- python大小:13MB该资源是基于Python实现的蓝桥杯常见算法模板,在蓝桥杯备战过程中是一个很好的参考例子,主要包括但不限于如下内容: 1、DP, KMP算法; 2、二叉树算法; 3、倍增算法; 4、分治算法; 5、前缀和与差分算法; 6、并查集算法; 7、最小生成树算法等等。该资源是基于Python实现的蓝桥杯常见算法模板,在蓝桥杯备战过程中是一个很好的参考例子,主要包括但不限于如下内容: 1、DP, KMP算法; 2、二叉树算法; 3、倍增算法; 4、分治算法; 5、前缀和与差分算法; 6、并查集算法; 7、最小生成树算法等等。0 3475浏览会员免费
- tensorflow大小:14MB该资源是基于Python实现的大创项目,中医药知识图谱构建,资源下载者可以根据说明文档对项目的结构有一个大致的了解,主要实现如下: 1. 通过利用pandas库对数据清洗等初步处理后以实现基本实体及实体关系的确认,可实现将现有数据导入neo4j数据库形成基本的图谱; 2. 利用TensorFlow建立训练模型对【来源】,【用法用量】,【主治功能】,【性味】等存在大段文字的实体进行进一步的抽取,做到抽出准确词语; 3. 利用远程监督的方式(或者是其他的方式),对实体关系进行抽取。该资源是基于Python实现的大创项目,中医药知识图谱构建,资源下载者可以根据说明文档对项目的结构有一个大致的了解,主要实现如下: 1. 通过利用pandas库对数据清洗等初步处理后以实现基本实体及实体关系的确认,可实现将现有数据导入neo4j数据库形成基本的图谱; 2. 利用TensorFlow建立训练模型对【来源】,【用法用量】,【主治功能】,【性味】等存在大段文字的实体进行进一步的抽取,做到抽出准确词语; 3. 利用远程监督的方式(或者是其他的方式),对实体关系进行抽取。0 3473浏览会员免费
- matlab大小:6MB该资源包含了美赛常用的十三个模型,提供了基于Matlab的源代码实现,包括但不限于如下: 多属性决策模型; 灰色预测模型; 图论模型——Dijkstra算法; 模拟退火模型; 种群竞争模型等等。该资源包含了美赛常用的十三个模型,提供了基于Matlab的源代码实现,包括但不限于如下: 多属性决策模型; 灰色预测模型; 图论模型——Dijkstra算法; 模拟退火模型; 种群竞争模型等等。0 3474浏览会员免费
- ACM大小:2MBACM模板和一些题目的代码实现,包括leetcode的一些经典算法题,主要内容如下: 动态规划,图论,字符串,数据结构,数论,一些杂题,常见算法(如快速幂)模板,组合数学等。ACM模板和一些题目的代码实现,包括leetcode的一些经典算法题,主要内容如下: 动态规划,图论,字符串,数据结构,数论,一些杂题,常见算法(如快速幂)模板,组合数学等。0 3474浏览会员免费
- 机器学习大小:39MB各种机器学习实验算法文档各种机器学习实验算法文档0 6浏览免费
- 图像处理大小:2MBmatlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录 matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录 matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录 matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录 matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录 matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录 matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录 matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录 matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录 matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录 matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录 matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录 matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录 matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录 matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录 matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录 matlab图像处理中的统计应用案例附录matlab图像处理中的统计应用案例附录0 13浏览会员免费
- 软件/插件大小:6KB开源光谱分析仪项目的代码,作出了一些改进: 1.添加了详细的中文注释; 2.把图片中的英文图例说明改成了中文图例,图例字体设置为宋体;开源光谱分析仪项目的代码,作出了一些改进: 1.添加了详细的中文注释; 2.把图片中的英文图例说明改成了中文图例,图例字体设置为宋体;0 11浏览会员免费
