while 1 a=1; X = zeros(length(t(:,1))-1,1); %生成一个零矩阵 for i = 1:length(t(:,1))-1 %遍历t中的每一行 X(i)=(t(i+1,4)-t(i,4)); %计算相邻两行的第四列的差值,即PRI的差值 end y = tabulate(X); %创建向量X信息数据频率表 %绘制PRI统计图 figure(2*x-1) stem(y(:,1),y(:,2)) title('PRI统计图') xlabel('PRI/us') ylabel('累计次数/次')重写代码

时间: 2023-12-02 14:02:32 浏览: 52
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2-MATLAB部分未学答案1.doc

以下是重写后的代码： ```matlab while true a = 1; X = zeros(length(t(:,1))-1, 1); for i = 1:length(t(:,1))-1 X(i) = t(i+1, 4) - t(i, 4); end y = tabulate(X); figure(2*a-1); stem(y(:, 1), y(:, 2)); title('PRI统计图'); xlabel('PRI/us'); ylabel('累计次数/次'); end ``` 重写后的代码与原代码功能相同，只是将 `1` 改为了 `true`，增强了代码的可读性。同时，为了避免变量命名冲突，将循环变量 `x` 改为了 `a`。
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MATLAB初学者对于for和while的使用和简单程序设计

这段代码将变量 i 初始化为 0，然后对 1 到 100 的每一个数累加到 i，最终得到 1 到 100 的和。 2. **while 循环**： while 循环在满足某个条件时重复执行代码，直到条件不再满足。例如，同样计算 1 到 100 ...

while 1 a=1; X = zeros(length(t(:,1))-1,1); %生成一个零矩阵 for i = 1:length(t(:,1))-1 X(i)=(t(i+1,4)-t(i,4)); end y = tabulate(X); %创建向量X信息数据频率表 figure(2*x-1) stem(y(:,1),y(:,2)) title('PRI统计图') xlabel('PRI/us') ylabel('累计次数/次')这串代码换一个说法的代码表达相同意思

在循环中，首先将变量 a 赋值为 1，然后创建一个大小为 (t(:,1))-1 的零向量 X，表示 PRI 的差值。接着，使用一个 for 循环，遍历 t 中的每一行，计算相邻两行的第四列的差值，并将结果存储在向量 X 中...

基于PCM编码的误码率仿真曲线图可以通过Matlab中的comm.PAMDemodulator和comm.BERTool函数实现。 首先，需要生成PCM编码的随机信号，并调用comm.PAMDemodulator函数进行解调。代码如下所示： 复制 % 生成PCM编码的随机信号 M = 2; % 符号数 Fs = 8000; % 采样率 t = 0:1/Fs:1-1/Fs; % 时间向量 x = randi([0 M-1],1,length(t)); % 随机生成PCM编码的信号 % PCM解调 pamDemod = comm.PAMDemodulator(M); y = pamDemod(x'); 接下来，可以使用comm.BERTool函数进行误码率仿真，并绘制误码率曲线图。代码如下所示： 复制 % 误码率仿真 berTool = comm.BERTool('Name','PCM BER Simulation','BufferSize',length(y)); ebnoVec = 0:2:20; % 信噪比范围 ber = zeros(1,length(ebnoVec)); for i = 1:length(ebnoVec) snr = ebnoVec(i) + 10*log10(log2(M)); awgnChannel = comm.AWGNChannel('NoiseMethod','Signal to noise ratio (SNR)','SNR',snr); errorRate = comm.ErrorRate; while berTool % 添加高斯白噪声 rx = awgnChannel(y); % 计算误码率 ber(i) = errorRate(x',rx); end end % 绘制误码率曲线图 semilogy(ebnoVec,ber); grid on; xlabel('Eb/No (dB)'); ylabel('Bit Error Rate'); title('PCM BER Simulation');

x = randi([0 M-1],1,length(t)); % 随机生成PCM编码的信号 % PCM解码 pcmDecoder = comm.PCMDecoder(M, 'OutputDataType', 'double'); y = pcmDecoder(x); % 误码率仿真 berTool = comm.BERTool('Name','PCM BER ...

