M/M/N排队系统（多服务员排队系统）的matlab仿真，GUI界面，附源代码按照顾客到达的时间概率分布为泊松分布，顾客服务时间的长短服从负指数分布，试完成M/M/1排队系统的仿真。
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人类影响指数（HII）是表征人类活动影响的量化指标，美国哥伦比亚大学野生动物保护协会(WCS)和国际地球科学信息网络中心(CIESIN)开发的全球人类影响指数数据集（GlobalHumanInfluenceIndexv2），综合考虑了人口密度，土地利用/基础设施(建成区、夜间灯光、土地覆盖)和交通线路(海岸线、公路、铁路、通航河流)等因素
2024/7/17 22:10:09
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基于Python实现全局和局部双变量Moran指数计算，输入参数可直接是shapefile文件。
2024/7/16 22:43:54
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标准化降水指数（SPI)是一种应用广泛的气象干旱指数，是表征某时段降水量出现的概率多少的指标，适合于月以上时间尺度的干旱监测与评估。
由于SPI采用函数的标准化降水累积频率分布来描述降水量的变化，因此其值在不同地区和不同时间段之间具有可比性[22]。
在计算标准化降水指数时，先将偏态概率分布的降水量进行正态标准化处理，再用标准化降水累积频率分布来划分干旱等级，计算方法可参照气象干旱国家标准。
由于SPI采用函数的标准化降水累积频率分布来描述降水量的变化，因此其值在不同地区和不同时间段之间具有可比性[22]。
在计算标准化降水指数时，先将偏态概率分布的降水量进行正态标准化处理，再用标准化降水累积频率分布来划分干旱等级，计算方法可参照气象干旱国家标准。
2024/7/16 7:21:26
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递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。
一种是时间递归神经网络（recurrentneuralnetwork），又名循环神经网络，另一种是结构递归神经网络（recursiveneuralnetwork）。
时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。
RNN一般指代时间递归神经网络。
单纯递归神经网络因为无法处理随着递归，权重指数级爆炸或消失的问题（Vanishinggradientproblem），难以捕捉长期时间关联；
而结合不同的LSTM可以很好解决这个问题。
一种是时间递归神经网络（recurrentneuralnetwork），又名循环神经网络，另一种是结构递归神经网络（recursiveneuralnetwork）。
时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。
RNN一般指代时间递归神经网络。
单纯递归神经网络因为无法处理随着递归，权重指数级爆炸或消失的问题（Vanishinggradientproblem），难以捕捉长期时间关联；
而结合不同的LSTM可以很好解决这个问题。
2024/7/15 12:55:12
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信号处理小波分析1)计算信号的小波变换。
2)求出模极大曲线。
3)计算其中两个奇异点的Lipschitz指数。
-Signalprocessingwaveletanalysis1)thecalculationofwavelettransformsignals.2)calculatedcurveofmodulusmaxima.3)thecalculationofwhichtwosingularpointsofLipschitzindex.
2)求出模极大曲线。
3)计算其中两个奇异点的Lipschitz指数。
-Signalprocessingwaveletanalysis1)thecalculationofwavelettransformsignals.2)calculatedcurveofmodulusmaxima.3)thecalculationofwhichtwosingularpointsofLipschitzindex.
2024/7/14 16:55:57
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人口指Malthus数增长模型和Logistic模型，美国人口做例子方便理解，还附带代码
2024/6/30 0:15:16
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本项目通过美国神念公司的一款能读取人体脑电波的蓝牙头带，通过蓝牙与手机连接，传输一系列的脑电波数据。
在这基础上，我们将读取到的四种脑电波数据α脑波、β脑波、θ脑波以及δ脑波以实时动态折线图的形式展现出来，并且将使用者的专注度、放松指数通过不同的图片动态的展现出来。
从而能让使用者直观的观测到自身的脑电波以及专注程度，放松程度。
在这基础上，我们将读取到的四种脑电波数据α脑波、β脑波、θ脑波以及δ脑波以实时动态折线图的形式展现出来，并且将使用者的专注度、放松指数通过不同的图片动态的展现出来。
从而能让使用者直观的观测到自身的脑电波以及专注程度，放松程度。
2024/6/26 18:40:04
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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。
2024-04-09 15:03
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