optics matlab算法

时间: 2023-07-03 08:29:15 浏览: 40
为了实现光学相关的算法，Matlab提供了许多工具箱和函数。以下是一些常见的光学Matlab算法： 1. 光学成像算法：使用光学成像算法可以模拟光线经过透镜或镜子后的成像情况。Matlab提供了一个光学成像工具箱，其中包括透镜成像、空间滤波、相位重建等功能。 2. 衍射理论：Matlab提供了一些用于模拟衍射的函数，如fft2和ifft2。这些函数可以用于模拟光线通过孔隙的衍射情况。 3. 光学干涉：Matlab提供了一些用于模拟光学干涉的函数，如Fresnel和Fraunhofer。这些函数可以用于模拟光线经过干涉板后的干涉情况。 4. 计算机生成全息图：Matlab提供了一些用于计算机生成全息图的函数，如holograph和hologram。这些函数可以用于生成数字全息图，从而实现数字光学技术。 总之，Matlab提供了许多光学相关的算法和工具箱，可以用于模拟光学系统、计算光学图像和处理光学数据。
相关问题

optics算法 matlab

根据提供的引用内容, OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure) 是一种用于聚类分析的算法。它是基于密度的聚类算法的一种扩展，可以识别各种形状和大小的聚类结构。OPTICS算法在MATLAB中的实现可以参考Ankerst、Mihael等人的论文所提到的算法。你可以使用MATLAB中的相关函数来计算一组集群。 OPTICS算法也可以通过Python的sklearn库来调用。你可以使用sklearn.cluster.OPTICS函数来执行OPTICS聚类。在给定数据集X之后，你可以使用clustering.labels_来获取每个数据点所属的簇标签。

optics算法matlab实现

我了解您的问题。Optics算法（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）是一种聚类算法，用于在数据集中寻找聚类结构。在MATLAB中实现Optics算法，可以使用性能较好的OPTICS算法工具包。该工具包需要下载，安装和添加路径到MATLAB中。然后，您可以使用OPTICS函数来运行算法并得到聚类结果。

相关推荐

zip

光流算法matlab

光流算法的matlab实现，并且有使用demo和方法介绍
application/x-rar

matlab聚类算法

本人收集的几个聚类算法，大家可以调试看看看，欢迎大家下载
rar

matlab算法大全

matlab实现的各类算法的文档，详细描述了各类智能算法的原理，当时30分下的

optics聚类算法matlab改进

很抱歉，我没有找到关于OPTICS聚类算法在MATLAB中的改进的相关信息。OPTICS算法是一种基于密度的聚类算法，它对输入参数不敏感，并且可以生成一个增广的簇排序来表示样本点的基于密度的聚类结构。如果您对MATLAB中的OPTICS算法有任何改进或扩展的需求，我建议您参考MATLAB的文档或论坛，以获取更详细的信息和帮助。 #### 引用[.reference_title] - *1* [聚类算法——OPTICS](https://blog.csdn.net/qq_28829409/article/details/118461737)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [基于密度的聚类算法（2）——OPTICS详解](https://blog.csdn.net/weixin_50514171/article/details/127346321)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

optics聚类算法matlab代码

OPTICS（Ordering Points To Identify the Clustering Structure）是一种基于密度的聚类算法，它可以在不指定聚类数的情况下发现数据集中的聚类结构。关于OPTICS聚类算法的Matlab代码如下所示： matlab function [reachability, order] = optics(X, minPts, epsilon) % X: n-by-p data matrix % minPts: minimum number of points required to form a cluster % epsilon: maximum radius of the neighborhood n = size(X, 1); D = pdist2(X, X); reachability = inf(1, n); order = zeros(1, n); processed = false(1, n); coreDistances = zeros(1, n); [sortedDistances, ~] = sort(D, 2); coreDistances = sortedDistances(:, minPts); coreDistances(coreDistances == 0) = eps; % Avoid dividing by zero for i = 1:n if ~processed(i) processed(i) = true; seeds = regionQuery(i, epsilon); [seeds, reachability] = update(seeds, i, coreDistances, reachability); while ~isempty(seeds) current = seeds(1); seeds = seeds(2:end); processed(current) = true; seeds = regionQuery(current, epsilon); [seeds, reachability] = update(seeds, current, coreDistances, reachability); end end end [~, order] = sort(reachability, 'descend'); end function seeds = regionQuery(p, epsilon) % Find all points within distance epsilon from point p global D; seeds = find(D(p, :) <= epsilon); end function [seeds, reachability] = update(seeds, p, coreDistances, reachability) % Update the reachability distance of the points in seeds global D; n = length(seeds); for i = 1:n q = seeds(i); dist = max(coreDistances(p), D(p, q)); if dist < reachability(q) reachability(q) = dist; seeds(end+1) = q; end end end 这段代码实现了OPTICS聚类算法的核心逻辑，并返回每个数据点的可达距离（reachability）和排序结果（order）。要注意的是，这里的代码仅供参考，可能需要根据具体的数据集和问题进行适当的修改和调整。

