影响，他们对母亲的乡愁持有一种理解和宽容的态度...
《无题》李商隐 赏析和答案.pdf
10-31
《无题》是唐代著名诗人李商隐的代表作品之一，此诗以无题为名，却蕴含着深邃的情感和丰富的艺术手法，成为中国古典文学中广为传颂的佳作。李商隐用其独特的文学才华，将个人的情感体验转化为普遍的情感共鸣，使得...
qt5-qtcanvas3d-5.12.5-3.el8.tar.gz
08-19
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sox-14.4.2.0-29.el8.tar.gz
08-19
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【直流微电网】基于预设性能控制的DC/DC升压转换器复合控制策略设计：稳定恒功率负载电压跟踪（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究，提出了一种复合预设性能控制策略。首先，通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型，然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法，设计了具有预设性能的复合非线性控制器，确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制，并分析了它们的优缺点。最后，通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群：从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师，以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标：①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景；②旨在实现快速稳定的电压跟踪，同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力；③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明：文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现，还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程，便于读者理解和实践。此外，文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围，为实际工程项目提供了有价值的参考。
光学成像基于偏振敏感强度衍射断层扫描的三维各向异性成像技术研究：PS-IDT在复杂散射样品中的应用与优化（含详细代码及解释）
最新发布
08-19
内容概要：该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描（PS-IDT）的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品，利用矢量多层光束传播模型（MSBP）和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描，能够处理多重散射样品，并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验，并提供了Python代码实现，包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群：具备一定光学成像和编程基础的研究人员，尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标：①研究复杂散射样品（如生物组织、复合材料）的三维各向异性结构；②开发新型偏振敏感成像系统，提高成像分辨率和对比度；③验证和优化计算成像算法，应用于实际样品的高精度成像。 其他说明：PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势，如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而，该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向，如采用更高数值孔径（NA）物镜、引入深度学习超分辨率技术等，以进一步提升成像质量和效率。此外，文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具，便于理解和应用该技术。
qt5-qtdeclarative-5.15.2-2.el8.tar.gz
08-19
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shim-ia32-15-15.el8_2.tar.gz
08-19
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shapelib-devel-1.5.0-12.el8.tar.gz
08-19
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【多媒体技术】视频播放卡顿的原理剖析与优化策略：从网络到渲染的全链条解决方案设计
08-19
内容概要：文章深入探讨了视频播放卡顿的问题，从原理、工具、排查方法和优化策略四个方面进行了详细解析。首先解释了卡顿的表现形式及其在视频播放流程中的成因，包括网络层、缓冲区管理、解码性能和渲染阶段的问题。针对每种类型的卡顿，提供了相应的分析工具和优化建议，如使用 Chrome DevTools 和 Wireshark 分析网络问题，通过设置合理的预缓冲策略和使用硬件加速来优化解码性能等。此外，还介绍了卡顿问题定位的实战流程，以 React + Video.js 项目为例，展示了具体的排查路径和解决方案。最后总结了多种优化技巧，包括编码与压缩优化、CDN 与分发优化以及播放器层优化，并推荐了一些前沿技术，如 AV1 编码、WebAssembly 解码加速和 AI 驱动的码率预测。; 适合人群：从事多媒体开发的技术人员，尤其是有视频播放相关开发经验的研发人员。; 使用场景及目标：①理解视频播放卡顿的本质和常见类型；②掌握使用各种工具进行问题排查的方法；③学习并应用多种优化策略以提高视频播放性能。; 阅读建议：本文内容详实，建议读者在阅读时结合实际项目进行思考，重点关注与自身工作相关的部分，并尝试在实践中应用文中提到的工具和技术。
