June six,2010,PM

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#2010

分享一位喜欢黑茶的作者在英语学习过程中的经历，包括参加PM2考试和了解考试对所有学生的重要性。

Are you like black tea?I like it.I am terrible at english,but I am trying to learn it. I have attended to  the college entrance examination at PM 2 and well awared imposstant to all students.

wumin999
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Official Program for CVPR 2015
ZhangPY的专栏
03-02 4684
From:  http://www.pamitc.org/cvpr15/program.php   Official Program for CVPR 2015 Monday, June 8 8:30am-8:40am Ballrooms A,B,C Rooms 302,304,306 Opening Remarks from Conference C
[翻译论文]An effective approach for land-cover classification from airborne lidar fused with co-register
Yang_Wanli的博客
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[翻译论文]An effective approach for land-cover classification from airborne lidar fused with co-registered data(2012) 一种有效的机载激光雷达土地覆盖分类方法 YANG CAO，HONG WEI，HUIJIE ZHAO，NA LI Doi：10.1080/01431161.2012.676746 文章目录1.导言1.1动机和目标1.2之前的工作和提出的方法2.特征空间3.分类框架4.采用DS方法进行初
美国众神第二章
Dark White Polyphony 深白复调
08-31 3459
第二章他们带她到墓地乘坐一辆大卡迪拉克他们带她到墓地可是不再把她带回来——摘自一首老歌“恕我冒昧，我点了菜，让他们送到你的座位上。”在鳄鱼酒吧洗手间里洗手时，星期三先生说，“毕竟我们俩有许多事情要谈。”“我可不这么想。”影子说。他用纸巾擦干手，把纸团成一团，丢进垃圾筒。“你需要一份工作，”星期三说，“人们不会雇佣有前科的人。你们这种人会让大家感觉不舒服的。”“我有份工作等着我，一份很不错的工作。”
解锁多语言洞察力：使用 Python、LangChain 和 Vector Database 翻译数据集
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将数据集从一种语言翻译成另一种语言可能是一种强大的工具。你可以深入了解以前可能无法获得的数据集，例如检测新的模式或趋势。使用，你可以获取数据集并将其翻译成你选择的语言。翻译数据集后，你可以使用 Elastic 的向量数据库来获取见解。这篇博文将引导你了解如何使用将数据加载到 DataFrame 中，使用将数据从一种语言翻译成另一种语言，将翻译后的数据加载到 Elasticsearch 中，并使用了解有关数据集的更多信息。此示例的完整代码可在中找到。
CNN-LSTM模型中应用贝叶斯推断进行时间序列预测
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在本文中，作者提出了一种新的方法，即使用贝叶斯推断在混合CNN-LSTM模型中，称为CNN-Bayes LSTM，用于时间序列预测。参考文献部分列出了与时间序列预测相关的研究文献，包括统计方法、深度学习方法、贝叶斯推断在时间序列预测中的应用，以及不确定性量化的相关研究。论文的结构包括相关工作的简要回顾、提出的模型介绍、两个关于太阳黑子和天气预测的实验结果描述，以及结论和未来工作的总结。结论和未来工作部分总结了论文的主要发现，并提出了未来的研究方向，包括在更高维度的数据集上测试模型，以及考虑更多因素。
linux监控工具——atop
哦，原来你也在这里。
04-29 2493
ATOP(1) General Commands Manual ATOP(1) NAME atop - Advanced System & Process Monitor SYNOPSIS Interactive Usage
credit default swap(CDS)
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http://en.wikipedia.org/wiki/Credit_default_swap A credit default swap (CDS) is a financial swap agreement that the seller of the CDS will compensate the buyer in the event of a loan default or
英语各种数字表达方式大全（转载）
不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海！
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2017八
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together with the resolution of that tension through the intervention of time, resourcefulness and virtue – is a concept understood by even the youngest children. Professor Kieran Egan, in his seminal book “Teaching as Storytelling” warns us not to ignore
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4、COVID - 19 Twitter Data Sentiment Analysis and Trend Study
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本博客基于2020年4月至9月的COVID-19推文数据，采用改进的TextRank算法进行文本摘要，并结合关键词分类与时间序列分析，对六个主题（行政、疾病、医疗、地点、预防、公民）的公众情绪与关注趋势进行了深入研究。通过数据采集、预处理、情感检测与可视化，揭示了全球Twitter用户在疫情期间的行为模式与舆论动态，为政府决策与公共健康宣传提供了数据支持。
9、D-Day: The Road to Invasion - Preparations and Strategies
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本文详细介绍了诺曼底登陆（D-Day）前的军事准备与战略部署。从德军在大西洋壁垒的防御布局到盟军特种部队的周密策划，涵盖了德国陆军集团B的兵力配置、盟军突击队的训练与改编，以及关键的情报行动如Operation Tarbrush。文章还分析了德军面临的战力不均、补给短缺等问题，并展示了盟军如何通过跨部队协作、战术调整和精准情报提升作战效能。随着艾森豪威尔下达进攻命令，6939艘舰船启航，揭示了这场二战决定性战役背后的复杂准备过程。
2020-04-03-功能性光学脑成像
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【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）
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【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于变换域函数的多幅图像数字水印技术，主要采用离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）相结合的方法，在Matlab环境中实现水印的嵌入与提取。该技术通过在变换域中处理宿主图像和水印图像，增强了水印的鲁棒性和不可见性，适用于版权保护、数据认证等场景。文中详细阐述了算法流程、关键技术环节及其实现代码，展示了该方法在抵抗常见图像攻击方面的有效性。; 适合人群：具备数字图像处理基础，熟悉Matlab编程，从事信息安全、多媒体技术或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①实现多幅图像作为水印的信息隐藏；②提升水印在复杂攻击下的鲁棒性与透明性；③为学术研究和工程应用提供可复现的Matlab代码参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试算法流程，深入理解DWT、DCT与SVD在水印技术中的协同作用，并可通过添加不同攻击测试来验证算法性能。
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SCI级别多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比
12-24
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要：本文主要介绍了多策略改进鲸鱼优化算法（HHWOA）与传统鲸鱼优化算法（WOA）在CEC2017测试集的30个基准函数（F1-F30）上的寻优性能对比研究。通过引入多种优化策略对原始WOA进行改进，提升了算法的收敛速度、全局搜索能力和避免陷入局部最优的能力。实验结果表明，HHWOA在多数测试函数上表现优于标准WOA，验证了所提改进策略的有效性。该研究为智能优化算法的性能提升提供了可行的技术路径，并适用于复杂工程优化问题的求解。; 适合人群：具备一定算法基础的研究生、科研人员及从事智能优化、人工智能、自动化等领域工作的工程技术人员，熟悉MATLAB编程者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的数值优化问题，如工程参数优化、机器学习超参数调优等；②作为智能优化算法教学与研究的案例，帮助理解鲸鱼优化算法的原理及其改进方法；③为相关领域提供高性能优化工具的开发参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码实现进行实验复现，深入理解算法细节与改进策略的作用机制，同时可通过更换测试函数或应用场景进一步拓展研究深度。
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负荷预测基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）
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【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用，采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解，降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量；随后通过CNN提取各模态的局部特征；最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度，尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据，具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标：①应用于日前、日内及实时负荷预测场景，支持智慧电网调度与能源优化管理；②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考；③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码，深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程，通过实验调试参数（如VMD的分解层数K、惩罚因子α等）优化模型性能，并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
差动驱动约束下多机器人平滑无碰撞导航.zip
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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。
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