figure(1) set(gcf,'position',[100 100 1200 650] ,'color','w') for i=2013:2022 % suptitle([num2str(i) '年月平均大气可降水量 (mm)']) for j=1:12 temp=tp(:,:,years==i & months==j); monmean(i-2012,j)=mean(temp(:)); subplot(3,4,j) pcolor(LON,LAT,temp'); shading interp colormap(jet); % caxis([0 15]) colorbar ax = gca; title([ num2str(j) ' 月']) ax.XLabel.String = '经度(°)'; ax.XLabel.FontSize = 10; ax.YLabel.String = '纬度(°)'; ax.YLabel.FontSize = 10; ax.FontSize = 10; pause(0.0002) end suptitle([num2str(i) '年月平均大气可降水量 (mm)']) print(gcf,'-djpeg','-r300',['.\Pic\1_' num2str(i) '年月平均大气可降水量.jpg']); clf end

时间: 2024-04-25 10:26:34 浏览: 20
这是一段 MATLAB 代码，用于绘制 NetCDF 格式的数据文件中的大气可降水量数据，并将每年的月平均可降水量作为一幅图像保存到本地。 具体来说，`figure(1)` 表示创建一个名为 1 的新图形窗口，`set(gcf,'position',[100 100 1200 650] ,'color','w')` 表示设置图形窗口的位置和背景色。 `for i=2013:2022` 表示循环遍历从 2013 年到 2022 年的每一年。内部循环 `for j=1:12` 表示遍历每一年的每一个月。 `temp=tp(:,:,years==i & months==j)` 表示从原始数据文件中获取当前年份和月份对应的大气可降水量数据，`monmean(i-2012,j)=mean(temp(:))` 表示计算当前月份的平均可降水量，并将其保存到 `monmean` 数组中。 `subplot(3,4,j)` 表示在当前图形窗口中创建一个子图，`pcolor(LON,LAT,temp')` 表示在子图中绘制经纬度网格和对应的可降水量数据，`shading interp` 表示使用插值方法进行颜色填充，`colormap(jet)` 表示使用 Jet 颜色映射表，`colorbar` 表示添加颜色条，`ax = gca` 表示获取当前子图的坐标轴对象，`title([ num2str(j) ' 月'])` 表示设置子图标题，`ax.XLabel.String = '经度(°)'` 和 `ax.YLabel.String = '纬度(°)'` 分别表示设置坐标轴标签，`pause(0.0002)` 表示暂停 0.0002 秒，以便在绘制子图时能够逐步显示。 `suptitle([num2str(i) '年月平均大气可降水量 (mm)'])` 表示设置当前年份的总标题，`print(gcf,'-djpeg','-r300',['.\Pic\1_' num2str(i) '年月平均大气可降水量.jpg'])` 表示将当前图形窗口保存为 JPEG 文件，`clf` 表示清空当前图形窗口，以便绘制下一个年份的数据。

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figure; imagesc(I_AC); colormap(jet); colorbar; caxis([0,0.8]); axis off;title('去除直流图像','Fontsize',25); set(gcf,'color','w'); set(gcf, 'Position', [100 200 600 400]); I_AC_fft=fft2(I_AC);%%去直流分量FFT figure; imagesc(abs(fftshift(I_AC_fft)))%幅值 colormap(jet); axis off;title('去直流图像FFT','Fontsize',25); set(gcf,'color','w'); set(gcf, 'Position', [100 200 600 400]); 这段代码怎样修改能获得两张图片

set(gcf, 'Position', [100 200 600 400]); 第二部分显示去除直流图像的FFT： matlab I_AC_fft=fft2(I_AC);%%去直流分量FFT figure; imagesc(abs(fftshift(I_AC_fft)));%幅值 colormap(jet); axis off; ...

