开博第一篇

最新推荐文章于 2018-12-21 14:27:00 发布
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这是我第N个博客了，N>=5

所以不会写些个人的东西，只记录技术性的文章。

是为开博第一篇。 

hicui
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开博第一篇！ 定向：压缩感知。
mrlonely001的专栏
05-31 593
研一悄悄步入尾声。而论文研究方面却一直没有进入状态，勉强说是一直在寻找探索吧。初步决定方向是压缩感知。当我粗略看完第一篇压缩感知论文《压缩感知理论及其研究进展》石光明1,刘丹华1..时，发现压缩感知对于数学的基础要求之高，是我需要狂补的。可已经决定的事，就不想再轻易改变。 昨天中午去了趟图书馆，借了离散数学、最优化理论的书，并结合矩阵论的教材开始恶补，之前在博客里看到了浙大Rachel-Zhan
开博第一篇：记一个前端实现的“换一换”功能
weixin_30952535的博客
07-29 956
需求的极简概要：实现“换一换”按钮的功能，点击之后，换另一批对应的品牌 刚开始的时候考虑使用ajax请求数据，之后通过js在页面上填充到指定位置，但是真是懒得给这个ajax请求单独再配一个请求映射了，干脆直接在后台把需要的内容全部拼成JSON字符串，直接在前台解析，分页。 页面比较简单，就不上html代码了，大概思路就是：两个“换一换”按钮分别对应两套数据，共用一个分页的方法，分别传...
开博第一篇~申请博客理由
weixin_30246221的博客
12-21 1300
我是做开发的，希望有个博客， 1.可以把重要的代码记录下来，当作学习笔记； 2.记录接触到感兴趣的新东西新技术； 3.把自己学习的一些经验和心得体会记录下来，以便和大家一起分享；总之，好记性不如烂笔头，还是希望能有个博客，可以当作学习笔记，记录下学习的历程和生活的点点滴滴。 转载于:https://www.cnblogs.com/luxixi-007/p/10155537.html...
开博第一篇~~
Hello World
11-02 699
终于决定在考研的闲暇时间多看看C++，今天下定决心到图书馆借了本《MFC编程》的全书，乖乖，1000多页~~     都我看半年的了，决心把MFC学好，以前总听人说MFC是封装在API之上的，学这个不如学API，但我想无论学什么只要自己用心都能够得到回报的，就像马克思经济学原理一样：相同劳动力创造的商品的价值是相同的 。我想学好这个也会让我受益匪浅的，之后再看看关于编译系统和一些底层的东西吧
开博第一篇必须水！
xcomen的博客
10-05 222
此篇无内容！
开博第一篇： 一个Excel转换Java集合的工具类
03-01
调整了一些bug 博文链接：https://mudiyouyou.iteye.com/blog/156815
永磁同步电机FOC控制与七段式SVPWM调制技术详解及MATLAB仿真
08-08
永磁同步电机（PMSM）的FOC（场向量控制）技术和七段式SVPWM（空间矢量脉宽调制）调制技术。首先解释了FOC控制的工作原理，包括将三相电流转换为d轴和q轴电流，以实现对电机转矩和磁场的独立控制。接着阐述了七段式SVPWM调制技术的特点，通过七个不同开关状态合成目标电压矢量，提高电压利用率和电机效率。文中还讨论了调压调速模型及电流环、速度环和位置环的作用，确保电机运行的稳定性。最后展示了基于MATLAB R2018b的仿真模型和结果，验证了这两种技术的有效性和优越性。 适用人群：电机控制领域的研究人员和技术人员，特别是对永磁同步电机有研究兴趣的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解永磁同步电机控制技术的研究项目或工业应用。目标是掌握FOC控制和七段式SVPWM调制的具体实现方法，提升电机控制系统的性能和效率。 其他说明：本文提供了详细的理论背景和技术细节，并附带MATLAB仿真模型，便于读者进行实验验证和进一步研究。
深度学习项目介绍 Python实现基于CNN-BiLSTM卷积神经网络结合双向长短期记忆网络进行多变量时序预测的详细项目实例（含模型描述及部分示例代码）
