优快云 --- 现实中的女程序媛

一位90后的女性程序员分享了她的学习经历和技术成长历程。她从计算机网络技术专业出发,通过参加达内培训,掌握了包括C语言、Java、HTML、SQL在内的多种技能,并在政府单位担任驻场运维工作。

关于我自己

     嗯嗯嗯 hello大家好啊 我是90后刚毕业1年的女程序媛

锤石的打工人一名啊 ——在某政府单位做驻场运维

 

念书主修计算机网络技术 但后期迷上软件开发跟着办理报了达内培训班 上学学了C语言 Java ps html sql 还有啥 我忘啦 形容不上来就记得是做手机页面 对了还有cad(ps 不仅我们想不懂学计算机的为什么要学cad 我们班主任也不知道啊啊啊啊,不仅要上课还得考试不能挂科)等知识。

样样不精通但是样样都会点皮毛呀。

来c站想收获什么

1.想遇到一些志同道合而的人。

2.想将我自己的笔记分享给大家 当然也是一种互相监督嘛

3.程序媛 媛猿元我都占 我就不详解了各位同仁自行理解自行脑补叭。

我的昵称and头像

我的昵称是我的名字吖 若兰若兰 我妈妈说希望我长大像兰花一样漂亮

hello word可是程序猿象征的代名词啊  所所所以大家也能理解我的昵称了叭

头像那坑定是我自己啊

 

ps:女程序猿真的是堪比大熊喵啊  少之又少

                        嗯嗯嗯 剩下的就无需多言 相信你们都懂都懂。

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成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 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!
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
在边缘AI环境中部署自动视频分类模型,首先需要考虑的是如何在有限的硬件资源下实现高效能与低延迟。针对这一挑战,《边缘人工智能实战:嵌入式机器学习与现实问题解决》提供了深入的技术参考。这本书详细介绍了边缘计算环境中机器学习模型的优化和部署策略,对于理解如何在边缘设备上部署自动视频分类模型至关重要。 参考资源链接:[边缘人工智能实战:嵌入式机器学习与现实问题解决](https://wenku.csdn.net/doc/5cecvpp8bf?spm=1055.2569.3001.10343) 要确保模型的实时性,首先需要选择合适的硬件平台,比如具有高效能的GPU或FPGA。然后,你需要根据硬件的特点选择或设计轻量级的模型结构,如使用深度压缩技术降低模型大小和计算复杂度。利用TensorFlow Lite、PyTorch Mobile等轻量级框架,可以将训练好的模型转换为适合边缘设备执行的格式。 在模型部署前,对视频流进行适当的预处理,如缩放、裁剪和颜色空间转换,以减少数据量并加快处理速度。实时数据处理通常要求在数据到达前对模型进行调优,以确保高准确率和低延迟。此外,采用模型量化和剪枝等技术,可以在不显著降低准确性的情况下进一步减小模型大小,从而降低延迟。 在整个流程中,还需要考虑网络带宽和数据传输的影响。确保视频流在本地处理,避免不必要的数据上传到云端,这样可以有效减少延迟。针对不同的应用场景,还可以采用边缘计算的协同工作模式,即在边缘节点上进行初步处理,对于需要更高计算能力的任务再上传至云端进一步处理。 总的来说,《边缘人工智能实战:嵌入式机器学习与现实问题解决》一书提供了一个全面的技术框架,帮助你在边缘AI环境中部署自动视频分类模型。通过该书中的理论和实践相结合的内容,你可以掌握如何选择合适的硬件、优化模型、处理实时数据,并在边缘设备上实现低延迟的视频分类。 参考资源链接:[边缘人工智能实战:嵌入式机器学习与现实问题解决](https://wenku.csdn.net/doc/5cecvpp8bf?spm=1055.2569.3001.10343)
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