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在机器学习领域,MATLAB是一种功能强大且广泛使用的工具,它提供了许多内置函数和工具箱,方便开发者进行各种机器学习任务。本文将介绍一些常见的机器学习任务,并提供相应的MATLAB源代码示例。数据预处理在进行机器学习之前,通常需要对原始数据进行预处理。这包括数据清洗、特征选择、特征缩放和数据划分等步骤。%导入数据data=readmatrix('data.csv');%数据清洗cleaned_da
- H3C-dhcp中继
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DHCP中继实验拓扑实验需求:按照图示配置IP地址配置R1为DHCP服务器,能够跨网段为192.168.2.0/24网段自动分配IP地址。要求分配DNS地址为202.103.24.68和202.103.0.117PC3获取IP地址后,能够访问到192.168.1.1实验步骤:配置ipSW1:[sw2]intg0/0[sw2-GigabitEthernet0/0]ipadd192.168.1.124
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实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法,学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型,学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果,编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标,对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果,编程实现混淆矩阵评测,采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
- 基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化(Matlab代码实现)
吃兔子的大脑腐
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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1概述基于改进粒子群算法的混合储能系统容量优化研究一、混合储能系统容量优化的背景与挑战1.混合储能系统的定义与组成2.容量优化的核心目标3.优化面临的挑战二、传统粒子群算法的局限性及其改进策略1.传统PSO的缺陷2.改进粒子群算法的核心方法三、改进PSO在HESS容量
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建(续)
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- AI掌柜失守记:AI Agent商业自动化边界实验
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1.实验设计:数字掌柜接管实体货架1.1硬件载体与虚拟人格构建位于旧金山的实验场地被改造成微型零售生态系统:智能冰箱搭配商品篮构成实体货架,iPad自助结账系统连接Venmo支付接口,Slack通讯平台成为人机交互窗口。ClaudeSonnet3.7被赋予独立法人身份——Claudius,拥有电子邮箱、仓库地址和初始运营资金,其认知边界被限定在"自动售货机经营者"角色。1.2决策工具链的完整配置实
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PL-SLAM文章目录PL-SLAM摘要系统介绍综述方法综述LINE-BASEDSLAM一、基于线的SLAM二、基于线和点的BA三、全局重定位使用线条初始化地图实验结果说明位姿求解三角化LSD直线检测算法**一、核心原理**⚙️**二、实现方法****三、应用场景**⚖️**四、优缺点与优化****优缺点对比****总结**End摘要译文——众所周知,低纹理场景是依赖点对应的几何计算机视觉算法的主
- 告别“血腥”!VR小鼠解剖虚拟仿真开启实验新潮流
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VR小鼠解剖虚拟仿真技术融合多种先进科技。核心是3D建模技术,专业人员用高精度扫描设备扫描小鼠获取数据,在虚拟空间构建近乎真实的三维模型,包含小鼠外部形态与内部细微结构。传感器交互技术实现用户与虚拟环境互动。用户戴VR设备持手柄解剖时,手柄传感器捕捉动作数据传输至计算机,精准控制虚拟工具;VR设备位置追踪传感器监测用户头部位置和转动方向,用户转动头部观察虚拟小鼠,虚拟场景同步变化,带来沉浸式体验。
- 树莓派实验——人脸识别
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importnumpyasnp#导入numpy科学计算库importcv2#导入OpenCV函数库#装载人脸识别特征文件face_cascade=cv2.CascadeClassifier('/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_alt.xml')cap=cv2.VideoCapture(0)
- 前端与UI如何联手,让数字孪生走进现实生活?
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数字孪生(DigitalTwin)作为工业互联网的核心技术,正在通过前端技术与用户界面设计的深度协同,从实验室走向大规模应用场景。这种虚实映射系统要求前端框架突破传统二维界面限制,与UI设计思维共同构建三维可视化、实时交互的新型人机界面。本文将从技术融合、系统挑战、交互创新、场景实践和团队协作五个维度,解析数字孪生落地的关键路径。一、技术融合:可视化框架与UI设计工具链的协同进化现代数字孪生系统需
- 基于MATLAB平台设计并实现自适应噪声抵消器(Adaptive Noise Canceller, ANC)
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本课题旨在基于MATLAB平台设计并实现自适应噪声抵消器(AdaptiveNoiseCanceller,ANC),以有效去除信号中的背景噪声,提升语音、医疗或通信系统中的信噪比。系统采用自适应滤波算法,如最小均方误差(LMS)或归一化LMS(NLMS)算法,通过参考噪声信号估计并抵消主通道信号中的噪声成分,实现动态降噪。研究内容包括信号采集与仿真建模、自适应滤波器结构设计、算法参数调整及降噪性能评
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目录1、列表和列表项是什么?1.1、列表1.2、列表项2、初始化列表和列表项2.1、初始化列表2.2、初始化列表项3、列表项插入3.1、列表项插入过程原理3.2、列表项插入源码4、列表项末尾插入4.1、列表项末尾插入过程原理4.2、列表项末尾插入源码5、删除列表项6、遍历列表7、实验:列表项的插入和删除本篇博文是《详解FreeRTOS》专栏基础篇最后一篇,下篇博文将进入进阶篇阶段。列表和列表项是直
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一、临界区代码保护如果我们想在执行某段代码时不被中断打断,此时需要进行临界区代码保护。在临界区内关闭中断,临界区结束后开启中断。需要注意的是临界区的进入和退出需要成对出现,如果进入两次,那么需要退出两次才可以成功开启中断。注:本实验基于正点原子FreeRTOS教程的学习总结。1..所需API函数介绍taskENTER_CRITICAL函数用来进入临界区。在任务中调用。#definetaskENTE
- 7,FreeRTOS列表与列表项的插入删除
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一、实验目标创建三个动态任务,栈空间大小均为128字。startTask、Task1、Task2。startTask仅运行一次,负责task1、task2任务的创建,startTask任务的删除。Task1负责初始化列表、列表项123,并进行列表项的插入实验与删除实验。Task2负责5S闪烁一次LED0,用于指示系统的运行状态。注:本实验基于正点原子FreeRTOS教程的学习总结。二、实验准备1.
