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照月鱼yoyi
开关电源matlab仿真
引言通过数学的方法,把小功率开关电源系统表示成数学模型和非线性控制模型,建立一种开关电源全系统的仿真模型,提高了仿真速度。Matlab是一个高级的数学分析软件,Simulink是运行在Matlab环境下,用于建模、仿真和分析动态系统的软件包,它支持连续、离散及两者混合的线性及非线性系统。在Matlab5.2中推出了电力系统工具箱,该工具箱可以与Simulink配合使用,能够更方便地对电力电子系统进
- 「DeepSeek接班OpenAI」,最新开源的R1推理模型,让AI圈爆了
人工智能学家
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来源:前沿科技分享圈近日,AI领域迎来了一次重大突破,DeepSeek正式推出了其最新研发的开源推理模型——DeepSeek-R1。这一模型在数学、代码和自然语言推理等关键任务上的表现,已经能够与OpenAI的o1正式版相媲美,引发了AI研究者和从业者的广泛关注。多阶段训练:创新的模型架构DeepSeek-R1的训练方式采用了多阶段循环的策略,具体包括基础训练、强化学习(RL)、微调等多个阶段。这
- 青少年编程与数学 02-008 Pyhon语言编程基础 06课题、字符串
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- 机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习深度学习语音识别光谱图Whisper
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- 实现AVL树
我可能是个假开发
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一、概述1.来源AVL树是一种自平衡二叉搜索树,由托尔·哈斯特罗姆在1960年提出并在1962年发表。它的名字来源于发明者的名字:Adelson-Velsky和Landis,他们是苏联数学家,于1962年发表了一篇论文,详细介绍了AVL树的概念和性质。AVL树是用于存储有序数据的一种重要数据结构,它是二叉搜索树的一种改进和扩展。它不仅能够提高搜索、插入和删除操作的效率,而且还能够确保树的深度始终保
- 2025美赛数学建模c题思路+模型+代码分享!非机构不卖课(12:51已更新完善Q1模型的代码)
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2025MCMC题思路分析中文版题目翻译在这里先不放了,重点说一下我和队友讨论出来的一个简单思路。题目背景信息排名、金牌、奖牌数量:奥运会奖牌榜的核心指标。奖牌预测方法:强调基于参赛运动员名单而非历史奖牌数据进行预测。数据限制:模型和分析必须仅使用提供的五个数据文件,所以好好想想到时候伟大教练应该怎么考虑(data_dictionary.csv,summerOly_athletes.csv,sum
- 备战美赛!2025美赛数学建模C题模拟预测!用于大家练手模拟!
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完整的思路代码模型见文末2025美赛数学建模C题模拟题:城市交通拥堵指数的预测与管理策略背景随着全球城市化进程的加快,交通拥堵问题成为城市发展的重要挑战之一。交通拥堵不仅影响居民出行效率,还增加了能源消耗和碳排放。近年来,各大城市开始尝试通过实时数据监控和人工智能技术对交通拥堵进行预测和管理。然而,由于城市交通系统的复杂性,现有方法在实际应用中仍面临诸多挑战。任务作为一名数据分析专家,你的任务是基
- python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)
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这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题.首先,我使用了以下信号(仅复制您的上一个条目),使其成为4个样本x3个特征,因此更容易看到尺寸发生了什么.>>>signal=[[0.3394572666491664,0.30890680539
- 2025数学建模美赛C题【Models for Olympic Medal Tables】第一问
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2025数学建模美赛C题2025数学建模美赛数学建模奥运会历史奖牌
本文为个人解题笔记,仅供参考学习。本文C题的第一问。其他问题均在本专栏内,订阅一次,全部可见。文章目录问题1解题全流程解题完整过程:建立预测奥运会奖牌数的数学模型1.数据分析与清理1.1数据来源与结构1.2数据清理2.探索性数据分析(EDA)2.1国家奖牌分布趋势2.2奖牌与赛事数量的关系2.3主办国优势分析3.模型建立3.1奖牌数预测模型3.2奖牌首次获得预测模型3.3奖牌分布与赛事类型关联模型
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- DeepSeek 推出全新推理模型 R1-Lite 预览版