optics算法matlab实现,OPTICS聚类算法的matlab实现

下面是一个简单的 OPTICS 聚类算法的 Matlab 实现： matlab function [RD,CD,order]=optics(X,MinPts) % Implementation of the OPTICS clustering algorithm % INPUTS: % X: data set (n x p matrix) % MinPts: minimum number of points to form a cluster % OUTPUTS: % RD: vector of reachability distances % CD: vector of core distances % order: vector specifying the order in which points were processed [n,p]=size(X); % Calculate distance matrix D=pdist2(X,X); % Initialize reachability and core distance vectors RD=Inf*ones(n,1); CD=Inf*ones(n,1); % Initialize order vector order=zeros(n,1); % Initialize processed flag processed=false(n,1); % Initialize index variable ind=0; % Loop through all points for i=1:n % If point has not been processed yet, expand cluster order if ~processed(i) ind=ind+1; order(ind)=i; processed(i)=true; % Find neighbors of point neighbors=find(D(i,:)<=eps); nneighbors=length(neighbors); % If point is a core point, update reachability and core distance of neighbors if nneighbors>=MinPts CD(i)=max(D(i,neighbors)); for j=1:nneighbors if ~processed(neighbors(j)) newRD=max(CD(i),D(i,neighbors(j))); if newRD<RD(neighbors(j)) RD(neighbors(j))=newRD; end end end % Process neighbors while ~isempty(neighbors) % Get next unprocessed neighbor k=neighbors(1); neighbors=neighbors(2:end); if ~processed(k) ind=ind+1; order(ind)=k; processed(k)=true; % Find neighbors of neighbor kn=find(D(k,:)<=eps); knneighbors=length(kn); % If neighbor is a core point, update reachability and core distance of its neighbors if knneighbors>=MinPts newCD=max(D(k,kn)); CD(k)=newCD; for j=1:knneighbors if ~processed(kn(j)) newRD=max(newCD,D(k,kn(j))); if newRD<RD(kn(j)) RD(kn(j))=newRD; end neighbors=[neighbors,kn(j)]; end end end end end end end end % Remove extra zeros from order vector order=order(1:ind); end 这个函数的输入参数是数据集 X 和最小点数 MinPts，输出是 reachability distances、core distances 和 order。下面是一个简单的例子： matlab % Generate sample data X=[randn(100,2);2+randn(100,2)]; % Perform OPTICS clustering [RD,CD,order]=optics(X,5); % Plot reachability distances figure; plot(order,RD(order),'LineWidth',2); xlabel('Point Index'); ylabel('Reachability Distance'); ylim([0,max(RD)]); 这个代码将生成一个包含两个高斯分布的二维数据集，并使用 OPTICS 算法将其聚类。最终，它会绘制出 reachability distances。

