历届团体世乒赛冠军

届数    时间    地点    冠军
男团    女团
1    1926.12.612    英国伦敦    匈牙利    无
2    1928.1.25-29    瑞典斯德哥尔摩    匈牙利    无
3    1929.1.14-21    匈牙利布达佩斯    匈牙利    无
4    1930.1.21-26    德国柏林    匈牙利    无
5    1931.2.10-15    匈牙利布达佩斯    匈牙利    无
6    1932.1.25-30    捷克布拉格    捷克    无
7    1933.1.31-2.5    奥地利巴登    匈牙利    无
8    1934.12.2-10    法国巴黎    匈牙利    德国
9    1935.2.8-10    英国温布利    匈牙利    捷克
10    1936.3.12-18    捷克布拉格    奥地利    捷克
11    1937.2.1-7    奥地利巴登    美国    美国
12    1938.1.24-29    英国温布利    匈牙利    捷克
13    1939.3.6-11    埃及开罗    捷克    德国
14    1947.2.28-3.7    法国巴黎    捷克    英国
15    1948.2.4-11    英国温布利    捷克    英国
16    1949.2.4-10    瑞典斯德哥尔摩    匈牙利    美国
17    1950.1.29-2.5    匈牙利布达佩斯    捷克    罗马尼亚
18    1951.3.2-11    奥地利维也纳    捷克    罗马尼亚
19    1952.2.1-10    印度孟买    匈牙利    日本
20    1953.3.20-29    克罗地亚布加勒斯特    英国    罗马尼亚
21    1954.4.5-14    英国温布利    日本    日本
22    1955.4.16-24    荷兰乌得勒支    日本    罗马尼亚
23    1956.4.2-11    日本东京    日本    罗马尼亚
24    1957.3.7-15    瑞典斯德哥尔摩    日本    日本
25    1959.3.20-29    德国多特蒙德    日本    日本
26    1961.4.5-14    地点:中国北京    中国    日本
27    1963.4.5-14    捷克布拉格    中国    日本
28    1965.4.15-25    南斯拉夫卢布尔雅那    中国    中国
29    1967.4.11-21    瑞典斯德哥尔摩    日本    日本
30    1969.4.17-27    德国慕尼黑    日本    苏联
31    1971.3.28-4.7    日本名古屋    中国    日本
32    1973.4.5-15    南斯拉夫萨拉热窝    瑞典    韩国
33    1976.2.6-16    印度加尔各达    中国    中国
34    1977.3.26-4.5    英国伯明翰    中国    中国
35    1979.4.25-5.6    朝鲜平壤    匈牙利    中国
36    1981.4.14-26    南斯拉夫诺维萨德    中国    中国
37    1983.4.28-5.9    日本东京    中国    中国
38    1985.3.28-4.7    瑞典哥德堡    中国    中国
39    1987.2.6-16    印度新德里    中国    中国
40    1989.3.29-4.9    德国多特蒙德    瑞典    中国
41    1991.4.24-5.6    日本千叶    瑞典    韩朝联队
42    1993.5.11-23    瑞典哥德堡    瑞典    中国
43    1995.5.1-14    中国天津    中国    中国
44    1997.4.24-5.5    英国曼彻斯特    中国    中国
45    1999.8.2-8    荷兰埃因霍温    瑞典    中国
46    2001.4.23-5.6    日本大阪    中国    中国
47    2004.3.1-7    卡塔尔多哈    中国    中国
48    2006.4.24-5.1    德国不来梅    中国    中国
49    2008.2.24-3.2    中国广州    中国    中国
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 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!
### 数据提取方法 在 Jupyter Notebook 中提取 NBA 历届冠军数据可以通过以下步骤实现。首先,需要确定一个可靠的数据源,例如公开的网站、数据库或 API 提供商。以下是具体的实现思路和代码示例。 #### 1. 使用 `pandas` 直接读取网页表格 如果数据以 HTML 表格形式存在于网页上,可以直接使用 `pandas.read_html()` 来解析并提取数据。例如,假设目标网址为 `https://example.com/nba-championships`,可以执行以下操作: ```python import pandas as pd url = "https://example.com/nba-championships" tables = pd.read_html(url) championship_data = tables[0] # 选择第一个表格作为数据源 print(championship_data.head()) ``` 这种方法适用于结构清晰且包含直接可解析内容的网页。 #### 2. 使用 `requests` 和 `BeautifulSoup` 抓取网页数据 如果目标网页数据无法通过简单的 `pandas` 解析获取,可以通过发送 HTTP 请求并解析 HTML 内容来提取数据。以下是基本示例: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd url = "https://example.com/nba-championships" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 假设数据位于 class="championship-table" 的表格中 table = soup.find('table', {'class': 'championship-table'}) rows = table.find_all('tr') data = [] for row in rows: cols = row.find_all('td') cols = [col.text.strip() for col in cols] data.append(cols) # 将数据转换为 DataFrame championship_df = pd.DataFrame(data[1:], columns=data[0]) print(championship_df.head()) ``` #### 3. 使用 API 获取数据 如果存在提供 NBA 数据的 API(如 [NBA Stats API](https://stats.nba.com/)),可以通过调用 API 并解析返回的 JSON 数据来获取所需信息。例如: ```python import requests import pandas as pd api_url = "https://stats.nba.com/stats/championships" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0", "Referer": "https://stats.nba.com/" } response = requests.get(api_url, headers=headers) data = response.json()['resultSets'][0]['rowSet'] columns = response.json()['resultSets'][0]['headers'] championship_df = pd.DataFrame(data, columns=columns) print(championship_df.head()) ``` #### 4. 保存数据到本地文件 无论采用哪种方式提取数据,都可以将结果保存为 CSV 文件以便后续分析: ```python championship_df.to_csv("nba_championships.csv", index=False) ``` ### 注意事项 - 确保遵守目标网站的 **robots.txt** 文件规则及服务条款。 - 如果遇到反爬虫机制(如验证码、请求限制等),考虑使用代理或降低请求频率。 - 对于复杂的动态网页内容,可以结合 `Selenium` 或 `Playwright` 工具进行模拟浏览器操作。
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