B1001:害死人不偿命的(3n+1)猜想 (15)

原创 于 2017-04-07 21:32:15 发布 · 211 阅读 · 0 ·
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博客内容为简单的测试相关表述，虽未明确测试具体指向，但推测与信息技术测试领域有关。
Test
PDF定位签名批量处理工具是一款用于在PDF文件中自动寻找定位文字并添加签名图片的应用程序，支持批量处理多个PDF文件 （目前仅支持文本型PDF，暂不支持图片型PDF）
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- 批量处理：支持一次性处理多个PDF文件。 - 智能定位：基于目标文本自动定位签名位置。 - 灵活配置：可自定义签名位置、大小、偏移量等参数。 - 多页面支持：可选择在第一页、全部页或指定页添加签名。 - 配置保存：支持保存和导入配置，方便重复使用。 - 日志记录：详细记录处理过程和结果。
Java 开发新手实战：基于 Maven + JSP 的简易购物车系统
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基于 Maven + JSP 的简易购物车系统源码压缩包
sop基于灵敏度分析的有源配电网智能软开关优化配置升级1（Matlab代码实现）
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【sop】基于灵敏度分析的有源配电网智能软开关优化配置[升级1]（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于灵敏度分析的有源配电网智能软开关（SOP）优化配置方法，并提供了Matlab代码实现。该研究聚焦于提升配电网的灵活性与可控性，通过引入智能软开关实现对潮流的精确调控，结合灵敏度分析方法确定SOP的最佳安装位置与容量配置，从而有效改善电压质量、降低网损并提高可再生能源消纳能力。文中涵盖了从模型构建、算法设计到仿真验证的全过程，适用于IEEE标准测试系统，具有较强的工程应用价值。; 适合人群：电力系统及相关专业的高校研究生、科研人员以及从事智能配电网规划与优化的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于有源配电网中智能软开关的选址与定容优化研究；②支撑含分布式电源的配电网电压控制与网络重构；③为电力系统优化调度、无功补偿和柔性互联装置配置提供技术支持与仿真验证手段。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解灵敏度分析在SOP配置中的具体应用，同时可扩展至多目标优化、不确定性建模等更复杂场景，以提升实际科研与工程项目中的创新能力。
光大证券估值模型财务收支利润预测现金流量WACCDCF风险清单回报分析融资计划资产负债管.xls
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财务收支利润预测现金流量WACCDCF风险清单回报分析融资计划资产负债管理层讨论等 财务预测估值模型模板工具，含excel自动计算公式 填充数据即可 Excel模板，可自行根据需要调整！ 修改、可定制、可按自己的需求编辑 excel表格数据，含自动计算公式，输入相关数据后，自动计算出您要的结果，方便好用 每个excel数据文件，包含的分页签的估值模型预测趋势分析表格大致有： 收入预测 假设 历史数据 关键项目预测 资本开支（融资计划） 财务指标及估值输出 资产负债表 利润表 现金流量表 现金流折现表DCF 风险清单 回报分析 核心比率 等等 （每家公司或行业的估值模型不尽相同，但大致包含估值所需要的数据，及自动计算公式）
【多线路故障】含sop的配电网故障重构研究（Matlab代码实现）
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【多线路故障】含sop的配电网故障重构研究（Matlab代码实现）
不同类型电动汽车充电负荷蒙特卡洛法模拟（常规充电、快速充电、更换电池）（Matlab代码实现）
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不同类型电动汽车充电负荷蒙特卡洛法模拟（常规充电、快速充电、更换电池）（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于蒙特卡洛法对不同类型电动汽车充电负荷进行模拟的研究，涵盖常规充电、快速充电和电池更换三种模式，并提供了相应的Matlab代码实现。通过随机抽样方法模拟大量电动汽车的充电行为，分析其在不同场景下的负荷特性，进而评估对电网的影响，适用于电力系统规划与优化研究。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车与电网互动研究的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于研究电动汽车大规模接入对配电网负荷曲线的影响；②支持有序充电策略、需求响应机制的设计与验证；③为充电基础设施规划与电网扩容提供数据支撑和技术参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解蒙特卡洛模拟的具体实现过程，重点关注充电起始时间、充电时长、充电功率等关键参数的概率分布设定，并可根据实际应用场景调整模型参数以提高仿真精度。