optics聚类matlab

您好！对于光学聚类问题，您可以使用MATLAB中的统计和机器学习工具箱来实现。下面是一个基本的聚类光学数据的示例代码： matlab % 假设您已经加载了光学数据，存储在一个名为data的矩阵中，每行表示一个样本，每列表示一个特征 % 首先，您可以对数据进行预处理，例如标准化或者归一化，以便特征具有相似的尺度 data = zscore(data); % 标准化处理 % 然后，您可以选择适当的聚类算法，例如k-means聚类 k = 3; % 设置聚类的数量 [idx, C] = kmeans(data, k); % 进行k-means聚类 % idx是每个样本所属的聚类索引，C是每个聚类的中心点 % 可以使用plot函数来可视化聚类结果 scatter3(data(:,1), data(:,2), data(:,3), [], idx, 'filled'); % 3D散点图，颜色代表聚类 xlabel('Feature 1'); ylabel('Feature 2'); zlabel('Feature 3'); title('Optics Clustering'); % 可以进一步分析聚类结果，例如计算样本与各个聚类中心的距离 distances = pdist2(data, C); % 计算样本与中心点的欧几里得距离 % 此外，您还可以尝试其他聚类算法，如层次聚类（hierarchical clustering）或DBSCAN等。 请注意，这仅是一个基本示例，具体的聚类算法和参数选择应根据您的数据和问题进行调整。同时，还可以根据需要对聚类结果进行进一步分析和可视化。希望这能帮助到您！如果您有进一步的问题，请随时提问。

matlab 聚类算法

### 回答1： Matlab是一种流行的计算机语言和环境，广泛应用于科学、工程和技术领域。其中，聚类算法是Matlab的重要应用之一。聚类算法是一种无监督学习方法，其目的是将样本分组成若干个不同的类别，使得同一类别内的样本相似度高，不同类别的样本相似度低。Matlab中提供了多种聚类算法，包括层次聚类、K均值聚类、密度聚类、谱聚类等。 层次聚类是一种自下而上的聚合方法，根据相似度将样本逐步合并成更大的类别。Matlab中提供了多种层次聚类算法，包括基于距离的聚类、基于相似度的聚类等。 K均值聚类是一种基于距离的聚类算法，其基本思想是将样本分为K个类别，使得同一类别内的样本距离中心点更近，不同类别的样本距离中心点更远。Matlab中提供了多种K均值聚类算法，包括基于欧氏距离的K均值聚类、基于余弦距离的K均值聚类等。 密度聚类是一种基于密度的聚类方法，其重点是发现样本不同密度的区域，并将其划分为不同的类别。Matlab中提供了多种密度聚类算法，包括DBSCAN、OPTICS等。 谱聚类是一种流行的非线性聚类方法，其基本思想是将样本表示为图的形式，然后对图进行分解和聚类。Matlab中提供了多种谱聚类算法，包括基于拉普拉斯矩阵的谱聚类、基于谱聚类的流形学习等。 总之，Matlab提供了多种聚类算法，不同的算法适用于不同的数据类型和问题。在使用聚类算法时，可以根据具体的需求和数据特征选择合适的算法和参数，并结合可视化工具对聚类结果进行分析和优化。 ### 回答2： Matlab中提供了很多聚类算法，如K-means、层次聚类、基于密度的聚类、谱聚类等。这些算法在不同的场合下适用。例如，K-means是一种非常经典的聚类算法，可以用于无监督学习，而且计算较快。但需要提前知道聚类的数量。层次聚类是一种将数据按照相似性分成一系列层次的算法，层次越高，相似度越高。而谱聚类则是基于图论来对数据进行划分，比较适用于非凸聚类。在使用聚类算法时，需要考虑数据的特点、聚类的目的以及算法的优缺点来选择合适的方法。在Matlab中，通过调用简单的函数，就可以轻松地进行聚类分析，结果可以轻松地进行可视化，为分析和科学研究提供很大的便利。 ### 回答3： Matlab是一个广泛使用的数据处理和分析工具，聚类算法也是其中一个重要的应用之一。聚类算法是指对数据集进行分组或分类的方法，目标是使同一组内的数据尽可能相似，不同组之间的数据则尽可能不同。根据聚类算法的不同思想和方法，可以分为层次聚类、划分聚类和密度聚类等多种类型。 Matlab提供了多种聚类算法的函数及工具箱，如k-means、dbscan、hierarchical clustering等等，这些算法都可以在各种领域中得到广泛应用。其中，k-means算法是最常用的聚类方法之一，它将数据点划分到k个簇中，并使每个簇内的数据点到该簇的中心点之间的距离最小。dbscan算法则是一种基于密度的聚类方法，它通过一定的密度阈值来分离不同的簇，并对噪声数据进行过滤。而hierarchical clustering则是一种基于距离的聚类方法，它将数据点逐步合并至一个簇，直到得到所有数据点在一个簇中为止。 在使用这些聚类算法之前，需要将数据准备好并进行预处理，如正规化、标准化、降维等。同时，在进行聚类过程中也需要选择适当的簇数或参数，并根据聚类结果进行后续的分析和可视化，以获取更深入的理解和认识。因此，在使用Matlab进行聚类算法时，需要充分理解算法的原理和特点，并结合具体应用场景进行适当的调整和优化。

