全技术领域项目源码资源包-音乐易耳精简强化版v1.2

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0 下载量 15 浏览量 更新于2024-11-28 收藏 472KB RAR 举报
资源摘要信息:"影音娱乐音乐易耳精简强化版 v1.2_musicyear12" 该资源是一个综合性的技术项目源码集合,它覆盖了多个技术领域的实用源代码,适用于不同层次的学习者和开发者。项目内容涉及前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等领域。具体来说,它包括了多种硬件平台和编程语言的源码,如STM32、ESP8266微控制器平台,以及PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、Web、C#、EDA、Proteus、RTOS等语言或技术栈。这些资源均经过了严格的测试,保证可以正常运行。 对于初学者而言,这类资源是学习和理解各个技术领域基础概念的理想工具。初学者可以将这些源码作为学习项目,通过逐步分析和运行这些代码来加深对各个技术点的理解。同时,由于源码质量高、功能完整,它们也可以作为毕业设计、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项的理想参考。 对于已经具有一定基础的学习者或开发者来说,这些项目源码的价值在于它们提供了可以直接修改和扩展的基础代码。在这些代码基础上进行二次开发,不仅可以快速实现新的功能,还可以加深对特定技术的理解和掌握。 资源中的每一个项目都是独立的模块,可以单独拿出来学习,也可以组合在一起构建更为复杂的系统。资源中的项目源码涵盖了广泛的用途,包括但不限于: 1. **前端**:涉及HTML、CSS、JavaScript等技术,用于构建用户界面和用户交互。 2. **后端**:涉及PHP、Java、Python等服务器端编程语言,用于处理业务逻辑、数据库交互等。 3. **移动开发**:包括iOS、Android等平台的应用开发,使用Swift、Kotlin、Java等语言。 4. **操作系统**:涉及Linux内核编程和系统管理,包括用户空间和内核空间的开发。 5. **人工智能**:包含机器学习和深度学习的代码示例,使用Python语言和相关框架。 6. **物联网**:涉及STM32、ESP8266等微控制器的编程,用于连接和控制物理设备。 7. **信息化管理**:包括网站后台管理系统的源码,用于数据管理和用户管理。 8. **数据库**:涉及MySQL、SQLite等关系型数据库以及NoSQL数据库的使用和管理。 9. **硬件开发**:包括使用EDA工具和Proteus进行电路仿真,以及对微控制器的编程。 10. **大数据**:涉及数据收集、处理、分析等技术,使用Hadoop、Spark等工具。 11. **课程资源**:提供教学用的项目案例,适合用于教学和学习。 12. **音视频**:涉及音频和视频的处理,使用相关的库和API进行开发。 13. **网站开发**:包括使用各种前端和后端技术构建网站的示例代码。 由于项目资源的丰富性和实用性,它们对于技术学习和研究具有较高的借鉴价值。在使用这些资源时,学习者可以关注源码的结构设计、代码风格和编程逻辑,这些都是提升编程技能的重要方面。此外,鼓励学习者在使用过程中相互交流,共同进步,如果有疑问可以与博主联系,博主将提供必要的帮助和解答。 综上所述,该资源是一个难得的技术宝库,它不仅为学习者提供了丰富多样的学习材料,同时也为开发者提供了可以直接应用和二次开发的代码基础,极大地便利了技术和知识的传播和应用。
2023-05-10 上传

读取输出数据 # 读取train.hdf5文件中的二维数组 with h5py.File('train001.hdf5', 'r') as f: data01 = f['increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/O'][:] data02 = f['/increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/epsilon_V^0.0(F)_vM'][:] data02 = data02[:, np.newaxis] data03 = f['/increment_4/phase/alpha-Ti/mechanical/sigma_vM'][:] data03 = data03[:, np.newaxis] data03 = data03 / 1e6 # 归一化到-1和1之间 data03 = (data03 - np.max(data03) / 2) / (np.max(data03) / 2) # 按行连接数组 arr = np.hstack((data01, data02, data03)) # 每1024行提取出来作为一个二维数组 output_arr_reshaped = arr.reshape((-1, 1024, 6)) # 将每个二维数组转换成三维数组 output_arr_3d = [] for i in range(output_arr_reshaped.shape[0]): output_arr_3d.append(np.reshape(output_arr_reshaped[i], (32, 32, 6))) # 将每个三维数组转换成6 * 32 * 32的三维数组 output_arr_6_32_32 = [] for i in range(len(output_arr_3d)): output_arr_6_32_32.append(np.transpose(output_arr_3d[i], (2, 0, 1))) # 对每个5 * 32 * 32的数组进行修改 modified_output_arr = [] for i in range(len(output_arr_6_32_32)): output_arr_i = output_arr_6_32_32[i] output_arr_i = np.array(output_arr_i) output_arr_i = torch.from_numpy(output_arr_i).float() output_arr_i = output_arr_i.unsqueeze(0) modified_output_arr.append(output_arr_i) # 输出第一个三维数组中的第一个纵向二维数组 output_arr01 = modified_output_arr[0] 帮我优化这段代码,使得这段代码功能完全不变的情况下更加精简,并帮我标好每一段的功能

2023-05-10 上传