- 图像处理大小:2MBJava看起来设计得很像C++,但是为了使语言小和容易熟悉,设计者们把C++语言中许多可用的特征去掉了,这些特征是一般程序员很少使用的。例如,Java不支持goto语句,代之以提供break和continue语句以及异常处理。Java还剔除了C++的操作符过载(overload)和多继承特征,并且不使用主文件,免去了预处理程序。因为Java没有结构,数组和串都是对象,所以不需要指针。Java能够自动处理对象的引用和间接引用,实现自动的无用单元收集,使用户不必为存储管理问题烦恼,能更多的时间和精力花在研发上。 面向对象 Java是一个面向对象的语言。对程序员来说,这意味着要注意其中的数据和操纵数据的方法(method),而不是严格地用过程来思考。在一个面向对象的系统中,类(class)是数据和操作数据的方法的集合。数据和方法一起描述对象(object)的状态和行为。每一对象是其状态和行为的封装。类是按一定体系和层次安排的,使得子类可以从超类继承行为。在这个类层次体系中有一个根类,它是具有一般行为的类。Java程序是用类来组织的。 Java还包括一个类的扩展集合,分别组成各种程序包Java看起来设计得很像C++,但是为了使语言小和容易熟悉,设计者们把C++语言中许多可用的特征去掉了,这些特征是一般程序员很少使用的。例如,Java不支持goto语句,代之以提供break和continue语句以及异常处理。Java还剔除了C++的操作符过载(overload)和多继承特征,并且不使用主文件,免去了预处理程序。因为Java没有结构,数组和串都是对象,所以不需要指针。Java能够自动处理对象的引用和间接引用,实现自动的无用单元收集,使用户不必为存储管理问题烦恼,能更多的时间和精力花在研发上。 面向对象 Java是一个面向对象的语言。对程序员来说,这意味着要注意其中的数据和操纵数据的方法(method),而不是严格地用过程来思考。在一个面向对象的系统中,类(class)是数据和操作数据的方法的集合。数据和方法一起描述对象(object)的状态和行为。每一对象是其状态和行为的封装。类是按一定体系和层次安排的,使得子类可以从超类继承行为。在这个类层次体系中有一个根类,它是具有一般行为的类。Java程序是用类来组织的。 Java还包括一个类的扩展集合,分别组成各种程序包0 3浏览会员免费
- matlab大小:20MBJava看起来设计得很像C++,但是为了使语言小和容易熟悉,设计者们把C++语言中许多可用的特征去掉了,这些特征是一般程序员很少使用的。例如,Java不支持goto语句,代之以提供break和continue语句以及异常处理。Java还剔除了C++的操作符过载(overload)和多继承特征,并且不使用主文件,免去了预处理程序。因为Java没有结构,数组和串都是对象,所以不需要指针。Java能够自动处理对象的引用和间接引用,实现自动的无用单元收集,使用户不必为存储管理问题烦恼,能更多的时间和精力花在研发上。 面向对象 Java是一个面向对象的语言。对程序员来说,这意味着要注意其中的数据和操纵数据的方法(method),而不是严格地用过程来思考。在一个面向对象的系统中,类(class)是数据和操作数据的方法的集合。数据和方法一起描述对象(object)的状态和行为。每一对象是其状态和行为的封装。类是按一定体系和层次安排的,使得子类可以从超类继承行为。在这个类层次体系中有一个根类,它是具有一般行为的类。Java程序是用类来组织的。 Java还包括一个类的扩展集合,分别组成各种程序包Java看起来设计得很像C++,但是为了使语言小和容易熟悉,设计者们把C++语言中许多可用的特征去掉了,这些特征是一般程序员很少使用的。例如,Java不支持goto语句,代之以提供break和continue语句以及异常处理。Java还剔除了C++的操作符过载(overload)和多继承特征,并且不使用主文件,免去了预处理程序。因为Java没有结构,数组和串都是对象,所以不需要指针。Java能够自动处理对象的引用和间接引用,实现自动的无用单元收集,使用户不必为存储管理问题烦恼,能更多的时间和精力花在研发上。 面向对象 Java是一个面向对象的语言。对程序员来说,这意味着要注意其中的数据和操纵数据的方法(method),而不是严格地用过程来思考。在一个面向对象的系统中,类(class)是数据和操作数据的方法的集合。数据和方法一起描述对象(object)的状态和行为。每一对象是其状态和行为的封装。类是按一定体系和层次安排的,使得子类可以从超类继承行为。在这个类层次体系中有一个根类,它是具有一般行为的类。Java程序是用类来组织的。 Java还包括一个类的扩展集合,分别组成各种程序包0 4浏览会员免费
- matlab大小:457KBJava看起来设计得很像C++,但是为了使语言小和容易熟悉,设计者们把C++语言中许多可用的特征去掉了,这些特征是一般程序员很少使用的。例如,Java不支持goto语句,代之以提供break和continue语句以及异常处理。Java还剔除了C++的操作符过载(overload)和多继承特征,并且不使用主文件,免去了预处理程序。因为Java没有结构,数组和串都是对象,所以不需要指针。Java能够自动处理对象的引用和间接引用,实现自动的无用单元收集,使用户不必为存储管理问题烦恼,能更多的时间和精力花在研发上。 面向对象 Java是一个面向对象的语言。对程序员来说,这意味着要注意其中的数据和操纵数据的方法(method),而不是严格地用过程来思考。在一个面向对象的系统中,类(class)是数据和操作数据的方法的集合。