matlab内置函数optics

的作用是什么？ Optics是一种聚类算法，用于在高维数据集上定位团簇。在机器学习和数据挖掘领域，Optics算法通常被用于聚类分析任务，以便识别数据集中的团簇和异常点。MATLAB内置的Optics函数为机器学习工程师提供了一种快速有效的聚类算法，可用于大规模数据集上的聚类分析。

改进的聚类算法matlab

Matlab中有许多聚类算法，以下是其中一些的改进版本： 1. K-means算法的改进版本有：Kernel K-means、Fuzzy K-means、Spherical K-means、Binary K-means等。 2. 层次聚类算法的改进版本有：Divisive Hierarchical Clustering、Agglomerative Hierarchical Clustering、CURE（Clustering Using Representatives）等。 3. DBSCAN算法的改进版本有：EM-DBSCAN、P-DBSCAN、K-DBSCAN等。 4. SOM(Self-Organizing Maps)算法的改进版本有：Growing SOM、SOM-PCA、SOM-GLVQ等。 5. 基于密度的聚类算法的改进版本有：DENCLUE、OPTICS、DBCLASD等。 以上是一些常见的聚类算法及其改进版本，你可以根据自己的需求选择合适的算法进行使用。

dbscan聚类算法matlab代码

以下是DBSCAN聚类算法的MATLAB代码示例： matlab function [IDX, isnoise]=DBSCAN(X,epsilon,MinPts) %Cite: www.cs.uic.edu/~db/dbSCAN/DBSCAN_optics.m %Cite: www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/52905-dbscan-clustering-algorithm %Inputs: % X - a matrix of data points (one per row) % eps - neighborhood radius % MinPts - minimum number of points required to form a cluster %Outputs: % IDX - cluster membership (0 indicates noise) % isnoise - logical vector indicating noise points C=0; n=size(X,1); D=pdist2(X,X); % pairwise distance matrix visited=false(n,1); IDX=zeros(n,1); isnoise=false(n,1); for i=1:n if ~visited(i) visited(i)=true; Neighbors=RegionQuery(i); if numel(Neighbors)<MinPts % X(i,:) is NOISE isnoise(i)=true; else C=C+1; ExpandCluster(i,Neighbors,C); end end end function ExpandCluster(i,Neighbors,C) IDX(i)=C; k = 1; while true j = Neighbors(k); if ~visited(j) visited(j)=true; Neighbors2=RegionQuery(j); if numel(Neighbors2)>=MinPts Neighbors=[Neighbors Neighbors2]; %#ok end end if IDX(j)==0 IDX(j)=C; end k = k + 1; if k > numel(Neighbors) break; end end end function Neighbors=RegionQuery(i) Neighbors=find(D(i,:)<=epsilon); end end 使用方法： 给定一个n×d的数据矩阵X，其中n是数据点的数量，d是每个数据点的维数，epsilon和MinPts是DBSCAN算法的参数。 IDX = DBSCAN(X,epsilon,MinPts); 返回结果IDX是每个数据点的簇分配，0表示噪声点，isnoise是一个逻辑向量，表示哪些点是噪声点。

详细解释matlab中的Optics Toolbox

Optics Toolbox 是 MATLAB 中的一个工具箱，用于光学系统的建模、分析和设计。它提供了一系列函数和工具，可以用于光学元件的建模、光束传输、光学系统的优化等方面。Optics Toolbox 中包含了许多光学元件的模型，如透镜、棱镜、反射镜、衍射光栅等，还提供了光学系统的建模和分析工具，如光束传输矩阵法、光线追迹法等。此外，Optics Toolbox 还提供了一些优化工具，如遗传算法、模拟退火算法等，可以用于光学系统的优化设计。总之，Optics Toolbox 是一个非常强大的工具箱，可以帮助光学工程师和科学家更好地进行光学系统的建模、分析和设计。

