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最新推荐文章于 2024-08-08 23:25:31 发布
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        vi /etc/ld.so.conf.d/tym.conf [/home/project/etm/bin]

        再执行ldconfig
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01-21 2397
Data-Science-Notes 数据科学的笔记以及资料搜集，目前尚在更新，部分内容来源于github搜集。 0.math（数学基础） 1.python-basic（python基础） 2.numpy（numpy基础） 3.pandas（pandas基础） 4.scipy（scipy基础） 5.data-visualization（数据可视化基础，包含matplotlib和seaborn） 6.scikit-learn（scikit-learn基础） 7.machine-learn..
DMU-参数介绍-学习笔记1
邓飞----育种数据分析之放飞自我
11-14 7293
DMU软件介绍 DMU是一个数量遗传学工具包，主要功能包括估计方差组分和固定效应，预测育种值。DMU的开发历史可以追溯到25年前，大部分功能基于数量遗传学研究的需求而开发。在丹麦动物育种研究中，DMU是一个主要的统计研究工具（估计和预测）。此外，DMU也应用于丹麦牛，羊，貂和马等常规遗传评估研究。因此，DMU不但在一些特定的项目中具备高性能优势，也适用于常规数量遗传学研究。“DMU”名称最初来自于...
CNN学习笔记1
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12-12 1818
cnn学习笔记1
Python笔记1——Python概述
weixin_54119768的博客
01-25 9138
目录 python程序运行的方式 python常用的开发工具 python模块 python程序运行的方式 方式 解释 交互式 指python解释器逐行接收python代码并响应 文件式 也称为批量式，创建后缀为,py的文件，在其中写入python代码并保存。（创建一个hello.py的文件，在文件所在目录下空白处shift+鼠标右键，选则“在此处打开命令窗口”，输入“python hello.py”运行该python程序。）
开关电源设计学习笔记
weixin_57073566的博客
08-08 2398
开关电源基础简介
小笔记1：在Unity中导入模型后，材质被锁定后无法更改
small33的博客
05-25 5722
方法1.在资源里查找到该模型，右侧inspector栏→Materials→location选择Use External Material→点击Apply导入便可以编辑。方法2.在资源里查找到该模型，右侧inspector栏→Materials→Extract Material→在Project下文件内创建文件夹→若材质丢失直接贴图。每天进步一点点小笔记。
CDA_Level1_学习笔记1
weixin_45808526的博客
07-25 1289
CDA_Level1_学习笔记1 多为简要的笔记，新手入门，主要为了方便复习和同样对大数据感兴趣的朋友，同时也激励自己学习。
Polaris AI的学习笔记1
微笑的猫头鹰的博客
01-07 2171
前言 为了更好的review自己的学过的东西，尽量用简洁的方式覆盖更广的面，适当精。 学习方法 每个人学习方法不同， 有些人喜欢通读完理论才去实践，有些人通过实践才能很好的理解理论，我是笨人偏爱后者，但是遇到很难描述的问题或者通用性描述问题，就只能用前者来方便表达，但是还是先要有一定基础的人我觉得才可以看懂。 知识点是否掌握 最好的证明办法还是sharing 什么是人工智能 (AI) using ...
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S7-200 Smart入门笔记1-8 程序合集 S7-200 Smart入门笔记1——流水灯 按钮 S7-200 Smart入门笔记1——流水灯 定时器 S7-200 Smart入门笔记2——读时钟 S7-200 Smart入门笔记3——呼吸灯 S7-200 Smart入门笔记4——...
读书笔记：spring boot 实战学习笔记 1.zip
07-22
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实习笔记1
08-08
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语音分离基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离（Matlab代码实现）
01-01
【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模，利用音源间的频率特征差异，实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据，属于无监督学习范畴，适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性，并附带完整的仿真资源链接，便于读者学习与验证。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师；尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标：①用于音乐音频中人声与伴奏的分离，或不同乐器之间的分离；②支持无监督条件下的语音处理研究，推动盲源分离技术的发展；③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试，重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节，同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析（ICA）或非负矩阵分解（NMF），以加深对音频信号分离机制的理解。
python餐厅点餐系统（代码+数据库+LW）
01-01
摘 要 如今社会上各行各业，都喜欢用自己行业的专属软件工作，互联网发展到这个时候，人们已经发现离不开了互联网。新技术的产生，往往能解决一些老技术的弊端问题。因为传统餐厅点餐信息管理难度大，容错率低，管理人员处理数据费工费时，所以专门为解决这个难题开发了一个餐厅点餐系统，可以解决许多问题。 餐厅点餐系统实现的功能包括菜品类型管理，菜品信息管理，轮播图管理以及对已完成，未支付，已取消，已支付，已退款等状态的订单进行管理等功能。该系统采用了Mysql数据库，Python语言等技术进行编程实现。 餐厅点餐系统可以提高餐厅点餐信息管理问题的解决效率，优化餐厅点餐信息处理流程，保证餐厅点餐信息数据的安全，它是一个非常可靠，非常安全的应用程序。 关键词：餐厅点餐系统；Mysql数据库；Python语言
【智能汽车技术】基于线控与域控的智能底盘系统架构：新能源汽车滑板底盘创新形态及实车测试验证
01-01
内容概要：本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层，通过线控化（X-By-Wire）和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制，支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段，当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心，并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态，强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例，展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现，推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群：汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者；具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标：①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构；②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景；③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议：建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习，关注政策导向与行业测试动态，注重理论与实车验证相结合，全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【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）
最新发布
01-01
【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。
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