数据和方法一起描述对象(object)的状态和行为。每一对象是其状态和行为的封装。类是按一定体系和层次安排的,使得子类可以从超类继承行为。在这个类层次体系中有一个根类,它是具有一般行为的类。Java程序是用类来组织的。 Java还包括一个类的扩展集合,分别组成各种程序包Java看起来设计得很像C++,但是为了使语言小和容易熟悉,设计者们把C++语言中许多可用的特征去掉了,这些特征是一般程序员很少使用的。例如,Java不支持goto语句,代之以提供break和continue语句以及异常处理。Java还剔除了C++的操作符过载(overload)和多继承特征,并且不使用主文件,免去了预处理程序。因为Java没有结构,数组和串都是对象,所以不需要指针。Java能够自动处理对象的引用和间接引用,实现自动的无用单元收集,使用户不必为存储管理问题烦恼,能更多的时间和精力花在研发上。 面向对象 Java是一个面向对象的语言。对程序员来说,这意味着要注意其中的数据和操纵数据的方法(method),而不是严格地用过程来思考。在一个面向对象的系统中,类(class)是数据和操作数据的方法的集合。数据和方法一起描述对象(object)的状态和行为。每一对象是其状态和行为的封装。类是按一定体系和层次安排的,使得子类可以从超类继承行为。在这个类层次体系中有一个根类,它是具有一般行为的类。Java程序是用类来组织的。 Java还包括一个类的扩展集合,分别组成各种程序包0 2浏览会员免费
- matlab大小:22KBJava看起来设计得很像C++,但是为了使语言小和容易熟悉,设计者们把C++语言中许多可用的特征去掉了,这些特征是一般程序员很少使用的。例如,Java不支持goto语句,代之以提供break和continue语句以及异常处理。Java还剔除了C++的操作符过载(overload)和多继承特征,并且不使用主文件,免去了预处理程序。因为Java没有结构,数组和串都是对象,所以不需要指针。Java能够自动处理对象的引用和间接引用,实现自动的无用单元收集,使用户不必为存储管理问题烦恼,能更多的时间和精力花在研发上。 面向对象 Java是一个面向对象的语言。对程序员来说,这意味着要注意其中的数据和操纵数据的方法(method),而不是严格地用过程来思考。在一个面向对象的系统中,类(class)是数据和操作数据的方法的集合。数据和方法一起描述对象(object)的状态和行为。每一对象是其状态和行为的封装。类是按一定体系和层次安排的,使得子类可以从超类继承行为。在这个类层次体系中有一个根类,它是具有一般行为的类。Java程序是用类来组织的。 Java还包括一个类的扩展集合,分别组成各种程序包Java看起来设计得很像C++,但是为了使语言小和容易熟悉,设计者们把C++语言中许多可用的特征去掉了,这些特征是一般程序员很少使用的。例如,Java不支持goto语句,代之以提供break和continue语句以及异常处理。Java还剔除了C++的操作符过载(overload)和多继承特征,并且不使用主文件,免去了预处理程序。因为Java没有结构,数组和串都是对象,所以不需要指针。Java能够自动处理对象的引用和间接引用,实现自动的无用单元收集,使用户不必为存储管理问题烦恼,能更多的时间和精力花在研发上。 面向对象 Java是一个面向对象的语言。对程序员来说,这意味着要注意其中的数据和操纵数据的方法(method),而不是严格地用过程来思考。在一个面向对象的系统中,类(class)是数据和操作数据的方法的集合。数据和方法一起描述对象(object)的状态和行为。每一对象是其状态和行为的封装。类是按一定体系和层次安排的,使得子类可以从超类继承行为。在这个类层次体系中有一个根类,它是具有一般行为的类。Java程序是用类来组织的。 Java还包括一个类的扩展集合,分别组成各种程序包0 4浏览会员免费
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- 范文/模板/素材大小:568KB总体幸福感指数调查量表,原始数据、调查excel分析结果,描述统计报告四个文件总体幸福感指数调查量表,原始数据、调查excel分析结果,描述统计报告四个文件0 6浏览会员免费
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- 数据结构大小:2MB本项目主要基于Python语言,使用很多Python语言的标准库,希望大家能通过题目,更好地熟悉Python语法,并灵活运用语法特性。 在推荐资料部分,给出了学习Python和算法的优秀资料,如果大家觉得解题有困难,可以按照顺序学习这些资料,再来练习算法题。 可以先完成精选100分题,再练习200分题,最后可以挑选其他100分题练习,建议每天练习3道题,熟悉解题思路。本项目主要基于Python语言,使用很多Python语言的标准库,希望大家能通过题目,更好地熟悉Python语法,并灵活运用语法特性。 在推荐资料部分,给出了学习Python和算法的优秀资料,如果大家觉得解题有困难,可以按照顺序学习这些资料,再来练习算法题。 可以先完成精选100分题,再练习200分题,最后可以挑选其他100分题练习,建议每天练习3道题,熟悉解题思路。0 2浏览会员免费