matlab光线汇聚

对于光线汇聚的问题，MATLAB提供了一些功能和工具，可以帮助您进行光线追踪和光线汇聚仿真。以下是一些使用MATLAB进行光线汇聚的常见方法： 1. 使用光线追踪算法：MATLAB中有一些库和函数可以用于光线追踪，例如Ray Tracing Toolbox。您可以使用这些工具创建光线追踪模型并模拟光线在系统中的传播和汇聚。 2. 光学设计工具：MATLAB中有一些光学设计工具箱（如Optics Toolbox），可以用于设计和优化光学系统。这些工具提供了一些基本的光学元件和算法，可以帮助您进行光线汇聚仿真。 3. 自定义编程：如果上述工具无法满足您的需求，您可以使用MATLAB的编程功能来自定义光线汇聚模型。通过编写自己的算法和模型，您可以实现更复杂的光线汇聚仿真。 需要注意的是，光线汇聚是一个复杂的问题，涉及到光学原理和数值计算。在使用MATLAB进行光线汇聚仿真时，您需要了解光学原理，并根据具体情况选择合适的算法和工具。

matlab 密度分割

密度分割是指根据数据点在特征空间中的密度分布，将数据划分为多个区域的一种方法。在MATLAB中，可以使用一些函数和算法来实现密度分割。 一种常用的密度分割方法是基于DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法。MATLAB提供了dbscan函数来实现DBSCAN算法。 下面是一个简单的示例代码，演示如何使用dbscan函数进行密度分割： matlab % 生成示例数据 data = [randn(100, 2); randn(100, 2) + 4]; % 设置DBSCAN算法参数 epsilon = 0.5; % 邻域半径 minPts = 5; % 最小邻域样本数 % 使用DBSCAN算法进行密度分割 [idx, isnoise] = dbscan(data, epsilon, minPts); % 可视化结果 gscatter(data(:,1), data(:,2), idx); title('DBSCAN密度分割结果'); xlabel('特征1'); ylabel('特征2'); 在上述代码中，data是待分割的数据集，epsilon是邻域半径，minPts是最小邻域样本数。dbscan函数会返回每个数据点的簇标签和是否为噪声点的信息。最后，使用gscatter函数将各个簇标签的数据点可视化出来。 除了DBSCAN，还有其他一些密度分割算法可供选择，如OPTICS、Mean Shift等。你可以根据具体需求选择合适的算法和相应的MATLAB函数进行实现。

自适应光学 matlab

自适应光学（Adaptive Optics）是一种技术，用于校正光传输系统中的波前畸变，以提高光学仪器的分辨率和性能。Matlab是一种功能强大的数学软件，可以进行科学计算、数据处理、图像处理等。 在自适应光学中，Matlab可以用于模拟和优化自适应光学系统的性能。通过Matlab的工具箱和函数，可以编写程序来设计自适应光学系统的控制算法和参数。利用Matlab的模拟功能，可以分析和优化自适应光学系统的波前校正过程，以及对光传输中的波前畸变进行补偿。 Matlab还可以用于自适应光学实验的数据处理和分析。通过Matlab的图像处理和分析工具，可以对自适应光学系统采集的实验数据进行处理和分析，包括波前畸变的测量和分析、图像的重构和增强等。通过Matlab的统计工具，可以对实验数据进行统计分析和建模，以评估自适应光学系统的性能和优化效果。 除了数据处理和分析功能，Matlab还可以用于自适应光学系统的控制和实时反馈。通过Matlab的实时数据处理和控制工具，可以实现自适应光学系统的实时波前测量和校正，以及光学系统各个组件之间的实时协同控制。 总之，Matlab是一种重要的工具，可以在自适应光学中发挥重要作用。通过Matlab的功能，可以设计、模拟和优化自适应光学系统，进行数据处理和分析，实现实时控制和反馈，从而提高自适应光学系统的性能和应用。