改写以下代码为python：figure %set(gcf,'visible','off') warning off all; Signal3=Signal2(1:length(Signal2),:); D11=Signal3(:,2); Y11=log(Signal3(:,3)); Y22=Signal3(:,8); Y22(find(isnan(Y22)==1)) = 0; [AX1,H11,H12]=plotyy(D11,Y11,D11,Y22); set(get(AX1(1),'Ylabel'),'string','log(Price)','color','k','Fontsize',8); set(get(AX1(2),'Ylabel'),'string','CCPI_q','color','k','Fontsize',8); step1=(max(D11)-min(D11))/5; TICK=[D11(1) D11(328) D11(529) D11(751) D11(987) D11(1220) D11(2492) D11(2698) D11(end)]; set(AX1(1),'ylim',[-4,10],'xlim',[min(D11),max(D11)],'Xtick',TICK,'Fontsize',8); set(AX1(2),'ylim',[0,max(Y22)],'xlim',[min(D11),max(D11)],'Xtick',TICK,'Fontsize',8); set(gca,'Xticklabel',datestr(TICK,'yyyy.mm.dd'),'Fontsize',8); tick2=(max(Y22)-0)/7; set(AX1(1),'Ytick',-4:2:10,'Ycolor','k'); set(AX1(2),'Ytick',0:tick2:(max(Y22)),'Ycolor','k'); ytick=get(AX1(2),'Ytick'); for i = 1:length(ytick) yticklabel{i} = sprintf('%.2f',ytick(i)); end set(AX1(2),'Yticklabel',yticklabel); set(H11,'linestyle','-','color','k','linewidth',1); set(H12,'linestyle','-','color','r','linewidth',1); set(gcf,'unit','centimeters','position',[0,0,32,11]) grid on q=q*100;

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.figure() plt.gca().set_visible(False) plt.warning('off') Signal3 = Signal2[:len(Signal2), :] ...plt.gcf().set_size_inches(32, 11) q = q * 100

% % 读取数据 data = readmatrix('G:\19\19\2.xls'); % % % 生成标签 labels = repmat(1:14, 100, 1); labels = labels(:); % % 计算准确率 accuracy = zeros(14, 1); for i = 1:14 start_idx = (i-1)100 + 1; end_idx = i100; accuracy(i) = sum(data(start_idx:end_idx, 1) == labels(start_idx:end_idx)) / 100; end for i = 1:14 idx = find(data(:, 1) == i); correct = sum(data(idx, 2) == i); accuracy(i) = correct / length(idx); end % 生成混淆矩阵 confusionMat = confusionmat(labels, data(:, 2)); figure % newLabels = {'2FSK', 'BPSK', 'CW', 'LFM', 'LFM-BPSK', 'QPSK', 'NLFM', 'FSK-BPSK', 'LFM-FSK', 'MPSK', 'T1', 'T2', 'T3', 'T4'}; % confusionchart(confusionMat,newLabels ,'Normalization', 'row-normalized'); imagesc(confusionMat); colorbar; colormap(flipud(gray)); % 添加数值 textStrings = num2str(confusionMat(:),'%d'); textStrings = strtrim(cellstr(textStrings)); [x, y] = meshgrid(1:size(confusionMat,1), 1:size(confusionMat,2)); hStrings = text(x(:), y(:), textStrings(:), 'HorizontalAlignment', 'center'); midValue = mean(get(gca,'CLim')); textColors = repmat(confusionMat(:) > midValue, 1, 3); labels = {'2FSK', 'BPSK', 'CW', 'LFM', 'LFM-BPSK', 'QPSK', 'NLFM', 'FSK-BPSK', 'LFM-FSK', 'MPSK', 'T1', 'T2', 'T3', 'T4'}; set(gca, 'XTickLabel', labels); set(gca, 'YTickLabel', labels); set(hStrings, {'Color'}, num2cell(textColors, 2));为什么有些标签没有显示出来，怎么修改可以让十四个标签全部显示

set(gcf, 'Position', [100, 100, 800, 800]) 其中 [100, 100] 是图表左下角的位置，[800, 800] 是图表的宽度和高度。 2. 调整字体大小 在代码中添加如下语句可以调整字体大小： set(gca,'FontSize'...

怎样给左图添加标题size_fft1=247; size_fft2=545; S = vortexPatternnew(size_fft1,size_fft2); subplot(121) imagesc(real(fftshift(S))) colormap(jet); colorbar; axis off; caxis([-1,1]); subplot(122) imagesc(imag(fftshift(S))) colormap(jet); colorbar; axis off; caxis([-1,1]); set(gcf,'color','w'); set(gcf, 'Position', [100 200 1200 400]); F_h = I_AC_fft.*S; F_inv = ifft2(F_h); RAC=abs(I_AC+1j.*abs(F_inv(1:size(I11,1),1:size(I11,2)))); imagesc(abs(F_inv(1:size(I11,1),1:size(I11,2))));colorbar; caxis([0,0.8]);colormap(jet);axis off;title('去直流图像Hilbert变换','Fontsize',15); set(gcf,'color','w'); set(gcf, 'Position', [100 200 600 400]);

set(gcf, 'Position', [100 200 1200 400]); F_h = I_AC_fft.*S; F_inv = ifft2(F_h); RAC=abs(I_AC+1j.*abs(F_inv(1:size(I11,1),1:size(I11,2)))); imagesc(abs(F_inv(1:size(I11,1),1:size(I11,2)))); ...

