2020-04-22

最新推荐文章于 2020-06-21 13:53:56 发布
原创 最新推荐文章于 2020-06-21 13:53:56 发布 · 149 阅读 · 0 ·
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每日书单
1/就算学习和生活再艰难，也要一边痛着，一边笑着，给生活一张漂亮的脸。
Even if the study and life again difficult, but also to the pain, while smiling, give life a beautiful face.
在这里插入图片描述
2/时间是没有声音的锉刀。
Time is a file without sound.

gmall2020-mock-log-2020-04-01.jar
12-30
用户行为日志生成脚本
2020-04-22-21-00-23-download-VdhCoAppSetup-1.5.0.zip
09-03
VdhCoAppSetup 1.5.5 配合VideoDownLoadHelper插件 VdhCoAppSetup 1.5.5 配合VideoDownLoadHelper插件 VdhCoAppSetup 1.5.5 配合VideoDownLoadHelper插件
2020-04-10
m0_46591785的博客
04-10 2590
Super关键字 可以访问父类中定义的属性 可以调用父类中定义的成员方法 可以在子类构造器中调用父类构造器 .子类所有的构造器默认都访问父类中空参数的构造器 .子类一定会调用父类构造器（默认过程调用无参） //如果没有显示定义构造方法，Java编译阶段提供一个默认构造方法 //如果定义了自己的构造器，Java使用自己的构造器 //父类所有的构造器：子类必须实现它，子类默认当中一定使用到了父类的构造...
2020-05-13
lushangdem的博客
05-13 829
日常 笔记本无法启动，显示注册表问题。复制pe系统注册表system到本地计算机后正常启动
2020-06-03
zh1775825464的博客
06-03 1145
坚持是一件不容易的事，未来不一定美好，但当下希望要珍惜。昨天看见的一句话。 stay hungry，stay foolish。 这是谁说的呢？
2020-06-07
lyyzxl的博客
06-07 2918
arcgis engine 实现栅格计算器，包括数学运算、逻辑运算、三角函数运算和代数运算。有大佬能帮一下吗？arcgis用10.2版本，环境用vs2015，代码加注释。求大佬。
2020-06-21
linuxjavac6的博客
06-21 771
数组反转斜体样式
2020-05-10
zcz19920114的博客
05-10 1408
本人camera hal小白，无从下手有没有camera hal 的大佬可以指点一下或者提供一点资料，在此谢了
2020-05-09
wanghuanll的博客
05-09 1430
Dⅹ3.4
2020-03-14
东哥的博客
03-14 1246
<% } %> 这个怎么改成随机
JAVA Wed Apr 22 14:35:58 CST 2020 转换 2020-04-22 14:35:58
weixin_44357911的博客
04-22 4181
今天遇到的一个问题，数据库取出的时间 变成了 Wed Apr 22 14:35:58 CST 2020，前端时间格式化的时间转换成后变成2020-04-23 加了10多个小时 解决方案: String str = "Wed Apr 22 14:35:58 CST 2020"; SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("EEE MM...
2020-04-17
热门推荐
m0_45248371的博客
04-17 1万+
如何解决 错误:编码GBK的不可映射字符 https://m.baidu.com/from=1020779b/bd_page_type=1/ssid=0/uid=0/pu=sz%401320_480%2Ccuid%40_iBD8_ivv8_IPSu8Yavh8guCHtgquSi90uv9alaA2iK7LqqqB%2Ccua%40_a-qiyaOvig-NEqpI5me6NN0v8zku2I4...
13-启封easyQF PDA条码管理方案-启封（2020-04-22）-可用做模板底稿 - 副本.docx
12-02
13-启封easyQF PDA条码管理方案-启封（2020-04-22）-可用做模板底稿 - 副本
Java开发手册泰山版.pdf,发布时间2020-04-22
04-22
自华山版现身武林以来，大家都叫泰山泰山快现身，但是一开始我是拒绝的，不能因为你说来，我就马上来，直到我遇到了 stream.Collectors 类下 toMap() 方法的坑，转化逻辑对我等键盘侠来说应该是手到擒来，谁知一脚深...
初次接触ESP8266
01-06
1 启动ESP8266Flasher-x64-v0.9.2.4.exe，从nodemcu官网通过邮件方式下载固件(qq邮件不好使)，收到邮件：浮点的文件名为nodemcu-master-7-modules-2020-04-22-04-33-40-float.bin，整数的为nodemcu-master-7-modules...
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
12-18
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）
最新发布
12-18
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）
12-18
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。
STM32F407-RT-Thread-CAN工程代码
12-18
STM32F407芯片，开发环境：RT-Thread Stdio开发环境，使用内部drv_can实现can功能，官方的drv_can.c文件中对于stm32f407的位时序配置错误，已修改位时序，但是800k的CAN速率，由于CAN时钟为42M的原因，无法整除(42/0.8=52.5)，导致800k的速率无法使用.