selinux-policy-minimum-3.14.3-80.el8_5.2.tar.gz
08-19
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qt5-qtcharts-5.15.3-1.el8.tar.gz
08-19
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机械工程基于振动数据分析的旋转机械故障诊断方法研究：时域频域及AI技术综合应用（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：本文详细介绍了机械运转振动数据分析与处理的方法，重点研究了转子试验台、齿轮箱和滚动轴承的振动数据。文章涵盖了频谱分析、时域和频域特征计算，以及常见故障（如不平衡、不对中、齿轮啮合故障、轴承内外圈故障）的诊断方法。文中还探讨了采样频率和采样点的设置原则、全周期采样机制，并扩展了多种信号分析方法（如频谱细化、希尔伯特包络谱分析、经验模态分解、小波变换）和人工智能方法（如卷积神经网络）的应用。通过详细的代码实现，展示了从数据加载与预处理到基于CNN的故障诊断的完整流程。 适合人群：具备一定机械工程和编程基础，从事机械设备维护、故障诊断的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①通过频谱分析、时域和频域特征计算，识别机械设备的常见故障；②利用包络分析、小波变换等高级信号处理方法，检测早期故障；③结合深度学习方法，实现自动化故障分类和诊断。 阅读建议：本文不仅提供了理论分析，还包含了大量可运行的Python代码示例。读者应在实践中结合这些代码，进行数据处理和模型训练，以便更好地理解和掌握各种故障诊断方法。此外，建议读者根据具体的设备和应用场景，灵活选择和组合不同的分析方法，以提高故障诊断的准确性和可靠性。
这篇文章详细介绍了如何构建和优化一个具有批处理到达的服务器群优先级排队系统（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：本文详细描述了一个基于论文“具有批处理到达的服务器群的优先级排队”的服务器群模拟系统的实现。系统采用离散事件仿真方法，通过Python代码实现，涵盖作业到达、优先级队列管理、作业完成处理、合并器工作机制以及响应时间计算等功能。模拟系统支持随机模式和轨迹驱动模式，能够生成详细的运行日志和性能统计，如平均响应时间、服务器利用率等。此外，还实现了设计问题优化，通过多次重复运行和置信区间分析来确定最优的优先级阈值h，以最小化平均响应时间。最后，系统能够按照要求的格式生成输出文件，包括平均响应时间文件、子作业离开时间文件和作业完成时间文件。 适合人群：计算机科学及相关领域的研究人员、研究生以及从事分布式系统、排队论研究的专业人士。 使用场景及目标：①研究服务器群系统中不同参数（如优先级阈值h）对系统性能的影响；②分析批处理到达模式下的作业调度策略；③评估不同配置下的系统响应时间和服务器利用率；④提供一个可扩展的平台，用于进一步的研究和开发。 其他说明：本文不仅提供了完整的代码实现，还深入探讨了关键机制的设计原理和实现细节，如优先级队列处理、合并器逻辑、事件处理流程等。通过阅读本文，读者不仅可以理解服务器群模拟系统的运作原理，还能掌握如何应用离散事件仿真方法解决实际问题。此外，本文还强调了统计可靠性和性能优化的重要性，为后续研究提供了坚实的基础。
opencv无题识别
12-08
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景，以下是一些常见的物体识别方法和技术： 1. **特征提取与匹配**： - **SIFT（尺度不变特征变换）**和**SURF（加速稳健特征）**：这些算法用于检测和描述局部特征，能够在图像中识别出相同的物体，即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB（定向快速旋转BRIEF）**：一种快速的特征检测和描述算法，适用于实时应用。 2. **模板匹配**： - 通过在图像中滑动一个模板（已知物体的图像），并计算模板与图像区域的相似度，来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**： - **支持向量机（SVM）**：用于分类和回归分析，可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络（CNN）**：深度学习模型，特别适合处理图像数据，能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**： - **Haar级联分类器**：基于积分图和AdaBoost算法，用于实时人脸检测。 - **YOLO（You Only Look Once）**和**SSD（Single Shot MultiBox Detector）**：实时目标检测算法，能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**： - **Mask R-CNN**：在目标检测的基础上，进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具，可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用OpenCV进行模板匹配： ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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