帮我看一下这段代码有什么问题 clear all; 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'); % [x,y]=meshgrid(lon,lat); filename4=('E:\XB\xibei\NewFolder\xeibei84.shp'); Shape=shaperead(filename4); Sx=Shape.X;Sy=Shape.Y; R=m_shaperead('E:\XB\xibei\xb_wang');clf; close all a=find(lon>=70 & lon<=140); b=find(lat>=20 & lat<=60); lon_num=length(a);lat_num=length(b); lonn=lon(a,:);latt=lat(b,:); % D=num2cell(data); for i=1 for g=1:length(lon); x=lon(g); for h=1:length(lat); y=lat(h); U=inpolygon(x,y,Sy,Sx); if U==0 data(g,h,:)=nan; end end end end set(gcf,'Position',[0.1 0.1 1500 1000]); [X,Y]=meshgrid(lonn,latt);hold on; m_proj('miller','lon',[70 110],'lat',[30 50]); uu=m_pcolor(X,Y,data'); shading interp; set(uu,'edgecolor','none') % m_grid('linewi',2,'linest','none','xtick',[70:5:115],'ytick',[30:5:50],'fontsize',22,'linewidth',2); % WBGYR % colorbar % h=colorbar('eastoutside'); colormap('autumn'); colorbar; % set(h,'ticks',[-0.1:0.05:0.3],'linewidth',2,'fontsize',22); % caxis([-0.1 0.3]); for v=1:length(R.ncst) m_line(R.ncst{v}(:,1),R.ncst{v}(:,2),'Color','k','Linewidth',0.5); end hold on; % title(' ','fontsize',25); % saveas(figure(1),'spatial.tif') % close all %

1. 变量命名不规范，例如变量名“data”不具体，不易于理解代码的含义。 2. 缺少注释，不便于理解代码的功能和实现方法。 3. 某些变量未初始化，例如变量“Shape”应该先初始化再进行赋值。 4. 循环嵌套有误，第...

解释set(gcf, 'Position', [451 300 1080 450]);

set(gcf, 'Position', [451 300 1080 450]); 是MATLAB中用于设置当前图形窗口的位置和大小的命令。 在MATLAB中，gcf 表示 "get current figure"，它返回当前窗口的句柄。通过使用 set 函数，我们可以设置该...

%% 添加被调制照明的组织 A1=im2double(imread('1.png')); A2=rgb2gray(imread('1.png')); A3=double(1-A2./255); I11=I1.*A3; I22=I2.*A3; figure; % imshow(I11); subplot(131);imagesc(Rdc.*A3);colorbar;caxis([0,0.8]);axis off;title('低频调制','Fontsize',15); subplot(132);imagesc(I11);colorbar;caxis([0,0.8]);axis off;title('高频调制-纵向','Fontsize',15); subplot(133);imagesc(I22);colorbar;caxis([0,0.8]);axis off;title('高频调制-横向','Fontsize',15); set(gcf,'color','w');colormap(gray); set(gcf, 'Position', [100 200 1200 400]); RDC=0.5*Rdc.*A3; figure;imagesc(RDC); I_AC_zong=I11-0.5*Rdc.*A3;I_AC_heng=I22-0.5*Rdc.*A3; subplot(121) imagesc(I_AC_zong); colormap(jet); colorbar; caxis([-1,1]); subplot(122) imagesc(I_AC_heng); colormap(gray); colorbar; caxis([-1,1]);

接下来，通过将原始的条纹光图像I1和I2与A3进行元素级相乘，得到经过调制的条纹光图像I11和I22。这里使用了.*运算符表示对应元素相乘。 然后，使用subplot和imagesc函数将Rdc.*A3（低频调制）、I11（高频调制-纵向...

