牛人Blog

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特别感谢:
dd大牛 http://cuitianyi.com dd牛组织合租了DreamHost的空间,在此表示感谢
阅微堂 http://zhiqiang.org/blog 您那次介绍我的Blog,我日IP狂增:)
 

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排名不分先后。真的不分先后。
 

特别推荐:
pongba大牛 http://mindhacks.cn
youxu大牛 http://blog.youxu.info
两位名副其实的大牛!

DD的USACO征程 http://my.opera.com/dd-usaco
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前几次做省选辅导时在这几个地方挖了不少题。
rmq每次推荐的题目都非常精彩。

Wei's Blog http://wei23.net
杜牛牛 http://blog.sina.com.cn/duniuniu01
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都是一些很牛的Blog
 

OIer/ACMer们:
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yiyi http://codeyiyi.yo2.cn
Yuelie http://mynote.yo2.cn
OI真的很强大,能让这么多素不相识的人凝聚在一起
 

你们俩应该不是搞OI/ACM的吧,我最初是怎么认识你们的?
EagleFantasy http://www.eaglefantasy.cn
Lakeblur http://lakeblur.spaces.live.com
lake好像是经小猫介绍认识的。他的原创文章可能比我还多。
 

祝你们俩今后的路上一帆风顺:
Cockhorse http://cockhorseblog.spaces.live.com
Onion http://trueonion.yo2.cn
 

曾经一起搞OI(清一色的睡眠Blog)
NK http://nk-jht.spaces.live.com
幸兄 http://xcjzj-01.spaces.live.com
嘎嘎 http://jasonxujasonxu881103.spaces.live.com
Shadow http://shadowqiao.spaces.live.com
 


内容概要:本文详细介绍了DirectX修复工具的功能及其重要性。DirectX是微软开发的多媒体编程接口,广泛应用于游戏开发、多媒体播放和工业设计等领域。它包含Direct3D、Direct2D、DirectInput、DirectSound和DXGI等多个组件,这些组件协同工作,为多媒体应用提供全面支持。然而,由于软件安装与卸载、驱动程序更新、系统升级、病毒攻击和硬件故障等因素,DirectX可能出现问题,导致游戏或软件无法启动、画面显示异常、音频问题等。DirectX修复工具通过全面检测、智能修复、备份与还原、解决关键错误等功能,帮助用户快速准确地修复这些问题,确保系统恢复正常运行。文中还详细讲解了修复工具的不同版本(标准版、增强版、在线修复版)的特点,以及使用过程中可能遇到的问题及解决方法。 适合人群:适用于所有使用Windows操作系统的用户,尤其是游戏玩家和多媒体软件用户。 使用场景及目标:①帮助用户解决因DirectX故障导致的游戏无法启动、画面显示异常、音频问题等;②确保多媒体应用正常运行,避免图形显示错误、色彩异常等问题;③为不具备专业知识的普通用户提供便捷的修复方案。 其他说明:使用DirectX修复工具时,用户应确保下载来源的安全性,保持修复过程的稳定性,并可在必要时尝试多次修复或更换其他修复工具。此外,文中还提供了详细的使用教程,包括下载渠道、安装与解压、运行与检测、查看结果与修复以及诊断功能的使用,帮助用户更好地理解和操作修复工具。
内容概要:本文综述了电能质量扰动(PQDs)检测与识别的研究现状。随着新能源发电的快速发展,PQDs问题日益严重。文章梳理了当前研究中的关键问题,包括信号特征检测精度不足、特征选择冗余及扰动类型识别能力有限等。详细阐述了基于先进信号处理技术的特征检测方法、智能算法的特征提取策略以及深度学习模型的分类识别技术,分析了各类方法的优缺点。最后指出了当前研究中存在的问题,并对未来发展趋势进行了展望。此外,文章还提供了详细的代码实现,涵盖了从信号生成、特征提取到基于深度学习的分类识别,再到结果分析与可视化的全过程。 适合人群:具备一定电能质量基础知识和编程能力的研发人员、研究生及以上学历的电力系统研究人员。 使用场景及目标:①适用于电力系统监测与维护部门,帮助其提升对电能质量扰动的检测与识别能力;②为高校和科研机构提供理论依据和技术支持,推动相关领域的学术研究;③为企业研发团队提供实用的技术方案,助力开发更高效的电能质量监测产品。 其他说明:本文不仅提供了理论分析,还通过具体代码实现了多种先进的检测与识别方法,包括但不限于小波变换、FFT、STFT、CNN、LSTM等。这些方法能够有效应对实际应用中的复杂情况,如高噪声环境下的信号处理、多类型扰动的精确分类等。同时,文中还探讨了未来的研究方向,如基于Transformer的端到端识别架构、结合物理约束的深度学习、边缘计算部署优化等,为后续研究提供了有价值的参考。
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