disbanqtyIi_gu_piao_ji_jin_mo_6664_1766921269569.zip
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disbanqtyIi_gu_piao_ji_jin_mo_6664_1766921269569.zip
财经存货看板(1).docx
最新发布
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财经存货看板(1).docx
HK01093+石药集团+财务估值模型财务收支利润预测现金流量WACCDCF风险清单回报分析融资计划资产负债管.xlsx
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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）
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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）
利用心电图信号诊断阻塞性睡眠呼吸暂停.zip
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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。
使用肌电图信号来检测肌肉疲劳.zip
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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。
利用交叉相关测量从脑电信号检测儿童缺失癫痫.zip
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【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究（Matlab代码实现）
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【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测模型，旨在实现多变量输入条件下的超前多步预测。该模型结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络（BiLSTM）对时间序列前后依赖关系的捕捉能力，有效提升了光伏发电功率预测的精度与稳定性。研究详细阐述了模型结构设计、数据预处理方法、训练流程及实验验证过程，并通过实际案例展示了其在多步预测中的优越性能。; 适合人群：具备一定机器学习与深度学习基础，熟悉Matlab编程，从事新能源预测、电力系统调度或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标：①应用于光伏发电系统中对未来功率输出进行精准预测，提升电网调度效率与可再生能源利用率；②为研究人员提供基于Matlab的CNN-BiLSTM实现代码，便于复现实验、优化模型结构或拓展至风电等其他时序预测场景； 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注多变量数据的处理方式、模型超参数调优策略以及预测结果的误差分析方法，以深入掌握深度学习在能源预测领域的应用要点。
【数据科学竞赛】基于Jenkins的自动化持续集成系统设计：实现模型训练、评估与提交全流程自动化
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内容概要：本文介绍了Jenkins在数据科学类计算机竞赛（如Kaggle、Datawhale挑战赛）中的自动化持续集成实战应用，通过构建完整的CI/CD流水线，实现数据预处理、模型训练、评估与提交的全流程自动化。文章重点展示了基于Jenkins Pipeline的代码实现，涵盖数据版本控制（DVC）、并行模型训练、动态超参数配置、指标阈值校验及自动提交至竞赛平台等核心功能，解决了实验不可复现、调参效率低、提交风险高等痛点，提升了团队在竞赛中的迭代速度与决策智能化水平。; 适合人群：具备一定数据科学基础和CI/CD概念，熟悉Python建模流程，有参与机器学习竞赛经验的研发人员或学生，工作年限1-3年为佳；; 使用场景及目标：① 实现在Kaggle等平台竞赛中模型的自动化训练与评估；② 支持多模型并行训练与最优结果选择；③ 结合DVC实现数据与模型版本管理，确保实验可复现；④ 自动化调参、评估达标后安全提交结果； 阅读建议：建议结合Jenkins实际环境部署，动手实践Pipeline脚本的每一阶段，重点关注数据版本控制、并行执行、环境隔离与凭证安全管理，深入理解MLOps在竞赛场景下的工程化落地思路。
【含储能及sop的多时段配网优化模型】基于柔性开断点(Soft Open Point)的主动配电网电压与无功功率协调控制方法研究（Matlab代码实现）