function Draw_data_on_World(LON, LAT, data, MyTitle) if nargin < 4 MyTitle = 0; end MAGname = strsplit(MyTitle, '_'); Cb_title = ''; for ii = 1:size(MAGname,2) Cb_title = [Cb_title,MAGname{ii}]; if ii < size(MAGname,2) Cb_title = [Cb_title,'\_']; end end figure; set(gcf, 'unit', 'normalized', 'position', [0,0,1,1]); % 全屏 hold on m_proj('robinson','long',[-180 180],'lat',[-90 90]); m_pcolor(LON, LAT, data) m_coast('linewidth',2,'color','w') m_grid('box','fancy','linestyle','-','gridcolor','w','backcolor',[.2 .65 1],... 'Fontsize',12, 'Fontname', 'Times'); % 边框属性 cb = colorbar('horiz'); if MyTitle ~= 0 ylabel(cb,[Cb_title,' (nT)'],'FontSize',14,'FontName','Times'); end set(cb,'YTick',get(cb,'YTick'),'FontSize',14,'FontName','Times') cb.TickLength = 0; cb.Position = [cb.Position(1)+0.18,cb.Position(2)-0.065,cb.Position(3)*0.54,cb.Position(4)]; end

这是一个名为Draw_data_on_World的函数的代码实现。 该函数的输入参数包括LON和LAT，它们是表示世界地图上坐标点位置的网格。data是要在地图上绘制的数据，MyTitle是绘图的标题。 函数中首先判断输入参数的个数，...

matlab figure position

1. 使用set函数设置Position属性，例如：set(gcf,'Position',[100,100,800,600])，其中前两个数字表示窗口左下角在屏幕上的横纵坐标，后两个数字表示窗口的宽度和高度。 2. 在Figure窗口中手动调整窗口的位置和大小...

figure;set(gcf,'position',[176 245 1537 420]); subplot 121;plot_connect(point1);plot_pos(source1_pos,knot1,target1); subplot 122;plot_connect(point2);plot_pos(source2_pos,knot2,target2);解释一下

这段代码的作用是在一个新的图形窗口（figure）中绘制两个子图（subplot 121 和 subplot 122），并且设置图形窗口的位置为 [176 245 1537 420]。 其中，subplot 121 绘制的内容包括： - plot_connect(point1)：...

% 清除之前的变量和图形窗口 clear; close all; % 读取数据 filename = 'C:\Users\sure\Documents\MATLAB\ActiveRecording.csv'; % 数据文件路径 % 从CSV文件中读取数据 data = csvread(filename, 2, 0); % 从第三行开始读取数据 % 提取分类数据 beforeData = data(:, [1 3 2]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 noShearData = data(:, [4 6 5]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 shearUnfixedData = data(:, [7 9 8]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 shearFixedData = data(:, [10 12 11]); % 交换Z轴和Y轴数据的顺序 % 创建一个2行3列的图形窗口 figure; % 绘制before类别图形 subplot(2, 3, [2, 3]); plot(beforeData(:, 1), -beforeData(:, 2), 'r-'); axis square; % 设置轴为正方形 xlabel('X'); ylabel('Y'); % 将Y轴改为Z轴 title('Before'); grid on; % 绘制No Shear类别图形 subplot(2, 3, 4); plot(noShearData(:, 1), noShearData(:, 2), 'g-'); axis square; % 设置轴为正方形 xlabel('X'); ylabel('Y'); % 将Y轴改为Z轴 title('No Shear'); grid on; % 绘制Shear Unfixed类别图形 subplot(2, 3, 5); plot(shearUnfixedData(:, 1), shearUnfixedData(:, 2), 'b-'); axis square; % 设置轴为正方形 xlabel('X'); ylabel('Y'); % 将Y轴改为Z轴 title('Shear Unfixed'); grid on; % 绘制Shear Fixed类别图形 subplot(2, 3, 6); plot(shearFixedData(:, 1), shearFixedData(:, 2), 'm-'); axis square; % 设置轴为正方形 xlabel('X'); ylabel('Y'); % 将Y轴改为Z轴 title('Shear Fixed'); grid on; % 调整图形窗口大小和布局 set(gcf, 'Position', [100, 100, 1200, 800]);这个代码修改成使用boundary

