分析了无线传感器网络中端到端误码率给定情况下协作波束形成的能量效率,给出了不同路径损耗因子和传输距离下的最优协作发射节点个数。
首先,综合考虑发射能耗和电路能耗,给出了接近实际情况的系统能耗模型,并推导出系统能耗与误码率之间的近似闭式关系。
然后,基于该近似模型,给出了不同路径损耗因子和传输距离下使系统能耗最小的优化协作发射节点个数。
理论分析和仿真结果表明:在系统调制方式和误码率给定的情况下,存在着一个临界距离使协作波束形成比非协作传输和协作空时编码都更节能;而且在不同路径损耗因子和传输距离下,存在不同的最优协作发射节点个数使系统能耗最小。

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

随着区块链技术的发展,各种具有不同特点、适用于不同应用场景的区块链如比特币、以太坊等公有链以及私有链、联盟链大量共存.由于区块链的相互独立性,现存各区块链之间的数据通信、价值转移仍面临挑战,价值孤岛现象逐渐显现.区块链的跨链技术是区块链实现互联互通、提升可扩展性的重要技术手段.对跨链技术领域的成果进行了系统总结:首先,分析了跨链技术的需求及面临的技术难点;其次,总结了正在发展的跨链技术,并介绍了24种主流跨链技术的原理与实现思路;然后,综合分析了跨链技术存在的安全性风险,并列举了12项主要问题;最后,总结探讨了跨链技术的未来发展趋势.

包括四大部分内容:综合数据、行业数据、地区数据和附录。
主要反映中国工业经济的发展、中国工业经济的行业结构、中国工业经济的地区布局。

2021贺岁大数据入门spark3.0入门到精通资源简介：本课程中使用官方在2020年9月8日发布的Spark3.0系列最新稳定版：Spark3.0.1。
共课程包含9个章节：Spark环境搭建，SparkCore，SparkStreaming，SparkSQL，StructuredStreaming，Spark综合案例，Spark多语言开发，Spark3.0新特性，Spark性能调优。

本文介绍了使用matlab来进行模糊综合评价的方法

LCD显示计算器键盘按键实验，来源单片机操作实例100例，书综合设计5.6给上传可供初学者学习借鉴

一、实验题目：页面置换算法（请求分页）二、实验目的：进一步理解父子进程之间的关系。
1）理解内存页面调度的机理。
2）掌握页面置换算法的实现方法。
3）通过实验比较不同调度算法的优劣。
4）培养综合运用所学知识的能力。
页面置换算法是虚拟存储管理实现的关键，通过本次试验理解内存页面调度的机制，在模拟实现FIFO、LRU等经典页面置换算法的基础上，比较各种置换算法的效率及优缺点，从而了解虚拟存储实现的过程。
将不同的置换算法放在不同的子进程中加以模拟，培养综合运用所学知识的能力。
三、实验内容及要求这是一个综合型实验，要求在掌握父子进程并发执行机制和内存页面置换算法的基础上，能综合运用这两方面的知识，自行编制程序。
程序涉及一个父进程和两个子进程。
父进程使用rand()函数随机产生若干随机数，经过处理后，存于一数组Acess_Series[]中，作为内存页面访问的序列。
两个子进程根据这个访问序列，分别采用FIFO和LRU两种不同的页面置换算法对内存页面进行调度。
要求：1）每个子进程应能反映出页面置换的过程，并统计页面置换算法的命中或缺页情况。
设缺页的次数为diseffect。
总的页面访问次数为total_instruction。
缺页率=disaffect/total_instruction命中率=1-disaffect/total_instruction2）将为进程分配的内存页面数mframe作为程序的参数，通过多次运行程序，说明FIFO算法存在的Belady现象。

对大漠插件的python封装，用于windows环境鼠标、键盘操作，图像比较、文字识别等，基本以直接调用大漠接口为主。
需要用到大漠插件及大漠综合工具大漠插件调用库MoveClick移动并左键单击SayString发送文本，有x,y在x,y位置写入，没有就原地输入SayZhong发送中文CombKey组合键Drag拖拽FindWindow查找符合类名或者标题名的可见窗口FindWindowEx查找子窗口Hwindow获取顶层活动窗口MoveWindow移动窗口ActiveWindow激活窗口MaxWindow最大化窗口SetWindowSize设置窗口大小FindPic查找图片，可为多个，但只能得到第一个的位置FindPicEx查找图片，可为多个，能得到所有的位置CaptureSetDict设置字典UseDict使用字典FindStr查找字符串坐标FindStrEx查找字符串坐标Ocr识别文字OcrEx识别文字BindWindow绑定窗口UnBindWindow解除绑定

ASP个人网站，有使用说明。
系统需求：IIS、FSO、Jmail组件支持---------------------------------------------------------------------------系统特点：1、可自设网站栏目、文章分类；
2、提供用户注册、审核模块（可选是否开放）；
3、提供HTML和Ajax两种版本；
Ajax版本子页面不含Google广告栏。
4、主页文章分类采用Ajax技术，无刷新页面，速度更快；
5、提供留言模块，以及游客留言（均可选）；
6、新增用户站长Mail通知；
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15、Pweb1.7为Pweb1.6的增强版，相对更安全、稳定，结构更清晰；
16、增加Firefox浏览器支持（目前仅部分CSS样式和后台支持不太好）；
注：PWeb1.7是PWeb1.6的oncecode.com版本---------------------------------------------------------------------------

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。