In the end, it's these small things that you remember.

基于MATLAB的太阳能光伏电力仿真,模拟每日太阳能发电,可视化功率曲线,并通过数值积分计算总能量输出。.zip 1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 立即下载

“到生命的最后,”镜头转向这位寡妇孤单的身驱,看到她缓缓的说,“总是这些小小的事情,让我们永远记得。”( In the end, it's these small things that you remember. )“是这些小小的不完美,一起组成生命的完美。 ”( It's these little imperfections that make them perfect for you. )
  镜头转向她的儿子和女儿,儿子大约高中年纪,女儿是初中年纪,他们看着台上的母亲,专心听着妈妈说话。
  “所以我想告诉我的子女,有一天,你也能找到你们生命中的伴侣,他们会像你爸爸在我眼中一样‘不完美得很美’。”(So, to my beautiful children: One day, you too find yourself life partners, who are as BEAUTIFULLY IMPERFECT as your father was to me. )

人脸识别签到考勤系统实战源码 这是一套可直接运行的人脸识别智能签到考勤系统,基于OpenCV YuNet人脸检测与SFace特征识别实现,全程本机运行,数据保存在本地SQLite,不上传任何服务器。配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、逐步骤操作截图和答辩PPT讲解。 系统围绕五个功能模块展开:人脸注册支持照片批量导入并提取特征入库;识别签到支持照片或摄像头两种方式,实时框出人脸并标注姓名、相似度与考勤状态;考勤规则引擎按config.py里配置的上下班时间与宽限分钟,自动判定迟到、早退、缺勤;Tkinter管理面板完成人员管理、流水查询与月度汇总;最后通过openpyxl一键导出整月考勤矩阵,正常绿、迟到黄、缺勤红,Excel打开即用。 选型上特意选了YuNet+SFace路线:纯pip安装免编译,CPU单帧识别不到100ms,两个ONNX模型共约37MB,出自OpenCV官方模型仓库,毕设报告引用有据可查。教程第7章整理了16条Windows下真实踩过的报错及排查方法,第8章给出换模型、换人脸、加功能的二次开发路径。 适合做计算机视觉方向毕设或课程设计的学生,也适合想给班级、实验室、小团队搭一套本地签到工具的Python学习者。运行环境为Python 3.9以上、Windows 10/11,不需要GPU。 使用时先pip install -r requirements.txt装齐依赖,再运行download_data.py下载模型,最后启动main.py即可进入图形界面;命令行register、recognize、report子命令也可脱离界面单独调用。 立即下载

相关推荐

【无人机航测】MATLAB重叠率与地面分辨率协同设计:航线间距及飞行方向优化系统 MATLAB 无人机航测重叠率设计|地面分辨率与航线间距计算

内容概要:本文档介绍了基于MATLAB R2025b开发的无人机航测重叠率与航线间距计算系统,旨在通过建立统一的航测几何计算体系,实现重叠率、地面分辨率与航线间距的动态协同设计。系统结合相机参数、飞行参数、地形数据与风场信息,通过自动化候选航向搜索与多目标优化,选择兼顾覆盖质量、飞行效率与安全性的最优航线方向。项目涵盖从参数输入、摄影测量计算、地形与安全修正,到候选路线生成、综合评价与结果可视化的全流程,并构建了五万组模拟数据用于算法验证与模型训练,支持桌面交互、批量处理与服务化部署,适用于多种复杂场景下的无人机航测任务规划。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和摄影测量知识的科研人员、工程技术人员及高校师生,尤其适合从事无人机航测、地理信息系统(GIS)、遥感与测绘等相关领域的从业者。 使用场景及目标:① 实现无人机航测任务中地面分辨率与航线间距的精确计算与动态优化;② 解决复杂地形与风场环境下航线方向选择困难、覆盖质量难以保障的问题;③ 通过自动化设计减少人为经验依赖,提升航测任务的可靠性与效率;④ 为后续的三维建模、正射影像生成与灾害应急评估等应用提供高质量的数据基础。 阅读建议:建议读者结合文中提供的完整代码示例与GUI界面设计,逐步实践参数配置、模型计算与结果分析流程。重点关注摄影测量公式推导、地形修正策略与多目标优化算法的实现细节,并利用模拟数据进行敏感性分析与模型验证,以深入理解系统的设计理念与工程应用价值。