08-08
内容概要：本文档详细介绍了基于CNN-BiLSTM架构的多变量时序预测项目，旨在解决传统方法难以处理的多变量间复杂非线性关系和长期依赖问题。项目通过卷积神经网络（CNN）自动提取局部特征，结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）捕捉序列的双向依赖，构建了高效的预测模型。文档涵盖了项目背景、目标、挑战及解决方案，并提供了模型架构和代码示例。模型架构包括数据输入层、卷积特征提取层、双向LSTM时序建模层和全连接输出层，通过端到端训练自动调整参数，提升泛化能力和预测准确性。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习和时序数据分析感兴趣的开发者、研究人员及工程师。; 使用场景及目标：①应用于工业设备状态监测、金融市场分析、气象预测、交通流量预估等多领域；②通过自动化特征提取和时间依赖建模，减少专家干预，提高预测精度和模型鲁棒性；③优化模型训练和推理速度，满足实时预测需求。; 阅读建议：文档不仅包含理论讲解，还有详细的代码实现和模型架构介绍，建议读者结合实际案例进行实践，重点关注数据预处理、模型训练调优及预测性能提升等方面的内容。
用于确定高层大气潮汐模式的星座中卫星数量的优化”的补充材料。.zip
08-08
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。
我觉得没什么好说的，有一行代码意义不明，但删了不能用
08-08
我觉得没什么好说的，有一行代码意义不明，但删了不能用
Docker部署流程.pdf
08-08
Docker部署流程
JAVAC 命令详解.doc
08-08
JAVAC 命令详解
计算机系统与程序设计学习笔记大全-包含C语言-C-汇编语言-操作系统原理-系统编程-网络编程-内核开发-性能优化-系统设计等计算机核心知识-适合计算机专业学生和系统开发工程师学.zip
08-08
鬼灭之刃网页计算机系统与程序设计学习笔记大全_包含C语言_C_汇编语言_操作系统原理_系统编程_网络编程_内核开发_性能优化_系统设计等计算机核心知识_适合计算机专业学生和系统开发工程师学.zip计算机系统与程序设计学习笔记大全_包含C语言_C_汇编语言_操作系统原理_系统编程_网络编程_内核开发_性能优化_系统设计等计算机核心知识_适合计算机专业学生和系统开发工程师学.zip
《导弹六自由度三维轨迹实验仿真程序及报告（MATLAB）》
08-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在现代军事领域，导弹的精确打击能力至关重要，而导弹的飞行轨迹直接影响其命中精度。为了深入研究导弹的飞行特性，本文通过 MATLAB 软件中的 Simulink 工具，对导弹的六自由度三维轨迹进行仿真分析。目标在惯性坐标系下进行匀速或变速机动，导弹采用比例导引法进行追踪。通过建立运动学与动力学模型，模拟导弹的飞行过程，旨在获取导弹的运动轨迹以及与目标的距离变化规律，为导弹的制导与控制研究提供理论支持与数据参考。 目标在惯性坐标系中按照设定的匀速或变速规律进行机动。其运动状态由位置、速度和加速度等参数描述，通过数学公式精确表达其在三维空间内的运动轨迹。匀速运动时，目标的速度保持恒定，位置随时间线性变化；变速运动时，引入加速度参数，使目标的运动更具复杂性和实战性。 导弹采用比例导引法进行制导。根据比例导引法的基本原理，导弹的加速度与目标与导弹之间的相对位置和相对速度成正比。结合导弹的运动学和动力学规律，建立导弹的六自由度运动模型。该模型考虑了导弹在三维空间内的平动和转动自由度，包括导弹的俯仰、偏航和滚转运动，以及相应的速度和加速度变化。通过运动学方程描述导弹的位置和姿态变化，动力学方程则考虑了导弹的推力、气动力和重力等因素对导弹运动的影响，从而全面刻画导弹的飞行特性。 在 MATLAB 的 Simulink 环境下，搭建仿真模型。将目标运动模型和导弹运动模型以模块化的方式进行组合，通过信号连接实现目标与导弹之间的信息交互。设置不同的初始条件，如目标和导弹的初始位置、速度、加速度等，以及比例导引法中的比例系数等参数。启动仿真后，Simulink 根据模型中的方程和参数，实时计算导弹和目标的运动状态，并以图形化的方式展示导弹的三维飞行轨迹以及导弹与目标之间的距离变化曲线。通过多次仿真，调整参数，
