clear;clc; %% sal = ncread('C:\Users\Administrator\Desktop\实习3\argo\20050822_prof.nc','PSAL_ADJUSTED'); st = ncread('C:\Users\Administrator\Desktop\实习3\argo\20050822_prof.nc','TEMP_ADJUSTED'); latitude0 = ncread('C:\Users\Administrator\Desktop\实习3\argo\20050822_prof.nc','LATITUDE'); longitude0 = ncread('C:\Users\Administrator\Desktop\实习3\argo\20050822_prof.nc','LONGITUDE'); sst = st(10,1:end); % 10米深处 lon0 = -72:0.1:42; lat0 = -55:0.1:60; [x,y]=meshgrid(lon0,lat0); %% griddata plot figure(1) SST = griddata(longitude0,latitude0,sst',x,y,'linear'); m_proj('Equidistant Cylindrical', 'lat', [-75 70],'lon', [-90 40],1); % 背景掩膜 m_pcolor(x,y,SST); % 画图 m_coast('patch',[.7 .7 .7],'edgecolor','none'); m_grid('linestyle','--','tickdir','in'); colormap('jet'); h=colorbar; set(get(h,'Title'),'string','mm'); hold on xlabel('Lon');ylabel('Lat') title('griddata-based preciptation (mm) ') %% cressman plot figure(2) SST2 = cressman_interp(lon0,lat0,longitude0,latitude0,sst,20,1); m = find(SST2==0); SST2(m) = nan; m_proj('Equidistant Cylindrical', 'lat', [-75 70],'lon', [-90 40],1); % 背景掩膜 m_pcolor(x,y,SST2'); % 画图 m_coast('patch',[.7 .7 .7],'edgecolor','none'); m_grid('linestyle','--','tickdir','in'); colormap('jet'); h=colorbar; set(get(h,'Title'),'string','mm'); hold on xlabel('Lon');ylabel('Lat'); title(['Cressman-based preciptation (mm) ']);

时间: 2023-12-24 17:01:59 浏览: 82
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arima_test.zip_ARIMA代码_arima.test_arima预测_stationary test_平稳性检验

star5星 · 资源好评率100%
这段代码是用 MATLAB 读取一个海洋温盐度数据文件（'20050822_prof.nc'），然后进行插值处理并绘制海洋表面温度分布图。其中用到了 griddata 和 cressman_interp 两种插值方法。第一张图是基于 griddata 的插值结果，第二张图是基于 cressman_interp 的插值结果。
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帮我检查一下这段代码 clc clear fname='G:\CMIP6 data\map_hed\ACCESS-CM2\ssp126.xlsx'; [data]=xlsread(fname); lat = ncread('G:\CMIP6 data\CMIP6_china\Precipitation\ACCESS-CM2 (Australia)\pr_day_ACCESS-CM2_ssp126_r1i1p1f1_gn_20150101-21001231_v20191108.nc','lat'); lon = ncread('G:\CMIP6 data\CMIP6_china\Precipitation\ACCESS-CM2 (Australia)\pr_day_ACCESS-CM2_ssp126_r1i1p1f1_gn_20150101-21001231_v20191108.nc','lon'); %% filename4=('E:\XB\xibei\NewFolder\xeibei84.shp');%E:\XB\xibei\xb_wang Shape=shaperead(filename4); Sx=Shape.X;Sy=Shape.Y; data1=data'; for g=1:length(lat) x=lat(g); for h=1:length(lon) y=lon(h); U=inpolygon(x,y,Sy,Sx); if U==0 data1(g,h,:)=nan; end end end %% % filename=shaperead('E:\XB\xibei\NewFolder\xb_line.shp'); % geoshow(filename) m_proj('miller','longitudes',[72 112], 'latitudes',[33 51]); u=m_pcolor(lon,lat,data1); colormap('autumn'); caxis([5,30]);%pr 3*4=12 m_grid('FontSize',10,'Fontname','Times New Roman'); % m_grid('FontSize',10,'Fontname','Times New Roman','xticklable',[]); handles=findobj(gca,'tag','m_grid_yticklabel'); delete(handles(1:2:end)); handles=findobj(gca,'tag','m_grid_xticklabel'); delete(handles(1:2:end)); % m_grid('linestyle','none'); set(u,'edgecolor','none');%? colorbar map=shaperead('E:\XB\xibei\NewFolder\xb_line.shp');%加载省界带南海的边界线 xb_x=[map(:).X];%提取经度 xb_y=[map(:).Y];%提取纬度 provence=[xb_x',xb_y']; plot(xb_x,xb_y,'-k','LineWidth',1.2);%绘国界 axis([72 112 33 51]);%设置显示的经纬度范围 hold off

