matlab之GUI 第2页

【vue通用后台管理之Echarts(六）】

文章目录前言一、首页Echarts图1.下载echarts并引入2.初始化实例前言一、首页Echarts图绘制折线图，柱状图和饼图。将折线图放在一个el-card里，将柱状图和饼图放在一个div容器里的两个不同的el-card，实现鼠标滑过会出现阴影的效果。1.下载echarts并引入控制台[email protected]并在Home.vue引入2.初始化实例初始化实例并配置数据，处理x轴数据最

—丫丫·2025-01-24 13:00

【MATLAB例程】TOA和AOA混合的高精度定位程序，适用于三维、4锚点的情况

代码实现了一个基于到达角（AOA）和到达时间（TOA）混合定位的例程。该算法能够根据不同基站接收到的信号信息，自适应地计算目标的位置，适用于4多个基站的场景文章目录主要功能代码结构运行结果程序代码主要功能初始化：清空工作空间，设置随机数种子以确保结果可重复。随机生成目标点的位置和4个基站的位置。定位过程：计算目标点到各个基站的真实距离。模拟接收到的AOA角度（方位角和俯仰角）信息，并为这些角度添加

MATLAB卡尔曼·2025-01-24 12:57

三个地面基站，根据距离计算空间目标的三维坐标，MATLAB代码，订阅后可查看完整代码

三个地面基站，根据距离计算地上目标的三维坐标，给出MATLAB求解方法，订阅专栏后，可以查看完整源代码，复制粘贴到MATLAB空脚本中即可直接运行引言要根据三个平面上的基站计算空间中某一点的坐标，通常可以使用三角测量的方法

MATLAB卡尔曼·2025-01-24 12:27

【Java 学习】Java抽象类详解：从理论到实践，带你迈向面向对象的深度思考！

Code哈哈笑·2025-01-24 12:24

matlab绘图——彩色螺旋图

该图形可以用于数据可视化、艺术创作或数学演示，展示了MATLAB在图形处理方面的强大能力。通过调整theta和r的范围，可以创建出不同形状和复杂度的螺旋图形。

MATLAB卡尔曼·2025-01-24 12:53

Python系列之：Dash从入门到精通系列一

Python系列之：Dash从入门到精通系列一一、安装Dash二、Dash布局入门案例详解三、开启和关闭热加载四、Dash设置Html样式和颜色五、Dash可重用组件六、Dash组件Graph七、Dash

快乐骑行^_^·2025-01-24 11:52

多版本并发控制：MVCC的作用和基本原理

多版本并发控制：MVCC的作用和基本原理1、MVCC简介1.1快照读与当前读的区别1.1.1快照读1.1.2当前读1.2数据库的读写问题1.3MVCC的作用2、MVCC实现原理之ReadView2.1什么是

koping_wu·2025-01-24 11:21

基础算法之贪心算法

一·基本概念贪心算法是指在问题求解时，做出当前的最好选择。就是，不从整体最优考虑，只是从局部最优解。贪心算法没有固定的算法框架，算法设计关键在于贪心的选择。注意，贪心的策略一定要具备无后效性，指一个状态的过程不会影响之前的，只和当前有关。二·基本思路1.建立数学模型2.分解子问题3.求解子问题，使子问题局部最优4.将子问题合并三·适用问题贪心策略的前提是：局部最优能导致全局最优。例1：【深基12.

青春好少年！·2025-01-24 10:11

贪心算法之区间选点问题

目录贪心算法之区间选点问题1.区间选点问题概述2.基本区间选点问题的贪心策略（1）策略思路（2）具体示例3.区间选点问题变体及处理（1）变体描述（2）贪心策略调整（3）示例演示4.Java实现代码及解释

阿贾克斯的黎明·2025-01-24 10:41

2025年美赛数学建模 MCM 问题 B：可持续旅游管理详细解析和代码（持续更新中，matlab和python代码，2025美赛）

目录问题一：1.模型概述1.1主要因素1.2约束条件2.模型的构建2.1变量与函数定义2.2目标函数2.3额外收入支出计划3.敏感性分析4.Python代码实现5.结果与建议MATLAB代码实现解释问题二

