无题

原创 于 2009-08-24 16:32:00 发布 · 285 阅读 · 0 ·
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#聊天

(第246楼)回复:祝大家中秋节快乐！
市场证明了老股民当初的判断过于乐观了，希望老先生今后谨慎再谨慎。  
  发布者 555666LZJ 

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谢谢你的批评！我会吸取教训的。   

是的，确实如此，目前的市场走势已经证明了我当时太乐观，我也正在受到市场的惩罚。炒股票就是如此，假如一旦你的判断失误，那么就会受到惩罚。

    在此，我再一次向因为我而陷入被动的朋友们道歉！由于我的判断失误，让你受到了金钱的损失，对不起，实在对不起！

    但这不是我的本意，是我的判断失误。

    今天，我就在在这里陪着你一个上午，我就不做其他的事情了，就和大家聊聊天。

    对于今天的种种情况，我的建议是：以不变应万变！

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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　
05-18 335
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...
基于Matlab的500kV LCC-HVDC直流输电仿真模型及其十二脉波晶闸管换流阀控制策略
08-23
在Matlab中构建500kV LCC-HVDC直流输电仿真模型的方法和技术细节。该模型采用了十二脉波晶闸管换流阀，并分别在整流侧和逆变侧应用了直流电流PI控制和直流电压PI控制策略。通过仿真实验，验证了该模型的有效性，实现了2500A直流电流和500kV直流电压的稳定输出，同时获得了高质量的多脉波波形。文章还简要概述了Matlab代码的实现步骤，强调了PI控制器在电力电子系统中的重要作用。 适合人群：从事电力系统仿真、直流输电技术研发的专业人士，以及对电力电子控制系统感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握高压直流输电系统建模方法的研究人员和技术人员，旨在帮助他们更好地理解LCC-HVDC技术的工作原理和控制策略。 其他说明：文中提到的具体代码实现未完全展示，但提供了详细的实现思路和关键点，有助于读者自行实现或改进相关模型。
sunny121li-DeepNLPLib-30076-1755347980442.zip
08-23
cursorsun
规则引擎core，包括规则对象，执行器，执行容器，逻辑元模型
08-23
规则引擎系列文章
基于GB28181-2016标准实现的网络视频平台，用 Go 语言实现，实现了 SIP 协议和信令服务器。.zip
08-23
基于GB28181-2016标准实现的网络视频平台，用 Go 语言实现，实现了 SIP 协议和信令服务器。.zip
虚拟电厂微网中碳捕集电厂综合能源系统的多时间尺度低碳经济调度MATLAB建模与实现 - 多时间尺度调度 v1.5
08-23
基于MATLAB实现的虚拟电厂微网中碳捕集电厂综合能源系统的多时间尺度低碳经济调度模型。首先，在源侧引入了碳捕集电厂的解决方案，通过增加烟气旁路系统和溶液存储器来提升灵活性，并与风电进行协调配合。其次，在负荷侧利用价格型和激励型两种需求响应机制，分别针对日前和实时调度进行优化配置。最后，构建了一个日前-日内两阶段的低碳经济调度模型，实现了对系统负荷及分配计划的有效优化。文中还提供了具体的MATLAB代码片段以及遇到的问题解决办法，如碳捕集动态约束导致的整数变量爆炸和热负荷波动引起的CHP机组反复启停等问题。 适用人群：从事电力系统研究、智能电网开发的技术人员，尤其是关注低碳技术和MATLAB仿真的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要理解和应用多时间尺度调度模型的研究项目，旨在降低碳排放并提高清洁能源利用率的同时保持较低的需求响应成本。 其他说明：该模型不仅考虑了经济效益，还特别强调了环境效益，即减少碳排放。同时，文中提到的一些具体参数（如碳价系数）是经过多次实验得出的最佳值，对于实际工程应用具有重要指导意义。此外，作者还提出了未来可能的研究方向，例如将溶液存储器改为氢储能等创新思路。
AI 和数据科学职位数据集（14列，735条记录）CSV+JSON
08-23