clc clear % 加载Excel文件 fname = 'G:\CMIP6 data\map_hed\ACCESS-CM2\ssp126.xlsx'; [data] = xlsread(fname); % 加载经纬度信息 lat = ncread('G:\CMIP6 data\CMIP6_china\Precipitation\ACCESS-CM2 ...

% clc % clear all % a=20e-9; % eps0=8.854e-12; % eps_h=70eps0; % sigma_h=0.1; % eps_i=12eps0; % sigma_i=500;

% clc：清空命令窗口 % clear all：清除所有变量 % a=20e-9：将20乘以10的负9次方赋值给变量a % eps0=8.854e-12：将8.854乘以10的负12次方赋值给变量eps0 % eps_h=70*eps0：将70乘以eps0的值赋值给变量eps_h % sigma...

clc; clear; %数据划分 data1 = load('pulse.mat'); xy1 = data1; data2 = load('sin.mat'); xy2 = data2; data3 = load('step.mat'); xy3 = data3; xy=[xy1;xy2;xy3]; Y=xy(:,5); X=xy(:,1:4); Y=Y(1:7000)'; X=X(1:7000,:)' ; %神经网络的数据格式要求每列是一个样本，所以p和t在训练前要转置一下，即p=p';t=t' %神经网络创建 net=newff(minmax(X),[10,1],{'tansig' 'purelin','trainlm'}); % 传递函数TF % purelin： 线性传递函数。 % tansig ：正切S型传递函数。 net.trainParam.epochs = 3000; [net,tr]=train(net,X,Y); trainout=sim(net,X);%经BP得到的结果 %%附上训练数据响应以及测试数据BP的结果对比分析 %原始数据训练拟合结果 % figure; % t=1:1:length(Y) % plot(t,Y,'r',t,trainout,'*g'); % legend('原函数','训练拟合值');title('训练数据响应') % testX=testXY(:,1:4)'; % testY=testXY(:,5)'; % 测试数据 % test_trainout=sim(net,testX);%经BP得到的结果 % figure; % i=0:0.02:40 % plot(i,testY,'r',i,test_trainout,'g'); title('test data结果') %误差 % error=test_trainout-testY % figure; % i=0:0.02:40 % plot(i,error,'r'); axis([0 40 -0.2 0.2]); title('error') 优化上述代码，使其能在matlab正常运行

clc; clear; % 数据导入 data1 = load('pulse.mat'); xy1 = data1.xy; data2 = load('sin.mat'); xy2 = data2.xy; data3 = load('step.mat'); xy3 = data3.xy; % 数据拼接 xy = [xy1; xy2; xy3]; Y = xy(:, 5); X...

clc clear; close all %% 读入参数 data = readmatrix('C1_4_4.TXT'); data = data(1:101,:); data2 = importdata("C1_4_4.TXT"); local_data = data(:,2:3); task = data(2:end,4); tasknum = length(task); dist = zeros(tasknum+1,tasknum+1); for i = 1:tasknum+1 for j = 1:tasknum+1 dist(i,j) = sqrt(sum((local_data(i,:)-local_data(j,:)).^2)); end end；请写出上述伪代码

clc clear close all %% 读入参数 data = readmatrix('C1_4_4.TXT'); % 读取TXT文件中的数据 data = data(1:101,:); % 取前101行数据 data2 = importdata("C1_4_4.TXT"); local_data = data(:,2:3); % 取位置信息 ...

