my first blog

最新推荐文章于 2024-02-17 21:59:59 发布
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#blog #2010

作者在这一天感到非常兴奋，认为这是一个百年一遇的特殊日子，即2010年10月10日，三个10连在一起的日子。作者表达了自己激动的心情，并感谢读者。

this is my first blog,i feel very excited.and today is 2010 10 10,what a special day,trible 10.once in one hundred year.that is so cool.too cool to write anymore,that is.thanks.

My First Blog
01-03
今天是我写博客的第一天，我希望从今天开始能每天坚持写博客记录一下接下来我的学习过程，以此来提高我的学习效率。 以下是现阶段我每天会记录在博客上的内容 算法 android复习 app完善 作者：k909397116
myfirstblog:我的第一个博客
05-31
在“myfirstblog:我的第一个博客”项目中，我们看到一个初学者正在探索网页开发的世界，特别是使用HTML（超文本标记语言）来创建他们的第一个博客。HTML是互联网的基础，用于构建网页结构，它是Web开发的基本语言，...
MyFirstBlog
My_csdo的博客
05-16 264
MyFirstBlogHelloWorld Demo HelloWorld Demo //HelloWorld样例 public class HelloWorld() { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello,World!"); } }
My first blog
2301_79562326的博客
02-17 532
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myFirstBlog
CH1325755153的博客
07-11 184
1689060853|1689060912
This is my first blog
MAC--芳
05-08 704
我的第一篇博客
MY FIRST BLOG
weixin_49711964的博客
12-12 188
一条与我有关的blog
MyFirstBlog:雨滴博客是一个博客系统，使用SpringBoot、Mybatis、Thymeleaf进行开发，完成了用户登录、博客发布、博客评论、评论 管理、文章管理等功能
05-09
【MyFirstBlog】是一个基于SpringBoot、Mybatis和Thymeleaf技术栈构建的博客系统，旨在提供一个功能完善的个人或社区博客平台。这个项目涵盖了Web应用开发中的多个关键环节，包括用户认证、数据持久化以及前端展示。...
my-first-blog：Django博客
02-21
【标题】"my-first-blog：Django博客"指的是一个基于Python的Django框架构建的个人博客项目。这个项目可能是初学者为了学习Django或者实践Web开发技能而创建的。Django是一个高性能、全功能的Web框架，它鼓励快速...
HTML入门基础：MyFirstblog网站构建指南
【标题】和【描述】中提到的“MYFirstblog”暗示这可能是用户创建的第一个博客平台。在IT行业中，创建个人博客是常见的一种展示技术知识、分享经验、进行在线写作的方式。博客可以使用多种不同的技术和平台，如...
飞火动态壁纸（安装程序）
最新发布
12-31
海量 4K 动静态资源库：覆盖动漫、游戏、风景等主题，每日更新，支持 4K/60FPS 超清画质，适配多屏幕比例。 智能交互特效：鼠标触发粒子 / 轨迹特效、重力感应动态，部分壁纸可与操作实时互动，提升沉浸感。 本地素材 DIY 导入：支持导入 MP4/WebM/ 图片作壁纸，可调整色彩、速度、滤镜，自定义专属桌面。 实用桌面组件集成：含时钟、日历、天气、倒计时、备忘录等，可自由布局，兼顾美观与效率。 虚拟桌宠养成：二次元桌宠可互动、唱歌，支持自定义音量与透明度，增添桌面趣味。 低资源占用优化：智能帧率调节，降低续航 / 性能损耗，老旧设备也能流畅运行。 任务栏与鼠标美化：提供透明任务栏、鼠标样式自定义，一键提升桌面整体颜值。 双端互通同步：PC 与移动端共享壁纸资源，一键同步，跨设备无缝使用。 AI 智能壁纸推荐：根据浏览偏好推送适配主题，快速匹配用户审美。 扫描结果管理导出：可保存壁纸收藏与设置，支持导出配置，方便迁移与备份。
PA-105-ZWX-25秋
12-31
PA-105-ZWX-25秋
谐波去噪基于随机奇异值分解和软阈值的大型数据集中的强大高效谐波去噪研究（Matlab代码实现）
12-31