2025年数学建模美赛·2025-01-24 10:40

深入浅出之注意力机制（YOLO）

一、基本概念注意力机制（AttentionMechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息，这种机制被称为注意力机制。它主要有两个方面：一是决定需要关注输入的哪部分，二是分配有限的信息处理资源给重要的部分。该机制可以应用于任何类型的输入，而不管其形状如何。在计算能力有限的情况下，注意力机制是解决信息超载问题的主要

浩瀚之水_csdn·2025-01-24 10:37

数据结构与算法分析：专题内容——人工智能中的寻路3之广度优先搜索（代码详解）

一、前言广度优先搜索尝试在不重复访问状态的情况下，寻找到一条最短路径。广度优先搜索保证如果存在一条到目标状态的路径，那么找到的肯定是最短路径。事实上，深度优先搜索和广度优先搜索的唯一不同就是广度优先搜索使用队列来保存开放集，而深度优先搜索使用栈。每次迭代时，广度优先搜索从队列头拿出一个未访问的状态，然后从这个状态开始，计算后继状态。如果达到了目标状态，那么搜索结束。任何已经在闭合集中的后继状态将会

梅见十柒·2025-01-24 08:24

Google广告数据分析与优化总结

不同的计划在不同时期情况不一样，具体的优化应当以当时的状态跟所处情形来进行，因此对于这个行业来讲没有百分之百奏效的优化方式，广告优化师能做的就是根据自己的经验分析和判断可能是什么原因导致了计划出现问题，

奔跑的栀子·2025-01-24 08:54

如何优化 Nginx 处理流媒体的性能？

一、理解Nginx与流媒体的“舞蹈”二、Nginx处理流媒体的挑战（一）带宽压力山大（二）高并发的考验（三）延迟和卡顿的噩梦三、优化策略之“软硬兼施”（一）硬件升级——给Nginx换上“强劲引擎”（二）

糖葫芦.T·2025-01-24 07:13

Nginx 性能优化技巧与实践（二）

五、性能优化之负载均衡篇5.1负载均衡算法介绍Nginx作为一款强大的Web服务器和反向代理服务器，其负载均衡功能是提升Web服务性能和可靠性的关键。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-01-24 07:43

【03】Midjourney绘画基础应用丨Midjourney参数之探讨 - - stylize, - - weird, - - chaos ，- - no ，- - tile参数如何更好地控制提示

01--stylize风格化--stylize（--c），此参数定义了Midjourney对你的提示词有多少创作自由。值在0-1000较低的--stylize值（默认值为100）可能具有更好的提示理解，而较高的值（最高为1000）可能具有更好的美感，但可能会偏离提示。与前代版本相比，V6中--stylize参数对相对复杂的提示（为了保持一致性，使用相同的种子进行渲染）的影响如下：风格化为0风格化为

小闹mj设计工作室·2025-01-24 07:41

MySQL实战之数据管理

MySQL实战之数据管理文章目录MySQL实战之数据管理前言一、数据库的管理1.1新建数据库二、数据表管理1.1选择数据库库三、数据管理3.1插入行数据3.2查询数据前言本文主要介绍MySQL中数据的增删改查

云计算老王·2025-01-24 07:10

Dapr 远程调试之 Nocalhost

优质资源分享学习路线指引（点击解锁）知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统虽然Visualstudio、Visualstudiocode都支持debug甚至远程debug，Dapr搭配Bridge

虚幻私塾·2025-01-24 06:08

MATLAB 代码的主要功能是基于功能连接（FC）数据，利用支持向量机（SVM）进行分类，并通过留一法交叉验证、特征选择、超参数寻优、一致性特征分析以及置换检验等步骤，评估分类性能和特征的显著性

clear;clcNumROI=37;%ROI数目NumCon=605;%连接数目%选择病人组数据文件夹%path1=spm_select(1,'dir','pleaseselectpatientsdir');path1='D:\siying\42ML_day3\nnnnnn\FC\Patient';%和第7行用一个即可，为手动改路径file1=dir([path1,filesep,'*.txt'

max500600·2025-01-24 06:04

【探索前端技术之 React Three.js—— 简单的人脸动捕与 3D 模型表情同步应用】

大家好，我是智界工具库，致力于分享好用实用且智能的软件以及在JAVA语言开发中遇到的问题，如果本篇文章对你有所帮助请帮我点个小赞小收藏吧，谢谢喲！简介：React是一个用于构建用户界面的JavaScript框架，以其组件化的设计和高效的更新机制而闻名。Three.js则是一个基于JavaScript的3D图形库，能够轻松创建和渲染复杂的3D场景。当React与Three.js相遇，ReactThr