clc clear K=100;%仿真次数 T =zeros(1,K);%存储每组仿真寿命 jcjg=1;%设置检测间隔 u=1:1:40; N=30; N_z=20; sm=20; N_s=N-N_z; simT_z=exprnd(sm,1,N_z); for i=1:K % simT_z=exprnd(sm,1,N_z); simT_s=exprnd(sm,1,N_s); ys=floor(simT_s./jcjg); T1=ys.*jcjg; T2=(ys+1).*jcjg; for j=1:length(simT_s) f=expcdf(T1(j),u); f1=expcdf(T2(j),u); p(j,:)=f1-f; end for m=1:length(simT_z) pp(m,:)=exppdf(simT_z(m),u); end g1=prod(p,1); g2=prod(pp,1); g3=g1.*g2; [~,xh] = max(g3);%P最大值序号计数 T(i)=u(xh); %得出对应的u值 end t=sum(T)/length(T)%求均值 v=std(T)

3. 生成 N_z 个零件的故障时间 simT_z 和 N_s 个零件的寿命 simT_s； 4. 根据 jcjg 将 simT_s 分成若干段，并计算出每段的持续时间 T1 和 T2； 5. 根据指数分布计算每段的故障概率 p(j,:)； 6. 根据指数分布计算每个...

clc;clear;close all % 读入音频文件 [y, Fs] = audioread('fadongji3500_zhujiashi.wav'); % 设置参数 N = 1024; % 帧长 M = 512; % 帧移 L = 4; % 阵元数量 mu = 0.01; % 步长 max_iter = 100; % 最大迭代次数 % 初始化变量 w = zeros(NL, 1); % 滤波器系数 P = eye(NL); % 误差协方差矩阵 % 分帧处理 y_frame = buffer(y, N, N-M, 'nodelay'); y_frame = y_frame(:, 1:end-1); y_frame = y_frame .* repmat(hamming(N), 1, size(y_frame, 2)); % 多通道主动降噪 for i = 1:size(y_frame, 2) x = y_frame(:, i); % 当前帧 % 构建阵列输出 X = zeros(NL, 1); for j = 1:L X((j-1)N+1:jN) = x; end y_hat = w'X; % 预测输出 e = x-y_hat; % 计算误差 P = (1/mu)(P-(PXX'P)/(mu+X'PX)); % 更新误差协方差矩阵 w = w+PXe'; % 更新滤波器系数 end % 输出降噪后的音频文件 y_denoised = filter(w, 1, y); audiowrite('output.wav', y_denoised, Fs);对此程序进行解释

3. 初始化变量：初始化滤波器系数 w 和误差协方差矩阵 P，初始值均为零。 4. 分帧处理：使用 buffer 函数对音频信号进行分帧处理，每帧长度为 N，帧移为 N-M，去掉最后一帧，然后使用汉明窗对每帧数据进行加窗处理...

翻译以下代码：close all clear all clc fs=1000; % 统计前删除每个实验数据文件中的以下内容 % LabVIEW Measurement % Writer_Version 2 % Reader_Version 2 % Separator Tab % Decimal_Separator . % Multi_Headings No % X_Columns One % Time_Pref Absolute % Operator 79349 % Date 2023/05/16 % Time 17:29:14.0666005999999660116 % ***End_of_Header*** % % Channels 2 % Samples 1000 1000 % Date 2023/05/16 2023/05/16 % Time 17:29:14.0666005999999660116 17:29:14.0666005999999660116 % Y_Unit_Label Volts Volts % X_Dimension Time Time % X0 0.0000000000000000E+0 0.0000000000000000E+0 % Delta_X 0.001000 0.001000 % ***End_of_Header*** filename = "D:\m1\k\a20230504\实验6-桥塞2-裂缝1and2-20hz-16_6-裂缝1限流阀0_4圈";%修改读取文件名称 A = readmatrix(filename); %导入数据 P = A(:,2);%压力 P2 = A(:,3);%压力 P=(P-0.5)/(4.5-0.5)*10; P2=(P2-0.5)/(4.5-0.5)*10; P1=P; tt2=(length(P)-1)/fs; tt2=0:1/fs:tt2; % figure % plot(tt2,(P),'-r', 'linewidth', 1 ); P = medfilt1(P,21,'truncate');% 中值 P2 = medfilt1(P2,21,'truncate');% 中值 xd = lopass_butterworth(P,20,fs,3);%通 ; xdd = lopass_butterworth(P2,20,fs,3);%通 ; figure('color',[1,1,1]) plot(tt2,(xd),'-b', 'linewidth', 1 ); hold on plot(tt2,(xdd),'-r', 'linewidth', 1 );

