2020.3.18学习日记 ————反射机制基础

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今日因突发停电及个人疏忽导致上课迟到，虽课堂上未完全跟上老师讲解的反射机制，但课后利用B站资源进行了自主学习，弥补了课堂上的不足，老师留的作业成为自我提升的动力。

2020.3.18
今天上午停电了 而且起的又比较晚 所以。。。。(。-ω-)zzz
今天下午老师讲了反射机制 ，今天的混子老师竟然拖堂了本来两节课的话就会早退一节课，老师拖堂了，我的青春结束了
其实今天老师上课讲的没怎么听讲，因为我知道这个老师i将的有点模糊，所以课下去b站学习了一番（B站真的是一个好学习软件）
主要是老师留作业了ヽ(ー_ー)ノ这是今天老师留下的课后作业在这里插入图片描述
这是今天的作业情况

学习日记——光感传感器—I2C（2020.2.15）
quanqueen的博客
02-16 4087
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BugkuCTF——最新web篇writeup（持续更新）
1匹黑马
11-16 4484
文章目录web2计算器web基础$_GETweb基础$_POST矛盾web3域名解析你必须让他停下变量1 web2 打开页面后F12查看源代码即可。 flag：KEY{Web-2-bugKssNNikls9100} 计算器 这里做了输入长度限制，F12选中输入框，修改长度限制即可。 flag：flag{CTF-bugku-0032} web基础$_GET 这里要理解超全局变量$_GET，只要我们传递的参数为what，并且内容为flag，即可输出flag。 flag：flag{bugku_get_su8
狂神说java java基础篇 学习笔记
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03-29 2474
狂神说java java基础篇学习笔记，包括了狂神基础视频的所有内容
微生物-神经免疫轴——心血管疾病的预防和治疗希望
Hangzhou_Guhe的博客
04-12 2104
谷禾健康 神经免疫，菌群，心血管疾病 最新的《中国心血管病健康和疾病报告2019》数据显示，中国居民心血管病现患人数已达3.30亿，拐点尚未到来，且7-17岁儿童青少年高血压患病率呈现上升趋势。 心血管疾病（CVD）仍然是全世界发达国家死亡和残疾的主要原因。此外，广泛存在的心血管危险因素，如代谢综合征、糖尿病、肥胖和性类固醇激素代谢紊乱，有效预防策略已成功减少急性心血管事件和死亡的影响。 大脑和其他器官系统之间的双向通信对于大脑健康和生物体的整体健康至关重要。曾经被认为具有免疫特权的.
基于springboot大学校园防疫与服务系统-附源码111604
m0_73244000的博客
08-05 750
系统采用了Java技术，将所有业务模块采用以浏览器交互的模式，选择MySQL作为系统的数据库，开发工具选择My eclipse来进行系统的设计。基本实现了大学校园防疫与服务系统
（附源码）springboot曦乐苹果园林管理系统的设计与实现 毕业设计100854
Biye_Design的博客
02-25 826
本论文系统地描绘了整个曦乐苹果园林管理系统的设计与实现，主要实现的功能有以下几点：首页、站点管理（轮播图、公告栏）用户管理（管理员、职工）内容管理（水果资讯、新闻分类列表）更多管理（预约中心、车辆信息、收费记录、果树管理、仓库管理）等功能，其具有简单的接口，方便的应用，强大的互动，完全基于互联网的特点。
牛客刷题-Java面试题库【动态更新添加题目】（2024.07.22更新）
yinying293的博客
04-01 1590
Java面试题集合-牛客刷题记录
springboot+vue毕业论文管理系统-计算机毕业设计源码42124
vx_cxsj813的博客
05-05 1481
该系统主要采用了Java技术，将所有业务模块采用以浏览器交互的模式，选择MySQL作为系统的数据库，开发工具选择My eclipse来进行系统的设计。基本实现了毕业论文管理系统 应有的主要功能模块，本系统有管理员、教师用户、学生用户。管理员：首页、个人资料（个人信息、修改密码）、系统用户（管理员、教师用户、学生用户）、模块管理（课题信息、选题信息、任务书信息、指导书信息、初稿信息、中期检测、定稿信息、答辩信息、通知公告、类型管理）
JAVA全栈工程师学习线路
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03-12 985
JAVA全栈工程师学习线路 理想很美好，现实很残酷，坚持在路上，只因初心仍存 互联网技术，更新迭代迅速，用日新月异来说也不为过，所以，面对这这种大环境，对于码农尤其是那些对于初入职场的新手来说，该如何自我学习升级，往方向发展，这一点是大家都经常困惑的。 大部分人，刚开始学习的Java的时候，最大的问题就是不知道该学什么，以及学习的顺序，而这这也是很多初学者经常面临的问题。所以很多人黑猫白猫一起抓，而且现在学习资料也不缺，网上资料一大把，只是实在不知该从何下手。 其实，过来人都知道，精研某一个方向，...
11、利用增强现实交互式数字叙事探索复杂历史
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本文探讨了利用增强现实（AR）和交互式数字叙事（IDN）呈现复杂历史的潜力与方法。文章分析了AR的发展现状与技术特点，并结合历史案例（如但泽自由市）阐述了AR在公共教育和历史叙事中的应用挑战与机遇。通过多步骤设计过程，作者提出了多种适用于复杂历史叙事的IDN类型，并结合实际案例和流程图提供了实践建议。随着AR技术的普及和内容创新，AR与IDN的结合将为历史教育和文化传播提供新的可能性。
遥感反演模型误差来源深度剖析：提升RSEI科学性的数据验证与地面实测对接方案（稀缺经验分享）
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【小基线集思想深度解读】：SBAS相较于PS-InSAR的6大优势与适用场景精析
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含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）