- 图像处理大小:615KB本文通过对图像分割技术的深入研究,对图像分割的研究现状和国内外研究动态进行了跟踪,针对目前常用的图像分割技术如:阈值分割方法,边缘检测方法,边界法和区域法等作了总结。在matlab环境下用这些方法对一些具有不同特点的图像进行分割处理,并取得了比较满意的效果,为图像处理的进一步进行奠定了基础。最后对图像分割技术的研究前景和应用前景作了展望和预见。本文通过对图像分割技术的深入研究,对图像分割的研究现状和国内外研究动态进行了跟踪,针对目前常用的图像分割技术如:阈值分割方法,边缘检测方法,边界法和区域法等作了总结。在matlab环境下用这些方法对一些具有不同特点的图像进行分割处理,并取得了比较满意的效果,为图像处理的进一步进行奠定了基础。最后对图像分割技术的研究前景和应用前景作了展望和预见。0 4浏览会员免费
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- matlab大小:12KBMatlab插值法 算法实现 - 以函数形式封装,代码简洁可靠。 - 常用函数向量化运行,速度可靠。 - 可在北太天元,matlab 运行 拉格朗日插值法 hermite插值 三次样条插值 牛顿插值法 分段hermite插值 服务于数值分析、数值计算Matlab插值法 算法实现 - 以函数形式封装,代码简洁可靠。 - 常用函数向量化运行,速度可靠。 - 可在北太天元,matlab 运行 拉格朗日插值法 hermite插值 三次样条插值 牛顿插值法 分段hermite插值 服务于数值分析、数值计算0 5浏览免费
- matlab大小:16KB多机器人防碰问题在机器人技术领域中非常重要,它涉及到多个机器人在空间中如何有效避免相互碰撞,同时完成各自的任务。在MATLAB仿真环境中,有多种算法可以用于解决这一问题。这些资源和研究为多机器人防碰问题提供了多种解决方案和思路,可以作为进一步研究和开发的参考。多机器人防碰问题在机器人技术领域中非常重要,它涉及到多个机器人在空间中如何有效避免相互碰撞,同时完成各自的任务。在MATLAB仿真环境中,有多种算法可以用于解决这一问题。这些资源和研究为多机器人防碰问题提供了多种解决方案和思路,可以作为进一步研究和开发的参考。0 3浏览会员免费
- matlab大小:57KBMatlab语言教程&案例&相关项目Matlab语言教程&案例&相关项目0 5浏览会员免费
- matlab大小:17MBTC模型:低秩张量恢复方法通常基于各种张量分解技术,如CP分解、Tucker分解和高阶奇异值分解(t-SVD)。近年来,一些研究提出了将全局低秩和局部平滑先验结合的模型,但这些模型在理论上尚未证明其精确恢复的保证。本文提出的 t-CTV 正则化项能够同时编码低秩和平滑先验,并在理论上证明了其精确恢复的能力。 TRPCA 模型:本文的核心贡献 我们要解决一个问题:把一个矩阵(或者张量)分解成两个部分:一个是低秩矩阵 $L$(数据中有规律的部分),另一个是稀疏矩阵 $S$(数据中的异常或噪声)。这个过程叫做张量鲁棒主成分分析(TRPCA)。 这份仿真项目旨在介绍低秩张量恢复方法中的t-CTV(Temporal Complete Tensor Variation)和TRPCA(Tensor Robust Principal Component Analysis)算法,并提供相应的 MATLAB 代码实现。t-CTV 算法用于处理具有时序特性的低秩张量数据,而 TRPCA 算法则用于处理受到异常值干扰的低秩张量数据。通过仿真实验,展示这两种方法在不同场景下的效果与性能。TC模型:低秩张量恢复方法通常基于各种张量分解技术,如CP分解、Tucker分解和高阶奇异值分解(t-SVD)。近年来,一些研究提出了将全局低秩和局部平滑先验结合的模型,但这些模型在理论上尚未证明其精确恢复的保证。本文提出的 t-CTV 正则化项能够同时编码低秩和平滑先验,并在理论上证明了其精确恢复的能力。 TRPCA 模型:本文的核心贡献 我们要解决一个问题:把一个矩阵(或者张量)分解成两个部分:一个是低秩矩阵 $L$(数据中有规律的部分),另一个是稀疏矩阵 $S$(数据中的异常或噪声)。这个过程叫做张量鲁棒主成分分析(TRPCA)。 这份仿真项目旨在介绍低秩张量恢复方法中的t-CTV(Temporal Complete Tensor Variation)和TRPCA(Tensor Robust Principal Component Analysis)算法,并提供相应的 MATLAB 代码实现。t-CTV 算法用于处理具有时序特性的低秩张量数据,而 TRPCA 算法则用于处理受到异常值干扰的低秩张量数据。通过仿真实验,展示这两种方法在不同场景下的效果与性能。0 7浏览会员免费
- 商业资料大小:15MB智数通提供了元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据集市管理、可视化图表看板、流程管理等微服务,是为数字化建设而智数通提供了元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据集市管理、可视化图表看板、流程管理等微服务,是为数字化建设而0 2浏览会员免费