探索 2025 年从实时职位中收集的 700+ 个 AI 和数据科学职位。 positionName 职位名称（例如，数据科学家、人工智能实习生） company 提供工作的公司 rating 雇主评级（如果有） location 工作地点（例如班加罗尔、偏远地区） description 从职位页面抓取的原始职位描述文本 salary 预计工资范围（如果有） jobType 全职、实习、兼职、远程等。 postedAt 投寄日期或相对投寄时间（例如「3天前」） externalApplyLink 对外申请的直接链接 searchInput 抓取过程中使用的元数据（例如，职位：数据科学家，国家/地区：印度）
COMSOL纳米圆柱多极散射分析 Mie理论 v1.2
08-23
利用COMSOL进行纳米圆柱多极散射仿真的方法及其后续数据处理流程。首先解释了纳米圆柱多极散射的概念，即当光线照射到纳米圆柱时发生的散射现象，并指出COMSOL软件能够很好地完成这一过程的建模与仿真。接着，作者分享了如何借助Python（主要使用numpy和matplotlib库）对从COMSOL导出的数据进行处理和可视化的具体步骤，包括单次实验数据的绘图展示以及针对不同波长情况下的对比分析。此外，还探讨了通过傅里叶变换计算多极展开系数的方法，进一步加深了对散射机制的理解。最后提及了经典Mie理论作为参考。 适合人群：对光学、材料科学感兴趣的科研工作者和技术爱好者，尤其是那些希望掌握COMSOL仿真工具并能运用Python进行数据分析的人士。 使用场景及目标：适用于从事纳米光学研究的科学家们，在进行相关实验前预估结果或者验证已有结论；也可以帮助学生更好地理解光与物质之间的相互作用原理。同时，对于想要提升自己编程技能的人来说，也是一个很好的案例学习。 其他说明：文中提供的Python脚本仅为示例，实际操作时可根据具体情况调整参数设置。另外，关于多极散射的具体理论部分并未做过多阐述，有兴趣深入了解的朋友可以查阅更多专业文献。
电子凸轮控制系统V2.2.0：主从轴伺服区间运动与PLC指令编程实现位置跟随与精确加减速控制
08-23
内容概要：本文介绍了电子凸轮控制系统V2.2.0的升级特性，重点在于主从轴伺服区间运动的实现方法。系统由一个主轴伺服（Y轴）和一个从轴伺服（X轴）组成，主轴启动后进行相对运动，从轴根据凸轮设定跟随主轴运动。文中详细描述了硬件环境（西门子200smart/CPU224XP PLC和维伦通触摸屏），并展示了基于PLS指令的关键代码片段，实现了Y轴从0走到21000脉冲，X轴根据凸轮去程和返程设定分别正向和反向移动9000脉冲，最终返回起点的位置跟随控制。此外，还提到了实际应用中需要注意的事项，如通道号设置和运动状态检测方式的选择。 适合人群：从事工业自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是熟悉PLC编程和伺服控制系统的人员。 使用场景及目标：适用于需要实现复杂运动控制的小型自动化项目，目标是掌握电子凸轮控制系统的原理及其编程实现，特别是主从轴伺服区间运动的精确控制。 其他说明：文中提供的代码仅为示意，实际应用中需根据具体硬件配置和需求进行调整和完善。
电力系统状态估计与虚假数据攻击：基于Matlab和Matpower的加权最小二乘法实现及应用 Matpower
08-23
电力系统状态估计的方法及其在虚假数据注入攻击中的应用。首先解释了电力系统状态估计的基本概念，将其比喻为电网的CT机，能够揭示电流电压分布情况。接着，通过具体的MATLAB代码展示了如何利用加权最小二乘（WLS）方法进行直流状态估计，特别是对IEEE14节点系统的实例分析。文中还探讨了虚假数据注入攻击的具体实施方式，包括构造攻击向量以及其隐蔽性的特点，并提供了相应的MATLAB代码示例。此外，作者分享了一些实践经验，如雅可比矩阵的稀疏性处理技巧、量测量权重设置注意事项等。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、高校相关专业师生、对电力系统安全有兴趣的研究者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解电力系统状态估计理论和技术细节的人群；旨在帮助读者掌握基于MATLAB和Matpower工具包实现电力系统状态估计的方法，同时提高对于虚假数据攻击的认识和防范能力。 其他说明：文中不仅有详细的数学公式推导和程序代码展示，还有丰富的图表辅助说明，便于理解和验证实验结果。
耐克销售数据集（13列，2500条记录）CSV
08-23