转:How to fix your entire life in 1 day 如何在一天内重启人生

行动朝目标推进

Rolei的博客 264

【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例

内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。

CS50 x 2024 Notes Memory - 09

⑴⑵。

Auroruaur0rua的博客 217

国央企创新负责人如何通过平台实现科研成果的快速识别与转化?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

PotPlayer自用皮肤

自用 PotPlayer 皮肤,仅微调了字体大小与颜色,是按个人习惯调整,未做适配性调整。

雅思口语Part1/2/3主题

pursue my hobbies and interests 追求自己的爱好和兴趣。scrolling through social media 刷社交媒体。make better use of my time 更好地利用我的时间。great sense of achievement 强烈的成就感。connect with more people 与更多人联系。complex and detailed 复杂且细致的。every corner of it 它的每一个角落。

flytalei的博客 884

2-shell及常用命令-续.pdf

2-shell及常用命令-续.pdf

用Claude构建高效电商智能体架构指南 A guide to the anatomy of effective commerce agents

关于高效电商智能体架构指南的英文/中文混合文本。需要提炼核心要点。用户要求“根据以下内容,生成≤150字的文章摘要”,注意是中文摘要吗?原文混合,但指令是中文,应该输出中文摘要。 首先理解文章结构:介绍电商智能体架构,分三部分:架构(单一agent+技能+工具,UI组件作为工具)、延迟成本优化、生产实践(内存、安全、评估、扩展)。关键点:Claude在agent循环中,技能而非子代理,工具调用核心系统,

RR1335 之代码才是动力源 350

【顶级EI复现】基于KKT条件与分段解析优化的双有源桥DC-DC变换器软开关协同最小应力闭环控制方法(Simulink仿真实现)

内容概要:本文详细介绍了一种基于KKT(Karush-Kuhn-Tucker)最优性条件与分段解析优化技术的双有源桥(DAB)DC-DC变换器闭环控制方法,旨在实现软开关条件下器件电压和电流应力的协同最小化,从而提升变换器的转换效率与系统可靠性。该方法通过建立精确的数学模型,结合KKT条件进行优化求解,并采用分段解析策略提高实时控制性能,在Simulink环境中完成了完整的闭环控制系统建模与仿真验证。作为“顶级EI复现”级别的研究成果,内容涵盖控制算法设计、优化机制分析、仿真架构搭建及结果对比,具有较强的理论深度与工程应用价值,适用于电力电子高频化、高效化发展的前沿研究方向。; 适合人群:面向具备电力电子、自动控制或电气工程等相关专业背景,熟悉Simulink仿真平台,且从事科研工作1年以上的研究生、博士生及科研人员;特别适合致力于DC-DC变换器拓扑优化、软开关技术、最小化开关应力控制、能量高效传输等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 复现高水平EI期刊论文中的先进优化控制算法;② 掌握KKT条件在非线性约束优化问题中的具体应用;③ 深入理解DAB变换器在不同工况下的软开关实现机制与应力抑制策略;④ 构建高精度仿真模型以支撑学术论文撰写、科研项目申报或实际工程系统的控制方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink仿真模型同步学习,重点关注KKT条件推导过程与分段解析优化模块的实现逻辑。由于内容涉及较强的数学建模与优化理论,推荐具备扎实的电路理论、现代控制理论及数值优化基础后再行研读,并可参考同系列“顶级EI复现”资源以构建系统性知识体系。

交错并联图腾柱PFC变换器仿真设计(Simulink仿真实现)