将以下代码转换为python：%产生初始种群 flag11=1; while flag11==1 GApop0=zeros(popsize,8*M+6); for i=1:popsize GApop0(i,:)=zcode(M,N); end fitness=zeros(popsize,1);%费用 fitness1=zeros(popsize,1);%适应度函数 a=zeros(popsize,2*M+3+N-1); %工期 bestChrom=zeros(maxgen,8*M+6); bestfit=zeros(maxgen,1); %每代最优费用 bestT=zeros(maxgen,2*M+3+N-1); %每代最优费用对应的工期 elite=zeros(maxgen,8*M+6); %精英解 elitefit=zeros(maxgen,1); %精英值 for j=1:popsize a(j,:)=ztime(GApop0(j,:),M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0); fitness(j,1)=zcost(GApop0(j,:),M,N,a(j,1),a(j,2:2*M+3),a(j,2*M+4:2*M+2+N),LCR,ECR,MCR,FC,ICR,Q); end for j=1:popsize if a(j,1) > maxT fitness(j,1)=10^100; end end if all(fitness(:,1)==10^100) flag11=1; %重新生成初始种群 else flag11=0; end end fitness1=1./fitness; %适应度值取倒数，成本最小，倒数最大 %精英选择 indexmin=find(fitness==min(fitness));%查找非零元素的索引和值 if length(indexmin)>1 indexmin=randsample(indexmin,1);%从整数1到indexmin中无放回随机均匀抽取1个值。 end elite(1,:)=GApop0(indexmin,:); elitefit(1,:)=fitness(indexmin,:);

a = np.zeros((popsize, 2*M+3+N-1)) # 工期 bestChrom = np.zeros((maxgen, 8*M+6)) bestfit = np.zeros((maxgen, 1)) # 每代最优费用 bestT = np.zeros((maxgen, 2*M+3+N-1)) # 每代最优费用对应的工期 elite...

将下面MATLAB代码转换成python代码 %% 基于logistic映射的种群初始化子函数 function Positions=logisticInitialization(popsize,dim,ub,lb) %input：popsize 种群数量 % dim 变量维度 % ub 变量上限 % lb 变量下限 %return：Positions 生成的初始种群位置 %初始化位置0数组 Positions=zeros(popsize,dim); %对每个个体，混沌映射产生位置 for i = 1:popsize value = Logistic(dim); %混沌映射序列 Positions(i,:)=value.*(ub-lb)+lb; %位置越界限制 Positions(i,:)=min(Positions(i,:),ub); %上界调整 Positions(i,:)=max(Positions(i,:),lb); %下界调整 end end %混沌映射子函数 function sequence=Logistic(n) %input：n 混沌序列长度 %return：value 生成的混沌序列 %初始化数组 sequence=zeros(1,n); sequence(1)=rand; %序列起点 %x0不为(0,0.25,0.5,0.75,1) while max(sequence(1)==[0 0.25 0.5 0.75 1])==1 sequence(1)=rand; end mu =3.8 ;%参数mu范围(0,4) for i=1:n-1 sequence(i+1)=mu*sequence(i)*(1-sequence(i)); end end

Here's the Python code equivalent to the given MATLAB code: python import numpy as np ... for i in range(n-1): sequence[i+1] = mu * sequence[i] * (1 - sequence[i]) return sequence

% 生成100棵随机树木 n = 100; x = randi([1,500],1,n); y = randi([1,500],1,n); % 检查是否存在重叠的树木 while length(unique([x' y'],'rows')) < n x = randperm(500, n); % 重新生成x y = randperm(500, n); % 重新生成y end % 计算距离矩阵 dist = zeros(n,n); for i = 1:n for j = 1:n dist(i,j) = sqrt((x(i)-x(j))^2 + (y(i)-y(j))^2); end end % 模拟退火算法求解 T0 = 1000; % 初始温度 Tf = 1e-8; % 终止温度 L = 200; % 每个温度下的迭代次数 alpha = 0.99; % 降温系数 t = T0; % 当前温度 x_best = x; y_best = y; x1=[]; y1=[]; i=0; dist_best = dist; count_best = sum(sum(dist >= 2.5)) - n; % 满足条件的点数 while t > Tf for i = 1:L % 随机选择一个点 k = randi(n); % 生成新的坐标点 x_new = randi([1,500]); y_new = randi([1,500]); % 更新距离矩阵 dist_new = dist; dist_new(k,:) = sqrt((x_new-x).^2 + (y_new-y).^2); dist_new(:,k) = dist_new(k,:); % 计算新的满足条件的点数 count_new = sum(sum(dist_new >= 2.5)) - n; % 判断是否接受新的坐标点 if count_new > count_best || rand < exp((count_new-count_best)/t) x_best = x_new; y_best = y_new; dist_best = dist_new; count_best = count_new; x1=[x1, x_best]; y1=[y1, y_best]; end end scatter(x1,y1,'filled') % 降温 t = alpha * t; end fprintf('在已经种植了一些树木的情况下，最多还可以种植 %d 棵树\n', count_best);为什么输出的散点图有问题

