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最新推荐文章于 2025-06-20 20:25:00 发布

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http://news.dahe.cn/2016/12-28/108049318.html

http://baobao.sohu.com/20160312/n440233688.shtml

http://fashion.sohu.com/20161229/n477305823.shtml

穿衣：

https://www.zhihu.com/question/28108210

iphone使用技巧：

删除同步的照片

http://jingyan.baidu.com/article/4f34706ee4823fe387b56d34.html

批量删除照片

https://www.zhihu.com/question/19753989

http://bbs.feng.com/read-htm-tid-7223701.html

独居：

https://www.zhihu.com/question/51690276/answer/130264574?utm_campaign=weekly238&utm_source=weekly-digest&utm_medium=email

健身补给：

https://www.zhihu.com/question/20696514

https://www.zhihu.com/question/21266902

https://www.zhihu.com/question/22716525

https://www.zhihu.com/question/20108170/answer/17142785

http://sports.sohu.com/20161028/n471687843.shtml

旧物改造：

http://www.cqcb.com/reading/2016-12-15/228695_pc.html

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Fashion MNIST

不务正业的猿

10-27

499

原文： Fashion MNIST An MNIST-like dataset of 70,000 28x28 labeled fashion images Fashion-MNIST is a dataset of Zalando's article images—consisting of a training set of 60,000 examples and a test set of 10,000 examples. Each example is a 28x28 grayscale im

开源项目 rxh 使用教程

gitblog_00031的博客

08-31

929

开源项目 rxh 使用教程 1. 项目的目录结构及介绍 rxh/ ├── README.md ├── src/ │ ├── main.py │ ├── config.py │ ├── utils/ │ │ ├── helper.py │ │ └── logger.py │ └── modules/ │ ├── module1.py │ └──...

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google IO

rxh_rxh的专栏

05-16

557

模式的定义适配器模式把一个类的接口变换成客户端所期待的另一种接口，从而使原本因接口不匹配而无法在一起工作的两个类能够在一起工作。使用场景　　用电源接口做例子，笔记本电脑的电源一般都是接受5V的电压，但是我们生活中的电线电压一般都是220V的输出。这个时候就出现了不匹配的状况，在软件开发中我们称之为接口不兼容，此时就需要适配器来进行一个接口转换。在软件开发中有一句话正好体现了

公司待遇

rxh_rxh的专栏

06-27

960

实习没有任何补助，车补。再次，没有社保，因为档案还在学校~~ 什么时候转正？转正要签合同？五险一金（医保、失业保、养老保险、生育保险、工伤保险、公积金）是最基本的，还有其他的福利如节假日补助，福利用品就看公司效益怎么样了 "七金"是指社会保险、医疗保险、生育保险、工伤保险、失业保险、商业保险、住房公积金

GoogleDrive翻译

rxh_rxh的专栏

07-16

1358

https://developers.google.com/drive/android/files File contents： files在GoogleDrive中由DriveFile接口代表，含有特定的元数据，deviceId，DriveContents。一个文件的二进制内容被封装在DriveContents类其中还包含用于从读取和写入文件的内容的方法。InputStrea

碎片时间学习

rxh_rxh的专栏

07-27

2307

拖拽RecyclerView：https://github.com/bboyfeiyu/android-tech-frontier/blob/master/issue-18/%E6%8B%96%E6%8B%BDRecyclerView.md Android ViewDragHelper完全解析自定义ViewGroup神器：http://blog.youkuaiyun.com/lmj623565791/

FashionMNIST数据集

2401_87706020的博客

06-20

359

FashionMNIST数据集是Zalando的研究论文中提出的一个数据集，其中训练数据集含有60000个实例，测试数据集含有10000个数据集。

torchvision.datasets.FashionMNIST( root=self.root, train=True, transform=trans, download=True)数据类型

weixin_44012667的博客

07-25

385

是 PyTorch 的一个数据集类，用于加载 Fashion MNIST 数据集，这是一个经典的用于图像分类的基准数据集。这个数据集包含了 60,000 张训练图片和 10,000 张测试图片，每张图片都是 28x28 像素的灰度图，属于 10 个类别中的一种（例如 T 恤、裤子、鞋子等）。

Fashion MNIST数据集

06-15

Fashion MNIST/服饰数据集包含70000张灰度图像，其中包含60000个示例的训练集和10000个示例的测试集，每个示例都是一个28x28灰度图像。Fashion-MNIST数据集包含了10个类别的图像，分别是：t-shirt（T恤），trouser...