内容概要:本文档系统性地介绍了基于Simulink平台的“交错并联图腾柱PFC变换器”仿真设计,聚焦于高效率功率因数校正技术的建模与实现。内容涵盖双闭环控制策略(电压外环与电流内环)、PI控制器设计、交错并联结构优化以及图腾柱拓扑的工作原理,旨在提升系统动态响应性能、降低输入电流谐波含量并改善功率因数。文档不仅提供详细的仿真模型构建流程,还配套Mathcad计算书用于参数设计与功率等级扩展,并列举了多种相关电力电子变换器的仿真案例,如三相维也纳整流器、LLC谐振变换器、双向Buck-Boost电路等,形成了一套完整的电力电子系统仿真资源体系,适用于从理论分析到工程实践的全流程学习与研究。; 适合人群:电气工程、自动化、电力电子及相关专业的高校本科生、研究生,以及从事新能源发电、电源设计、电能质量治理、工业自动化等领域的研发工程师;具备基本电路理论知识和Simulink/Matlab使用经验者更佳。; 使用场景及目标:①支持高校课程设计、毕业设计或科研项目中对先进PFC拓扑的仿真验证与性能优化;②帮助工程技术人员快速掌握图腾柱PFC的核心控制逻辑与建模方法,缩短产品开发周期;③作为电力电子系统教学与技术培训的标准化参考案例,强化理论与实践结合能力。; 其他说明:文档由“荔枝科研社”整理发布,所有资源可通过指定公众号或百度网盘链接获取,建议按照目录顺序系统学习,并结合提供的Mathcad计算书、参考文献及仿真文件进行参数验证与二次开发,以深化理解与应用能力。

编译器 | 从工业实现到极简设计 —— 编译器的多元形态与实践

……

u013669912的博客 888

超全Mathcad全桥LLC谐振变换器开关电源设计mathcad计算书

内容概要:本文介绍了“Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型”这一技术资源,该模型基于Plecs仿真平台构建,完整实现了全桥LLC谐振变换器的电路拓扑与控制系统,用于深入研究其在变频与移相混合控制策略下的动态行为。模型涵盖了软开关实现机制、谐振腔参数设计、功率传输特性、效率优化以及闭环控制策略等核心内容,支持对启动过程、负载突变、频率调节等工况的仿真分析,有助于全面掌握LLC变换器在高效率、高功率密度电源系统中的工作原理与设计方法。; 适合人群:具备电力电子技术基础、熟悉开关电源设计原理的研究生、硬件工程师及从事高频电源产品研发的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校教学与科研中对LLC谐振变换器运行机理的深入理解与验证;②辅助工程师在实际产品开发中进行关键参数设计、性能预测与优化;③支持对变频控制、软启动过程、零电压开关(ZVS)实现条件、负载调整率及系统稳定性等关键指标的仿真分析与验证。; 阅读建议:建议使用者具备Plecs或类似电力电子仿真软件的操作经验,结合经典电力电子教材与LLC设计指南进行学习,通过调整谐振元件参数、开关频率与负载条件,观察系统响应变化,以深化对谐振变换器非线性动态特性的理解,并建议将仿真结果与理论计算对照分析,提升工程设计能力。

Java Thread Pools — Deep Dive

Java线程池核心原理摘要 线程池作用:解决线程创建开销大、资源耗尽问题,通过复用固定线程、控制并发量、任务队列解耦任务提交与执行。Java提供Executor框架(Java 5+)实现。 核心类层次: Executor → ExecutorService → ThreadPoolExecutor(核心)/ScheduledThreadPoolExecutor(定时) ForkJoinPool:工作窃取,支持并行流和CompletableFuture ThreadPoolExecutor关键参数: core

