【欢哥列传】

  为什么我要给欢哥先写列传呢?因为欢哥马上就要毕业了,欢哥的水平还是很高的,但是比赛经验不是很多。欢哥没有参加过reginal,甚至没有过一只比较正式的队伍,今年本来有机会去成都站的,但是团委那边没有给发经费。还记得那一堂课给算法学社2012届新同学讲完了C语言,之后我说到学校并不重视acm,然后广哥课后找我聊的时候反对了这件事,说学校每年给发10多万津贴呢。这也许是每一年所以事情的津贴,但是我们可能暂时去不了final,那我们争取到了reginal的名额,学校团委却不给发钱了,我不知道这是为什么?每个队伍每次去省外比赛加上报名费都需要几千,我们的教练朴老师又要上课又要带队又要因为经费的事和系里协商,已经很辛苦了,我们的队员也很努力,我们acmer搞算法的不像搞软件的自己就能拉到钱,所以我们唯一能做的就是好好努力,强化自己,只有我们acm的成绩提上去了,学校才会更重视,老师也不用这么辛苦,学校才会更容易发钱,才不会再有欢哥的no reginal的经历发生。(我是不是扯远了)
  欢哥大二下学期转系后才接触acm。欢哥之前是个品学兼优的学生,还拿过国家奖学金,以优异的成绩从理学院转入到计算机学院,碰巧转到了飞哥所在的班,和飞哥住一个寝室。但是很不幸飞哥当时因为搞acm应该是挂了比较多的课留级了……然后飞哥把欢哥带进了实验室,伯乐啊。
  欢哥学了很多算法,但是具体的我不知道。大一下我经常在实验室包宿,其实一个人包宿是很害怕的是,但是很少是我一个人包宿,因为那个时候我经常拉欢哥包宿,那时候有问题问欢哥,他两句话我就知道该怎么办了。比如说“STL算法解决RMQ,百度一下就有。”然后我就很快会了STL算法。
  那时候新手的时候找师傅,我那个时候还相对比较厉害也比较努力(现在懒多了),所以飞哥和欢哥都说要带我,最后还是以产生随机数的奇偶性选了飞哥当师傅。当然有的时候还会问欢哥,以为欢哥讲得比较容易懂一些,虽然有时候他也不会,其实可能是忘了,因为现在他也大四了,找了个稳当的工作,毕业就去了,也花不了太多的时间搞acm了。
  当然,在China这么辽阔的土地上,还是有很多acmer,他们虽然有着很强的实力,但是却没有机会进reginal一决雌雄的,像欢哥就是其中的那样一个人。
  虽然现在欢哥的水平可能下降了很多,虽然大家提到换个的时候也没有像提到figo那样的激情澎湃,但是换个无疑还是一名很优秀的acmer,虽然他接触acm比较晚,虽然他学算法的时候不是很长,虽然他没有一只完整的队伍总是要东拼西凑,但是这又能阻挡的了什么呢,每一位acmer都是会被其他的acmers记住的,哈哈。
  随文附一张欢哥的玉照(真人比较好看,但是是极品不上镜o(╯□╰)o)。

(挑了两张最搓的)

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 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!
### pandas 中的列转行函数分析 在数据分析中,数据结构的转换是一项常见任务。Pandas 提供了多种方法来实现列到行的转换,包括 `melt` 和 `transpose` 等函数。以下是对这些函数的功能、参数和使用场景的详细分析。 #### 1. `melt` 函数 `melt` 是 Pandas 中用于将宽表转换为长表的函数。它的主要目的是将数据从列的形式“融化”为行的形式,从而便于后续分析或可视化。以下是其核心参数及其功能: - `frame`: 输入的 DataFrame。 - `id_vars`: 指定保留不变的列(即不进行熔化的列)。这些列通常用作标识符。 - `value_vars`: 指定需要被“融化”的列。如果未指定,则默认对所有非 `id_vars` 的列进行操作。 - `var_name`: 熔化后生成的新列名称,默认值为“variable”。 - `value_name`: 熔化后生成的值列名称,默认值为“value”。 - `ignore_index`: 是否忽略原索引并生成新的整数索引。 示例代码如下: ```python import pandas as pd # 创建示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Math': [90, 85], 'English': [88, 92] }) # 使用 melt 进行列转行 melted_df = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['Math', 'English'], var_name='Subject', value_name='Score') print(melted_df) ``` 输出结果: ``` Name Subject Score 0 Alice Math 90 1 Bob Math 85 2 Alice English 88 3 Bob English 92 ``` 上述代码展示了如何将“Math”和“English”两列的数据转换为行,并通过新列“Subject”和“Score”表示科目和分数[^2]。 --- #### 2. `transpose` 函数 `transpose` 是一个简单但强大的函数,用于交换 DataFrame 的行和列。它适用于需要完全反转数据结构的场景。该函数没有额外参数,调用方式如下: 示例代码: ```python # 使用 transpose 进行列转行 transposed_df = df.transpose() print(transposed_df) ``` 输出结果: ``` 0 1 Name Alice Bob Math 90 85 English 88 92 ``` 与 `melt` 不同,`transpose` 不会改变数据的内容,仅交换行和列的位置。因此,它更适合于简单的结构转换,而不涉及复杂的重命名或分组操作[^3]。 --- #### 3. `pivot` 和 `pivot_table` 虽然严格意义上 `pivot` 和 `pivot_table` 并不是直接用于列转行的函数,但它们可以通过重新组织数据来实现类似的效果。例如,`pivot_table` 可以根据某些条件将列数据聚合为行数据。 示例代码: ```python # 使用 pivot_table 转换数据 pivoted_df = df.pivot_table(index='Name', columns='Subject', values='Score') print(pivoted_df) ``` 需要注意的是,`pivot` 和 `pivot_table` 更适合于多维数据的重塑,而 `melt` 和 `transpose` 则更专注于简单的列转行操作[^3]。 --- ### 总结 - **`melt`**: 适用于将宽表转换为长表,适合需要对列数据进行分组或标签化的场景。 - **`transpose`**: 适用于简单的行和列互换,无需复杂的数据重组。 - **`pivot` 和 `pivot_table`**: 适用于多维数据的重塑和聚合。 选择合适的函数取决于具体的数据结构和分析需求。
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