写在最初

本文分享了作者初次使用iPhone的感受,并对其基本功能提出批评,同时指出iPhone的成功之处在于其App Store吸引了大量开发者,形成了手机应用开发的经典模式。
获得iPhone完全是一个偶然的机会,作为手机,它的表现让本人着实鄙视了一把,除了苹果的新意还让人最初颇感惊奇以外,就其实用性来说的确是一部不好用的手机,不能彩信,不能文本拷贝,不能转发短信(虽然现在的3.0都做到了,但是作为手机的基本功能,你丫也太迟了点吧),完全不如本人之前使用的Sharp,甚至于诺系手机来得亲切;作为娱乐设备,iPhone内置的iPod也不能称之为完美,单就不能多级播放列表来说本人就郁闷了好几天...

而它的成功在于App shop成功吸引了数以万计的全球dev们为它提供软件,以至于目前成为手机应用软件开发销售的经典模式而被广为效仿。App shop为Apple带来了丰厚的利润的同时也创造了一个个暴富神话。

软件平台逐渐从电脑走向移动设备,已经成为大势所趋,而这也成为了本人投身iPhone应用开发的原因,希望能在工作之余带来额外的收益。
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
### 最初问题:在 SQL Server 中生成两年的日期序列 在 SQL Server 中,使用递归 CTE 生成从 2022-01-01 到 2023-12-31 的日期序列: ```sql WITH DateSeries AS ( SELECT CAST('2022-01-01' AS DATE) AS DateValue UNION ALL SELECT DATEADD(DAY, 1, DateValue) FROM DateSeries WHERE DateValue < CAST('2023-12-31' AS DATE) ) SELECT DateValue FROM DateSeries OPTION (MAXRECURSION 731); ``` ### 相关问题 1:如何在生成的日期序列中筛选出特定月份的日期 若要筛选出 2 月的日期,可在上述代码基础上添加 `WHERE` 子句: ```sql WITH DateSeries AS ( SELECT CAST('2022-01-01' AS DATE) AS DateValue UNION ALL SELECT DATEADD(DAY, 1, DateValue) FROM DateSeries WHERE DateValue < CAST('2023-12-31' AS DATE) ) SELECT DateValue FROM DateSeries WHERE MONTH(DateValue) = 2 OPTION (MAXRECURSION 731); ``` ### 相关问题 2:若要生成的日期序列间隔不是一天,如何修改代码 若要生成间隔为 5 天的日期序列,可将 `DATEADD` 函数中的 `DAY, 1` 修改为 `DAY, 5`: ```sql WITH DateSeries AS ( SELECT CAST('2022-01-01' AS DATE) AS DateValue UNION ALL SELECT DATEADD(DAY, 5, DateValue) FROM DateSeries WHERE DateValue < CAST('2023-12-31' AS DATE) ) SELECT DateValue FROM DateSeries OPTION (MAXRECURSION 147); ``` 这 `MAXRECURSION` 的值也需要相应调整,因为间隔变大,递归次数会减少。 ### 相关问题 3:在 Python 中,生成的日期序列如何保存到 CSV 文件中 虽然问题要求在 SQL Server 中编,但为了完整性,给出 Python 的实现: ```python import pandas as pd # 生成从 2022-01-01 到 2023-12-31 的日期序列 date_range = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2023-12-31') # 保存到 CSV 文件 date_range.to_csv('date_series.csv', index=False, header=['Date']) ```
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值