2016.09.26回顾

1、发现测试服务器上的vpn自启动没有成功,我把命令写在一个sh脚本中,然后配置开机自启动项,后来我单独运行脚本,openvpn也是启动起了马上就会推出,我切到证书文件所在目录,去运行sh脚本中的命令,却运行成功了,实在是有点纳闷,没能解决是为什么

2、然后就是准备庆典活动,下午才开始正常上班

3、下午想解决涨停买入不成功,调整仓位的问题,我用了一种策略在第二天进行比对调整,但是我无法避免跌停的情况,因为策略都是挂卖单,再挂买单,没收盘的话,没办法知道是否是一字涨停或一字跌停,但是总体仓位还是可以控制住

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
___ ____ ____ ____ ____ © /__ / ____/ / ____/ 17.0 ___/ / /___/ / /___/ MP—Parallel Edition Statistics and Data Science Copyright 1985-2021 StataCorp LLC StataCorp 4905 Lakeway Drive College Station, Texas 77845 USA 800-STATA-PC https://www.stata.com 979-696-4600 stata@stata.com Stata license: Single-user 2-core perpetual Serial number: 501806366048 Licensed to: aaa bbb Notes: 1. Unicode is supported; see help unicode_advice. 2. More than 2 billion observations are allowed; see help obs_advice. 3. Maximum number of variables is set to 5,000; see help set_maxvar. . use "D:\Users\lenovo\Desktop\原始数据.dta" . . * 转换日期 . . gen date = date(date_str, "YMD") . . format date %td . . drop date_str . . . . * 删除关键变量缺失 . . drop if missing(roa, roe, revenue, net_profit) (18 observations deleted) . . . . * 按 date 分组,保留 revenue 最大的第一条 . . gsort date -revenue . . by date: keep if _n == 1 (30 observations deleted) . . . . * 生成年份 . . gen year = year(date) . . . . * 控制变量 . . gen profit_margin = net_profit / revenue . . replace profit_margin = . if missing(net_profit, revenue) (0 real changes made) . . . . gen ln_revenue = ln(revenue) . . . . gen interest_to_rev = interest_expense / revenue (35 missing values generated) . . replace interest_to_rev = 0 if missing(interest_to_rev) (35 real changes made) . . . . * 保存 . . save financial_cleaned.dta, replace file financial_cleaned.dta saved . . . . * 输出查看 . . list year date roa roe revenue net_profit profit_margin in 1/10 +----------------------------------------------------------------------+ | year date roa roe revenue net_pr~t profit~n | |----------------------------------------------------------------------| 1. | 2016 31mar2016 .055976 .061811 2.7e+09 6.8e+08 .256 | 2. | 2016 30jun2016 .10371 .11484 5.3e+09 1.3e+09 .2501408 | 3. | 2016 30sep2016 .142684 .15968 8.3e+09 1.9e+09 .2353658 | 4. | 2016 31dec2016 .183823 .204607 1.1e+10 2.6e+09 .2374491 | 5. | 2017 31mar2017 .052784 .059023 3.2e+09 8.1e+08 .2548525 | |----------------------------------------------------------------------| 6. | 2017 30jun2017 .101285 .112396 6.3e+09 1.6e+09 .2511863 | 7. | 2017 30sep2017 .144191 .159117 1.0e+10 2.4e+09 .2368621 | 8. | 2017 31dec2017 .182542 .206543 1.4e+10 3.3e+09 .2380053 | 9. | 2018 31mar2018 .051485 .057262 3.9e+09 9.7e+08 .2523058 | 10. | 2018 30jun2018 .096902 .109961 7.8e+09 1.9e+09 .2505298 | +----------------------------------------------------------------------+ .
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