set(gcf, 'Position', [100, 100, 1200, 800]); 本代码中，使用 boundary 函数计算了每个数据集的边界点，并在图形上绘制了出来。由于 boundary 函数只能处理 2D 或 3D 的数据，因此我们需要分别对 XZ 和 ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 T = 7.24e-6; # % 信号持续时间 B = 5.8e6; # % 信号带宽 K = B/T; # % 调频率 ratio = 10; # % 过采样率 Fs = ratio*B; # % 采样频率 dt = 1/Fs; # % 采样间隔 N = int(np.ceil(T/dt)); # % 采样点数 t = ((np.arange(N))-N/2)/N*T; # % 时间轴flipud st = np.exp(1j*np.pi*K*t**2); # % 生成信号 st = np.exp(1j*np.pi*K*t**2)+0.75*np.random.randn(N); # % 生成带有高斯噪声的信号 ht = np.exp(-1j*np.pi*K*t**2); # % 匹配滤波器 out = np.fft.fftshift(np.fft.ifft(np.fft.fft(st)*np.fft.fft(ht))); # % 计算循环卷积 # Z = abs(out); # Z = Z/max(Z); # Z = 20*log10(eps+Z); Z = np.abs(out); Z = Z/np.max(Z); Z = 20*np.log10(np.finfo(float).eps+Z); tt = t*1e6; plt.figure(figsize=(10,8))#set(gcf,'Color','w'); plt.subplot(2,2,1) plt.plot(tt,np.real(st)); plt.title('(a)输入阵列信号的实部');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,2) plt.plot(tt,Z);plt.axis([-1,1,-30,0]); plt.title('(c)压缩后的信号(经扩展)');plt.ylabel('幅度(dB)'); plt.subplot(2,2,3); plt.plot(tt,out); plt.title('(b)压缩后的信号');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('幅度'); plt.subplot(2,2,4); plt.plot(tt,np.angle(out));plt.axis([-1,1,-5,5]); plt.title('(d)压缩后信号的相位(经扩展)');plt.xlabel('相对于t_{0}时间(\mus)');plt.ylabel('相位(弧度)'); plt.tight_layout()改为matlab代码

figure('units','normalized','position',[0.1,0.1,0.8,0.8],'Color','w'); subplot(2,2,1) plot(tt,real(st)); title('(a)输入阵列信号的实部'); ylabel('幅度'); subplot(2,2,2) plot(tt,Z); axis([-1,1,-30,0]); ...

matlab中figure

set(gcf, 'Position', [100, 100, 800, 600]) 3. 绘制图形： x = 1:10; y = x.^2; plot(x, y) 4. 在同一个 Figure 窗口中绘制多个图形： x = 1:10; y1 = x.^2; y2 = x.^3; figure plot(x, y1) ...

修改代码，设置保存图片的分辨率为600dpi：saveas(gcf, fullfile(filepath, filename), 'jpg');

set(gcf, 'Position', [100, 100, fig_size(1), fig_size(2)]); % 保存为JPG格式图片，分辨率为600dpi filename = 'your_figure.jpg'; filepath = '/your/path/to/save'; print(gcf, fullfile(filepath, filename),...

下段代码报错：数组的大小不兼容。如何修改：x1 = sqrt(R*R-r1.*r1).*cos(phai); y1 = sqrt(R*R-r1.*r1).*sin(phai);

这段代码中出现数组大小不兼容的问题，是因为 r1 和 phai ...set(gcf,'Color',[0.5,0.5,0.5]); light('Position',[0,0,10],'Style','local'); lighting gouraud; 运行以上代码，即可得到正确的降落伞图像。

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"计算机基础知识试题及答案(二).doc" 这篇文档包含了计算机基础知识的多项选择题，涵盖了操作系统、硬件、数据表示、存储器、程序、病毒、计算机分类、语言等多个方面的知识。 1. 计算机系统由硬件系统和软件系统两部分组成，选项C正确。硬件包括计算机及其外部设备，而软件包括系统软件和应用软件。 2. 十六进制1000转换为十进制是4096，因此选项A正确。十六进制的1000相当于1*16^3 = 4096。 3. ENTER键是回车换行键，用于确认输入或换行，选项B正确。 4. DRAM（Dynamic Random Access Memory）是动态随机存取存储器，选项B正确，它需要周期性刷新来保持数据。 5. Bit是二进制位的简称，是计算机中数据的最小单位，选项A正确。 6. 汉字国标码GB2312-80规定每个汉字用两个字节表示，选项B正确。 7. 微机系统的开机顺序通常是先打开外部设备（如显示器、打印机等），再开启主机，选项D正确。 8. 使用高级语言编写的程序称为源程序，需要经过编译或解释才能执行，选项A正确。 9. 微机病毒是指人为设计的、具有破坏性的小程序，通常通过网络传播，选项D正确。 10. 运算器、控制器及内存的总称是CPU（Central Processing Unit），选项A正确。 11. U盘作为外存储器，断电后存储的信息不会丢失，选项A正确。 12. 财务管理软件属于应用软件，是为特定应用而开发的，选项D正确。 13. 计算机网络的最大好处是实现资源共享，选项C正确。 14. 个人计算机属于微机，选项D正确。 15. 微机唯一能直接识别和处理的语言是机器语言，它是计算机硬件可以直接执行的指令集，选项D正确。 16. 断电会丢失原存信息的存储器是半导体RAM（Random Access Memory），选项A正确。 17. 硬盘连同驱动器是一种外存储器，用于长期存储大量数据，选项B正确。 18. 在内存中，每个基本单位的唯一序号称为地址，选项B正确。 以上是对文档部分内容的详细解释，这些知识对于理解和操作计算机系统至关重要。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【基础】网络编程入门：使用HTTP协议

