TheSPAWmodelisadailyhydrologicbudgetmodelforagriculturalfields.Italsoincludesasecondroutinefordailywaterbudgetsofinundatedpondsandwetlands,whichutilizesthefieldhydrologyasthewatershed.

基于MATLAB的SVPWM变频调速系统的仿真

JPEGcompression压缩代码matlab可以直接使用~~~~~~~~~~~~

内附8个文档。
系统开发必备手册。
POSIXBaseDefinitions；
POSIXBaseSpecifications,Issue7；
POSIXRationale(Informative)；
POSIX®RealtimeandEmededApplicationSupport；
POSIX®ShellandUtilities；
POSIXSystemInterfaces；
POSIXTechnicalCorrigendum1；
POSIXTechnicalCorrigendum2

激光器设计软件LASCAD介绍，内容还挺丰富，比较详细。
值得学习

用C语言实现了高斯白噪声数据的产生Routinemrandom:Togeneratetherandomnumber(pseudo-whitenoise).inputParameters:n:therandomdatanumberrequested;integer.iseed:theseedforpseudo-randomdatageneration.itmustbeinitializedbymainprogram(suggestedvalueisISEED=12357),andtherandomnumberiscycled,thecyclelength=1,048,576itype:randomdatadistributiontype,seebelow:itype=1:Uniformdistributed,from0.0to1.0itype=2:Uniformdistributed,Mean=0.0,Variance(方差)(Power)p=1.0itype=3:Uniformdistributed,Mean=0.0,Variance(Power)p=p.itype=4:Gaussiandistributed,Mean=0.0,Variance(Power)p=1.0itype=5:Gaussiandistributed,Mean=0.0,Variance(Power)p=p.p:variance(Power)ofrandom,onlyusedwhenitype=3oritype=5.outparameters:u:ndimensionedrealarray,dataisstoredinu(0)tou(n-1).inChapter1

Thispracticalguideprovidesnearly200self-containedrecipestohelpyousolvemachinelearningchallengesyoumayencounterinyourdailywork.Ifyou’recomfortablewithPythonanditslibraries,includingpandasandscikit-learn,you’llbeabletoaddressspecificproblemssuchasloadingdata,handlingtextornumericaldata,modelselection,anddimensionalityreductionandmanyothertopics.Eachrecipeincludescodethatyoucancopyandpasteintoatoydatasettoensurethatitactuallyworks.Fromthere,youcaninsert,combine,oradaptthecodetohelpconstructyourapplication.Recipesalsoincludeadiscussionthatexplainsthesolutionandprovidesmeaningfulcontext.Thiscookbooktakesyoubeyondtheoryandconceptsbyprovidingthenutsandboltsyouneedtoconstructworkingmachinelearningapplications.You’llfindrecipesfor:Vectors,matrices,andarraysHandlingnumericalandcategoricaldata,text,images,anddatesandtimesDimensionalityreductionusingfeatureextractionorfeatureselectionModelevaluationandselectionLinearandlogicalregression,treesandforests,andk-nearestneighborsSupportvectormachines(SVM),naïveBayes,clustering,andneuralnetworksSavingandloadingtrainedmodels

在移动机器人同步定位与构图(SLAM)问题中,在大规模复杂环境下,由于传统数据关联算法的速度和正确率随着地图规模的增长而降低,导致难以满足实时性和鲁棒性的要求。
为提高定位性能,根据联合相容分支定界(JCBB)算法,提出了一种改进的IJCBB数据关联算法用于移动机器人同步定位优化控制。
首先建立地图的KD树模型,生成优化候选路标集,以缩小关联搜索空间,提升关联速度;其次构造增补关联规则,对JCBB算法的初步关联结果进行增补再关联,提升关联正确率。
仿真结果表明:IJCBB算法的关联速度和关联正确率均优于传统关联算法,具有较高的实时性和鲁棒性。

系统辨识与参数估计最小二乘法MATLAB

MathematicalmethodsusingMathematica..forstudentsofphysicsandrelatedfields，recommend

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。