机房收费系统总结(思想)

机房收费系统总结(思想)

第一次机房收费系统算是接近尾声了,可是我们真正的软件设计之路才刚刚拉开序幕

仔细回想整个做系统的过程,技术先不说,最最令人吃惊的是整个过程将性格,心理,习惯上的种种弊病展现的淋漓尽致.机房收费系统都可以叫心理测试系统了,不过结果只有自己知道.

很早就发现过自己的种种问题,但总是习惯性的纵容了自己,也想说自己计划没完成有种种原因,可是只有自己知道为什么本可以完成却没完成.很多事情有必要吗?明明觉得没必要,可是还是去了,说到底,自己的学习的心思还不够纯,不能全身心的把心思都放到学习上.今天宿舍吃个饭,明天和别人逛个街,有时候也很努力的去克服,让这样的事情尽量少发生,可是往往事情临近的时候发现不得不去,总有另一个自己在努力的劝说自己去吧去吧,不止需要学习 ,还需要 朋友不是吗.其实事后想想,这些都是满足自己那点小小欲望的接口罢了.

越来越觉的自己做事很拖拉,不知道是与生俱来,还是自己从小培养起来的.可是实际上做事拖拉只是表象,而更深层测的原因则是惰性,遇到事情怕解决,怕麻烦不想做,导出给自己找理由然将事情往后拖.往往导致本来一周的事情结果一个月过去了还没有进展,效率低下,没有什么生产力.

自己的执行力感觉很差,用番茄的时候总是感觉做不到自己想要的结果,然后总是延时,本来是高效的学习工作的方式,没有用出他的优势来.

每日三省我身,才能进步的更快,发现缺点才有了进步的阶梯.

【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:本文围绕“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。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 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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