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DeepSeek全新研发的推理模型预览版DeepSeek-R1-Lite现已正式上线网页版。R1系列模型采用强化学习训练,推理过程中包含大量反思和验证,思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上,取得了媲美o1-preview的推理效果。目前,DeepSeek-R1-Lite仍处于迭代开发阶段,仅支持网页使用,暂不支持API调用。官方表示,正式版DeepSeek-R1模
- Python入门教程丨3.2 再见Excel!用Python这5个模块,我把3天工作压缩到3分钟
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⭐还在用Excel手动算均值方差?还在为海量数据统计熬夜加班?用Python这5把「数据手术刀」写一次代码,就能直接复用,专业报告自动生成!本期内容:模块核心功能应用场景math数学计算几何、物理模拟random生成随机数据游戏、抽样测试statistics统计分析回归分析、市场调研numpy数组与矩阵运算图像处理、机器学习pandas表格数据处理与分析金融分析、数据清洗一、基础数学库1.1mat
- Word转表单只需90秒?揭秘教育与企业培训的「自动化提效神器」
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- 方波的傅里叶变换及方波的MATLAB实现
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- [特殊字符]【计算机视觉必杀技】三行代码实现文档智能校正(附完整代码)
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网络安全我来了
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- 青少年编程与数学 02-008 Pyhon语言编程基础 08课题、变量与赋值
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青少年编程与数学02-008Pyhon语言编程基础08课题、变量与赋值一、变量1.动态类型2.命名规则3.赋值4.可变性5.引用6.作用域7.垃圾回收二、定义和使用变量1.定义变量2.变量命名规则3.使用变量4.变量的动态类型5.多个变量赋值6.序列解包7.变量作用域8.变量的可变性三、为变量赋值基本赋值同时为多个变量赋值序列解包链式赋值更新变量值使用算术运算符赋值为变量赋值时的注意事项四、数字和
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️美赛及概况1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版325年美赛资源下载3.12025美赛A题——楼梯的持续磨损3.22025美赛B题——管理可持续旅游3.32025美赛C题——奥运会奖牌榜模型3.42025美赛D题——通往更好城市的路线图3.52025美赛E
- 2025年美国大学生数学建模竞赛思路与源代码【2025美赛A题】
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数学建模美赛数学建模美赛2025美赛
A题时间考验:楼梯的持续磨损石头是坚固永恒的象征,雕刻的岩石之所以被用作建筑材料,是因为它具有抗磨损的能力。尽管石头经久耐用,但它也并非不受磨损。人的毅力是最有韧性的东西之一。图1:长期使用后磨损不均的台阶示例。用于制作台阶的石材和其他材料会受到长期不断的磨损,而且这种磨损可能是不均匀的。例如,极其古老的寺庙和教堂的台阶可能会出现这样的情况:台阶中央的磨损程度大于台阶边缘的磨损程度,而且台阶的顶部
- 2024年美国大学生数学建模竞赛思路与源代码【2024美赛A题】
迎风斯黄
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B站账号,提前关注,会有直播:有为社的个人空间-有为社个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)题目:资源可用性和性别比例虽然有些动物物种没有通常意义上的雌雄性别之分,但大多数物种都是基本上不是雄性就是雌性。尽管许多物种在出生时的性别比例为1:1,但其他物种物种则偏离了均匀的性别比例。这就是所谓的适应性性别比例变异。例如美洲鳄孵卵巢的温度会影响其出生时的性别比例。灯鱼的作用十分复杂。在一些
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2025年美赛MCM/ICM数学建模2025年数学建模美赛2025数学建模美赛A题2025楼梯上的持续磨损matlab代码
目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络(DNN)用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络(CNN)用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测matlab代码Python我们将采用更多的机器学习和深度学习技术,例如图像处理、深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)等,并结合不同的算法进行更深入的分析。1.数据预处理与
- 2025年美赛数学建模 MCM 问题A:测试时间:楼梯上的持续磨损 详细解析和代码(持续更新中,matlab和python代码,2025美赛)