% 随机选择一个点 k = randi(n); % 生成新的坐标点 x_new = randi([1,500]); y_new = randi([1,500]); % 更新距离矩阵 dist_new = dist; dist_new(k,:) = sqrt((x_new-x).^2 + (y_new-y).^2); dist...

代码解释：function [childPath] = crossover(parent1Path, parent2Path, prob) % 交叉 random = rand(); if prob >= random [l, length] = size(parent1Path); childPath = zeros(l,length); setSize = floor(length/2) -1; offset = randi(setSize); for i=offset:setSize+offset-1 childPath(1,i) = parent1Path(1,i); end iterator = i+1; j = iterator; while any(childPath == 0) if j > length j = 1; end if iterator > length iterator = 1; end if ~any(childPath == parent2Path(1,j)) childPath(1,iterator) = parent2Path(1,j); iterator = iterator + 1; end j = j + 1; end else childPath = parent1Path; end end

然后，创建一个大小为 l x length 的零矩阵 childPath，用于存储子代路径。 接下来，计算集合的大小 setSize，该集合是 parent1Path 中需要交叉的元素索引的范围。这里使用了 floor(length/2)-1 来确定集合大小。...

给这段代码加上注释 function outIndex = multinomialR(weight) Col=length(weight);%获取数据的长度 N_babies= zeros(1,Col); cdf= cumsum(weight);%计算粒子权重累积函数cdf u=rand(1,Col);%产生[0,1]分布的随机数 uu=u.^(1./(Col:-1:1)); ArrayTemp=cumprod(uu); u = fliplr(ArrayTemp); j=1; for i=1:Col while (u(i)>cdf(j)) j=j+1; end N_babies(j)=N_babies(j)+1; end index=1; for i=1:Col if (N_babies(i)>0) for j=index:index+N_babies(i)-1 outIndex(j) = i; end end index= index+N_babies(i); end

uu = u.^(1./(Col:-1:1)); % 计算指数分布的随机数 ArrayTemp = cumprod(uu); % 计算指数分布的累积分布函数 u = fliplr(ArrayTemp); % 反转累积分布函数 j = 1; % 根据采样规则，对每个粒子进行采样 for i = ...

CityNum = tasknum; Tlist=zeros(CityNum);%禁忌表(tabu list) cl=100;%保留前cl个最好候选解 bsf=Inf; %记录距离 tl=50; %禁忌长度(tabu length) L1=300;%候选解(candidate),不大于n*(n-1)/2(全部领域解个数) S0=randperm(CityNum); %打乱顺序随机排序 S=S0; BSF=S0; Si=zeros(L1,CityNum); %Si记录l1个候选解的城市顺序 StopL=2000; %终止步数 p=1; %记录迭代次数 clf; while (p<StopL+1) disp(num2str(p)) %候选解过多 if L1>CityNum*(CityNum)/2 disp('候选解个数,不大于n*(n-1)/2(全部领域解个数)！ 系统自动退出！'); L1=(CityNum*(CityNum)/2)^.5; break; end；请写出上述伪代码

这是一个求解旅行商问题(TSP)的禁忌搜索算法的伪代码。 首先，定义了一些参数，包括城市数量(CityNum)、禁忌表长度(tl)、候选解数量(L1)、终止步数(StopL)等。 接下来，初始化了一些变量，包括禁忌表(Tlist)、最优...

