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猪猪虾的业余生活
matlab操作小技巧matlab
1.matlabfo循环在一个figure上画图,实时清空上一次绘图fori=1:5:1800ione_view=prj(:,:,i);[judge,position]=JudgeView(one_view);figure(1);holdon;h1=plot(one_view);title(['view:',num2str(i)])xlabel("channelnumber");ylabel("p
- matlab中功率因数怎样测量,如何测量功率因数?功率因数测量方法
liubotian1995
matlab中功率因数怎样测量
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- 功率因素和电费的关系
能源革命
能源物联网能源电力系统
功率因数与电费之间存在直接的关系,具体体现在功率因数调整电费上。功率因数调整电费的定义功率因数调整电费是指根据用户功率因数的水平高低,对用户的电费进行减收或增收的费用。这种调整机制旨在鼓励用户提高功率因数,减少无功功率的消耗,从而降低电力系统的负担。功率因数对电费的影响电费计算公式:基本电费:根据用户的用电量和电价计算得出。功率因数调整电费:根据用户的功率因数与标准值的差异,按照一定的比例对基本电
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想要成为糕手。
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- matlab中将数据保存为txt文件_matlab中将数据输出保存为txt格式文件的方法
安检
将matlab中数据输出保存为txt或dat格式总结网上各大论坛,主要有三种方法。第一种方法:save(最简单基本的)具体的命令是:用save*.txt-asciixx为变量*.txt为文件名,该文件存储于当前工作目录下,再打开就可以打开后,数据有可能是以指数形式保存的.例子:a=[17241815;23571416;46132022;101219213;11182529];saveafile.t
- 《Python制作动态爱心粒子特效》
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Python爱心代码pythonpygame开发语言python表白初学者入门生活爱心代码
一、实现思路粒子效果:–使用Pygame模拟粒子运动,粒子会以爱心的轨迹分布并运动。爱心公式:爱心的数学公式:x=16sin3(t),y=13cos(t)−5cos(2t)−2cos(3t)−cos(4t)参数tt的范围决定爱心形状。动态效果:粒子会从爱心轨迹出发,模拟旋转或扩散运动。二、完整代码后台私信三、运行效果运行代码后,你将看到:粒子围绕爱心形状分布,并不断扩散。爱心形状动态出现,粒子会随
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- 书籍-《控制理论的数学导论(第三版)》
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书籍:AMathematicalIntroductiontoControlTheory作者:ShlomoEngelberg出版:WorldScientificPublishingCompany编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:《控制理论的数学导论(第三版)》01书籍介绍本书在数学严谨性和工程应用之间达到了完美的平衡,有助于学生全面理解控制理论的数学和工程层面。本书不仅有效运用了MATLAB
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- 连锁管理系统:通过会员营销实现客户忠诚度飙升
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在如今竞争激烈的市场环境中,如何保持客户忠诚度,提升品牌的市场占有率,已经成为许多连锁企业关注的核心问题。而通过会员营销,借助先进的连锁管理系统,能够帮助企业实现客户忠诚度的提升,推动业务持续增长。本文将探讨如何通过连锁管理系统结合会员营销来实现这一目标。1.会员营销:促进客户关系的长期发展会员营销是通过向顾客提供专属优惠、积分奖励、生日礼物等方式,激励他们重复购买并增加品牌的粘性。这不仅仅是一次
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- MATLAB中count函数用法
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目录语法说明示例对出现次数计数使用模式对数字和字母进行计数多个子字符串的所有出现次数忽略大小写对字符向量中的子字符串进行计数count函数的功能是计算字符串中模式的出现次数。语法A=count(str,pat)A=count(str,pat,'IgnoreCase',true)说明A=count(str,pat)返回pat在str中的出现次数。如果pat是包含多个模式的数组,则count返回pat
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目录基于Simulink的时域分析法评估系统的响应速度性能指标1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.系统架构设计2.1系统框图2.2数学模型3.Simulink仿真模型步骤3.1创建Simulink模型3.2添加模块3.2.1阶跃输入模块3.2.2系统模型模块3.2.3输出显示模块3.2.4数据记录模块3.3连接模块3.4设置仿真参数3.5运行仿真4.响应速度性能指标计算5.参
- 深入了解与全面使用DeepSeek:从基础到高级应用
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引言随着AI技术的发展,DeepSeek作为一款先进的智能助手,为用户提供了强大的文本生成、代码分析、数学公式处理等能力。本文将详细介绍DeepSeek的基础知识、安装配置、API调用方法以及高级应用技巧,帮助你充分挖掘这一工具的潜力。一、认识DeepSeek1.1DeepSeek简介DeepSeek是由深度求索公司开发的人工智能平台,它支持三种主要模式:基础模型(V3)、深度思考(R1)和联网搜
- 【数值模型后处理系列】通风系数计算及垂直层插值
北潇
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- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
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在接下来的博文中,我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型,在学习之前,让我们来了解一下学习线性模型的重要性,以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型?作为初学者,要高效学习机器学习以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础。微积分:掌握导数、梯度
- 【机器学习】多元线性回归
T0uken
Python全栈开发1024程序员节机器学习算法线性回归
在实际应用中,许多问题都包含多个特征(输入变量),而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展,它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归,包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等,并使用numpy实现。最后,我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为:y=X⋅w+by=X\cdo
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这块必被安排
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既然有了序列,那怎么拿来分析呢?时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。1、描述性时序分析通过直观的数据比较或绘图观测,寻找序列中蕴含的发展规律,这种分析方法就称为描述性时序分析。描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点,它通常是人们进行统计时序分析的第一步。2、统计时序分析(1)频域分析方法原理:假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动发展过程:1)早期的频
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go算法实战教程golang算法开发语言
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[email protected]%%Allrightsreservedclearclcx0=input('输入起始节点坐标x0=')h=input('输入步长h=')y=input('输入节点坐标函数值f(x)=')x2=input('输入所要计算的节点x2=')symstn=length(y);fori=1:nx1(i)=
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例1(最小公倍数与最大公约数)计算最小公倍数公式:LCM(A,B)=A*B/GCD(A,B)A与B的最小公倍数等于A*B除以A与B的最大公约数计算最大公约数:辗转相除法原理:设A与B的最大公约数为x,则A是x的倍数,B也是x的倍数,令A=ax,B=bx,A/B取整为c,则A-cB=(a-bc)x。即A与B的余数也是x的倍数 intgcd(inta,intb) { inttemp; whil
- 代码随想录算法营Day38 | 62. 不同路径,63. 不同路径 II,343. 整数拆分,96. 不同的二叉搜索树
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62.不同路径这题的限制是机器人在mxn的网格的左上角,每次只能向下走一格或者向右走一格。问到右下角有多少条不同路径。这个动态规划的初始状态是第一行和第一列的格子的值都是1,因为机器人只能向右走一格或者向下走一格,所以第一行和第一列的格子的不同路径数只能是1.而其他格子的路径数取决于每个格子的正上方和左边两个格子的路径数之和,即状态转移公式为dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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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
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- Mockito异常测试实例
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package com.bijian.study;
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- GA与量子恒道统计
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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?
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- 【Linux命令三】Top命令
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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:
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- spring四种依赖注入方式
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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
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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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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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