【谐波去噪】基于随机奇异值分解和软阈值的大型数据集中的强大高效谐波去噪研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于随机奇异值分解（RSVD）和软阈值方法的高效谐波去噪技术，旨在从大型数据集中有效去除谐波干扰。该方法结合RSVD降低数据维度并提取主要成分，利用软阈值处理实现噪声抑制，具有较强的鲁棒性和计算效率，适用于大规模信号处理场景。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现算法并对实际信号进行去噪实验。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电气工程、数据分析等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电力系统、通信、生物医学等领域的谐波干扰去除；②提升大尺度数据下信号去噪的效率与精度；③为复杂噪声环境下的信号预处理提供可复现的技术方案。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步实现算法流程，理解RSVD与软阈值的协同机制，并尝试在不同信噪比条件下测试算法性能，进一步优化参数设置以适应具体应用场景。
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）
12-31
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于神经网络的负荷预测和电价预测方法，并提供了Matlab代码实现。文中详细阐述了如何利用神经网络模型对电力系统中的负荷和电价进行有效预测，涵盖了数据预处理、模型构建、训练与测试等关键步骤，同时结合实际案例展示了预测结果的准确性与实用性。此外，文档还提到了多种优化算法和仿真技术在电力系统中的应用，体现了其在科研与工程实践中的重要价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事电力系统规划与运营的技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统负荷与电价的短期和中长期预测；②支持电力市场分析、需求响应策略制定以及电网调度优化等应用场景；③帮助研究人员复现经典算法并开展进一步创新研究。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码进行实操练习，重点关注神经网络模型的设计与参数调优过程，同时参考文中列举的其他相关研究方向拓展思路，提升综合应用能力。
在线斗地主小游戏java-online-dou-di-zhu
12-31
在线斗地主小游戏java-online-dou-di-zhu
【软件工程管理】标准化与知识产权基础体系：信息技术标准分类及软件著作权保护机制综合分析报告
12-31
内容概要：本文系统介绍了标准化和软件知识产权的基础知识，涵盖标准化的基本概念、分类、标准代号、国际标准的采用原则及程度，重点讲解了信息技术标准化、ISO与IEC等国际标准化组织以及ISO9000和ISO/IEC15504等重要标准体系；在知识产权部分，详细阐述了知识产权的定义、分类及特点，重点分析了计算机软件著作权的主体、客体、权利内容、行使方式、保护期限及侵权认定，同时涉及商业秘密的构成与侵权形式、专利权的类型与申请条件，以及企业如何综合运用著作权、专利、商标和商业秘密等方式保护软件知识产权。; 适合人群：从事软件开发、项目管理、IT标准化或知识产权相关工作的技术人员与管理人员，以及备考相关资格考试的学习者；具备一定信息技术背景，希望系统掌握标准化与软件知识产权基础知识的专业人员。; 使用场景及目标：①帮助理解各类标准的分类体系及国际标准采用方式，提升标准化实践能力；②指导企业在软件研发过程中有效保护知识产权，规避法律风险；③为软件著作权登记、专利申请、技术保密等提供理论依据和操作指引。; 阅读建议：建议结合国家相关政策法规和实际案例进行深入学习，重点关注软件著作权与专利权的适用边界、标准制定流程及企业知识产权管理策略，强化理论与实践的结合。
【应用于同步定位与地图构建(SLAM)的卡尔曼滤波】基于卡尔曼滤波和同步定位与地图构建(SLAM)技术实现二维地图绘制研究（Matlab代码实现）
12-31
【应用于同步定位与地图构建(SLAM)的卡尔曼滤波】基于卡尔曼滤波和同步定位与地图构建(SLAM)技术实现二维地图绘制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于卡尔曼滤波的同步定位与地图构建（SLAM）技术，旨在通过Matlab代码实现二维地图的绘制。文中详细介绍了卡尔曼滤波在SLAM中的应用，包括状态估计、传感器数据融合以及环境特征提取等关键环节，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）处理非线性系统问题，提升定位精度与地图构建的可靠性。同时提供了完整的Matlab仿真代码，便于读者复现和进一步研究算法性能。; 适合人群：具备一定编程基础和控制理论知识，熟悉Matlab工具，从事机器人、自动驾驶、导航定位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掌握卡尔曼滤波在SLAM中的具体实现方法；②理解机器人如何在未知环境中实现自主定位与地图构建；③为后续研究视觉SLAM、激光SLAM或多传感器融合定位提供算法基础和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，深入理解每一步的数据处理逻辑与数学推导，同时可尝试修改参数或引入噪声以测试算法鲁棒性，进一步拓展至实际硬件平台验证。
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