> names(df) [1] "...1" "STATION" "NAME" "LATITUDE" "LONGITUDE" "ELEVATION" "statement" "2020-01-01" "2020-01-02" [10] "2020-01-03" "2020-01-04" "2020-01-05" "2020-01-06" "2020-01-07" "2020-01-08" "2020-01-09" "2020-01-10" "2020-01-11" [19] "2020-01-12" "2020-01-13" "2020-01-14" "2020-01-15" "2020-01-16" "2020-01-17" "2020-01-18" "2020-01-19" "2020-01-20" [28] "2020-01-21" "2020-01-22" "2020-01-23" "2020-01-24" "2020-01-25" "2020-01-26" "2020-01-27" "2020-01-28" "2020-01-29" [37] "2020-01-30" "2020-01-31"，这个是表格的列名
10-29
感谢你提供的列名信息，我们可以看到： - `"...1"`：可能是 Excel 中第一列无标题的自动命名（比如行号或空列），可以忽略。 - `"STATION"`：站点编号 - `"NAME"`：站点名称 - `"LATITUDE"`：纬度 - `"LONGITUDE"`：经度 - `"ELEVATION"`：海拔 - `"statement"`：可能是一个状态或注释字段 - 后续从 `"2020-01-01"` 到 `"2020-01-31"` 是每日风速数据（共31天） --- ### ✅ 目标更新： 你要做的是：**根据给定的 SHP 范围裁剪站点，保留落在该地理范围内的所有站点及其完整的逐日风速数据。** 下面是适配你实际列名的完整 R 语言代码，并处理好坐标、投影和数据结构问题。 ```r # 加载所需包 library(sf) library(readxl) library(dplyr) # ------------------- 参数设置 ------------------- excel_file <- "your_wind_station_data.xlsx" # 替换为你的实际文件路径 sheet_name <- "Sheet1" # 替换为你的工作表名 shp_file <- "your_boundary.shp" # 替换为你的SHP文件路径 # ------------------- 步骤1: 读取Excel数据 ------------------- df <- read_excel(excel_file, sheet = sheet_name) # 查看列名确认 names(df) <- make.names(names(df)) # 确保列名是合法的（防止空格等问题） cat("原始列名:\n"); print(names(df)) # ------------------- 步骤2: 提取空间信息并创建sf对象 ------------------- # 使用 LATITUDE 和 LONGITUDE 创建空间点（注意：顺序是 LON, LAT） stations_sf <- st_as_sf(df, coords = c("LONGITUDE", "LATITUDE"), # 经度在前，纬度在后 crs = 4326, # WGS84 地理坐标系 dim = "XY") # ------------------- 步骤3: 读取SHP边界并确保其CRS ------------------- boundary <- st_read(shp_file) # 如果boundary不是投影坐标系（如EPSG:32649），则需要检查并转换 # 假设你知道目标投影是 UTM Zone 49N (EPSG:32649)，我们统一到这个坐标系进行空间操作 if (is.na(st_crs(boundary))) { stop("SHP文件没有坐标系信息，请先定义正确的CRS！") } # 将站点数据重投影到与SHP相同的坐标系下进行空间判断 stations_projected <- st_transform(stations_sf, crs = st_crs(boundary)) # ------------------- 步骤4: 空间裁剪 —— 找出在SHP范围内的站点 ------------------- # 使用 st_intersects 或 st_within 进行空间子集提取 # 这里使用 [s,t] 语法：返回落在任意多边形内的站点 stations_clipped <- stations_projected[boundary, , op = st_intersects] # 若你想更严格地要求“完全包含”，可用 st_within，但通常 st_intersects 更通用 # ------------------- 步骤5: 转回原始经纬度并提取属性表格 ------------------- # 将结果转回WGS84以便保留原始经纬度格式输出 stations_wgs84 <- st_transform(stations_clipped, crs = 4326) # 去掉geometry列，恢复为普通data.frame，同时保留原始所有列（包括每日数据） result_df <- st_drop_geometry(stations_wgs84) # 可选：重新排序列，把时间序列放在后面 date_cols <- grep("^\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}", names(result_df), value = TRUE) non_date_cols <- setdiff(names(result_df), date_cols) final_df <- select(result_df, c(non_date_cols, date_cols)) # 按逻辑排序 # ------------------- 步骤6: 导出结果 ------------------- write.csv(final_df, "clipped_stations_202001.csv", row.names = FALSE, na = "") cat("共保留了", nrow(final_df), "个站点在SHP范围内。\n") ``` --- ### ✅ 关键说明： | 功能 | 说明 | |------|------| | `coords = c("LONGITUDE", "LATITUDE")` | 必须是 **经度在前，纬度在后**，否则位置错误！ | | `crs = 4326` | 表示输入的经纬度使用 WGS84 坐标系 | | `st_transform(...)` | 将点从地理坐标（度）转为投影坐标（米），确保与 SHP 在同一空间参考下比较 | | `st_intersects` | 判断点是否与多边形相交（即落在内部），适用于大多数情况 | | `st_drop_geometry()` | 移除空间结构，得到纯数据框用于导出 | > 💡 输出的 CSV 文件将包含原始所有列，包括 `STATION`, `NAME`, `LATITUDE`, `LONGITUDE`, `ELEVATION`, `statement` 和所有日期列（如 `2020-01-01` 等），仅保留位于 SHP 范围内的站点。 --- ### ✅ 示例输出片段（final_df 头几行）： ``` ...1 STATION NAME LATITUDE LONGITUDE ELEVATION statement 2020-01-01 2020-01-02 ... 1 1 101 Beijing 39.90 116.4 50.0 good 3.2 4.1 2 2 102 Tianjin 39.08 117.2 10.0 good 5.0 3.8 ... ``` --- ###
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