关闭所有打开的窗口（close all），清空所有变量（clear all），清空命令行窗口（clc）。 设置采样频率为1000（fs=1000）。 给出需要读取的文件路径（filename），读取该文件中的数据（A = readmatrix(filename)）...

clear clc close all hidden fs=10000; Data601=load('C:\Users\Administrator\Desktop\测试1v.TXT'); %输入截取测点1数据垂向加速度 Data602=load('C:\Users\Administrator\Desktop\测试2v.TXT.txt'); %输入截取测点2数据垂向加速度 Data603=load('C:\Users\Administrator\Desktop\测试3v.TXT.txt'); %输入截取测点3数据垂向加速度 %举个测点1数据处理的例子 D601=Data601; D602=Data602; D603=Data603; detx=0.1; %归零 for i=1:1 %1/3倍频db值 [san601(:,i),f(:,i)]=sfzybp_db0(D601(:,i),fs); %计算测点1数据垂向加速度三分之一倍频程值，，分别计算测点2，测点3的 [san602(:,i),f(:,i)]=sfzybp_db0(D602(:,i),fs); [san603(:,i),f(:,i)]=sfzybp_db0(D602(:,i),fs); A=[san60(:,i),san602(:,i),san603(:,i)]; %编制一个计算振动衰减率子程序 [DR(:,i),f(:,i)]=DRR(A,detx); end %画图 plot(DR,f);

这段MATLAB代码的作用是读取三个文本文件中的数据，分别代表三个测点的垂向加速度数据。然后通过调用sfzybp_db0函数计算出三分之一倍频程的振动水平，接着调用DRR子程序计算振动衰减率。最后，用plot函数画出振动...

帮我增加对帧信号进行FFT的代码“clc;clear;close all % 读入语音文件并测定语音的长度 waveFile='C:\Users\DELL\Desktop\YP8.wav '; [y, fs] = audioread(waveFile); %sound(y); % 截取有效语音信号分帧 time1=1:length(y); %画图横坐标 time=(1:length(y))/fs; frameSize=floor(50*fs/1000); % 帧长 startIndex=round(6500); % 浊音起始序号 %startIndex=round(35000); % 清音起始序号 endIndex=startIndex+frameSize-1; % 结束序号 frame = y(startIndex:endIndex); % 取出该帧 % 通过海明窗处理并求出倒谱 frameSize=length(frame); frame2=frame.*hamming(length(frame)); % 加 hamming window rwy= rceps(frame2); % 求倒谱 ylen=length(rwy); cepstrum=rwy(1:ylen/2); %去除对称部分 for i=1:ylen/2 cepstrum1(i)=rwy(ylen/2+1-i); end for i=(ylen/2+1):ylen cepstrum1(i)=rwy(i+1-ylen/2); end”

waveFile='C:\Users\DELL\Desktop\YP8.wav '; [y, fs] = audioread(waveFile); %sound(y); % 截取有效语音信号分帧 time1=1:length(y); %画图横坐标 time=(1:length(y))/fs; frameSize=floor(50*fs/1000); % 帧长...