function dfsWithTimestamp(graph, startNode) visited = zeros(1, length(graph)); timestamp = 1; stack = startNode; timestamps = zeros(1, length(graph)); while ~isempty(stack) node = stack(end); stack(end) = []; if visited(node) == 0 visited(node) = 1; timestamps(node) = timestamp; timestamp = timestamp + 1; % 这里可以根据实际需求进行相应的操作，例如输出节点值 disp(['Visited Node ', num2str(node)]); neighbors = find(graph(node, :)); % 获取相邻节点 for i = length(neighbors):-1:1 if visited(neighbors(i)) == 0 stack(end+1) = neighbors(i); end end end end disp('Timestamps:'); disp(timestamps); end里边有出错 rng (line 2) visited = zeros(1, length(graph)); 这个问题

visited = zeros(1, length(graph)); 请注意，rng函数用于控制随机数生成的种子，与您在深度优先搜索算法中的需求无关。因此，与这个错误消息无关。非常抱歉给您带来困惑。请尝试修改代码并再次运行。

function [selectpop,selectfit] = myselect(allpop,allfit,popnum) [sfit,ind]=sort(allfit); %根据精英保留法保留种群数80%的部分 pop1 = allpop(ind(1:popnum*0.8),:); fit1 = sfit(1:popnum*0.8); %剩余的部分 restpop = allpop(ind(popnum*0.8+1:end),:); restfit = sfit(popnum*0.8+1:end); %再从剩余的部分用轮盘赌选择20%种群 f=restfit+1; f=1./f; f=f./sum(f); f=cumsum(f); % 轮盘赌的准备 t = 1; temp = zeros(length(f),1);的伪代码

这段伪代码实现的是一个基于精英保留法和轮盘赌选择的种群选择算法。具体步骤如下： 1. 首先，将所有个体按照适应度从小到大排序，并选取适应度最好的前20%的个体作为精英个体，保留至下一代。 2. 接着，将剩余80%...

每行加注释 N=length(weight); N_children=zeros(1,N); label=zeros(1,N); label=1:1:N; s=1/N; auxw=0; auxl=0; li=0; T=s*rand(1); j=1; Q=0; i=0; u=rand(1,N); while (T<1) if (Q>T) T=T+s; N_children(1,li)=N_children(1,li)+1; else i=fix((N-j+1)*u(1,j))+j; auxw=weight(1,i); li=label(1,i); Q=Q+auxw; weight(1,i)=weight(1,j); label(1,i)=label(1,j); j=j+1; end end index=1; for i=1:N if (N_children(1,i)>0) for j=index:index+N_children(1,i)-1 outIndex(j) = i; end end index= index+N_children(1,i); end

% 生成一个随机数T，范围为[0, s) j=1; % 初始化j为1 Q=0; % 初始化Q为0 i=0; % 初始化i为0 u=rand(1,N); % 生成一个长度为N的随机数数组u while (T<1) % 当T小于1时执行循环 if (Q>T) % 如果Q大于T T=T+s; % 将T...

clc,clear ,close all symbols = {'A', 'B', 'C', 'D'}; % 信源符号 m = 100; % 行向量长度 % 生成随机序列的索引 n = length(symbols); % 符号个数 randomIndices = randi(n, 1, m); % 映射为单元数组 randomSequence = symbols(randomIndices); % 计算每个符号的概率 counts = zeros(1, n); for i = 1:n counts(i) = sum(strcmp(randomSequence, symbols{i})); end对以上代码进行修改实现哈夫曼编码和译码但是不使用matlab自己的函

1. 创建一个结构体数组，用于存储符号和其对应的概率。 matlab symbols = {'A', 'B', 'C', 'D'}; % 信源符号 probabilities = zeros(1, length(symbols)); % 符号概率 % 计算每个符号的概率 for i = 1:length...