智界工具库·2025-01-24 06:02

咱们继续学Java——高级篇第二百四十篇：之Java进阶之本地方法：JNI中字符串处理的深入剖析

咱们继续学Java——高级篇第二百四十篇：之Java进阶之本地方法：JNI中字符串处理的深入剖析在Java学习的征程中，我们不断探索知识的深度，每一次对复杂概念的深入理解都是成长的关键。

一杯年华@编程空间·2025-01-24 05:56

MATLAB代码实现了一个结构静力倒塌分析的功能

functionstatic_collapse_analysis()clear;clc;closeall;params=initialize_parameters();delta=0;delta_increment=0.5;min_increment=0.1;n=1980;tolerance=1e-6;max_iterations=50;results=[];W_in_prev=0;p_prev=

max500600·2025-01-24 04:17

基于FPGA的DDS设计

2.使用Matlab生成DDS的波表ROM3.验证目标二、DDS开发板测试平台1.使用Quartus的SignalTAP观察DDS的输出波形2.导出SignalTAP的捕获数据至电脑（生成List文件）

Squirrels43·2025-01-24 03:43

数据结构之栈，队列，树

目录一.栈1.栈的概念及结构2.栈的实现3.实现讲解1.初始化栈2.销毁栈3.压栈4.出栈5.返回栈顶元素6.返回栈内元素个数7.判断栈内是否为空二.队列1.队列的概念及结构2.队列的实现3.实现讲解1.初始化队列2.销毁队列3.单个成员入队列4.单个成员出队列5.判断队列是否为空6.返回队列内元素个数7.返回队列首个元素8.返回队列尾部元素三.树1.树的概念概念及结构2.树的相关概念3.树的实现

一只小bit·2025-01-24 03:42

c++ 与 Matlab 程序的数据比对

文章目录背景环境数据保存数据加载背景***避免数据精度误差，快速对比变量***环境c++下载https://github.com/BlueBrain/HighFive以及hdf5库在vs中配置库数据保存#includeusingnamespaceHighFive;std::stringfilename1="test.h5";Filefile1(filename1,File::Truncate);/

一路冰雨·2025-01-24 03:08

Python 常用运维模块之OS模块篇

Python常用运维模块之OS模块篇OS模块获取当前工作目录更改当前工作目录返回当前目录路径返回上一级目录路径递归生成目录路径删除目录创建目录删除目录列出特定目录下文件和子目录删除某个特定文件重命名某个文件获取某个文件

阿俊仔（摸鱼版）·2025-01-24 03:38

k8s 安装nfs_k8s共享存储之nfs

特别说明：测试使用，不建议生产环境1、在master节点配置(node1)1)yum安装nfs#yum-yinstallnfs-utilsNFS的关键工具包括：主要配置文件：/etc/exports；NFS文件系统维护命令：/usr/bin/exportfs；共享资源的日志文件：/var/lib/nfs/*tab；客户端查询共享资源命令：/usr/sbin/showmount；端口配置：/etc/

weixin_39941732·2025-01-24 03:38

基于卡尔曼滤波的系统参数辨识matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1、卡尔曼滤波的基本原理4.2、基于卡尔曼滤波的系统参数辨识5.完整程序1.程序功能描述通过kalman滤波的方法，对系统的参数进行辨识，整个程序仿真输出参数辨识的收敛过程，参数辨识误差，参数辨识之后系统的输出和真实的系统输出误差，最后设置不同的信噪比，对比不同干扰下的系统参数辨识误差。2.测试软件版本以及运行结果展

软件算法开发·2025-01-24 02:37

【系统设计】服务型软件的部署方式

文章目录部署方式的诉求SaaS软件私有化部署之私有云部署私有化部署之机房部署挑战案例部署方式的诉求在云计算的时代，以IaaS、PaaS、SaaS等为代表的XaaS风靡一时，尤其是其中作为软件服务提供商，