超连续谱 matlab

超连续谱（Supercontinuum spectrum）是指光在光纤或者其他非线性光学介质中传播时，由于非线性效应的作用，可以产生连续的宽带谱。在Matlab中，我们可以使用不同的方法来模拟和分析超连续谱的产生和特性。 首先，我们可以使用非线性薛定谔方程（NLSE）来模拟超连续谱的演化。在Matlab中，我们可以使用偏微分方程求解器来求解NLSE方程。可以采用有限差分法（Finite Difference Method）或者快速Fourier变换法（FFT Method）等进行求解，得到超连续谱的时间或频率域表达式。 此外，Matlab还提供了一些非线性光学工具箱，例如NL-ODL（Nonlinear Optics Digital Library）和NLFEZ（Nonlinear Fiber Optics Extensions for Zemax），可以用于模拟光在非线性光纤中的传播和超连续谱的产生。这些工具箱提供了一系列函数和算法，用于计算和分析超连续谱的参数，例如波长范围、光强分布和幅度谱等。 对于超连续光谱的实验测量和分析，Matlab也提供了相关的函数和工具。例如，我们可以使用Matlab的光子学工具箱（Photonics Toolbox）来模拟和分析光学器件的特性，从而研究超连续光谱的产生机制和性质。 总之，Matlab作为一个功能强大的科学计算软件，可以用于模拟、分析和优化超连续谱的产生和特性。无论是通过求解非线性薛定谔方程，还是借助非线性光学工具箱或光子学工具箱，Matlab都提供了丰富的函数和工具，帮助研究人员进行超连续谱的理论和实验研究。

matlab 计算全息

全息是一种记录物体三维信息的技术，可以通过全息图来还原物体的形状、大小、位置和颜色等信息。在 MATLAB 中，可以使用光学工具箱（Optics Toolbox）来进行全息计算。 下面是一个简单的全息计算的 MATLAB 代码示例： matlab % 定义物体的形状和位置 object = zeros(100,100); object(40:60,40:60) = 1; % 定义光源和光波的参数 wavelength = 632.8e-9; k = 2*pi/wavelength; x = linspace(-1,1,100); [X,Y] = meshgrid(x,x); r = sqrt(X.^2+Y.^2); theta = atan2(Y,X); a = 0.5; % 计算物体的复振幅 object_complex = object.*exp(1i*a*2*pi*r.^2); % 计算物体到全息图的距离 z1 = 0.1; z2 = 0.2; % 计算全息图的大小和像素间隔 L = 0.05; M = 256; % 计算全息图的采样点 dx = L/M; x = (-M/2:M/2-1)*dx; % 计算全息图的频率坐标 du = 1/L; u = (-M/2:M/2-1)*du; % 计算全息图的传递函数 H = exp(1i*k*z2)*exp(-1i*pi*wavelength*z2*du^2*(X.^2+Y.^2)); % 计算全息图的复振幅 hologram_complex = fftshift(fft2(H.*object_complex)); % 显示全息图的强度分布 hologram_intensity = abs(hologram_complex).^2; imagesc(x,x,hologram_intensity); axis equal tight xy; colormap(gray); 这段代码将创建一个 100x100 的方形物体，然后计算物体到全息图的距离，并使用 FFT 算法计算全息图的复振幅。最后，通过显示全息图的强度分布来可视化全息图。 需要注意的是，以上示例代码仅用于演示全息计算的基本原理，实际应用中需要考虑更多的因素，如物体的复杂形状、光源的波峰波谷等。

最新推荐

传媒互联网产业行业研究ihone ro可拍摄空间视频支持于ision ro观看-3页.pdf.zip

行业报告 文件类型：PDF格式 大小：10M以内 用途：行业研究报告

基于ESP8266的DIY定量磨豆机.zip

1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 -------- 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。

安全文明监理实施细则_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告_监理实施细则.ppt

安全文明监理实施细则_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告_监理实施细则.ppt

"REGISTOR：SSD内部非结构化数据处理平台"

REGISTOR：SSD存储裴舒怡，杨静，杨青，罗德岛大学，深圳市大普微电子有限公司。公司本文介绍了一个用于在存储器内部进行规则表达的平台REGISTOR。Registor的主要思想是在存储大型数据集的存储中加速正则表达式（regex）搜索，消除I/O瓶颈问题。在闪存SSD内部设计并增强了一个用于regex搜索的特殊硬件引擎，该引擎在从NAND闪存到主机的数据传输期间动态处理数据为了使regex搜索的速度与现代SSD的内部总线速度相匹配，在Registor硬件中设计了一种深度流水线结构，该结构由文件语义提取器、匹配候选查找器、regex匹配单元（REMU）和结果组织器组成。此外，流水线的每个阶段使得可能使用最大等位性。为了使Registor易于被高级应用程序使用，我们在Linux中开发了一组API和库，允许Registor通过有效地将单独的数据块重组为文件来处理SSD中的文件Registor的工作原