该合成数据集模拟了世界领先的运动服装和鞋类品牌之一耐克的零售和在线销售交易。它故意填充了凌乱、未清理的记录，以复制真实世界的业务数据，非常适合练习数据清理、探索性数据分析 （EDA） 以及构建仪表板或项目组合项目。 有什么超过 2,500 条交易记录，包含： 多个产品线（跑步、篮球、生活方式、训练、足球） 特定性别的销售（男性、女性、儿童） 零售店和在线渠道的销售额 常见的数据问题，例如：空值、地区拼写错误、错误的数据类型、数值列中的负值、日期格式不一致（例如，2023/07/21、21-07-2023 等）、折扣> 100%。 列描述 Order_ID ----交易/订单 ID（一些重复条目） Gender_Category------- 买家细分：男士、女士或儿童 Product_Line------ 商品类型：跑步、篮球等 Product_Name -------售出的特定商品（例如，Air Force 1、Pegasus Turbo） 尺寸-----商品尺寸（例如 7、M、L - 包括缺失/不一致） Units_Sold-------- 销售数量（可以是负数或空数） 建议零售价---------- 最高零售价（有些为零或零） Discount_Applied------ 销售折扣（有些超过 100%） 收入-------折扣后的最终金额（有些计算错误） Order_Date --------交易日期（多种格式和空） Sales_Channel -----------在线或零售 区域-------------印度城市（包括“德里”、“孟加罗尔”等拼写错误） 利润 --------------赚取的利润（可能是不切实际的或负的）
这篇文章详细探讨了果蔬采摘机器人末端执行器的柔顺抓取力控制技术，特别是基于广义比例积分（GPI）控制器的设计与实现（论文复现含详细代码及解释）
最新发布
08-23
内容概要：本文详细介绍了果蔬采摘机器人末端执行器的柔顺抓取力控制方法，特别是基于广义比例积分(GPI)的力矩控制技术。文章首先概述了该方法的核心原理，即通过建模电机驱动的末端执行器，推导出电机输入电压与负载力矩的关系，并利用积分重构器设计GPI力矩反馈控制器，将力偏差转化为电机输入电压控制。相比传统PI控制，GPI方法无需对力矩跟踪误差求导，避免了系统延时和噪声问题。文章还提供了详细的Python代码实现，包括系统建模、GPI控制器设计、仿真比较和性能指标计算。实验结果表明，GPI控制方法在力矩跟踪误差、采摘完好率等方面表现出显著优势。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是对机器人控制、自动化和机电一体化领域有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①适用于果蔬采摘机器人或其他需要柔顺力控制的机器人应用；②通过仿真和实物实验，验证GPI控制在力矩跟踪、控制平稳性和采摘完好率等方面的优势；③帮助研究人员理解GPI控制器的设计原理及其相对于传统PI控制的改进之处。 其他说明：文章不仅提供了完整的理论推导和代码实现，还深入探讨了GPI控制器的关键技术和工程实现细节，如积分重构技术、四阶误差动态补偿、极点配置方法等。此外，文中还包含了实物实验结果统计和性能对比分析，进一步验证了GPI控制的实际应用价值。对于希望深入了解果蔬采摘机器人末端执行器控制技术的研究人员来说，这是一份非常有价值的参考资料。
AI助手在学生生活中的使用数据集（11列，10000条记录）CSV
08-23
该数据集模拟了 10,000 个会话，学生与 AI 助手（如 ChatGPT 或类似工具）交互以完成各种学术任务。每一行代表一个会话，捕获学生的水平、纪律、任务类型、会话长度、人工智能有效性、满意度评级以及他们以后是否重复使用人工智能工具。 列 描述 SessionID 唯一会话标识符 StudentLevel 学术水平：高中、本科、研究生 Discipline 学生的学习领域（例如，CS、心理学等） SessionDate 会议日期 SessionLengthMin AI 交互时长（以分钟为单位） TotalPrompts 使用的提示/消息数 TaskType 任务的性质（例如，编码、写作、研究） AI_AssistanceLevel 1-5 分，了解 AI 被认为有多大帮助 FinalOutcome 学生取得的成就：作业完成、想法起草等。 UsedAgain 学生是否再次返回使用助手 SatisfactionRating 对会话的总体满意度评分为 1-5 分
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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