无题

最新推荐文章于 2019-05-18 18:27:05 发布
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漫漫人生路

行行复行行

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从走此间路

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,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　
05-18 358
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...
【《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》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...
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...
基于C语言与AG32VF303单片机的智能输液器控制系统设计（含ESP8266 WIFI模块、PCB及源码文档）
12-03
本设计实现了一种基于AG32VF303可编程逻辑器件与ESP8266无线通信模块的智能输液监控系统。该系统提供了完整的源代码、设计文档及印制电路板布局文件，适用于学术研究、教学实践或工程开发等应用场景。经过充分验证的程序代码具备较高的可靠性，可供后续扩展与二次开发参考。 系统硬件架构以AG32VF303为核心处理器，配合ESP8266模块构建无线通信链路。操作界面支持物理按键与移动终端远程控制两种交互模式，用户可根据实际需求灵活选择控制方式。主要功能模块包括：输液流速精确调节单元、药液温度恒温管理单元以及储液容器液位监测预警单元。 工程文件中已包含完整的电路板设计资料，可直接用于生产制造。该设计方案充分考虑了临床输液过程的实际需求，通过集成化的控制策略实现了输液参数的智能化管理。 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！
【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文提出了一种针对自主多无人机系统的通信模式选择概率模型，该模型能够基于动态环境中实时采集的数据进行智能决策，有效提升多无人机在协同作业中的协作效率与任务执行成功率。研究结合了不确定性因素的影响，采用Matlab实现算法仿真，构建了适应复杂环境变化的通信机制，重点解决了多无人机系统在动态环境下通信稳定性与可靠性的问题，具有较强的实用性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论、通信系统或无人机相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真的科研人员及研究生；适用于从事多智能体系统、无线通信优化或协同控制方向的研究者。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的通信【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）资源动态分配与模式切换；②为应对动态环境干扰下的通信中断问题提供决策支持；③提升复杂场景下无人机集群的任务完成率与系统鲁棒性； 阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解模型实现细节，重点关注概率决策机制与实时数据处理流程，可进一步扩展至其他多智能体系统通信优化场景进行二次开发与验证。
UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文主要围绕UWB-IMU与UWB定位技术的对比研究展开，基于Matlab代码实现，结合状态估计算法（如UKF、AUKF等）对两种定位方式的性能进行分析与比较。研究重点在于通过数据融合提升定位精度与稳定性，尤其适用于复杂环境下的高精度定位需求。文中提供了完整的仿真代码和实现方法，便于读者复现与扩展应用。此外，文档还列举了大量相关科研方向和技术服务内容，涵盖机器学习、信号处理、路径规划、电力系统等多个领域，展示了广泛的技术支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事定位技术、状态估计、传感器融合或相关科研UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化；②开展UWB与IMU融合定位算法的研究与验证；③学习和掌握卡尔曼滤波（如UKF、EKF）在实际定位问题中的应用；④为科研项目提供算法仿真支持和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注数据融合策略与状态估计实现过程，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路。注意区分纯UWB与UWB-IMU融合方案的性能差异，深入理解IMU在补偿UWB信号缺失方面的关键作用。
基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip
12-03
基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
12-03
内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制，并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术，提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用，如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法，以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解，展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群：具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生；熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模；②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题；③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率；④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程，关注算法实现细节与仿真结果分析，同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
谷粒商城是一个完整的大型分布式架构电商平台项目它全面涵盖了微服务架构下的各项核心技术旨在通过实战演练帮助开发者掌握高并发高可用的企业级电商系统开发能力_该项目以电商业务为核心.zip
12-03
谷粒商城是一个完整的大型分布式架构电商平台项目它全面涵盖了微服务架构下的各项核心技术旨在通过实战演练帮助开发者掌握高并发高可用的企业级电商系统开发能力_该项目以电商业务为核心.zip
微信小程序菜谱系统源码：含推荐、分类、列表与详情功能模块
12-03
该微信小程序专注于提供烹饪指导服务，其核心功能模块涵盖个性化食谱推送、系统化类别划分、结构化菜单陈列以及详尽的制作步骤解析。平台通过算法分析用户偏好，实现定制化内容推荐；同时依据食材类型、烹饪难度及菜系流派进行多维度分类，便于用户精准检索。每个食谱均附有高清图文教程、精确配料比例、分阶段操作指南及营养构成分析，确保烹饪过程的可靠性与成功率。界面设计强调逻辑清晰与操作便捷，支持收藏、分享及进度跟踪等辅助功能，旨在构建一体化的数字厨房助手体验。 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！
（44页PPT）智慧农业业务模型.pptx
12-03
（44页PPT）智慧农业业务模型.pptx
【区块链技术】面向特定场景的轻量级共识机制设计与性能优化：物联网与供应链金融应用
12-03
内容概要：本文围绕特定应用场景下的区块链技术需求，设计并优化了一种轻量级区块链共识机制。通过对现有主流共识机制（如PoW、PoS、PBFT等）的分析，指出现有机制在性能、能耗和可扩展性方面的不足，进而提出适用于资源受限场景（如物联网、小型企业内部系统）的新型共识机制。论文详细阐述了该机制的设计原理、算法流程、安全性和轻量化特性，并通过仿真实验对其性能进行评估，验证了在吞吐量、延迟和资源消耗等方面的优化效果。最后通过原型系统实现或具体案例分析，展示了其在实际应用中的可行性与价值。; 适合人群：具备区块链基础知识，从事分布式系统、物联网或金融科技领域研究的研发人员及硕士层次以上学生。; 使用场景及目标：①为资源受限环境（如IoT设备网络）提供高效、低功耗的区块链共识解决方案；②提升特定行业私有链或联盟链系统的交易性能与部署灵活性；③支持对共识机制安全性与效率平衡有较高要求的应用场景。; 阅读建议：建议结合区块链底层原理与分布式系统知识进行深入研读，关注共识算法设计逻辑与实验对比数据，适合用于科研参考或工程化方案设计借鉴。
状态估计电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开，重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值，如坏数据、拓扑错误和参数误差等，采用包括残差分析、加权最小二乘法（WLS）、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段，并结合实际算例验证方法的有效性。同时，文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用，强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法；②学习并实现主流异常检测算法，提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力；③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解，重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比，宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
（139页PPT）集团战略管理规划方法论P139.pptx
12-03
（139页PPT）集团战略管理规划方法论P139.pptx
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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