大型网站技术架构：核心原理与案例分析

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《大型网站技术架构_核心原理与案例分析》是李智慧撰写的一本专著，主要针对Web开发领域的高级架构设计进行深入探讨。这本书旨在帮助读者理解并掌握构建大规模、高性能、高可用性的网站所需的关键技术与实践策略。...

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讲解高并发访问下的网站发展变迁，对常用的网站技术进行了深入浅出的分析罗列，内容通俗易懂，而且对架构师的领导艺术进行了介绍，值得一读

大型网站技术架构-核心原理与案例分析 李智慧

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本书通过梳理大型网站技术发展历程，剖析大型网站技术架构模式，深入讲述大型互联网架构设计的核心原理，并通过一组典型网站技术架构设计案例，为读者呈现一幅包括技术选型、架构设计、性能优化、Web安全、系统发布...

数据结构中链栈的实现及其应用解析-C++实现

内容概要：本文介绍了栈这种线性表的特点及其后进先出的数据操作规则。详细讲解了栈的基本操作，如初始化、插入、弹出、查看栈顶元素、销毁栈、遍历栈以及判断栈是否为空，并展示了如何利用链栈进行数制转换的操作。 适用人群：适合于具备基础编程能力的数据结构初学者和希望进一步深入了解栈结构原理的学生和技术人员。 使用场景及目标：帮助读者理解和掌握基于C++语言环境下的栈（尤其是链式栈）的构建方法和应用场景，比如实现简单的数学运算或者数据编码转换等功能。 其他说明：文中提供了一个完整的C++实验程序，演示了如何创建、管理链栈，并完成了特定任务——十进制转任意基数的操作，通过实际运行程序可以更好地加深理论认识并增强实践技能。

PSG 3D 三维测绘系统

裸眼三维测绘系统

2023年国赛数学建模高教社杯获奖优秀论文B题原文多波束测线问题

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数学建模国赛：无人机遂行编队飞行中的纯方位无源定位分析

国家二等奖获奖论文。本文基于平面几何分析以及正弦定理建立了三角分区定位模型，针对发射与接收信号的 无人机的相对位置不同的问题，提出了分区控制算法，并结合三角形相似定理和控制变量的 思想，提出了互反馈方位调整模型。 对于问题一的第一小问，利用三角分区定位模型、以及分区控制算法对接收信号的无人 机进行定位，该定位模型适用于所有包含 FY00 在内的任意三架无人机发射信号进行定位的 情况,即编号为 FY00、FY01、FY0M（M∈{2，3，4，5，6，7，8，9}）的无人机发射信号， 当队列中某架飞机 FY0N 接收到的方向信息为?、?、?（?、?、?的定义见符号说明），根 据各个区间的的无人机之间的平面几何关系，可以得到各个区域的无人机的位置信息的关于 （?、θ）的通解公式（见正文 5.1.2 公式（9）（10）（11）（12）），之后再利用分区控制 算法分别对各个区域对应的通解公式进行求解，即可得到队列中任意无人机的位置信息。

VRPTW 的 Solomon 标准测试数据集

CVRP问题下的VRPTW变体的测试数据集，常用来测试验证算法性能

2022年数学建模国赛高教社杯C题古代玻璃制品的成分分析与鉴别优秀论文下载

优秀论文下载，需要源程序代码私聊

最值得收藏的 数据结构 全部知识点思维导图整理(王道考研), 附带经典题型整理.emmx

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多时间尺度、多分辨率、多PET计算方式的 日/周/月干旱指标SPEI计算代码及测试文件

​ SPEI是最常用的干旱指标，考虑了降雨和潜在蒸散发的水平衡状况，并通过不同时间尺度上累积水平衡状况反映不同时间长度的干旱情况，具体来说3个月尺度的SPEI反映农业、土壤干旱，6个月尺度的SPEI反映水文干旱。 在现有能搜到的SPEI计算代码中，R库SPEI包可以计算月分辨率的SPEI，python库的Climate_indices包也是计算月分辨率的SPEI，没有公开的代码计算日分辨率的SPEI。考虑计算日分辨率的SPEI是因为，月分辨率的SPEI不能捕捉持续仅几周的短期干旱事件，不能精确捕捉草地生产力变化情况。一些文章提到了构建日分辨率的SPEI指标的方法，如Wang et al.,2015 (https://doi.org/10.1002/joc.4244), 李军（https://doi.org/10.5194/hess-25-1587-2021），但没有公开具体的计算代码，本文主要目的是介绍如何计算日分辨率的SPEI，帮助广大计算日分辨率SPEI指标。 得到SPEI后，通常可以分析一个地区的干湿趋势，同时也可以基于游程理论提取干旱事件。

变分模态分解（VMD）代码

VMD算法的原matlab原代码 在代码中本人添加了详细的注释，看源代码期间配合本人发表的博客会实现VMD的快速入门

利用SVM（支持向量机）进行图像分割/提取-MATLAB

利用SVM（支持向量机）进行图像分割/提取。对给定的图像进行分割，将图像中的需要的区域和背景区域进行区分，并生成相应的分割图像和边界图像。

数据资产管理实践白皮书6.0

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采用K-means聚类，实现多维矩阵的聚类，并进行可视化展示（matlab）

我的数据是115*64维的，需要进行聚类操作，于是自己动手进行了实验，运用的是matlab语言，最后选取部分进行可视化展示，效果还不错。（代码注释完整）

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