% 设置参数 % 计算每个节点的度数 degree = sum(a1~=0, 2); % 节点以概率i/N*0.1退化，i为节点度数 prob = degree./(N*10); p_failure = 0.01; % 正常节点失效的概率 p_fault = 0.1; % 节点故障的概率 t_repair = 100; % 故障节点失效前修复的时间步长 t_degrade = 20; % 退化节点失效前进入失效状态的时间步长 n_gateway = 10; % 网关节点数量 % 生成随机网络结构和节点状态 n1=20; n2=20; file = fopen('liangcengjiedian.txt', 'r'); % 去掉空格 if file ~= -1 % 确认文件已经被正确打开 data = textscan(file, '(%f,%f,%f) to (%f,%f,%f)\n'); n_gateway = length(data{1}); gateway1 = []; gateway2 = []; for i = 1:size(data{1}, 1) x1 = data{1}(i); y1 = data{2}(i); z1 = data{3}(i); x2 = data{4}(i); y2 = data{5}(i); z2 = data{6}(i); gateway1 = [gateway1; x1, y1, z1]; gateway2 = [gateway2; x2, y2, z2]; end fclose(file); % 记得关闭文件 else disp('Error: file not found or could not be opened.'); end % 使用randperm函数随机选择n_gateway个网关 n_gateway = min(n_gateway, size(gateway1, 1)); idx = randperm(size(gateway1, 1), n_gateway); gateway1 = gateway1(idx, :); gateway2 = gateway2(idx, :); state1 = zeros(n1, 1); % 第一层节点状态 state2 = zeros(n2, 1); % 第二层节点状态修改代码

3. 将读取文件的代码封装成一个函数，以便重复使用。_count; i++) { if (strcmp(borrows[i].user_name, user_name) == 0) { printf("B例如： function [gateway1, gateway2, n_gateway] = read_gateway_file...

用曲率把sin（x）均分x = 0:0.01:2*pi; y = sin(x); j = abs(sin(x)) ./ ((1+cos(x).^2).^(3/2)); x1 = diff(x); % 一阶导 x2 = diff(x1); % 二阶导 y1 = diff(y); y2 = diff(y1); x2(length(x1)) = x2(end); % 使数组维度一致 y2(length(y1)) = y2(end); k = abs(x1.*y2-x2.*y1) ./ (x1.^2+y1.^2).^(3/2); k(length(x)) = k(end); N = 30; deltaS = k / (N+1); posX = zeros(N + 2, 1); posY = zeros(N + 2, 1); posX(1) = x(1); posY(1) = y(1); currentArc = 0; lastArc = 0; l = 2; % 记录当前插值点的下标 for i = 2:length(x) % 计算相邻点之间的距离 dx = x(i) - x(i-1); dy = y(i) - y(i-1); d = sqrt(dx^2 + dy^2); currentArc = currentArc + d; while currentArc - lastArc >= deltaS frac = (currentArc - lastArc - deltaS) / d; posX(l) = (1-frac)*x(i-1) + frac*x(i); posY(l) = (1-frac)*y(i-1) + frac*y(i); l = l + 1; lastArc = lastArc + deltaS; end end % 将最后一个点设为曲线的末尾点 posX(end) = x(end); posY(end) = y(end); % 在图上绘制原始曲线和均分点 figure; plot(x, y, '-'); hold on; plot(posX, posY, 'r.', 'MarkerSize', 10); axis equal; xlabel('x'); ylabel('y'); legend({'原始曲线','均分点'})

首先，代码生成一个包含x坐标从0到2π的向量x，并计算相应的y坐标。然后，代码计算曲线的曲率，并将曲率值除以总长度加1得到每个点之间的距离deltaS。接下来，代码通过插值将均分点添加到posX和posY向量中，以使曲线...

N= length(weight); N_babies= zeros(1,N); q_res = N.*weight; N_babies = fix(q_res); N_res=N-sum(N_babies); if (N_res~=0) q_res=(q_res-N_babies)/N_res; cumDist= cumsum(q_res); u = fliplr(cumprod(rand(1,N_res).^(1./(N_res:-1:1)))); j=1; for i=1:N_res while (u(1,i)>cumDist(1,j)) j=j+1; end N_babies(1,j)=N_babies(1,j)+1; end end index=1; for i=1:N if (N_babies(1,i)>0) for j=index:index+N_babies(1,i)-1 outIndex(j) = i; end end index= index+N_babies(1,i); end

这段代码的作用是根据权重数组 weight，随机生成一个输出索引数组 outIndex，使得每个元素被选中的概率与其对应的权重成正比。 具体实现过程如下： 1. 统计权重数组的长度，N = length(weight)。 2. 初始化新生儿...

