明基JoybookS31VEW(104)

该款笔记本搭载赛扬-M(Yonah-533)处理器,主频1.86GHz,配备120GB硬盘及13.3英寸宽屏。内置Intel GMA950集成显卡,支持802.11b/g无线网络,预装Linux系统。
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明基JoybookS31VEW(104)
明基 Joybook S31VEW(104) 主要性能CPU类型 赛扬-M(Yonah-533)
最高主频 1.86GHz
前端总线 533MHz
二级缓存 1MB
迅驰技术 不支持
主板描述 I940GML
内存大小 512MB
内存类型 DDRII
内存描述 支持内存最大容量 2GB
明基 Joybook S31VEW(104) 存储性能硬盘大小 120GB
硬盘描述 5400转
光驱类型 康宝
设计类型 光驱内置
软驱描述 无
明基 Joybook S31VEW(104) 显示屏屏幕尺寸 13.3英寸
是否宽屏 是
屏幕描述 TFT LCD(1280×800)
明基 Joybook S31VEW(104) 视频/音频显卡类型 集成显卡
显卡芯片 Intel GMA950
显存容量 共享内存最大128M
显存类型 PCI Express x16
音频系统 SPDIF光纤数位音源输出,硬件音质均衡器,2个立体扬声器,内建麦克风、外接耳机
明基 Joybook S31VEW(104) 输入输出鼠标描述 触摸板
键盘描述 全尺寸曲面舒压键盘
WLAN性能 802.11b/g(54Mbps)
网卡描述 1000Mbps以太网卡
调制解调器 56K
标准接口 4×USB2.0、1×IEEE1394、1×VGA、1×麦克风输入、1×音频输出(S/PDIF)、1×RJ-45、1×RJ-11、1×S-Video、1×Express Card
明基 Joybook S31VEW(104) 电能规格电池类型 6芯锂电池4400毫安时锂电池
供电时间 3.5小时
电源管理 100-240V自适应,65W
明基 Joybook S31VEW(104) 基本特征笔记本重量 1830g
外形尺寸 334×227.5×27.9-30mm
外壳材质 复合材质
明基 Joybook S31VEW(104) 其他特性操作系统 Linux
上市日期 2007
附带软件 BenQ Q-Media Bar、BenQ Q-Music、BenQ Q-Camera、BenQ Q-Presentation、PC-Cillin Anti Virus、Cyberlink Power Director、Cyberlink Power DVD、Nero Express 6.0、Acrobat Reader 6.0
随机附件 电源适配器、软件光盘、说明书
其他特点 5合1读卡器、镜面液晶宽屏显示器、130万像素摄像头(选购)
产品类型 家用
明基 Joybook S31VEW(104) 环境要求工作温度 0-35℃
工作湿度 20%-80%
存储温度 -20-60℃
存储湿度 10%-90%
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
在大数据技术快速发展的背景下,网络爬虫已成为信息收集与数据分析的关键工具。Python凭借其语法简洁和功能丰富的优势,被广泛用于开发各类数据采集程序。本项研究“基于Python的企查查企业信息全面采集系统”即在此趋势下设计,旨在通过编写自动化脚本,实现对企查查平台所公示的企业信用数据的系统化抓取。 该系统的核心任务是构建一个高效、可靠且易于扩展的网络爬虫,能够模拟用户登录企查查网站,并依据预设规则定向获取企业信息。为实现此目标,需重点解决以下技术环节:首先,必须深入解析目标网站的数据组织与呈现方式,包括其URL生成规则、页面HTML架构以及可能采用的JavaScript动态渲染技术。准确掌握这些结构特征是制定有效采集策略、保障数据完整与准确的前提。 其次,针对网站可能设置的反爬虫机制,需部署相应的应对方案。例如,通过配置模拟真实浏览器的请求头部信息、采用多代理IP轮换策略、合理设置访问时间间隔等方式降低被拦截风险。同时,可能需要借助动态解析技术处理由JavaScript加载的数据内容。 在程序开发层面,将充分利用Python生态中的多种工具库:如使用requests库发送网络请求,借助BeautifulSoup或lxml解析网页文档,通过selenium模拟浏览器交互行为,并可基于Scrapy框架构建更复杂的爬虫系统。此外,json库用于处理JSON格式数据,pandas库则协助后续的数据整理与分析工作。 考虑到采集的数据规模可能较大,需设计合适的数据存储方案,例如选用MySQL或MongoDB等数据库进行持久化保存。同时,必须对数据进行清洗、去重与结构化处理,以确保其质量满足后续应用需求。 本系统还需包含运行监控与维护机制。爬虫执行过程中可能遭遇网站结构变更、数据格式调整等意外情况,需建立及时检测与自适应调整的能力。通过定期分析运行日志,评估程序的效率与稳定性,并持续优化其性能表现。 综上所述,本项目不仅涉及核心爬虫代码的编写,还需在反爬应对、数据存储及系统维护等方面进行周密设计。通过完整采集企查查的企业数据,该系统可为市场调研、信用评价等应用领域提供大量高价值的信息支持。 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!
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