3、打造精美网页全攻略

打造精美网页全攻略

1. 技术评审团队与致谢

在网页设计和开发领域,有这样一群专业人士组成了技术评审团队,他们各自拥有独特的技能和丰富的经验:
| 姓名 | 简介 |
| ---- | ---- |
| Sarah Collings | 拥有超过7年的网页设计和开发经验,目前是Digital River公司的用户体验软件工程师。她拥有平面设计学士学位,正在攻读软件工程硕士学位。业余时间喜欢跑步和与未婚夫户外活动。 |
| Johannes de Jong | 一位资深的大型机专家,偶尔会涉足网站建设。他最近用Oracle的Apex构建了一个谷歌地图网站。 |
| Matt DiGangi | 是网站Thieves Jargon(www.thievesjargon.com)的创建者、设计师和编辑,居住在波士顿。 |
| Ashley Doughty | 来自缅因州的高级网页开发者,居住和工作在大波士顿地区。是一位虔诚的基督徒,热爱编码,甚至在空闲时间也会进行。 |
| Corey McGlone | 从事网页开发工作十年,过去七年主要为Schnieder Logistics、Relion Corporation和Mayo Clinic等公司进行网页应用开发。是音乐爱好者,已婚并有一个儿子。 |
| Pauline McNamara | 在瑞士从事大学电子学习项目工作六年,最近在苏黎世联邦理工学院工作。目前热衷于和伴侣一起养一只可爱的小狗。 |
| Jonathan Moore | Forerunner Design(www.forerunnerdesign.com)的所有者,专注于网页设计和开发。 |

同时,还有

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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