如何生成下面这段代码的成本迭代图，%% 用户自定义数据 [customerPosition,distriCenterPosition,sendPosition,distriCenterConstantCost,distriCenterVolume,... distriCenterManageCost,sendToDistriCenterPer,distriCenterToCustomerPer,customerRequirement] = DataFunction; probabilityMat = [0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; % probabilityMat = ones(1,7)/7; % probabilityMat = [0 0 0 1 0 0 0]; %% 用户不可修改数据 M = size(distriCenterPosition,1); %配送中心的数目 N = size(customerPosition,1); %客户的数目 if length(probabilityMat)~=M || abs(sum(probabilityMat)-1)>=1e-6 error('参数probabilityMat的大小与配送中心数目不一致或probabilityMat加和不为1'); end %% 遗传算法数据 populationNumber = 50; %种群数量 pro = 0.1; %变异概率 populationMat = cell(populationNumber,4); %种群数据矩阵 iter = 1; %当前迭代次数 iterMax = 3000; % 最大迭代次数 bestValue = inf; bestValueNow = inf; bestValueMat = zeros(populationNumber,1); bestSolve = cell(1,4); %% 初始化个体 populationMat = InitializeIndividuality(populationMat,populationNumber,M,N,probabilityMat,customerRequirement,distriCenterVolume,distriCenterPosition,customerPosition); while iter<=iterMax if iter<iterMax/2 pro = 0.5; else pro = 0.05; end %% 计算适应度 p = CalcuFitCapacity(populationMat,sendPosition,distriCenterPosition,sendToDistriCenterPer,customerPosition,distriCenterToCustomerPer,distriCenterConstantCost,distriCenterManageCost,populationNumber); %% 选择 populationMat = SelectionFunction(populationMat,populationNumber,p); %% 交叉 populationMat = CrossFunction(populationMat,populationNumber,customerRequirement,distriCenterVolume,distriCenterPosition,customerPosition,N); %% 变异 populationMat = HeteromorphosisFunction(populationMat,probabilityMat,pro,populationNumber,M,N,customerRequirement,distriCenterVolume,distriCenterPosition,customerPosition); %% 寻找最优解 [bestValueNow,bestSolveNow] = CalcuBestIndividuiality(populationMat,populationNumber,sendPosition,distriCenterPosition,sendToDistriCenterPer,customerPosition,distriCenterToCustomerPer,distriCenterConstantCost,distriCenterManageCost); if bestValueNow<bestValue bestValueMat(iter) = bestValueNow; bestValue = bestValueNow; bestSolve = bestSolveNow; else bestValueMat(iter) = bestValue; end iter = iter+1;

for iter = 1:iterMax ... [bestValueNow, bestSolveNow] = CalcuBestIndividuiality(populationMat,populationNumber,sendPosition,distriCenterPosition,sendToDistriCenterPer,customerPosition,...
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如何使用Python编程语言创建一个具有动态爱心图案作为背景并添加文字'天天开心（高级版）'的图形界面？

要在Python中创建一个带动态爱心图案和文字的图形界面，可以结合使用Tkinter库（用于窗口和基本GUI元素）以及PIL（Python Imaging Library）处理图像。这里是一个简化的例子，假设你已经安装了这两个库： 首先，安装必要的库： ```bash pip install tk pip install pillow ``` 然后，你可以尝试这个高级版的Python代码： ```python import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk def draw_heart(canvas): heart = I
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基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析

资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
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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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PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

![PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略](https://circuits-diy.com/wp-content/uploads/2020/05/74LS00-pinout.png) 参考资源链接：[Proteus电子元件符号大全：从二极管到场效应管](https://wenku.csdn.net/doc/1fahxsg8um?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. PROTEUS符号定制基础知识 PROTEUS符号定制是电子工程设计中不可或缺的一环，它允许设计者创建和修改电路元件符号，以符合特定的设计需求。本章将为你提供关于PROTEUS符号
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https://www.lagou.com/wn/爬取该网页职位名称，薪资待遇，学历，企业类型，工作地点数据保存为CSV文件的python代码

首先，你需要使用Python的requests库来获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析HTML，提取所需信息。由于这个链接指向的是拉勾网的搜索结果页面，通常这类网站会有反爬虫机制，所以你可能需要设置User-Agent，模拟浏览器访问，并处理可能的登录验证。 以下是一个基本的示例，注意这只是一个基础模板，实际操作可能需要根据网站的具体结构进行调整： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 模拟浏览器头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozi
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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。