怎样才算有品位

其实品位不是靠外形修饰的,重要的是一个人的内在修养,从而透露出的气质。你的皮鞋可以有些灰,裤子可以有些皱,体形可以有些胖,而有一样是断然不能少的,那便是由你的内涵而外露的气质!这气质便是人格魅力,便是品位。 天赋是与生俱来的,而品位不是,品位是一种千辛万苦修炼出来的,是一种“自我超脱”的心灵磨炼。 有品位的男人,善良宽容,充满爱心,有责任感,有同情心,有正义感,有尊严感,甚至悲天悯人。 有品位的男人,机智幽默,沉稳而不失风度。能在一瞬间洞察女人的心事,能把你的灵魂勾出来和他一起交流,能把你的沉睡的情感唤醒。 有品位的男人,勇敢刚毅,做事执著,心怀坦荡,洒脱豪放。他个性鲜明,坦坦荡荡,他独立自主,意志刚强,他强横且自信。 男人的品位显示了男人的魅力、男人的风采、男人的美丽、它是逼你后退的高山,是将你倾没的骇浪。这样的男人,散发着浓浓的男人味,折射出了男人的本色和光芒,他们用阅历磨练自己,用知识丰富自己,从困难中寻求成功,从工作中寻求责任,从学习中充实自己,从坚定中走向成熟。 有品位的男人,犹如一首平凡而悠扬的歌,优美的旋律飘荡,浸润了女人生命的每一个季节。 有品位的男人,犹如一杯醇美的烈酒,细细品位,我们才能读懂其真正的内涵,才能回味其沁人的芳香。 与有品位的男人相伴,可以让你保持心灵的平和,如清风拂面,如细雨润心。他可以让灰暗的天空熠熠生辉;可以让干枯的河流碧波荡漾;可以让衰败的庭院重现生机! 不过,俗话说:人靠衣服马靠鞍。一位优雅的男士如果再搭配上笔挺的西装,风格浑厚的皮鞋,那么岂非锦上添花。内外并修,才不失偏颇。 万鞋为你提供
源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
《基于STM32微控制器集成温湿度监测与显示功能的系统实现方案》 本方案提供了一套完整的嵌入式系统设计参考,实现了环境参数的实时采集、可视化呈现与异常状态提示。系统核心采用意法半导体公司生产的STM32系列32位微控制器作为主控单元,负责协调各外设模块的工作流程。 系统通过数字式温湿度复合传感器周期性获取环境参数,该传感器采用单总线通信协议,具有响应迅速、数据可靠的特点。采集到的数值信息通过两种途径进行处理:首先,数据被传输至有机发光二极管显示屏进行实时图形化显示,该显示屏支持高对比度输出,能够在不同光照条件下清晰呈现当前温度与湿度数值;其次,所有采集数据同时通过通用异步收发传输接口输出,可供上位机软件进行记录与分析。 当监测参数超出预设安全范围时,系统会启动声学警示装置,该装置可发出不同频率的提示音,以区分温度异常或湿度异常状态。所有功能模块的驱动代码均采用模块化设计原则编写,包含完整的硬件抽象层接口定义、传感器数据解析算法、显示缓冲区管理机制以及串口通信协议实现。 本参考实现重点阐述了多外设协同工作的时序控制策略、低功耗数据采集模式的应用方法,以及确保系统稳定性的错误处理机制。代码库中包含了详细的初始化配置流程、中断服务程序设计和各功能模块的应用程序接口说明,为嵌入式环境监测系统的开发提供了可靠的技术实现范例。 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!
