将博客搬至优快云

原创 于 2018-08-10 16:43:57 发布 · 184 阅读 · 0 ·
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运维系列：csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台----CsdnSyncHexo。
weixin_54626591的博客
09-14 346
csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台----CsdnSyncHexo。
《将博客搬至优快云》
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11-14 442
将博客搬至优快云
将博客搬至优快云 —— python 调用 so 库 需要注意的地方
VizXu的博客
05-29 7223
两年前在oschina写的博客，现在搬到优快云。
运维系列：从csdn搬家到博客园（完整教程）
09-14
然而，随着时间的推移，一些博客作者可能因各种原因需要更换博客平台，例如从csdn搬家到博客园。csdn和博客园都是中文技术社区中非常知名的平台，它们为广大技术爱好者提供了一个展示自己才能、学习交流的空间。为了...
运维系列：csdn博客搬家：及其方便的博客迁移、搬家工具，支持主流博客平台-CsdnSyncHexo
09-14
然而，随着用户需求的多样化，博客搬家成为了一项必要功能，以便用户能够将个人博客内容从优快云迁移到其他博客平台，或者在不同的博客系统之间迁移。CsdnSyncHexo作为一款适用于优快云博客搬家的工具，它的出现极大地...
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）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学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
MATLAB潮汐分析工具箱TMD2.05：谐波分析与预测模型实现
11-26
潮汐研究作为海洋科学的关键分支，融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集，为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能： 在交互界面设计方面，工具箱构建了图形化操作环境，有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块（涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等），用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件，将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中，工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据，识别关键影响要素（包括K1、O1、M2等核心分潮），并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型，研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征，为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括： - **潮汐动力解析**：通过多站点观测数据比对，揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**：基于历史观测序列建立潮汐动力学模型，实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**：在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**：建立风暴潮与天文潮耦合模型，提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包，内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块，参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合，形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条，显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 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！
USB cable is bad?(usb接口异常，屏蔽接口)
11-26
运维装机、初始化过程中遇到USB接口异常报错。
福特F-550底盘3D模型
11-26
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云计算概论实验指导书.docx
11-26
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Comsol PDE求解热传导方程
11-26
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72页-隐私计算产品通用安全分级白皮书（2024）.pdf
11-26
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程序源码51单片机c源码-秒表
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9页-数据分类分级：从静态到动态的探索与实践（安恒）(1).pdf
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9页-数据分类分级：从静态到动态的探索与实践（安恒）(1)
网络安全基于SSH密钥管理与端口转发的远程安全连接配置：毕业设计中智能家居系统的代码实现与安全优化方案
11-26
内容概要：本文围绕SSH安全连接配置在毕业设计中的实际应用展开，深入解析了SSH协议的核心功能，包括身份验证、数据加密和安全通道建立。文章重点介绍了SSH密钥对生成、高级配置优化（如自定义端口、密钥路径、心跳机制等），并通过Python结合Paramiko库实现自动化SSH连接与远程命令执行的完整案例，应用于智能家居控制系统项目中。代码层面详细剖析了密钥认证、连接参数设置、错误处理机制、命令执行流程及资源管理策略，并提出了安全增强建议，如主机密钥验证和连接池管理。此外，拓展了SSH在远程数据库访问、代码自动部署等场景的应用，展望了量子安全SSH、零信任架构集成、AI辅助安全监测及WebSSH技术的发展趋势。; 适合人群：具备基本Linux和网络基础知识，正在开展涉及远程通信或系统管理类毕业设计的学生，以及希望提升SSH实战能力的初级开发者； 使用场景及目标：①掌握SSH密钥认证与安全配置方法，构建可靠的远程开发环境；②在物联网、嵌入式系统等毕业项目中实现安全远程控制与自动化运维；③理解SSH底层机制并应用于实际工程问题； 阅读建议：学习过程中应结合文中代码实例进行实操演练，重点关注异常处理与安全性配置，在真实环境中逐步替换不安全策略（如AutoAddPolicy），并尝试扩展至更多应用场景。
【时间序列预测】 项目介绍 Python实现基于BO-RBF贝叶斯优化算法（BO）优化径向基函数神经网络(RBF)进行多变量时间序列预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
11-26
内容概要：本文详细介绍了一个基于贝叶斯优化算法（BO）优化径向基函数神经网络（RBF）的多变量时间序列预测项目。通过将BO与RBF结合，构建BO-RBF模型，利用贝叶斯优化自动搜索RBF的关键参数（如中心、宽度、隐层节点数等），提升模型预测精度与稳定性。项目涵盖数据预处理、特征选择、RBF网络结构设计、贝叶斯优化集成、损失函数设定及结果可视化等模块，形成一套完整的自动化预测流程。文中还分析了多变量时间序列预测面临的挑战及其解决方案，强调模型在非线性建模、参数优化效率和泛化能力方面的优势，并展示了其在金融、电力、交通等领域的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定Python编程与机器学习基础，从事数据分析、智能预测及相关领域研究的研发人员、工程师与高校学生；适合关注时间序列预测、贝叶斯优化或RBF神经网络应用的技术人员； 使用场景及目标：①应用于金融资产预测、电力负荷预测、交通流量监测等多变量时间序列预测任务；②解决传统RBF网络人工调参效率低、易陷入局部最优的问题；③提升复杂非线性系统的建模精度与自动化水平； 阅读建议：建议结合文中提供的代码示例与完整项目实现进行实践操作，重点关注贝叶斯优化与RBF模型的集成方式、超参数搜索空间的设计及目标函数定义，同时可通过可视化模块深入理解模型训练过程与优化轨迹。
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
11-26
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和多样性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、系统稳定性等多个相互冲突目标的权衡问题。研究通过Matlab代码实现了算法仿真，并在标准微电网模型上验证了其性能，展示了良好的优化效果和实际应用潜力。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网优化、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度，实现经济性与环保性的协同优化；②为智能优化算法在电力系统中的创新应用提供参考，推动NSDBO等新型算法在复杂工程问题中的推广。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序机制与蜣螂行为模型的融合方式，并可通过更换测试场景或对比其他多目标算法（如NSGA-II、MOEA/D）进一步验证其优越性。
全新的博客备份与搬家工具：快速迁移你的博客数据
1. 博客备份：备份博客是指将博客内容（包括文章、图片、评论等）复制保存到另一个存储设备或云端服务中。备份是一个重要的数据管理策略，可以防止数据丢失，例如因为硬件故障、数据损坏或误操作等原因。 2. 博客...
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