- matlab大小:51MBPID控制(比例-积分-微分控制)是一种广泛应用于工业控制系统中的经典控制算法。其主要特点是通过调整控制系统的比例、积分和微分参数,实现对系统的精确控制和调节。通过MATLAB进行PID控制仿真,可以帮助工程师和研究人员更好地理解和优化PID控制器的性能,从而提高系统的稳定性和响应速度。 本资源包含一个完整的PID控制仿真项目,适用于MATLAB环境。项目的主要内容包括以下几个方面: 1. **PID控制器的理论基础**:详细介绍了PID控制器的工作原理,包括比例(P)、积分(I)和微分(D)三个部分的功能和作用。通过数学公式和图表解释了如何通过调整这三个参数来实现对系统的最佳控制。 2. **MATLAB仿真环境搭建**:指导用户如何在MATLAB中搭建PID控制器仿真环境。包括MATLAB基本操作介绍、Simulink建模基础,以及如何使用MATLAB编写控制算法代码。 3. **PID控制算法实现**:提供完整的PID控制算法MATLAB代码,包括如何设置初始参数、如何实时调整参数以优化控制效果等。代码中包含详细的注释,便于用户理解每一部分的功能和实现方法。 4. **PID控制(比例-积分-微分控制)是一种广泛应用于工业控制系统中的经典控制算法。其主要特点是通过调整控制系统的比例、积分和微分参数,实现对系统的精确控制和调节。通过MATLAB进行PID控制仿真,可以帮助工程师和研究人员更好地理解和优化PID控制器的性能,从而提高系统的稳定性和响应速度。 本资源包含一个完整的PID控制仿真项目,适用于MATLAB环境。项目的主要内容包括以下几个方面: 1. **PID控制器的理论基础**:详细介绍了PID控制器的工作原理,包括比例(P)、积分(I)和微分(D)三个部分的功能和作用。通过数学公式和图表解释了如何通过调整这三个参数来实现对系统的最佳控制。 2. **MATLAB仿真环境搭建**:指导用户如何在MATLAB中搭建PID控制器仿真环境。包括MATLAB基本操作介绍、Simulink建模基础,以及如何使用MATLAB编写控制算法代码。 3. **PID控制算法实现**:提供完整的PID控制算法MATLAB代码,包括如何设置初始参数、如何实时调整参数以优化控制效果等。代码中包含详细的注释,便于用户理解每一部分的功能和实现方法。 4. **0 8浏览会员免费
- matlab大小:57KBMATLAB进行仿真的详细教程MATLAB进行仿真的详细教程0 7浏览会员免费
- matlab大小:56KB电子工程及其他专业领域使用MATLAB进行仿真的详细教程及相关项目电子工程及其他专业领域使用MATLAB进行仿真的详细教程及相关项目电子工程及其他专业领域使用MATLAB进行仿真的详细教程及相关项目电子工程及其他专业领域使用MATLAB进行仿真的详细教程及相关项目电子工程及其他专业领域使用MATLAB进行仿真的详细教程及相关项目电子工程及其他专业领域使用MATLAB进行仿真的详细教程及相关项目0 9浏览会员免费
- matlab大小:537KBSimulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析 Simulink仿真练习-习题+解析Simulink仿真练习-习题+解析0 9浏览会员免费
- matlab大小:207MBChua-s-Circuit 利用Matlab建立Chua’s 电路实现三维混沌系统的仿真,尝试在不同参数下形成的双 涡吸引子和单涡吸引子 基于最基本的Chua电路(无源非线性电阻)进行初步仿真 Different_Start.m提供了一种最简单的多吸引子仿真方法,即在不同的初值条件下进行仿真,证明混沌状态的存在 对于涡旋吸引子形成的仿真 More.m 基于基本的Chua电路,用动画的方式展示了双涡吸引子(可以调整为单涡)的形成过程 更多吸引子的形成方法 multiple.m 使用三角波激励的方法,实现了多吸引子的形成,可以通过调整参数实现不同的吸引子形成 ultra.m 使用了锯齿波实现了多吸引子的形成Chua-s-Circuit 利用Matlab建立Chua’s 电路实现三维混沌系统的仿真,尝试在不同参数下形成的双 涡吸引子和单涡吸引子 基于最基本的Chua电路(无源非线性电阻)进行初步仿真 Different_Start.m提供了一种最简单的多吸引子仿真方法,即在不同的初值条件下进行仿真,证明混沌状态的存在 对于涡旋吸引子形成的仿真 More.m 基于基本的Chua电路,用动画的方式展示了双涡吸引子(可以调整为单涡)的形成过程 更多吸引子的形成方法 multiple.m 使用三角波激励的方法,实现了多吸引子的形成,可以通过调整参数实现不同的吸引子形成 ultra.m 使用了锯齿波实现了多吸引子的形成0 4浏览免费
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- matlab大小:20MBEKF SLAM 分析及matlab仿真源码EKF_SLAM-master.zipEKF SLAM 分析及matlab仿真源码EKF_SLAM-master.zip0 5浏览会员免费
- matlab大小:452KB单摆的MATLAB仿真 单摆的MATLAB仿真 单摆的MATLAB仿真 function pend = sim_pendulum() pend.data.L = 1.0; % 单摆的长度,假设摆杆是一个轻质长杆[meter] pend.data.m = 1; % 单摆的质量,假设质量集中到单摆末端[kg] pend.data.g = 9.8; % 重力加速度[m×s^-2] pend.data.R = 0.1; % 摆锤的半径[meter] pend.data.k = 0.1; % 摆摩擦系数(一般情况下,摩擦系数均小于1) pend.x = randn(2,1); % 系统状态量 x(1)-角度, x(2)-角速度 pend.u = zeros(1,1); % 输入变量 pend.exp_x = [pi; 0]; % 期望状态量 end单摆的MATLAB仿真 单摆的MATLAB仿真 单摆的MATLAB仿真 function pend = sim_pendulum() pend.data.L = 1.0; % 单摆的长度,假设摆杆是一个轻质长杆[meter] pend.data.m = 1; % 单摆的质量,假设质量集中到单摆末端[kg] pend.data.g = 9.8; % 重力加速度[m×s^-2] pend.data.R = 0.1; % 摆锤的半径[meter] pend.data.k = 0.1; % 摆摩擦系数(一般情况下,摩擦系数均小于1) pend.x = randn(2,1); % 系统状态量 x(1)-角度, x(2)-角速度 pend.u = zeros(1,1); % 输入变量 pend.exp_x = [pi; 0]; % 期望状态量 end0 4浏览会员免费