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【含储能及sop的多时段配网优化模型】基于柔性开断点(Soft Open Point)的主动配电网电压与无功功率协调控制方法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“含储能及SOP的多时段配网优化模型”，重点研究基于柔性开断点（Soft Open Point, SOP）的主动配电网电压与无功功率协调控制方法，并提供了完整的Matlab代码实现。研究整合了储能系统与SOP设备，通过多时段优化模型提升配电网的电压稳定性与无功调节能力，有效应对可再生能源接入带来的波动性问题。文中详细阐述了优化模型的构建过程，包括目标函数设定、约束条件处理及求解算法设计，强调了SOP在灵活调节功率流动、改善网络潮流分布方面的关键作用。同时，结合实际配电网场景进行仿真验证，展示了该方法在降低网损、提升电压质量等方面的优越性能。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能配电网、储能优化、SOP应用等相关领域的工程技术人员；熟悉优化建模与电力系统分析的专业人士； 使用场景及目标：①用于主动配电网中电压越限与无功不平衡问题的协调控制研究；②支撑含高比例分布式电源的配电网优化运行策略设计；③为储能与SOP联合配置与调度提供仿真验证平台；④适用于学术论文复现、课题研究及电力系统优化项目开发； 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注SOP的数学建模、目标函数构建及优化求解流程，同时可拓展至多场景、多目标优化方向进行深入研究。
复现基于非奇异终端滑模和扩张状态观测器的导弹制导跟踪设计，机动目标制导律设计研究（Matlab代码实现）
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【复现】基于非奇异终端滑模和扩张状态观测器的导弹制导跟踪设计，机动目标制导律设计研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于非奇异终端滑模控制和扩张状态观测器的导弹制导律设计方法，旨在实现对机动目标的高精度跟踪。通过Matlab代码复现相关算法，详细展示了制导系统的设计流程与仿真验证过程，重点解决了传统滑模控制中存在的奇异性问题，并利用扩张状态观测器对目标的未知扰动和加速度进行实时估计与补偿，从而提升制导系统的鲁棒性和跟踪精度。文中涵盖了控制系统建模、滑模面设计、稳定性分析及仿真结果对比等内容，体现了先进控制理论在导弹制导中的实际应用价值。; 适合人群：具备自动控制理论基础、飞行器设计或制导导航与控制（GNC）背景的研究生、科研人员及从事航空航天工程的技术人员。; 使用场景及目标：①学习非奇异终端滑模控制在高动态系统中的设计与实现方法；②掌握扩张状态观测器（ESO）对系统内外扰动的估计与补偿机制；③通过Matlab仿真理解导弹制导律的全过程建模与性能评估，服务于科研复现、论文写作或工程项目开发； 阅读建议：建议读者结合控制理论基础知识，逐步跟进文档中的数学推导与代码实现，重点关注滑模面构造、Lyapunov稳定性证明及仿真参数设置，动手运行并调试代码以加深对制导算法动态响应特性的理解。
【无人机设计与控制】改进型粒子群优化算法（IPSO）的无人机三维路径规划研究（Matlab代码实现）
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【无人机设计与控制】改进型粒子群优化算法（IPSO）的无人机三维路径规划研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕改进型粒子群优化算法（IPSO）在无人机三维路径规划中的应用展开研究，通过Matlab代码实现算法仿真，旨在提升无人机在复杂环境下的路径规划效率与精度。文中详细阐述了传统粒子群算法（PSO）的原理及其在路径规划中的局限性，进而提出改进策略，包括引入自适应惯性权重、速度变异机制和局部搜索优化等方法，以增强算法的全局搜索能力与收敛速度，避免陷入局部最优。研究构建了三维地形与障碍物模型，将IPSO应用于无人机航迹寻优，并通过仿真实验验证了其相较于标准PSO及其他智能算法在路径长度、安全性与计算效率方面的优越性能。; 适合人群：具备Matlab编程基础，从事无人机控制、智能优化算法或路径规划相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①为无人机在复杂三维环境中的自主飞行提供高效路径规划解决方案；②为智能优化算法的改进与应用提供实践案例，推动其在航空航天、智能交通等领域的落地；③辅助科研人员复现IPSO算法并进行二次开发与性能对比。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现细节，重点关注IPSO的改进策略与路径评价函数的设计，并通过调整参数进行仿真实验，深入理解算法性能变化规律。
立讯精密财务预测估值模型财务收支利润预测现金流量WACCDCF风险清单回报分析融资计划资产负债管.xlsx
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财务收支利润预测现金流量WACCDCF风险清单回报分析融资计划资产负债管理层讨论等 财务预测估值模型模板工具，含excel自动计算公式 填充数据即可 Excel模板，可自行根据需要调整！ 修改、可定制、可按自己的需求编辑 excel表格数据，含自动计算公式，输入相关数据后，自动计算出您要的结果，方便好用 每个excel数据文件，包含的分页签的估值模型预测趋势分析表格大致有： 收入预测 假设 历史数据 关键项目预测 资本开支（融资计划） 财务指标及估值输出 资产负债表 利润表 现金流量表 现金流折现表DCF 风险清单 回报分析 核心比率 等等 （每家公司或行业的估值模型不尽相同，但大致包含估值所需要的数据，及自动计算公式）