% CDMA系统仿真 clear all; clc; % 初始化参数 N = 8; % 用户数 M = 4; % 节点数 L = 16; % 符号数 SNR = 10; % 信噪比 EbN0 = SNR + 10*log10(log2(M)/N); % 计算Eb/N0 h = randn(M, N) + j*randn(M, N); % 信道系数 % 生成随机数据 data = randi([0 M-1], N, L); % 生成码片序列 chip = hadamard(N); % 生成调制信号 mod_signal = qammod(data, M); % 将调制信号分配到码片上 tx_signal = zeros(M, L*N); for i = 1:N tx_signal(i,:) = repmat(chip(i,:), 1, L) .* repmat(mod_signal(i,:), 1, N); end % 添加高斯噪声 noise = randn(M, L*N) * sqrt(0.5 / (10^(EbN0/10))); rx_signal = tx_signal + noise; % 信道估计 est_h = zeros(M, N); for i = 1:N mod_chip = repmat(chip(i,:), 1, L); est_mod_signal = (rx_signal .* repmat(mod_chip, N, 1)) * sqrt(N/L); est_h(:,i) = est_mod_signal ./ mod_signal(i,:); end % 解调信号 demod_signal = zeros(N, L); for i = 1:N demod_signal(i,:) = qamdemod(rx_signal(i,:), M); end % 输出误码率 ber = sum(sum(demod_signal ~= data)) / (N*L)如何修改矩阵维度使得代码能正常运行

要解决这个问题，你需要将noise的维度与tx_signal的维度相匹配。在第19行的代码中，你可以使用reshape()函数来改变noise的维度，使其与tx_signal的维度相同。代码如下： noise = reshape(noise, M, L*N);...

clc clear all %% img_in = imread('0066.jpg'); m = size(img_in,1); n = size(img_in,2); img_lab = rgb2lab(img_in); img_L_mean = mean(mean(img_lab(:,:,1))); img_a_mean = mean(mean(img_lab(:,:,2))); img_b_mean = mean(mean(img_lab(:,:,3))); %% %高斯滤波 img_R = img_in(:,:,1); img_G = img_in(:,:,2); img_B = img_in(:,:,3); w = fspecial('gaussian',[7 7]); img_R_blur = imfilter(img_R,w); img_G_blur = imfilter(img_G,w); img_B_blur = imfilter(img_B,w); img_blur = cat(3,img_R_blur,img_G_blur,img_B_blur); figure('name','滤波') imshow(img_blur) img_lab_blur = rgb2lab(img_blur); %% %计算显著图 Sd = zeros(m,n); for i = 1:m for j = 1:n Sd(i,j) = sqrt((img_L_mean - img_lab_blur(i,j,1))^2 + (img_a_mean - img_lab_blur(i,j,2))^2 + (img_b_mean - img_lab_blur(i,j,3))^2); end end %归一化 Sd_normalized = figure_normalize(Sd); imwrite(Sd_normalized,'FT_saliency.jpg') figure imshow(Sd_normalized) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% end运行代码时报错错误: 非法使用保留关键字 "end"。改进代码

clc clear all img_in = imread('0066.jpg'); m = size(img_in,1); n = size(img_in,2); img_lab = rgb2lab(img_in); img_L_mean = mean(mean(img_lab(:,:,1))); img_a_mean = mean(mean(img_lab(:,:,2)));...

clear clc close all hidden fs=10000; Data601=load('C:\Users\蓝紫\Desktop\01.txt'); Data602=load('C:\Users\蓝紫\Desktop\02.txt'); Data603=load('C:\Users\蓝紫\Desktop\03.txt'); Data604=load('C:\Users\蓝紫\Desktop\11.txt'); Data605=load('C:\Users\蓝紫\Desktop\12.txt'); Data606=load('C:\Users\蓝紫\Desktop\13.txt'); D601=Data601(:,3); D602=Data602(:,3); D603=Data603(:,3); detx=0.1; %归零 for i=1:1 %1/3倍频db值 [san601(:,i),f(:,i)]=sfzybp_db0(D601(:,i),fs); %计算测点1数据垂向加速度三分之一倍频程值，分别计算测点2，测点3的 [san602(:,i),f(:,i)]=sfzybp_db0(D602(:,i),fs); [san603(:,i),f(:,i)]=sfzybp_db0(D603(:,i),fs); A=[san601(:,i),san602(:,i),san603(:,i)]; %编制一个计算振动衰减率子程序 [DR(:,i),f(:,i)]=DRR(A,detx); end %画图 plot(DR,f);

3. 使用函数 sfzybp_db0 计算三个测点的垂向加速度三分之一倍频程值，分别存储在 san601 到 san603 中。 4. 将三个测点的三分之一倍频程值组成一个矩阵 A。 5. 使用自编的 DRR 函数计算振动衰减率，存储在...

clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train = output(:, 1:80); input_test = input(:, 81:100); output_test = output(:, 81:100); % 归一化 [input_train_n, input_ps] = mapminmax(input_train, -1, 1); [output_train_n, output_ps] = mapminmax(output_train, -1, 1); % 建立模型 input_size = size(input_train_n, 1); hidden_size = 10; output_size = size(output_train_n, 1); net = newff(input_train_n, output_train_n, hidden_size, {'tansig','purelin'}, 'trainlm'); net.trainParam.epochs = 15000; net.trainParam.lr = 0.01; net.trainParam.goal = 0.0001; % 训练模型 [net, tr] = train(net, input_train_n, output_train_n); % 测试模型 input_test_n = mapminmax('apply', input_test, input_ps); output_test_n = mapminmax('apply', output_test, output_ps); output_pred_n = sim(net, input_test_n); %% 反归一化 output_test_pred = mapminmax('reverse', output_pred_n, output_ps); output_test_pred = round(output_test_pred); % 四舍五入取整 % 使用测试集评估网络性能 pos_pred = sim(net, input_test_n); % 预测位置 ori_pred = sim(net, input_test_n); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - output_test(1,:); % 位置误差 ori_error = ori_pred - output_test(1,:); % 姿态误差 mse_pos = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 使用附加测试集评估网络性能 additional_test_data = [theta([6, 12, 18], :), actual_poses([6, 12, 18], :)]; pos_pred = sim(net, mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测位置 ori_pred = sim(net, mapminmax('apply', additional_test_data(:, 1:input_size), input_ps)); % 预测姿态 pos_error = pos_pred - additional_test_data(:, input_size+1:input_size+output_size); % 位置误差 ori_error = ori_pred - additional_test_data(:, input_size+output_size+1:end); % 姿态误差 mse_pos_additional = mean(pos_error.^2); % 位置均方误差 mse_ori_additional = mean(ori_error.^2); % 姿态均方误差 % 调整维度为 2 x 10 % 绘制预测结果和真实结果的对比图 figure; plot(output_test(1,:), 'bo-'); hold on; plot(output_test_pred(1,:)', 'r*-'); % 注意转置 legend('真实结果', '预测结果'); xlabel('样本编号'); ylabel('输出值'); title('预测结果和真实结果');则合格代码报错帮我修改正确

clear all; clc; % 载入数据 data = xlsread('Copy_of_数据集.xlsx'); input = data((1:120), 2:6)'; output = data((1:120), 7:9)'; % 划分训练集和测试集 input_train = input(:, 1:80); output_train =...

clc; clear; m=500000; %总质量 co=4500; cv=150; %%%%%%%%%%chen ca=1; g=9.8; center1=-1.5:0.1:1.5; center=[center1;center1]; % 神经网络中心 width=2; % 神经网络宽度 % rbfc=3000*ones(31,1); % 神经网络加权矩阵 % kesi=0.008; kesi0=0.01; %dd=500; deta0=0.001; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%调节参数 ro=1; rv=1; ra=1; rm=1; r2=1; gama=1*eye(31); roo=1; ww=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初值 z1=0.1; z2=0.1*10^6; v_max=0.5*10^6; % v_max=0.7*10^6; v_min=-0.5*10^6; aa=1;

- clc和clear语句用于清空命令窗口和工作空间中的变量。 - m表示系统的总质量，co、cv和ca分别表示系统的热容、容积和压缩系数。 - g表示重力加速度，center1是一个向量，表示神经网络中心的初始值。 - center是...
7z

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1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于计算机科学与技术等相关专业，更为适合；
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中小学教师教育教学情况调查表（学生家长用）.docx

中小学教师教育教学情况调查表（学生家长用）
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航空车辆检测8-YOLO（v5至v11）、COCO、CreateML、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar

航空车辆检测8-YOLO（v5至v11）、COCO、CreateML、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rarTepegozz-V2 2024-04-21 12:16 pm ============================= *与您的团队在计算机视觉项目上合作 *收集和组织图像 *了解和搜索非结构化图像数据 *注释，创建数据集 *导出，训练和部署计算机视觉模型 *使用主动学习随着时间的推移改善数据集 对于最先进的计算机视觉培训笔记本，您可以与此数据集一起使用 该数据集包含4794张图像。 Tepegozz以可可格式注释。 将以下预处理应用于每个图像： *像素数据的自动取向（带有Exif-Arientation剥离） *调整大小为640x640（拉伸） 应用以下扩展来创建每个源图像的3个版本： *水平翻转的50％概率 *垂直翻转的50％概率 *随机裁剪图像的0％至20％ * -15和+15度之间的随机旋转 * 0到1.7像素之间的随机高斯模糊 *将盐和胡椒噪声应用于0.1％的像素 以下转换应用于每个图像的边界框： *以下90度旋转之一的同等概
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LabVIEW实现NB-IoT通信【LabVIEW物联网实战】

资源说明：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/144637354 一分价钱一分货，项目代码可顺利编译运行~
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jsp网上购书系统设计（源代码+论文）(202490).7z

1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于计算机科学与技术等相关专业，更为适合；
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JavaScript实现的高效pomodoro时钟教程

资源摘要信息:"JavaScript中的pomodoroo时钟" 知识点1：什么是番茄工作法 番茄工作法是一种时间管理技术，它是由弗朗西斯科·西里洛于1980年代末发明的。该技术使用一个定时器来将工作分解为25分钟的块，这些时间块之间短暂休息。每个时间块被称为一个“番茄”，因此得名“番茄工作法”。该技术旨在帮助人们通过短暂的休息来提高集中力和生产力。 知识点2：JavaScript是什么 JavaScript是一种高级的、解释执行的编程语言，它是网页开发中最主要的技术之一。JavaScript主要用于网页中的前端脚本编写，可以实现用户与浏览器内容的交云互动，也可以用于服务器端编程(Node.js)。JavaScript是一种轻量级的编程语言，被设计为易于学习，但功能强大。 知识点3：使用JavaScript实现番茄钟的原理 在使用JavaScript实现番茄钟的过程中，我们需要用到JavaScript的计时器功能。JavaScript提供了两种计时器方法，分别是setTimeout和setInterval。setTimeout用于在指定的时间后执行一次代码块，而setInterval则用于每隔一定的时间重复执行代码块。在实现番茄钟时，我们可以使用setInterval来模拟每25分钟的“番茄时间”，使用setTimeout来控制每25分钟后的休息时间。 知识点4：如何在JavaScript中设置和重置时间 在JavaScript中，我们可以使用Date对象来获取和设置时间。Date对象允许我们获取当前的日期和时间，也可以让我们创建自己的日期和时间。我们可以通过new Date()创建一个新的日期对象，并使用Date对象提供的各种方法，如getHours(), getMinutes(), setHours(), setMinutes()等，来获取和设置时间。在实现番茄钟的过程中，我们可以通过获取当前时间，然后加上25分钟，来设置下一个番茄时间。同样，我们也可以通过获取当前时间，然后减去25分钟，来重置上一个番茄时间。 知识点5：实现pomodoro-clock的基本步骤 首先，我们需要创建一个定时器，用于模拟25分钟的工作时间。然后，我们需要在25分钟结束后提醒用户停止工作，并开始短暂的休息。接着，我们需要为用户的休息时间设置另一个定时器。在用户休息结束后，我们需要重置定时器，开始下一个工作周期。在这个过程中，我们需要为每个定时器设置相应的回调函数，以处理定时器触发时需要执行的操作。 知识点6：使用JavaScript实现pomodoro-clock的优势 使用JavaScript实现pomodoro-clock的优势在于JavaScript的轻量级和易学性。JavaScript作为前端开发的主要语言，几乎所有的现代浏览器都支持JavaScript。因此，我们可以很容易地在网页中实现pomodoro-clock，用户只需要打开网页即可使用。此外，JavaScript的灵活性也使得我们可以根据需要自定义pomodoro-clock的各种参数，如工作时间长度、休息时间长度等。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【WebLogic客户端兼容性提升秘籍】：一站式解决方案与实战案例