- matlab大小:17KBORCA算法的matlab仿真实现——优质资源,高分设计。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行! ORCA算法的matlab仿真实现——优质资源,高分设计。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行! ORCA算法的matlab仿真实现——优质资源,高分设计。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行! ORCA算法的matlab仿真实现——优质资源,高分设计。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行!ORCA算法的matlab仿真实现——优质资源,高分设计。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行! ORCA算法的matlab仿真实现——优质资源,高分设计。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行! ORCA算法的matlab仿真实现——优质资源,高分设计。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行! ORCA算法的matlab仿真实现——优质资源,高分设计。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行!0 6浏览会员免费
- matlab大小:181KB简单整理了一个关于"matlab仿真之插值与拟合"的项目,提供一些简单易懂的案例,说明插值与拟合的实际应用,可以直接在matlab中打开文件,以便在阅读及实践中理解matlab中插值与拟合的基本原理和方法简单整理了一个关于"matlab仿真之插值与拟合"的项目,提供一些简单易懂的案例,说明插值与拟合的实际应用,可以直接在matlab中打开文件,以便在阅读及实践中理解matlab中插值与拟合的基本原理和方法0 2浏览会员免费
- matlab大小:6KB本资源提供了以matlab为语言基础的数据分析案例,以回归分析为主题,就经典案例进行剖析。可以在matlab上直接打开文件并上手调试本资源提供了以matlab为语言基础的数据分析案例,以回归分析为主题,就经典案例进行剖析。可以在matlab上直接打开文件并上手调试0 6浏览会员免费
- MATLAB大小:4KBFSA-火烈鸟搜索优化算法FSA-火烈鸟搜索优化算法0 9浏览会员免费
- 图像处理大小:84KB车牌识别 定位 分割 特征提取等图像处理; 车牌自动识别技术探讨;车牌识别 定位 分割 特征提取等图像处理; 车牌自动识别技术探讨;0 6浏览会员免费
- matlab大小:4MBDeepBTSeg是一款基于MATLAB的深度学习工具箱,专门用于医学图像中的肿瘤分割。它利用深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN),来实现对MRI或CT扫描图像中肿瘤区域的高精度分割。以下是DeepBTSeg的主要特点: 深度学习驱动:采用先进的深度学习算法,提供准确的肿瘤分割结果。 用户友好的界面:提供简洁直观的用户界面,简化操作流程,便于非专业用户使用。 预训练模型:包含预训练的深度学习模型,用户可以无需额外训练即可进行分割。 可定制性:支持用户根据自己的数据集对模型进行再训练和优化。 多模态支持:适用于多种医学图像模态,包括但不限于MRI和CT图像。 自动化处理:实现自动化的图像分割流程,减少人工干预,提高效率。 高精度分割:通过深度学习技术,实现对肿瘤边缘的精确识别和分割。 科研和临床应用:适用于医学研究和临床诊断,辅助医生进行更准确的肿瘤分析。 文档和支持:提供详细的使用说明和技术支持,帮助用户解决使用中的问题。 DeepBTSeg是医学图像处理领域中肿瘤分割的有力工具。立即下载DeepBTSeg,提升您的医学图像分析能力。DeepBTSeg是一款基于MATLAB的深度学习工具箱,专门用于医学图像中的肿瘤分割。它利用深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN),来实现对MRI或CT扫描图像中肿瘤区域的高精度分割。以下是DeepBTSeg的主要特点: 深度学习驱动:采用先进的深度学习算法,提供准确的肿瘤分割结果。 用户友好的界面:提供简洁直观的用户界面,简化操作流程,便于非专业用户使用。 预训练模型:包含预训练的深度学习模型,用户可以无需额外训练即可进行分割。 可定制性:支持用户根据自己的数据集对模型进行再训练和优化。 多模态支持:适用于多种医学图像模态,包括但不限于MRI和CT图像。 自动化处理:实现自动化的图像分割流程,减少人工干预,提高效率。 高精度分割:通过深度学习技术,实现对肿瘤边缘的精确识别和分割。 科研和临床应用:适用于医学研究和临床诊断,辅助医生进行更准确的肿瘤分析。 文档和支持:提供详细的使用说明和技术支持,帮助用户解决使用中的问题。 DeepBTSeg是医学图像处理领域中肿瘤分割的有力工具。立即下载DeepBTSeg,提升您的医学图像分析能力。0 9浏览会员免费
