7月份学习内容

最新推荐文章于 2023-07-31 07:15:00 发布
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#concurrent

博客提及了volatile和concurrent - AtomicInteger。volatile常用于保证变量的可见性，AtomicInteger是并发包中的原子类，可在多线程环境下进行原子操作，二者在并发编程中都很重要。
  1. volatile
  2. concurrent - AtomicInteger
化验室1月份学习内容(新编化验员手册第二篇第一节).doc
09-16
化验室1月份的学习内容主要围绕化验员的基础操作，特别是关于玻璃仪器的使用和维护。新编化验员手册的第二篇第一节详细介绍了不同类型的玻璃仪器及其在实验中的应用。 1. 玻璃的主要成分包括二氧化硅（SiO2）、...
大班7月份总结.docx
11-06
【大班7月份总结】 大班7月份的总结聚焦于幼儿园中班主教的工作回顾，强调了培训、服务和管理的重要性。工作总结不仅是展示个人贡献和工作价值的方式，也是反思和提升自身能力的途径。总结应该包含以下几个关键点：...
7月份工作记录
fengsanshui的博客
07-27 5920
新手工作记录
吴恩达机器学习系列内容汇总
大彤小忆的博客
04-17 1万+
学习机器学习过程中的一些经验与方法 吴恩达机器学习（一）—— 简介 吴恩达机器学习（二）—— 线性回归 吴恩达机器学习（三）—— ex1：Linear Regression（MATLAB+Python） 吴恩达机器学习（四）—— Logisitic回归 吴恩达机器学习（五）—— 正则化 吴恩达机器学习（六）—— ex2：Logistic Regression（MATLAB+Python） 吴恩达机器学习（七）—— 神经网络：Representation 吴恩达机器学习（八）—— ex3：Multi-cla.
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
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subsistent的博客
12-04 18万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
Linux（CentOS 7）基本学习，详细配图
m0_65778338的博客
04-04 8979
命令解析器(shell)、替我们运行、解析指令功能执行命令特殊符号运行脚本(代码)linux中的每个用户必须属于一个组,不能独立于组外。linux中每个文件有所有者、所在组、其它组的概念。ls -l 中显示的内容如下:drwx------. 16 jerry jerry 4096 8月 28 14:19 jerry0-9位说明第0位确定文件类型(d,-,l,c, b)l是链接，相当于windows的快捷方式d是目录，相当于windows的文件夹。
机器学习之基础知识（全）
m0_58086930的博客
08-06 3万+
学习机器学习前必备知识体系，比较全面，该系列课程笔记会一直更新。本文包括机器学习里涉及到的基本概念，环境的安装，Matplotlib,numpy,pandas的讲解。
Python学习--PySimpleGUI
W295723987的博客
09-03 2万+
values记录了所有元素的值，如果对应元素有事件发生，那对应元素的key的值就会被记录，即如果元素的enable_events设置为真，那么当操作对应元素时，就会返回对应元素的值到values的列表中。PySimpleGUI.TabGroup([[sg.Tab("标题"，布局)，sg.Tab("标题"，布局)]])PySimpleGUI.Text("需要显示的文本")/PySimpleGUI.T("需要显示的文本")弹窗的返回值是根据所点击的按键来返回的，即按钮的名字，或者按键关闭激活后的按键名字。
Linux学习笔记-B站韩顺平
m0_52041525的博客
02-26 2万+
linux 是一个开源、免费的操作系统，其稳定性、安全性、处理多并发已经得到业界的认可，
学习 MySQL 需要知道的 28 个小技巧
LuciferLiu_DBA
07-19 2万+
随着信息技术的不断发展以及互联网行业的高速增长，作为开源数据库的MySQL得到了广泛的应用和发展。目前MySQL已成为关系型数据库领域中非常重要的一员。无论是运维、开发、测试，还是架构师，数据库技术都是一个必备加薪神器，那么，一直说学习数据库、学MySQL，到底是要学习它的哪些东西呢？......
【腾讯云Cloud Studio实战训练营】Cloud Studio 快速搭建学习分享
小虚竹的专栏
07-31 1万+
【腾讯云Cloud Studio实战训练营】Cloud Studio 快速搭建学习分享
机器学习与深度学习资料
赵英超的博客
10-21 4388
机器学习与深度学习资料 机器学习 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这
通信线路施工项目监理部7月份工作总结分享学习.pptx
06-27
通信线路施工项目监理部7月份工作总结分享学习的知识点涵盖项目监理工作的多个方面，包括但不限于以下几个核心主题： 一、项目概述与组织架构 在建工程概况中，分别列出了立项管道、TD三期改造光缆线路工程、PTN...
菲尼克斯电气7月份自动化培训课程内容介绍.zip
09-12
**菲尼克斯电气7月份自动化培训课程概述** 菲尼克斯电气是全球领先的工业自动化解决方案提供商，其提供的自动化培训课程旨在帮助专业人士深入理解自动化技术，并提升他们在实际工作中的应用能力。7月份的自动化培训...
幼儿园7月份工作计划模板
08-19
综上所述，幼儿园7月份的工作计划旨在全面关注幼儿的身心发展，通过系统而有序的教育活动和保育措施，为幼儿提供一个安全、健康、充满乐趣的学习生活环境，同时促进家园合作，共同为幼儿的健康成长贡献力量。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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
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