乘风而来的思绪·2025-01-24 02:04

基于lstm算法在MATLAB对短期风速进行预测

基于lstm算法在MATLAB对短期风速进行预测文件列表LSTM-regression-master/ELM.m , 965LSTM-regression-master/LSTM.m , 6302LSTM-regression-master

�时过境迁，物是人非·2025-01-24 02:33

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续2：《使用指令微调基础模型的多模态网页导航》

摘要自主网页导航的进展一直受到以下因素的阻碍：依赖于数十亿次的探索性交互（通常采用在线强化学习），依赖于特定领域的模型设计，难以利用丰富的跨领域数据进行泛化。在本研究中，我们探讨了基于视觉-语言基础模型的数据驱动离线训练方法，以改进网页代理的性能。我们提出了一种名为WebGUM的指令跟随多模态代理，该代理能够同时观察网页截图和HTML页面，并输出网页导航操作，例如点击和输入文本等。WebGUM通过

feifeikon·2025-01-24 02:33

matlab构造线性相位FIR滤波器

文章目录前言一、构造一组声音二、采用FIR滤波器做频率筛选前言用生成的一组音频文件举例一、构造一组声音模拟钢琴音乐，采用逐渐衰减振荡的正弦波FFT的频域展示：源代码：functionsound_firFs=1000;%采样频率freq=[200,230,260,290,320,350,380,410,440,470];%频率数组rythm=0.5;%持续时间，单位：秒gap_duration=0.

~Young.·2025-01-24 01:29

在K8S中，如果后端NFS存储的IP发送变化如何解决？

在Kubernetes中，如果后端NFS存储的IP地址发生了变化，您需要更新与之相关的PeristentVolume(PV)或PersistentVolumeClaim(PVC)以及StorageClass

Dusk_橙子·2025-01-24 01:58

【包邮送书】你好！Python

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习

Mindtechnist·2025-01-24 01:28

大模型GUI系列论文阅读 DAY3：《GPT-4V(ision) is a Generalist Web Agent, if Grounded》

摘要近年来，大型多模态模型（LMMs）的发展，特别是GPT-4V(ision)和Gemini，迅速扩展了多模态模型的能力边界，不再局限于传统任务如图像描述和视觉问答。在本研究中，我们探讨了LMMs（如GPT-4V）作为通用网页代理的潜力，这类代理能够根据自然语言指令完成任意网站上的任务。我们提出了SEEACT，这是一种通用网页代理，利用LMMs的视觉理解能力，实现网页上的操作。我们在最新的MIND

feifeikon·2025-01-24 01:58

Java入门笔记（1）

普遍认同Java的联合创始人之一詹姆斯·高斯林（JamesGosling）为“Java之

王磊鑫·2025-01-24 01:24

MATLAB代码实现的是对电机控制系统中自适应优化控制器与传统滑膜控制器性能的对比仿真

clear;%%初始参数设置motor_power=750;%电机额定功率(W)motor_speed_ref=3000;%电机额定转速(rpm)simulation_time=0.2;%仿真时间(s)sampling_time=0.001

go5463158465·2025-01-24 00:51

为AI聊天工具添加一个知识系统之65 详细设计之6 变形机器人及伺服跟随

本文要点要点三种“数”条件：necessaryconditionX-scale,sufficientconditionY-size,INUSconditionZ-score。带自己的下标。下标值范围：scale(水平)1~5,size（垂直）1~3，score（正交基）1~10。三个轴各自的运动规律（平移，竖划，旋转）给出由图形算法支持的具有伺服跟随能力的变形机器人。利用不同感觉器官发挥不同跟随能

一水鉴天·2025-01-24 00:18

java之小六壬算命代码实现——预知自己命运如何！

我命由我，不由天，是魔是仙，算算就知道了~欢迎来访~个人主页欢迎各位佬们互三哦~互三必回！！#一、小六壬背景介绍1.文化起源小六壬作为中国古代占卜法，文化背景深厚。起源说法不一，流传较广的是唐代李淳风创立“六壬时课”，即小六壬，以区别“大六壬”。也有东汉起源、黄帝时代传说、马前课演化、鬼谷子传承等观点。其发展历程中，唐朝创立后在民间流传，用于日常生活预测；明朝刘基将其用于军事决策；清朝乾隆年间被记