quwenqian的专栏 389

game.c.docx

game.c.docx

C++结合大漠插件实现DNF自动化脚本:从原理到实战

自动化技术通过模拟用户操作,实现重复性任务的自动执行,其核心原理在于对系统输入输出接口的精确控制。在Windows平台,这通常涉及窗口管理、图像识别与键鼠模拟等技术。这些技术为软件自动化测试、办公流程自动化及特定场景的辅助工具开发提供了工程实践基础。大漠插件作为国内广泛使用的Windows自动化开发组件,封装了上述底层操作,显著降低了开发门槛。通过其提供的COM接口,开发者可以高效实现窗口绑定、后台找图找色及内存读写等关键功能。本文以《地下城与勇士》为例,详细解析如何利用C++集成大漠插件,构建一个稳定、高

weixin_34185512的博客 574

doom3script

脚本部分者也 脚本部分 这个机器人,ai脚本的处理等等 武器的脚本 机器人的有限状态机的脚本的编译了者也 train火车的脚本了者也 脚本编译分为开始,结束,编译过程中 脚本部分也属于这个预处理阶段的部分者也    使用脚本来生成机器人的名字,对应的模型文件,武器的杀伤力等等者也 突然想到了机器人要加载这个机器人对应

tailiangliang的专栏 222

C# 开发 WPS 插件实战:从环境搭建到功能实现(附完整代码)

本文提供了一份详尽的C#开发WPS插件实战指南,涵盖从环境搭建到功能实现的完整流程。通过COM技术,开发者可以创建自定义插件,为WPS Office扩展自动化功能,如文档处理与格式转换。文章包含核心概念解析、Ribbon界面集成、调试部署方法及完整代码示例,帮助开发者快速上手。

rust6ferris的博客 927

代码学习3--Pinctrl子系统

本文分析了Linux内核中的Pinctrl子系统,其主要功能是为硬件厂商提供寄存器操作接口,并为上层驱动提供调用接口。系统核心包括引脚多路复用、电气参数配置、状态管理等模块,通过EXPORT_SYMBOL_GPL导出关键接口。文章详细介绍了Pinctrl的核心数据结构(如pinctrl、pinctrl_state)、设备树解析流程(动态拼接pinctrl-x属性名)和状态切换机制(通过pinctrl_select_state调用厂商驱动)。最后以SPI驱动为例,展示了从probe到实际配置GPIO寄存器的完

fanged的专栏 250

DAIC-WOZ数据集文件结构详解:CLNF特征文件、音频转录与PHQ8评分全解读

本文深入解析DAIC-WOZ数据集的文件结构,重点介绍CLNF特征文件、音频转录与PHQ8评分的详细内容。通过多模态数据处理实战指南,帮助研究者高效利用这一抑郁分析领域的重要资源,掌握面部动作单元、声学特征和文本转录的科学解读与应用技巧。

weixin_29159711的博客 183

【测绘程序设计】——潮汐调和分析

最小二乘潮汐调和分析源码、使用示例及数据

C_xxy's blog 2652

langchain AI应用框架研究【核心概念-篇一】

langchain新版本1.1.0 出来了,老板了的api看了一些,api写法看起来有些凌乱,特别是那个构造chain的地方,先后顺序感觉不好记忆,还是SpringAI相对好好记忆一些。不知到1.x版本的会好使一些不。我们先来看看新版的langchain、langgraph、deepagents。LangChain 是一个用于开发由大语言模型(LLM)驱动的应用程序的开源框架。它的核心目标是提供一个统一的抽象层,让开发者可以方便地组合各种组件,而无需关心底层与不同模型API对接的细节。

yanghuashuiyue的专栏 597

OpenCV计算机视觉实战(3)——计算机图像处理基础

本文全面介绍了计算机视觉和数字图像处理的基础知识。从最基本的像素概念入手,详细讲解了图像在计算机中的表示方式,包括RGB、CMYK等色彩空间的工作原理及其应用场景。还系统分析了常见图像和视频文件格式的特点,梳理了计算机图像处理技术的发展历程,并重点介绍了OpenCV这一强大的开源计算机视觉库的功能与应用领域。

qq_30167691的博客 1740
上一篇: 利用timestamp实现数据库处理同一记录的时间差异问题
下一篇: sql2005存储过程
rickmeteor
博客等级 码龄21年 6粉丝 71原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值