无题

原创 于 2005-01-17 15:00:00 发布 · 1.6k 阅读 · 0 ·
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心悬九天明日志，
腹内空空原草莽。
斗室金鹏难展翅，
不敢智戏射雕人。
zbjg
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无题：idetest
02-25
Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 有关更多信息，请参见有关的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！... 如果您对构建工具和配置选择...
无题　
05-18 362
一只猫在夜的路灯下阴影中小跑 我站在楼上撕着裂口唇的皮 女人美丽的肥臀 转过来是一男子 打过去的电话没人接 对方用我的声音在回答 夜是巨兽吐出的舌头 我们在梦魇中酣然入睡 遥远的年代 此刻和我一样心情的人 已经忘了曾经的对话 那...
最新部编版九年级上册语文无题ppt课件_精美学习课件ppt
11-23
根据给定文件的信息，我们可以从中提炼出多个相关的知识点，包括对李商隐及其作品《无题》的深入分析。下面将详细展开这些知识点。 ### 一、李商隐及其诗歌创作背景 李商隐（约813-约858），唐代著名诗人，与杜牧...
【《无题,席慕容》阅读及答案】 无题席慕容阅读答案.docx
11-13
【《无题,席慕容》阅读及答案】这篇文章主要探讨的是不同代际间的乡愁情感。席慕容在文章中描述了自己对故乡的深深眷恋，而她的孩子们却并未受到同样的“血脉”包袱影响，他们对母亲的乡愁持有一种理解和宽容的态度...
【《无题》,阅读训练题及答案】无题阅读题答案.docx
11-13
在探究生命的意义与本质时，人们常常会迷失于纷繁复杂的思绪与情绪之中，如同林清玄在其著作《无题》中所述，他与禅师的对话揭示了人生简化的真谛：饥饿时吃饭，困倦时睡眠。然而，这一简单的行为背后，隐藏着深刻的...
《无题》李商隐 赏析和答案.pdf
10-31
《无题》是唐代著名诗人李商隐的代表作品之一，此诗以无题为名，却蕴含着深邃的情感和丰富的艺术手法，成为中国古典文学中广为传颂的佳作。李商隐用其独特的文学才华，将个人的情感体验转化为普遍的情感共鸣，使得...
随机午餐菜单生成器功能开发
12-21
前端React组件实现的随机午餐菜单生成器的功能
基于机器学习的癫痫病发作预测与脑电波实时分析系统_通过傅里叶变换主成分分析降维和通道间相关性系数提取进行脑电信号特征工程结合随机森林支持向量机逻辑回归和决策树等多元分类算法.zip
12-21
基于机器学习的癫痫病发作预测与脑电波实时分析系统_通过傅里叶变换主成分分析降维和通道间相关性系数提取进行脑电信号特征工程结合随机森林支持向量机逻辑回归和决策树等多元分类算法.zip
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）
12-21
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开，基于Matlab代码实现，重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号，构建系统能耗模型，利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解，旨在降低用电成本、平衡电网负荷，并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现，涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节，配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群：具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础，从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员，尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标：①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型；②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法；③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程，服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节，按文档目录顺序系统学习，并尝试调整参数进行仿真对比，以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究（Matlab代码实现）
12-21
综合能源系统零碳优化调度研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”，提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案，重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下，如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法（如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等）在综合能源系统中的应用，涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节，并结合具体案例（如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等）进行建模与仿真分析，展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础，熟悉Matlab/Simulink编程，从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发；②复现高水平期刊（如SCI/EI）论文中的优化模型与仿真结果；③学习如何将智能优化算法（如遗传算法、灰狼优化、ADMM等）应用于实际能源系统调度问题；④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源，边学习理论模型边动手调试程序，重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置，同时可扩展应用于自身研究课题中，提升科研效率与模型精度。
基于微信小程序平台开发的顾客端智能点餐系统_实现扫码快速进入餐厅点餐界面_动态加载与展示后台菜品数据_支持用户将心仪菜品添加至虚拟购物车_可在购物车内灵活调整菜品数量或删除已选项目.zip
12-21
基于微信小程序平台开发的顾客端智能点餐系统_实现扫码快速进入餐厅点餐界面_动态加载与展示后台菜品数据_支持用户将心仪菜品添加至虚拟购物车_可在购物车内灵活调整菜品数量或删除已选项目.zip
LS-DYNA水下爆炸仿真K文件实例
12-21
LS-DYNA软件中关于水下爆炸现象的经典仿真案例数据文件，可作为相关研究的重要参考资料。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Flowable工作流课程
最新发布
12-21