![【基础】网络编程入门：使用HTTP协议](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/4fbc6b5a6d744a519429654f56ea988e.png) # 1. 网络编程基础** **1.1 网络基础知识** 网络是连接计算机和设备的系统，允许它们交换数据和资源。它由节点（计算机、服务器、路由器等）和连接它们的数据链路组成。网络可以是局域网（LAN）、广域网（WAN）或互联网。 **1.2 TCP/IP协议栈** TCP/IP协议栈是一组通信协议，用于在网络上传输数据。它分为四层： * **链路层：**处理物理连接和数据传输。 * **网络层：
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时间序列大模型的研究进展

时间序列大模型是近年来自然语言处理领域的一个热门研究方向，它们专注于理解和生成基于时间顺序的数据，比如文本序列、音频或视频信号。这类模型通常结合了Transformer架构（如BERT、GPT等）与循环神经网络（RNNs, LSTM）的长短期记忆能力，以捕捉序列数据中的时间依赖性。 近期的研究进展包括： 1. 长序列建模：研究人员一直在努力提高模型能够处理长序列的能力，例如M6和Turing-NLG，这些模型扩展了序列长度限制，增强了对长期依赖的理解。 2. 结合外部知识：一些模型开始融合外部知识库，如ProphetNet和D-PTM，以提升对复杂时间序列的预测精度。 3. 强化学习和
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计算机基础知识试题与解析

"这份文档是计算机基础知识的试题集，包含了多项选择题，涵盖了计算机系统的构成、键盘功能、数据单位、汉字编码、开机顺序、程序类型、计算机病毒、内存分类、计算机网络的应用、计算机类型、可执行语言、存储器角色、软件类别、操作系统归属、存储容量单位、网络类型以及微机发展的标志等多个知识点。" 1. 计算机系统由硬件系统和软件系统组成，A选项仅提及计算机及外部设备，B选项提到了一些外部设备但不完整，C选项正确，D选项将硬件和软件混淆为系统硬件和系统软件。 2. ENTER键在计算机中是回车换行键，用于确认输入或换行，B选项正确。 3. Bit是二进制位的简称，是计算机中最基本的数据单位，A选项正确；字节Byte是8个Bit组成的单位，C选项的字节是正确的，但题目中问的是Bit。 4. 汉字国标码GB2312-80规定，每个汉字用两个字节表示，B选项正确。 5. 微机系统的开机顺序通常是先开启外部设备（如显示器、打印机等），最后开启主机，D选项符合这一顺序。 6. 使用高级语言编写的程序称为源程序，需要经过编译或解释才能运行，A选项正确。 7. 微机病毒是指特制的、具有破坏性的小程序，可以影响计算机的正常运行，D选项正确。 8. 微型计算机的运算器、控制器及内存的总称是CPU，A选项错误，应是C选项的主机。 9. 软磁盘（软盘）中的信息在断电后不会丢失，因为它是非易失性存储，A选项正确。 10. 计算机网络的最大好处是实现资源共享，C选项正确。 11. 个人计算机通常指的是微机，D选项正确。 12. 微机唯一能直接识别和处理的语言是机器语言，D选项正确。 13. 计算机存储器是记忆部件，用于存储数据和指令，D选项正确。 14. 人事档案管理程序属于应用软件，专门用于特定用途，B选项正确。 15. DOS在计算机中属于系统软件，负责管理和控制计算机硬件和软件资源，C选项正确。 16. 反映计算机存储容量的基本单位是字节，B选项正确。 17. LAN网指的是局域网，A选项正确。 18. 微型计算机的发展主要以微处理器的发展为特征，C选项正确。 以上是对试题中涉及的计算机基础知识的详细解析。这些知识点构成了计算机科学的基础，并且对于理解和操作计算机系统至关重要。