typeerror: invalid argument(s) 'encoding' sent to create_engine(), using con

这个错误通常是由于使用了错误的参数或参数格式引起的。create_engine() 方法需要连接数据库时使用的参数，例如数据库类型、用户名、密码、主机等。 请检查你的代码，确保传递给 create_engine() 方法的参数是正确的，并且符合参数的格式要求。例如，如果你正在使用 MySQL 数据库，你需要传递正确的数据库类型、主机名、端口号、用户名、密码和数据库名称。以下是一个示例： ``` from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@hos

数据库课程设计食品销售统计系统.doc

数据库课程设计食品销售统计系统.doc

海量3D模型的自适应传输

为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布人：图卢兹国立理工学院（图卢兹INP）学科或专业：计算机与电信提交人和支持人：M. 托马斯·福吉奥尼2019年11月29日星期五标题：海量3D模型的自适应传输博士学校：图卢兹数学、计算机科学、电信（MITT）研究单位：图卢兹计算机科学研究所（IRIT）论文主任：M. 文森特·查维拉特M.阿克塞尔·卡里尔报告员：M. GWendal Simon，大西洋IMTSIDONIE CHRISTOPHE女士，国家地理研究所评审团成员：M. MAARTEN WIJNANTS，哈塞尔大学，校长M. AXEL CARLIER，图卢兹INP，成员M. GILLES GESQUIERE，里昂第二大学，成员Géraldine Morin女士，图卢兹INP，成员M. VINCENT CHARVILLAT，图卢兹INP，成员M. Wei Tsang Ooi，新加坡国立大学，研究员基于HTTP的动态自适应3D流媒体2019年11月29日星期五，图卢兹INP授予图卢兹大学博士学位，由ThomasForgione发表并答辩Gilles Gesquière�

1.创建以自己姓名拼音缩写为名的数据库，创建n+自己班级序号（如n10）为名的数据表。2.表结构为3列：第1列列名为id,设为主键、自增；第2列列名为name;第3列自拟。 3.为数据表创建模型，编写相应的路由、控制器和视图，视图中用无序列表（ul 标签）呈现数据表name列所有数据。 4.创建视图，在表单中提供两个文本框，第一个文本框用于输入以上数据表id列相应数值，以post方式提交表单。 5.控制器方法根据表单提交的id值，将相应行的name列修改为第二个文本框中输入的数据。

步骤如下： 1. 创建数据库和数据表 创建名为xny_n10的数据表，其中xny为姓名拼音缩写，n10为班级序号。 ``` CREATE DATABASE IF NOT EXISTS xny_n10; USE xny_n10; CREATE TABLE IF NOT EXISTS xny_n10 ( id INT(11) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50), column3 VARCHAR(50) ); ``` 2. 创建模型 在app/Models目录下创建XnyN10.php文件，定义XnyN10模型类，继承自I

液压推板式隧道电阻炉计算机监控设计毕业设计.doc

液压推板式隧道电阻炉计算机监控设计毕业设计.doc

HAL多学科开放获取档案库的作用及代理重加密和认证委托的研究

0HAL编号：tel-038172580https://theses.hal.science/tel-038172580提交日期：2022年10月17日0HAL是一个多学科开放获取档案库，用于存储和传播科学研究文档，无论其是否发表。这些文档可以来自法国或国外的教育和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。0HAL多学科开放获取档案库旨在存储和传播法国或国外的教育和研究机构、公共或私人实验室发表或未发表的研究文档。0代理重加密和认证委托的贡献0Anass Sbai0引用此版本：0Anass Sbai. 代理重加密和认证委托的贡献. 离散数学[cs.DM]. 皮卡第朱尔大学, 2021. 法语. �NNT:2021AMIE0032�. �tel-03817258�0博士学位论文0专业“计算机科学”0提交给科技与健康学院博士学位学校0皮卡第朱尔大学0由0Anass SBAI0获得皮卡第朱尔大学博士学位0代理重加密和认证委托的贡献0于2021年7月5日，在评审人的意见后，面向考试委员会进行