图像分类数据集（Fashion-MNIST）

04-21

Fashion-MNIST是一个经典的图像分类数据集，由Zalando Research创建。该数据集包含了10个类别的灰度图像，每个类别有6000个训练样本和1000个测试样本，共计70000张图像。这些图像展示了各种服装物品，包括T恤、裤子...

利用传统图像分类方法对 FashionMNIST 数据集进行分类

06-23

本项目聚焦于使用传统图像分类方法处理 FashionMNIST 数据集，这是一个常用于替代经典 MNIST 数据集的图像识别问题，因为它包含了更复杂的服装类别而非简单的数字。FashionMNIST 包含了10个类别，例如T恤、裤子、...

DeepFashion2:DeepFashion2数据集https

04-01

DeepFashion2数据集 DeepFashion2是一个全面的时装数据集。它包含来自商业购物商店和消费者的13种流行服装的491K多种图像。它总共有801K件服装，其中图像中的每一项都标有比例，遮挡，放大，视点，类别，样式，...

fashion-mnist 数据资源

09-03

fashion-mnist数据资源，这是一个在时尚服饰分类领域有着广泛应用的数据集，其设计理念来源于著名的MNIST手写数字数据集。fashion-mnist包含了70000张灰度图，这些图片被分为10个类别，每个类别包含7000张图片。具体...

西门子1200多轴伺服步进FB块程序详解及其工业自动化应用 - 工业自动化实战版

08-13

西门子1200伺服步进FB块程序的特点和应用。该程序由两个FB组成，分别采用Sc L和梯形图编写，支持PTO脉冲和PN网口模式，适用于多种伺服和步进电机。文中提供了详细的中文注释和关键代码片段，展示了其在不同品牌设备如西门子s120、v90、雷赛步进、三菱伺服等的成功应用案例。此外，还强调了程序的兼容性和灵活性，使其能适应多轴控制和复杂控制需求。适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要深入了解和应用西门子1200伺服步进FB块程序的人群。使用场景及目标：①用于多轴伺服和步进电机的精确控制；②适用于PTO脉冲和PN网口模式的控制需求；③帮助工程师快速理解和调试程序，提高工作效率。其他说明：本文不仅提供了理论讲解，还有实际操作指导，确保读者能够在实际项目中顺利应用该FB块程序。

【C语言编程】函数调用规则与实现：函数声明、调用方式及参数传递详解

最新发布

08-13

内容概要：本文详细介绍了C语言中函数调用的相关知识。首先阐述了函数调用的一般形式，强调即使无参函数也需保留括号；当存在多个实参时，它们之间需用逗号分隔且数量与类型须匹配形参。文中特别指出不同编译器对实参求值顺序可能存在差异，如Turbo C++采用从右至左求值。其次，讲解了三种函数调用方式：作为语句执行特定操作、作为表达式返回值参与运算、作为参数传入另一函数。再者，强调了函数声明的重要性，包括库函数需通过预处理指令引入头文件，用户自定义函数若定义在调用之后则需要提前声明，明确了函数声明与定义的区别。最后提供了几个练习题，帮助读者巩固所学知识。; 适合人群：正在学习C语言编程，尤其是对函数调用机制感兴趣的初学者或有一定基础的学习者。; 使用场景及目标：①理解函数调用的基本规则，包括实参与形参的对应关系；②掌握不同编译环境下实参求值顺序的差异；③学会正确地声明和定义函数以确保程序正确运行。; 其他说明：文中还提供了几个实践题目，鼓励读者动手实现pow()、sqrt()函数及字符统计程序，以加深理解。此外，提及了fishc.com网站VIP会员可获取相关资源，支持网站运营和个人发展。