- matlab大小:4MBDeepBTSeg是一个利用深度学习技术进行医学图像分割的MATLAB代码库,专为自动识别和分割MRI图像中的肿瘤而设计。该工具结合了先进的卷积神经网络(CNN),提供了高准确度的分割结果,对放射科医生和医学研究人员来说是一个宝贵的辅助工具。以下是DeepBTSeg的主要特点: 深度学习驱动:基于最新的深度学习技术,实现高精度的肿瘤分割。 用户友好的界面:提供简洁直观的操作界面,简化分割流程。 快速准确的分割:优化的算法确保快速处理图像,同时保持高准确度。 适用于多种肿瘤类型:算法经过训练,能够识别和分割多种类型的肿瘤。 可定制性:支持用户根据特定需求调整网络参数和分割策略。 集成MATLAB环境:完全在MATLAB环境中运行,易于与其他MATLAB工具集成。 附带文档和示例:提供详细的使用说明和示例代码,帮助用户快速上手。 科研与临床应用:适用于医学研究和临床诊断中的肿瘤分割任务。 持续更新:代码库持续更新,引入最新的研究成果和技术改进。 DeepBTSeg MATLAB肿瘤分割代码是医学图像分析领域的一大创新,为肿瘤的早期诊断和治疗提供了有力支持。立即下载DeepBTSeg,提升DeepBTSeg是一个利用深度学习技术进行医学图像分割的MATLAB代码库,专为自动识别和分割MRI图像中的肿瘤而设计。该工具结合了先进的卷积神经网络(CNN),提供了高准确度的分割结果,对放射科医生和医学研究人员来说是一个宝贵的辅助工具。以下是DeepBTSeg的主要特点: 深度学习驱动:基于最新的深度学习技术,实现高精度的肿瘤分割。 用户友好的界面:提供简洁直观的操作界面,简化分割流程。 快速准确的分割:优化的算法确保快速处理图像,同时保持高准确度。 适用于多种肿瘤类型:算法经过训练,能够识别和分割多种类型的肿瘤。 可定制性:支持用户根据特定需求调整网络参数和分割策略。 集成MATLAB环境:完全在MATLAB环境中运行,易于与其他MATLAB工具集成。 附带文档和示例:提供详细的使用说明和示例代码,帮助用户快速上手。 科研与临床应用:适用于医学研究和临床诊断中的肿瘤分割任务。 持续更新:代码库持续更新,引入最新的研究成果和技术改进。 DeepBTSeg MATLAB肿瘤分割代码是医学图像分析领域的一大创新,为肿瘤的早期诊断和治疗提供了有力支持。立即下载DeepBTSeg,提升0 8浏览会员免费
- matlab大小:4KBmatlab拟合曲线用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip 用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zipmatlab拟合曲线用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip 用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip用移动最小二乘法来拟合曲线曲面的matlab代码.zip0 10浏览免费
- kafka大小:186KB一个轻便好用的kafka 可视化图形界面工具(生产消费消息,管理topic、group、集群)优质资源。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行! 一个轻便好用的kafka 可视化图形界面工具(生产消费消息,管理topic、group、集群)优质资源。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行! 一个轻便好用的kafka 可视化图形界面工具(生产消费消息,管理topic、group、集群)优质资源。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行!一个轻便好用的kafka 可视化图形界面工具(生产消费消息,管理topic、group、集群)优质资源。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行! 一个轻便好用的kafka 可视化图形界面工具(生产消费消息,管理topic、group、集群)优质资源。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行! 一个轻便好用的kafka 可视化图形界面工具(生产消费消息,管理topic、group、集群)优质资源。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行!0 5浏览会员免费
- linux大小:459MBlinux系统下的flink1.18.1安装包linux系统下的flink1.18.1安装包0 9浏览会员免费
- kafka大小:2MBkafkakafka0 5浏览会员免费