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2025年美赛MCM/ICM数学建模matlab2025年数学建模美赛2025美赛python2025测试时间:楼梯上的持续磨损
目录1.楼梯的使用频率分析问题描述:建模思路:方法:实现步骤:2.方向偏好分析问题描述:建模思路:方法:实现步骤:3.同时使用人数分析问题描述:建模思路:方法:实现步骤:4.楼梯的年龄推算问题描述:建模思路:方法:实现步骤:python代码matlab代码1.楼梯的使用频率分析问题描述:我们需要分析楼梯的使用频率,特别是通过楼梯的磨损来推断使用频率。磨损程度通常与使用频率成正比,磨损严重的地方表示
- 2025年数学建模美赛 时间序列预测模型详解 思路解析和代码 2025年美赛(MCM/ICM)
2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模MCM2025年美赛2025年数学建模美赛ICM
(全部都是公开资料,不代写论文,请勿盲目订阅)2025年数学建模美赛期间,会发布思路和代码,赛前半价,赛前会发布往年美赛的经典案例,赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析,会根据赛题难度,选择合适的题目着重分析,没有代写论文服务,只会发布思路和代码,因为赛制要求,不会回复私信。内容可能达不到大家预期,请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员,会充分利用chatgpto
- 2025年美赛(A题)楼梯的持续磨损建模|数学建模竞赛解题思路|完整代码论文集合
Tina表姐
25美赛数学建模
我是Tina表姐,毕业于中国人民大学,对数学建模的热爱让我在这一领域深耕多年。我的建模思路已经帮助了百余位学习者和参赛者在数学建模的道路上取得了显著的进步和成就。现在,我将这份宝贵的经验和知识凝练成一份全面的解题思路与代码论文集合,专为本次赛题设计,旨在帮助您深入理解数学建模的每一个环节。本次美赛(6题)完整内容均可以在文章末尾领取!(部分代码在本帖子里格式混乱,下载后格式正常)本次美赛A题可以做
- 电工杯历年赛题+优秀论文+格式要求
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中国电机工程学会文件关于举办第十六届“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛的通知各有关单位:为隆重庆祝中国电机工程学会成立90周年,中国电机学会决定举办第十六届“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛。在全国高等院校的鼎力支持下,该竞赛已成功举办十五届,参赛高校800余所,累计参赛学生近10万人,成为国内具有重要影响力的大学生科技竞赛活动。本次竞赛活动由中国电机工程学会主办,电工
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美赛(MCM/ICM)作为一个数学建模竞赛,要求参赛者在有限的时间内解决一个复杂的实际问题,并通过数学建模、数据分析和计算机模拟等手段给出有效的解决方案。在美赛的论文中,Summary部分(通常也称为摘要)是非常关键的,它是整个论文的缩影,能让评审快速了解你解决问题的思路、方法和结果。写好Summary是成功的第一步,甚至有可能论文主体写的一般,但仅靠Summary一举拿下!毕竟评委哪能那么认真每
- 青少年编程与数学 02-008 Pyhon语言编程基础 10课题、列表与循环语句
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青少年编程与数学02-008Pyhon语言编程基础10课题、列表与循环语句一、列表二、定义与使用定义列表访问列表元素访问列表的切片修改列表元素列表的其他操作三、运算1.列表连接(Concatenation)2.列表复制(Copying)3.列表重复(Repetition)4.成员资格测试(MembershipTesting)5.长度计算(LengthCalculation)6.最大值和最小值(Ma
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
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- Mockito异常测试实例
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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- GA与量子恒道统计
Bill_chen
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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0、 课堂练习做完
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If i select like this:
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
useBodyEncodingForURI="t
- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持