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/98e76d2fbe0a Van 项目介绍：随便写的个人项目，似乎也用不上swagger 目标 无 安装步骤 创建一个数据库：van 执行db文件夹内的sql脚本 将application-local.yml.bak复制一份，重命名为：application-local.yml VM Options添加 启动VanApplication 数据库备份 Feature 自动完成字段 增删(需要动态生成并执行SQL) 大家在使用本项目时，推荐结合贺波老师的书 《深入Flowable流程引擎：核心原理与高阶实战》(https://item.jd.com/14804836.html)学习。 这本书得到了Flowable创始人Tijs Rademakers亲笔作序推荐，对系统学习和深入掌握Flowable的用法非常有帮助。 book-thumb.jpg
（107页PPT）某著名企业《爱的是酒》酣客品牌定位及传播咨询方案108.pptx
12-21
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gangganghao6_vite-uniapp-vue3_32852_1766236407529.zip
12-21
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基于共轭转移与噬菌体介导的 CRISPR 系统对抗耐药菌的建模研究（Matlab代码实现）
12-21
基于共轭转移与噬菌体介导的 CRISPR 系统对抗耐药菌的建模研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于共轭转移与噬菌体介导的CRISPR系统对抗耐药菌的建模研究”，利用Matlab进行数学建模与仿真分析，旨在通过合成生物学手段构建高效的基因编辑递送系统，以靶向清除多重耐药细菌。研究结合微生物遗传机制与系统动力学模型，模拟共轭转移与噬菌体感染在CRISPR-Cas系统传递中的效率与稳定性，并优化关键参数以提升抗菌效果。文中提供了完整的Matlab代码实现，涵盖模型构建、微分方程求解、动态仿真及结果可视化，帮助读者深入理解生物系统的定量分析方法。; 适合人群：具备一定生物信息学、系统生物学或合成生物学背景，熟悉Matlab编程的研究生、科研人员及生物工程领域技术人员。; 使用场景及目标：①用于耐药菌防控策略的设计与仿真验证；②作为CRISPR基因编辑递送系统的理论建模参考；③支持科研教学中对生物系统建模与仿真技术的实践训练； 阅读建议：建议结合文中Matlab代码逐段运行与调试，理解模型参数设置与生物意义的对应关系，同时可扩展至其他基因治疗或微生物调控系统的建模研究。
基于SpringBoot的Java简历管理系统设计与实现
12-21
本系统采用Java作为核心编程语言，基于Spring Boot框架构建，运行环境配置为JDK 1.8与Tomcat 7应用服务器。数据存储选用MySQL 5.7数据库，并借助Navicat 11进行数据库管理操作。开发工具可在Eclipse、MyEclipse或IntelliJ IDEA中任选，项目依赖管理通过Maven 3.3.9完成。 该简历管理平台在架构设计阶段，着重强化了代码结构的清晰度与可维护性，同时兼顾系统的实用价值与扩展灵活性。整体设计遵循通用化原则，确保后期维护简便，用户界面力求直观简洁。 系统通过标签分类机制实现功能模块化管理，主要包含以下三个角色维度： 管理员端涵盖综合管理功能：包括控制面板、用户账户管理、简历模板维护、模板分类设置、招聘会组织、报名信息处理、上传简历审核、求职社区管理、收藏夹维护及系统参数配置。 普通用户端提供个性化功能：涉及个人中心、招聘活动报名、简历文件上传及个人收藏记录管理。 公共访问端集成信息展示与交互模块：主要展示首页内容、简历模板库、招聘会资讯、简历上传入口、求职讨论区、系统公告栏，并提供个人中心入口、后台管理通道与在线客户服务。 该系统旨在通过结构化功能设计，提升简历相关数据的管理效率与组织化程度。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
MATLAB官方提供粒子群算法工具箱
12-21
源码地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Particle-Swarm-Optimization-PSO-_C---- 粒子群算法：http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BE%AE%E7%B2%92%E7%BE%A4%E7%AE%97%E6%B3%95 PSO是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。 通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI)的一种。 PSO初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过迭代找到最优解，在每一次叠代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。 第一个就是粒子本身所找到的最优解，这个解叫做个体极值pBest，另一个极值是整个种群目前找到的最优解，这个极值是全局极值gBest。 另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分最优粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。 最优极值根据实际需要为粒子所定义的适应度函数所计算得到的适应度值来选择，即适应度值最大的即为当前最优解。 当到达规定的目标适应度值，或给定的迭代次数之后，最优的全局最优解即为优化结果。 应用：比如在故障预测领域常用于各种预测模型的参数优化：比如GM模型的背景值优选；对高维特征向量优选出近最优子集，从而达到降维的目的等。
opencv无题识别
12-08
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景，以下是一些常见的物体识别方法和技术： 1. **特征提取与匹配**： - **SIFT（尺度不变特征变换）**和**SURF（加速稳健特征）**：这些算法用于检测和描述局部特征，能够在图像中识别出相同的物体，即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB（定向快速旋转BRIEF）**：一种快速的特征检测和描述算法，适用于实时应用。 2. **模板匹配**： - 通过在图像中滑动一个模板（已知物体的图像），并计算模板与图像区域的相似度，来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**： - **支持向量机（SVM）**：用于分类和回归分析，可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络（CNN）**：深度学习模型，特别适合处理图像数据，能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**： - **Haar级联分类器**：基于积分图和AdaBoost算法，用于实时人脸检测。 - **YOLO（You Only Look Once）**和**SSD（Single Shot MultiBox Detector）**：实时目标检测算法，能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**： - **Mask R-CNN**：在目标检测的基础上，进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具，可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用OpenCV进行模板匹配： ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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