- k12大小:986KB南京大学的《算法设计与分析》课程是一门核心计算机科学课程,旨在帮助学生掌握各种经典算法的设计思想和分析技巧。期末复习是对整个学期所学知识的巩固和提升。以下是复习所需的资源描述及建议。 ### 复习资源 1. **课程教材和讲义**: - **推荐教材**:《算法导论》(Introduction to Algorithms) by Thomas H. Cormen 等。这本书涵盖了课程的主要内容,包括排序、数据结构、图算法、动态规划、贪心算法等。 - **讲义和课堂笔记**:复习讲义和课堂笔记,可以帮助回顾老师讲解的重点和难点。 2. **课件和视频**: - **课程课件**:从老师提供的课件中复习每个章节的核心内容,理解算法的设计思路和实现方法。 - **录播视频**:如果有课程录播视频,反复观看讲解较难理解的部分。 3. **习题集和答案**: - **课后习题**:教材中的课后习题和复习题,特别是涉及到实际应用和算法分析的题目。 - **历年期末试卷**:通过做历年期末试卷,熟悉考试题型和解题思路。 4. **在线资源**: -南京大学的《算法设计与分析》课程是一门核心计算机科学课程,旨在帮助学生掌握各种经典算法的设计思想和分析技巧。期末复习是对整个学期所学知识的巩固和提升。以下是复习所需的资源描述及建议。 ### 复习资源 1. **课程教材和讲义**: - **推荐教材**:《算法导论》(Introduction to Algorithms) by Thomas H. Cormen 等。这本书涵盖了课程的主要内容,包括排序、数据结构、图算法、动态规划、贪心算法等。 - **讲义和课堂笔记**:复习讲义和课堂笔记,可以帮助回顾老师讲解的重点和难点。 2. **课件和视频**: - **课程课件**:从老师提供的课件中复习每个章节的核心内容,理解算法的设计思路和实现方法。 - **录播视频**:如果有课程录播视频,反复观看讲解较难理解的部分。 3. **习题集和答案**: - **课后习题**:教材中的课后习题和复习题,特别是涉及到实际应用和算法分析的题目。 - **历年期末试卷**:通过做历年期末试卷,熟悉考试题型和解题思路。 4. **在线资源**: -0 9浏览会员免费
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- kafka大小:16KBjava开发的基于kafka、xlog的web日志实时分析storm topology storm-kafka-xlog 使用java语言开发的基于storm、kafka、xlog的web日志实时分析系统,实时分析指定时间周期内web日志中每个ip访问的各项数据指标(访问总次数,动、静态次数,GET、POST、HEAD等请求类型次数,HTTP状态码各种状态前缀次数,访问广度、sql注入和xss检测可疑度、useragent个数、是否使用代理访问),可通过设置web日志指定字段的阀值选择性的记录分析结果到mysql数据库,通过分析数据能够做很多事情,比如判断拦截恶意访问ip,了解网站访问情况,对sql注入和xss跨站进行检测。 编译 mvn clean package 生成包路径 target/storm-xlog-version-jar-with-dependencies.jar 创建数据库 库名可以自己定,导入storm_xlog.sql文件中的ips表结构 配置 #zookeeper.server地址,多个逗号分隔 xlog.zookeeper.serjava开发的基于kafka、xlog的web日志实时分析storm topology storm-kafka-xlog 使用java语言开发的基于storm、kafka、xlog的web日志实时分析系统,实时分析指定时间周期内web日志中每个ip访问的各项数据指标(访问总次数,动、静态次数,GET、POST、HEAD等请求类型次数,HTTP状态码各种状态前缀次数,访问广度、sql注入和xss检测可疑度、useragent个数、是否使用代理访问),可通过设置web日志指定字段的阀值选择性的记录分析结果到mysql数据库,通过分析数据能够做很多事情,比如判断拦截恶意访问ip,了解网站访问情况,对sql注入和xss跨站进行检测。 编译 mvn clean package 生成包路径 target/storm-xlog-version-jar-with-dependencies.jar 创建数据库 库名可以自己定,导入storm_xlog.sql文件中的ips表结构 配置 #zookeeper.server地址,多个逗号分隔 xlog.zookeeper.ser0 14浏览会员免费
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- k12大小:57KB算法设计与分析期末算法设计与分析期末0 4浏览会员免费
- FineReport大小:11KB资源内包含相关cpt格式源文件,有需要的小伙伴可以自行下载使用,如需查看视频讲解可以访问西瓜视频:https://www.ixigua.com/home/2506516376848260/video/?preActiveKey=pseries&list_entrance=userdetail 或者哔哩哔哩:https://space.bilibili.com/630399480?spm_id_from=333.1007.0.0资源内包含相关cpt格式源文件,有需要的小伙伴可以自行下载使用,如需查看视频讲解可以访问西瓜视频:https://www.ixigua.com/home/2506516376848260/video/?preActiveKey=pseries&list_entrance=userdetail 或者哔哩哔哩:https://space.bilibili.com/630399480?spm_id_from=333.1007.0.00 12浏览会员免费
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