<think>我们被要求制作等值线图(Contour Plot),需要了解所需的数据类型。 等值线图通常用于表示三维数据,其中两个维度表示平面坐标(如x和y),第三个维度表示高度或值(z)。 因此,基本的数据类型包括: 1. 一组x坐标值(通常是二维平面上的横坐标) 2. 一组y坐标值(纵坐标) 3. 一组z值(表示在(x,y)点上的某种测量值,如高度、温度、浓度等) 这些数据可以以不同的形式组织,常见的有: - 网格数据(Gridded Data):x和y坐标形成规则的网格(例如,经纬度网格),每个网格点有一个z值。 - 非网格数据(Scattered Data):数据点不规则分布,需要先进行插值生成网格数据,然后再绘制等值线图。 此外,数据通常需要满足以下条件: - 数据点应覆盖整个绘图区域,且密度足够以形成连续的等值线。 - 对于非网格数据,需要先进行网格化处理(如使用反距离加权、克里金插值等方法)。 因此,制作等值线图所需的数据类型可以总结为: 1. 坐标数据:x坐标和y坐标。 2. 值数据:z值,与坐标数据一一对应。 3. 可选:网格化的数据(如果原始数据是非网格的,则需要先处理成网格数据)。 在软件实现中,例如使用Python的Matplotlib库,需要准备: - 两个二维数组表示网格点(通过numpy.meshgrid生成),分别对应x坐标和y坐标。 - 一个二维数组表示每个网格点上的z值。 示例数据格式: 假设有规则网格,x从0到4,y从0到4,每个点的z值由函数z = f(x, y)计算得到。 使用numpy生成网格: ```python import numpy as np x = np.linspace(0, 4, 5) y = np.linspace(0, 4, 5) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = X**2 + Y**2 # 示例函数 ``` 然后使用contour或contourf函数绘制。 如果数据是非网格的,则需要先进行网格化: ```python from scipy.interpolate import griddata # 假设原始数据为:points (非网格的x,y坐标) 和 values (对应的z值) # 定义新的网格 xi = np.linspace(min(x), max(x), 100) yi = np.linspace(min(y), max(y), 100) X, Y = np.meshgrid(xi, yi) # 进行插值 Z = griddata((x, y), values, (X, Y), method='cubic') ``` 总结,制作等值线图需要的数据类型包括: - 平面坐标(x和y)的数值数组 - 对应坐标点上的z值数组 - 如果数据是非网格的,还需要进行网格化处理,因此需要提供插值方法。 注意:等值线图通常用于连续场,因此数据应能反映连续变化。 下面,我们将按照要求生成相关问题部分。</think>制作等值线图(Contour Plot)需要以下三类核心数据: ### 1. 空间坐标数据 - **二维坐标点**:描述数据点在平面上的位置 - 通常以 $(x, y)$ 坐标对形式存在 - 示例格式: ```plaintext x_coord, y_coord 1.2, 3.4 2.5, 1.8 ... ``` ### 2. 数值测量数据 - **连续型变量**:表示每个坐标点对应的测量值 - 需为数值型数据(整数或浮点数) - 与坐标数据一一对应: ```plaintext x, y, z_value 1.2, 3.4, 25.6 2.5, 1.8, 18.3 ... ``` ### 3. 网格结构数据(可选但推荐) - **规则网格数据**:当原始数据为散点时需网格化 - 通过插值生成均匀网格: $$Z_{ij} = f(X_i, Y_j) \quad \text{其中} \quad i=1..m,\ j=1..n$$ - 常用插值方法: - 反距离权重法(IDW) - 克里金法(Kriging) - 径向基函数(RBF) ### 数据组织要求 - 最小数据量:通常需要 $>50$ 个数据点才能生成有效等值线 - 空间覆盖:数据点应均匀覆盖目标区域,避免大面积空白 - 值域范围:测量值需有足够变化幅度(建议最小值/最大值比 $>1.5$) ### 数据预处理工具示例 使用Python进行网格化处理: ```python import numpy as np from scipy.interpolate import griddata # 原始散点数据 x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) z = np.sin(x*10) + np.cos(y*10) # 创建目标网格 xi = np.linspace(0, 1, 100) yi = np.linspace(0, 1, 100) X, Y = np.meshgrid(xi, yi) # 网格化插值 Z = griddata((x, y), z, (X, Y), method='cubic') ```
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