爬取了jd上了文胸综合排名前150个商品，并爬取了接近25000条的数据，对数据的color和size进行了简略分析

SeismoSignal是目前最好的地震波处理软件，可用SeismoSignal进行谱分析，再与规范谱进行比较选取最为接近的波作为时程分析的输出波。

回归需求，整合价值；
医疗AI创新的道与智。
作为新基建的核心成员，AI可以为各个产业赋能，这意味着AI有着无限的市场潜力。
医疗作为国民经济的重要组成部分，必然成为AI的用武之地。
我国医疗AI经过多年的发展，2020年使用市场规模接近300亿元，过去5年CAGR超过40%，属于高增长行业，但这对于数万亿级的医疗市场来说，待挖掘的空间巨大。

开发了地平坐标系-光敏定位混合式太阳跟踪及聚焦平台,在此基础上完成大直径PMMA塑料光纤聚焦能流6m距离传输试验,进行了连续9h的检测记录,获得光纤输出光功率谱密度分布数据,其色温绝对自然光低约600K,色度坐标、显示指数、主波长等与自然光接近,实验发现室外照度与光纤输出光色温存在线性关联,并进行函数拟合,针对光纤传输光损进行定量测量与计算,结果揭示光纤端面存在2dB幅度的耦合损失。

用来描述火灾扩散的数学模型，非常的接近现实。
我们在查阅了好多材料后的成功

连续潮流：又称为延拓潮流，是电力系统电压稳定性分析的有力工具，它通过在常规潮流基础上引入一个负荷增长系数来克服雅可比矩阵奇异，从而克服接近稳定极限运行状态时的收敛问题，解决了常规潮流在崩溃点外无解和在崩溃点附近不能可靠收敛的问题。
连续潮流法是从初始稳定工作点开始，随着负荷缓慢变化，沿相应的PV曲线对下一工作点进行预估、校正，直至勾勒出完整的PV曲线。
PV曲线由于反映了系统随着负荷的变化而引起的节点电压的变化状况，因而，已经被广泛地用来确定系统运行点至电压崩溃点的距离，或确定电压崩溃点。
连续潮流法的基本思路就是从当前工作点出发，随负荷不断增加，不断用预测/校准算子来连续求解潮流（系统的运行点），直至求得电压崩溃点（SNB），在得到整条PV曲线的同时，也获得负荷临界状态的潮流解（稳定欲度）。

Java实现类似图片搜索原理源码分享。
Google"类似图片搜索"：你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它类似的图片。
这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片类似呢？根据NealKrawetz博士的解释，原理非常简单易懂。
我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptualhashalgorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。
结果越接近，就说明图片越类似。
这是一个最简单的实现。
图片搜索Java

本设计使用MATLAB采用m文件，实现对DPCM译码器的设计与仿真。
为了调试和验证DPCM译码器的功能，根据DPCM的原理，在本程序设计中，设计了单独的DPCM发送端来产生差分脉冲信号。
DPCM的发送端由信号发生器、抽样器、量化编码器和预测器四个组件组成。
预测器的预测算法是整个DPCM的核心部分，算法越合理，误差就越小，恢复出来的波形就越接近于原来的波形，功能也就越好。
最后接收端将量化编码的差分信号逆量化，还原成为信号幅度值，再通过一系列与发送端相反的逆运算将波形还原到与原信号波形相似的波形，本课程设计成功的完成了译码器的设计。

IotXmpp软件引见本项目是基于XMPP的物联网客户端软件的实现，其实现的主要功能是一款能和物联网节点交互的即时通讯软件。
目前支持九类传感器节点交互，主要有：温湿度、风扇、直流电机、LED灯、步进电机、门磁、光电接近、烟雾和光照。
本软件不仅能和这些传感器节点交互，还实现了类似微信的订阅和取消订阅功能。
当订阅一个节点后节点就会按照设定好的周期向客户端汇报数据，客户端也能设置周期、设置报警上下限等。
这些功能的实现极大的方便了我们和物联网节点的交互。
部分界面展示登录界面：侧滑菜单：好友列表:消息列表：与温湿度传感器交互：与LED灯交互：与步进电机交互：

•Alpha-Beta剪枝(Alpha-Betapruning)对于一般的最大最小搜索，即使每一步只有很少的下法，搜索的位置也会增长非常快；
在大多数的中局棋形中，每步平均有十个位置可以下棋，于是假设搜索九步(程序术语称为搜索深度为九)，就要搜索十亿个位置(十的九次方)，极大地限制了电脑的棋力。
于是采用了一个方法，叫“alpha-beta剪枝”，它大为减少了检测的数目，提高电脑搜索的速度。
各种各样的这种算法用于所有的强力Othello程序。
(同样用于其他棋类游戏，如国际象棋和跳棋)。
为了搜索九步，一个好的程序只用搜索十万到一百万个位置，而不是没用前的十亿次。
•估值这是一个程序中最重要的部分，如果这个模块太弱，则就算算法再好也没有用。
我将要叙述三种不同的估值函数范例。
我相信，大多数的Othello程序都可以归结于此。
棋格表：这种算法的意思是，不同的棋格有不同的值，角的值大而角旁边的格子值要小。
忽视对称的话，棋盘上有10个不同的位置，每个格子根据三种可能性赋值：黑棋、白棋和空。
更有经验的逼近是在游戏的不同阶段对格子赋予不同的值。
例如，角在开局阶段和中局开始阶段比终局阶段更重要。
采用这种算法的程序总是很弱(我这样认为)，但另一方面，它很容易实现，于是许多程序开始采用这种逼近。
基于举动力的估值：这种更久远的接近有很强的全局观，而不像棋格表那样局部化。
观察表明，许多人类玩者努力获得最大的举动力(可下棋的数目)和潜在举动力(临近对手棋子的空格，见技巧篇)。
如果代码有效率的话，可以很快发现，它们提高棋力很多。
基于模版的估值：正如上面提及的，许多中等力量的程序经常合并一些边角判断的知识，最大举动力和潜在举动力是全局特性，但是他们可以被切割成局部配置，再加在一起。
棋子最少化也是如此。
这导致了以下的概括：在估值函数中仅用局部配置(模版)，这通常用单独计算每一行、一列、斜边和角落判断，再加在一起来实现。
估值合并：一般程序的估值基于许多的参数，如举动力、潜在举动力、余裕手、边角判断、稳定子。
但是怎么样将他们合并起来得到一个估值呢？一般采用线性合并。
设a1，a2，a3，a4为参数，则估值s：=n1*a1+n2*a2+n3*a3+n4*a4。
其中n1，n2，n3，n4为常数，术语叫“权重”(weight)，它决定了参数的重要性，它们取决于统计值。

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。