钮钴禄·爱因斯晨·2025-01-24 00:18

用Python写了一个好玩的桌面宠物游戏脚本，简单又好玩

今天，我们来分享一个宠物桌面小程序，全程都是通过PyQT来制作的，对于PythonGUI感兴趣的朋友，千万不要错过哦！我们先来看看最终的效果，对于一个小小的娱乐项目来说，还是不错啦！

墨鱼爆蛋·2025-01-24 00:47

为AI聊天工具添加一个知识系统之49 “‘之47’和蒙板有关的术语”的腾讯云 AI 代码助手答问（部分）

本文问题Q292、通过以上沟通，您对本项目（为AI聊天工具的使用者构建一个外挂知识系统）的蒙板（作为一般术语）是否就有了准确的认识？项目中使用Facet作为它的技术术语，您是否能清晰刻划出来呢？认识统一了我们就可以进入下一步了。Q293、Facet作文本项目的技术术语（本项目的全责技术代名词）Facet是一个知识库组件。重说：Facet作文本项目的技术术语（本项目的全面技术--全括责/权/利--代

一水鉴天·2025-01-24 00:46

AutoGPT-Forge使用教程，自行构建agent智能体

本博客给出AutoGPT-forge四个教程的翻译与理解，使用GPT4翻译，参考官方教程https://aiedge.medium.com/autogpt-forge-a-comprehensive-guide-to-your-first-steps-a1dfdf46e3b4

whyte王·2025-01-23 23:09

学习笔记之——3DGS-SLAM系列代码解读

为此写下本博客mark一下所有的源码解读以及对应的代码配置与测试记录~其中工作1~5的原理解读见博客：学习笔记之——3DGaussianSplatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研_3dgaussiansplattingslam-CSDN

gwpscut·2025-01-23 22:38

Springboot整合之Hikari连接 yml配置

#数据源配置spring:datasource:type:com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name:com.mysql.cj.jdbc.Driverurl:jdbc:mysql://localhost:3306/yeb?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior

小诺大人·2025-01-23 22:07

基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现（附带Matlab源码）

基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现（附带Matlab源码）图像去雨是计算机视觉领域的一个重要问题，它的目标是从雨滴造成的图像中恢复出原始的清晰图像。

心之飞翼·2025-01-23 22:37

python+Selenium自动化之免登录(cookie及token)

目录cookie免登录通过接口获取cookie启用浏览器绕过登录添加token使用登录可以减去每次登录的重复操作，直接操作系统登录后的菜单页面，也可以减少安全验证登录，如图像验证登录的操作。注意：cookie和token都有有效期。cookie免登录直接从开发者工具中获取cookie进行添加，下图为网页中多个站点的cookie，挑选需要的进行添加即可。fromseleniumimportwebdr

觅远·2025-01-23 22:06

【2025 ODA teigha .NET系列开发教程第五章】给CAD实体添加附属数据XDATA，包括源码

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档2025ODAteigha.NET

三好学生～张旺·2025-01-23 22:34

Android深入浅出之Binder机制

Binder于底层实现，是用的共享内存。实现了一个叫binder驱动的东西，这个binder驱动维护了一映射机制，其实就是一个hash表，用来将各个binder与相对应的进程和相关的线程信息维护起来。简单的来说，就是通过一个handle找到对应的binder，从而建立对应的进程间的联系。handle在这里就是类似ip的一个东西，用来找到通讯的对象的。其实从上层的角度来看，我们不需要去关注binde

Fifi_0617·2025-01-23 22:33

MySql8.4.x解压缩版之Windows中快速安装

MySql8.4.x解压缩版之Windows中快速安装文章目录MySql8.4.x解压缩版之Windows中快速安装1.下载与安装2.首次登录及修改root密码1.首次登录2.修改root密码3.设置客户端可连接远程

小猿搬码·2025-01-23 22:03

《Python基础》之对文件的基础操作

目录介绍了解编码一、文件的读写操作（open()-close()）步骤1、写操作open()方式1：以字节的方式覆盖写数据到文件中wb模式方式2：以字节的方式追加写数据到文件中ab模式方式3：以字符的方式以指定的编码覆盖写入w模式方式4：以字符的方式以指定的编码覆盖写入a模式2、读取操作open()方式1：以字节的形式读取文件数据方式2：以字符的形式读取文件数据二、文件的读写操作（withopen

湫ccc·2025-01-23 21:28

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