![WebLogic](https://docs.oracle.com/cd/F28299_01/pt857pbr3/eng/pt/tsvt/img/ia2cf27cn-7b68.png) # 摘要 WebLogic作为一款广泛使用的中间件产品，其客户端兼容性对于企业应用至关重要。本文从基本概念出发，系统地介绍了WebLogic的架构、组件以及兼容性问题的分类和影响。通过深入分析兼容性测试方法和诊断分析技术，探讨了如何有效地识别和解决客户端兼容性问题。进一步，本文提出了提升兼容性的策略，包括代码层面的设计、配置管理、补丁升级以及快速响应流程。最后，结合实战案例，本文详细说明了解决方案的实施过
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使用jupyter读取文件“近5年考试人数.csv”，绘制近5年高考及考研人数发展趋势图，数据如下（单位：万人）。

在Jupyter Notebook中读取CSV文件并绘制图表，通常需要几个步骤： 1. 首先，你需要导入必要的库，如pandas用于数据处理，matplotlib或seaborn用于数据可视化。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 使用`pd.read_csv()`函数加载CSV文件： ```python df = pd.read_csv('近5年考试人数.csv') ``` 3. 确保数据已经按照年份排序，如果需要的话，可以添加这一行： ```python df = df.sor
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CMake 3.25.3版本发布：程序员必备构建工具

资源摘要信息:"Cmake-3.25.3.zip文件是一个包含了CMake软件版本3.25.3的压缩包。CMake是一个跨平台的自动化构建系统，用于管理软件的构建过程，尤其是对于C++语言开发的项目。CMake使用CMakeLists.txt文件来配置项目的构建过程，然后可以生成不同操作系统的标准构建文件，如Makefile（Unix系列系统）、Visual Studio项目文件等。CMake广泛应用于开源和商业项目中，它有助于简化编译过程，并支持生成多种开发环境下的构建配置。 CMake 3.25.3版本作为该系列软件包中的一个点，是CMake的一个稳定版本，它为开发者提供了一系列新特性和改进。随着版本的更新，3.25.3版本可能引入了新的命令、改进了用户界面、优化了构建效率或解决了之前版本中发现的问题。 CMake的主要特点包括： 1. 跨平台性：CMake支持多种操作系统和编译器，包括但不限于Windows、Linux、Mac OS、FreeBSD、Unix等。 2. 编译器独立性：CMake生成的构建文件与具体的编译器无关，允许开发者在不同的开发环境中使用同一套构建脚本。 3. 高度可扩展性：CMake能够使用CMake模块和脚本来扩展功能，社区提供了大量的模块以支持不同的构建需求。 4. CMakeLists.txt：这是CMake的配置脚本文件，用于指定项目源文件、库依赖、自定义指令等信息。 5. 集成开发环境（IDE）支持：CMake可以生成适用于多种IDE的项目文件，例如Visual Studio、Eclipse、Xcode等。 6. 命令行工具：CMake提供了命令行工具，允许用户通过命令行对构建过程进行控制。 7. 可配置构建选项：CMake支持构建选项的配置，使得用户可以根据需要启用或禁用特定功能。 8. 包管理器支持：CMake可以从包管理器中获取依赖，并且可以使用FetchContent或ExternalProject模块来获取外部项目。 9. 测试和覆盖工具：CMake支持添加和运行测试，并集成代码覆盖工具，帮助开发者对代码进行质量控制。 10. 文档和帮助系统：CMake提供了一个内置的帮助系统，可以为用户提供命令和变量的详细文档。 CMake的安装和使用通常分为几个步骤： - 下载并解压对应平台的CMake软件包。 - 在系统中配置CMake的环境变量，确保在命令行中可以全局访问cmake命令。 - 根据项目需要编写CMakeLists.txt文件。 - 在含有CMakeLists.txt文件的目录下执行cmake命令生成构建文件。 - 使用生成的构建文件进行项目的构建和编译工作。 CMake的更新和迭代通常会带来更好的用户体验和更高效的构建过程。对于开发者而言，及时更新到最新稳定版本的CMake是保持开发效率和项目兼容性的重要步骤。而对于新用户，掌握CMake的使用则是学习现代软件构建技术的一个重要方面。"