module bcdto7seg(studentID,hex0,hex1,hex2,hex3); input [15:0] studentID; output reg [6:0] hex0,hex1,hex2,hex3; wire [3:0] bcd0,bcd1,bcd2,bcd3; assign bcd0=studentID[3:0]; assign bcd1=studentID[7:4]; assign bcd2=studentID[11:8]; assign bcd3=studentID[15:12]; always @(bcd0) begin case (bcd0) 4&#39;b0000: hex0<=7&#39;b1000000; 4&#39;b0001: hex0<=7&#39;b1111001; 4&#39;b0010: hex0<=7&#39;b0100100; 4&#39;b0011: hex0<=7&#39;b0110000; 4&#39;b0100: hex0<=7&#39;b0011001; 4&#39;b0101: hex0<=7&#39;b0010010; 4&#39;b0110: hex0<=7&#39;b0000010; 4&#39;b0111: hex0<=7&#39;b1111000; 4&#39;b1000: hex0<=7&#39;b0000000; 4&#39;b1001: hex0<=7&#39;b0010000; default: hex0<=7&#39;b1000000; endcase end always @(bcd1) begin case (bcd1) 4&#39;b0000: hex1<=7&#39;b1000000; 4&#39;b0001: hex1<=7&#39;b1111001; 4&#39;b0010: hex1<=7&#39;b0100100; 4&#39;b0011: hex1<=7&#39;b0110000; 4&#39;b0100: hex1<=7&#39;b0011001; 4&#39;b0101: hex1<=7&#39;b0010010; 4&#39;b0110: hex1<=7&#39;b0000010; 4&#39;b0111: hex1<=7&#39;b1111000; 4&#39;b1000: hex1<=7&#39;b0000000; 4&#39;b1001: hex1<=7&#39;b0010000; default: hex1<=7&#39;b1000000; endcase end always @(bcd2) begin case (bcd2) 4&#39;b0000: hex2<=7&#39;b1000000; 4&#39;b0001: hex2<=7&#39;b1111001; 4&#39;b0010: hex2<=7&#39;b0100100; 4&#39;b0011: hex2<=7&#39;b0110000; 4&#39;b0100: hex2<=7&#39;b0011001; 4&#39;b0101: hex2<=7&#39;b0010010; 4&#39;b0110: hex2<=7&#39;b0000010; 4&#39;b0111: hex2<=7&#39;b1111000; 4&#39;b1000: hex2<=7&#39;b0000000; 4&#39;b1001: hex2<=7&#39;b0010000; default: hex2<=7&#39;b1000000; endcase end always @(bcd3) begin case (bcd3) 4&#39;b0000: hex3<=7&#39;b1000000; 4&#39;b0001: hex3<=7&#39;b1111001; 4&#39;b0010: hex3<=7&#39;b0100100; 4&#39;b0011: hex3<=7&#39;b0110000; 4&#39;b0100: hex3<=7&#39;b0011001; 4&#39;b0101: hex3<=7&#39;b0010010; 4&#39;b0110: hex3<=7&#39;b0000010; 4&#39;b0111: hex3<=7&#39;b1111000; 4&#39;b1000: hex3<=7&#39;b0000000; 4&#39;b1001: hex3<=7&#39;b0010000; default: hex3<=7&#39;b1000000; endcase end endmodule 基于以上代码告诉我引脚应该如何配置要求准确无误 详细点
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\text{studentID[15:0]} & \text{Bank 1} & \geq 2\text{mm} & \text{远离时钟信号} \\ \hline \text{hex0[6:0]} & \text{Bank 2} & \text{相邻引脚} & \text{靠近数码管} \\ \hline \text{hex1[6:0]} & \text{Bank ...
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