MATLABSimuLink环境下三相STATCOM无功补偿技术的研究与仿真

08-13

内容概要：本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM（静态同步补偿器）无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理，即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤，包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的，并展示了具体的仿真结果分析方法，如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。最后指出，这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量，展望了STATCOM在未来的发展潜力。适合人群：电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。使用场景及目标：适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群，特别是那些专注于电力电子领域的从业者；旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型，以便更好地理解STATCOM的工作机制，进而优化实际项目中的无功补偿方案。其他说明：文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境，并通过图形化的方式展示无功补偿的效果，便于进一步的学习与研究。

基于CNN-LSTM-Attention神经网络的高精度时间序列预测程序：风电功率与电力负荷预测应用 - 深度学习

08-13

内容概要：本文介绍了一个基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的时间序列预测模型。该模型主要用于电力负荷和风电功率的高精度预测。文中详细描述了模型的构建步骤，包括数据预处理、模型搭建、训练和评估。首先，通过Pandas和Matplotlib等工具进行数据处理和可视化，接着利用Keras库构建CNN-LSTM-Attention架构的神经网络，最后通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等多个评价指标对模型进行了全面评估。适合人群：对深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者，特别是从事能源领域数据分析的专业人士。使用场景及目标：适用于需要对未来电力负荷或风电功率进行精准预测的应用场景，如电网调度、能源管理等。目标是提高预测准确性，从而优化资源配置，减少不必要的浪费。其他说明：该模型不仅展示了强大的预测能力，还提供了详细的代码实现和注释，便于使用者理解和修改。此外，文中提到的所有技术和方法都可以根据具体的业务需求进行灵活调整。

MATLAB滑动窗口函数：高效生成机器学习样本数据的技术实现与应用

08-13

内容概要：本文介绍了一种高效的MATLAB滑动窗口函数，用于从一维原始数据中生成机器学习所需的样本数据。该函数能够快速处理大量时序数据，避免了传统的for循环方法带来的效率低下问题。文中详细解释了函数的工作原理，展示了如何利用矢量化操作提高数据处理速度，并提供了具体的使用案例，如振动数据分析和无人机飞控数据处理。此外，还提到了一些使用注意事项以及高级应用场景，如嵌套使用滑动窗口函数来提取多尺度特征。适合人群：从事数据科学、机器学习领域的研究人员和技术人员，特别是需要处理大量时序数据的人群。使用场景及目标：① 需要将一维原始数据转换为机器学习模型训练所需的样本数据；② 处理大规模时序数据，如振动信号、语音信号等；③ 提取不同尺度的时间序列特征，支持复杂的数据分析任务。其他说明：该函数不仅提高了数据处理效率，还能简化代码编写，使数据科学家可以专注于更高层次的任务。同时，它也为后续的深度学习模型（如LSTM）准备好了高质量的输入数据。

APDL在起重机结构设计与参数建模中的应用及优化分析

08-13

内容概要：本文深入探讨了APDL（AutoProcessing Language）在起重机结构设计与参数建模中的应用。首先介绍了起重机设计的基本原则，如安全性、稳定性和高效性。接着详细阐述了APDL在起重机建模、参数优化以及仿真分析中的具体应用，包括数据收集、建模过程、参数设定和仿真分析等步骤。最后通过一个具体的案例分析，展示了APDL在提升起重机性能方面的作用，验证了其在实际应用中的有效性。适合人群：从事机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是关注起重机设计与优化的专业人士。使用场景及目标：适用于需要深入了解APDL在起重机结构设计与参数建模中应用的研究人员和技术人员，帮助他们掌握APDL的应用技巧，提高起重机设计效率和质量。其他说明：文中强调了APDL作为一种强大的工具，在现代起重机设计中的重要作用，同时也指出了在设计过程中应遵循的原则和注意事项。

FAshionMNIST

02-28

### FashionMNIST 数据集介绍 FashionMNIST 是一个衣物分类数据集，由 Zalando 发布，旨在成为经典 MNIST 手写数字识别数据集的现代替代品[^1]。此数据集同样具有 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像，每张图像...