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含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法展开，基于Matlab代码实现，旨在解决充电站中不同类型充电桩的合理配置问题，以提升充电效率、降低运营成本并满足用户需求。文中结合实际应用场景，构建数学优化模型，可能涉及目标函数设计（如最小化投资成本、最大化服务能力）、约束条件（如电力容量限制、空间布局限制）以及多类型充电桩（如快充、慢充、超
【软件工程分析报告】网络设备配置技术笔记：路由交换安全策略综合应用
01-04
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光学分析在癌症治疗与诊断中的应用.zip
01-04
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。
raml-java-parser修改版，含smal util for Cucumber进程
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 RAML Java 解析器是一个分支项目，其中整合了我们用于连接 Cucumber 与 RAML 的实用工具，并且附带了一个实例。 这一构思的核心在于，通过在 Cucumber 的定义中应用服务的 displayName，能够使单元测试工具（例如 rest-assured）明确了解如何针对各个服务进行状态测试及其具体方法。
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下载方式：https://pan.quark.cn/s/88340bbdd0a9 这是一套以交通工具为元素的，面向现代物流领域的PPT演示文稿模板，总共包含22页幻灯片。 模板的封面部分采用了多种蓝色及紫色色块进行装饰，并融合了若干物流运输工具，例如飞机、高速列车等作为视觉元素，用以构成背景设计，从而使得整个演示文稿模板与物流行业的主旨高度契合。 在内容页的设计上，模板继续运用蓝色与紫色进行色彩搭配，精心制作了20页采用扁平化设计的幻灯片图表。 此模板主要适用于构建物流行业相关的项目工作报告演示文稿。 文件存储格式为.PPTX。
深度学习基于LSTM的时间序列预测模型构建：电力负荷与金融股价波动分析系统实现
01-04
内容概要：本文是一份关于LSTM（长短期记忆网络）在时间序列预测中应用的超详细教程，系统讲解了LSTM的基本原理、核心门控机制（遗忘门、输入门、输出门）、常见变体（如GRU、双向LSTM），并通过Python实战案例演示了从数据预处理、模型构建、训练评估到结果可视化的完整流程。文章还介绍了超参数调优、多变量输入、模型融合等进阶优化技巧，并拓展了LSTM在金融、物联网、自然语言处理等领域的实际应用场景，帮助读者全面掌握序列预测核心技术。; 使用场景及目标：①理解LSTM如何解决传统RNN的梯度消失问题并捕捉长期依赖；②掌握使用PyTorch构建LSTM模型进行时间序列预测的全流程；③应用于电力负荷预测、股价走势分析、设备故障预警等实际业务场景。; 阅读建议：建议边学边练，结合文中提供的代码链接动手实践，重点关注数据预处理与模型调参环节，同时尝试将方法迁移至其他数据集以加深理解。
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）
最新发布
01-04
多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕多旋翼无人机组合导航系统，重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现，利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波（EKF）作为核心融合算法，整合GPS、IMU（惯性测量单元）、里程计和电子罗盘等多种传感器数据，提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下，通过IMU惯导数据辅助导航，实现连续可靠的位姿估计。同时，文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现，涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节，体现了较强的工程实践价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和信号处理知识，从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计；②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现；③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议：建议结合Matlab代码与理论推导同步学习，重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理，并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。
输入一个字符串，将其中的每个字母替换成它的下一个字母（A+——>B，B——>C，......Z——>a，a——>b，b——>c，......，z——>A），其他字符不变
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Sure! 您的问题是：输入一个字符串，将其中的每个字母替换成它的下一个字母（A ——>B，B——>C，......Z——>a，a——>b，b——>c，......，z——>A），其他字符不变。 要实现这个功能，您可以使用以下代码： ```python def replace_letters(text): result = "" for char in text: if char.isalpha(): if char.lower() == 'z': result += 'A' if char.isupper() else 'a' else: result += chr(ord(char) + 1) else: result += char return result input_string = input("请输入字符串：") output_string = replace_letters(input_string) print("替换后的字符串：", output_string) ``` 现在您可以尝试在输入中输入一个字符串，并查看替换后的结果。
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