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本课题围绕六自由度(6-DOF)按摩机器人展开,旨在通过MATLAB仿真平台对其机械结构、运动学特性和控制策略进行建模与分析。六自由度机器人具备空间位置和姿态的全面调节能力,可实现复杂的按摩轨迹和多角度作用力控制。研究内容包括机器人正/逆运动学建模、轨迹规划(如五次多项式插值、笛卡尔路径)、动力学建模(使用Lagrange或Newton-Euler方法)以及基于PID或自适应控制算法的控制系统设计
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MATLAB软件二次开发:MATLAB面向对象编程绪论面向对象编程的基本概念面向对象编程(Object-OrientedProgramming,OOP)是一种编程范式,它将程序设计围绕“对象”进行。在OOP中,对象是数据和可以对这些数据执行的操作的封装。每个对象都是一个特定类的实例,类定义了对象的属性(数据成员)和方法(函数)。OOP的三大特性包括:封装:将对象的属性和方法封装在一起,隐藏对象的内
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摘要:频移键控(FSK)是一种常见的数字调制,具有功率效率高及抗信道噪声性能良好的优势.本文探讨了频移键控的技术特性,包括多进制频移键控(MFSK),最小频移键控(MSK)和连续相位频移键控(CPFSK),还包括其相干解调及其蒙特卡洛误码率仿真.FSK利用载波的频率来传递信息,包络恒定,因此可以利用功率效率高的非线性放大器进行解调,它的优势在于对信道和硬件引起的幅度失真不敏感.另一方面,FSK频谱
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MSK调制,单载波频域均衡(SCFDE),正交分解MSK_FDE_ORTH/cpm.txt,424832MSK_FDE_ORTH/gen_tailsymbols_tab.m,943MSK_FDE_ORTH/gen_titled_trlls.m,1982MSK_FDE_ORTH/main_MSK_ORTH.m,11592MSK_FDE_ORTH/match_filter.asv,1026MSK_FD
- 【Linux内核及内核编程】Linux 内核的发展与演变:从 UNIX 到开源帝国的崛起
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1969年,贝尔实验室的肯·汤普森和丹尼斯·里奇在报废的DECPDP-7小型机上开发了一个“太空旅行”游戏。为简化开发,他们用汇编语言编写了一个轻量级操作系统——UNICS(UniplexedInformationandComputingService),后缩写为UNIX。这个“游戏外挂”意外开启了操作系统的新纪元目录一、UNIX:现代操作系统的基石1.1起源与早期发展1.2分支与商业化二、Min
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- matlab 渐进三角网(PTD)地面滤波(基础版)
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目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、滤波结果代码是按照算法原理的复现,效率极低,只适合学习和理解算法。一、算法原理1、PTD算法 渐进三角网地面滤波算法(ProgressiveTINDensification,PTD)是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法,旨在从复杂场景中精确分离地面点,以生成数字高程模型(DEM)。2、实现流程 P
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- 脑机新手指南(十七)EEG-ExPy 新手入门教程(上篇):基础概念与环境搭建
Brduino脑机接口技术答疑
脑机新手指南新手入门算法脑机接口
一、EEG-ExPy是什么?EEG-ExPy是一个基于Python的开源工具包,专为脑电(EEG)实验设计、数据采集和实时分析而开发。它的核心优势在于低门槛易用性和模块化设计,即使是没有编程基础的新手,也能通过简单的代码或图形界面快速搭建EEG实验流程。其功能覆盖:1.自定义实验范式设计(如视觉刺激、运动想象任务)2.实时EEG信号采集与预处理3.简单的脑机接口(BCI)应用开发4.实验数据的存储
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
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每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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