3、探索 HTML:开启网络语言之旅

探索 HTML:开启网络语言之旅

1. 致谢与回顾

在项目推进过程中,众多技术评审人员和团队成员功不可没。第一版的技术评审团队中,Johannes de Jong 担任无畏领袖,如同“系列之父”般组织并引领全局,让一切顺利进行。Pauline McNamara 作为“联合管理者”,将各项事务协调得井井有条,还能敏锐指出示例中稍显过时的地方。Valentin Crettaz、Barney Marispini 等评审人员更是细致入微,不放过任何一个细节,让成果更加完善。此外,Louise Barr 作为网页设计师,在设计和 HTML、CSS 使用方面给予了专业的指导。

第二版评审团队同样出色,David Powers 再次发挥重要作用,凭借其深厚的 HTML 和 CSS 功底,仔细审查内容,确保准确性。Joe Konior 再度加入,还有 Dawn Griffiths 和 Shelley Powers 等新成员,他们的反馈详尽且实用。

除了评审团队,O’Reilly 团队也为项目付出诸多努力。编辑 Brett McLaughlin 为项目扫清障碍,牺牲个人时间完成编辑工作。Ellie Volkhausen 的封面设计、Colleen Gorman 的严格校对、Sue Willing 和 Claire Cloutier 在彩色书籍制作方面的贡献,以及 Mike Loukides、Tim O’Reilly 和 Mike Hendrickson 等人在概念塑造和支持方面的工作,都为项目的成功奠定了基础。

2. Safari® Books Online 介绍

Safari® Books Online 是一个按需数字图书馆,拥有超过 7500 本技术

【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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