使用心电图、肌电图、GSR 和呼吸信号测量精神压力.zip
最新发布
08-08
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。
三菱FX系列PLC称重包装系统：近千步程序实现精准配料与自动化控制
08-08
基于三菱FX系列PLC的称重包装系统的实际应用案例。该系统通过近一千步的梯形图程序实现了标零标分度、快慢速配料控制等功能。文中展示了关键的模拟量处理、状态机设计以及急停处理等重要环节的具体实现方法。此外，还包括了三菱触摸屏程序、电气原理图和控制说明文本，为读者提供了完整的项目资料和技术细节。 适合人群：对PLC编程有兴趣的技术人员，尤其是从事工业自动化领域的工程师。 使用场景及目标：适用于需要深入了解PLC控制系统设计和实现的人群。目标是掌握如何利用PLC进行复杂的工业控制任务，如称重包装系统的精确控制。 其他说明：文中不仅提供了详细的程序代码片段，还分享了一些实用的经验和技巧，如防止电磁干扰的方法、状态机的设计思路等。同时，附带的通讯协议解析也为进一步扩展系统功能提供了参考。
基于Python3与MySQL的智能车牌识别系统-包含车牌定位算法-字符识别-数据库存储-客户端界面-车辆出入库管理-费用计算-图像边缘检测-颜色识别-机器学习训练-百度API集成.zip
08-08
基于Python3与MySQL的智能车牌识别系统_包含车牌定位算法_字符识别_数据库存储_客户端界面_车辆出入库管理_费用计算_图像边缘检测_颜色识别_机器学习训练_百度API集成.zip开发者效率工具推荐及使用指南
Python实现深度学习图像超分辨率技术
08-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 图像超分辨率是一种计算机视觉技术，目的是将低分辨率图像提升为高分辨率图像，恢复其细节。近年来，深度学习的快速发展为该领域带来了显著突破。本文将探讨如何利用Python和深度学习实现图像超分辨率，并以srez-master项目为例进行实战解析。 深度学习是机器学习的一个分支，依靠多层神经网络模拟人脑学习过程。在图像超分辨率任务中，卷积神经网络（CNN）是常用架构，能够学习图像特征并生成高分辨率图像。 Python是数据科学和机器学习领域的主流语言，拥有丰富的深度学习库。对于图像超分辨率，常用库包括： TensorFlow 或 PyTorch：提供构建和训练神经网络的工具。 Keras 或 PyTorch Lightning：简化模型构建和训练。 OpenCV：用于图像处理和预处理。 Numpy：用于数值计算和矩阵操作。 PIL 或 imageio：用于处理和显示图像。 srez-master是一个开源的图像超分辨率项目，基于SRGAN（Super-Resolution Generative Adversarial Network）模型，包含生成器和判别器： 生成器：将低分辨率图像转换为高分辨率图像。 判别器：区分真实高分辨率图像与生成器生成的图像，提升生成器的细节还原能力。 数据准备：收集低分辨率和高分辨率图像对，进行缩放和归一化等预处理。 模型构建：根据srez-master代码搭建SRGAN模型，包括生成器和判别器。 训练过程：使用优化器（如Adam）和损失函数（如MSE或GAN损失）进行训练，并定期保存模型权重。 测试与评估：将模型应用于新的低分辨率图像，生成高分辨率结果，并通过PSNR和SSIM等指标评估效果。 结果展示：对比原始低分辨率图像和超分辨率图像，直观展示效果。 ESR
MACS系统安装指南：独立接地体与系统布局详解
在工业自动化控制系统中，良好的接地是确保设备安全运行的关键因素之一。文章首先介绍了单独接地体的安装方法，如图3.2-1所示，包括接地总干线的连接方式，通常采用铜板制作的公用连接板，将其与接地分干线相连，并...
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