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给出了伺服电机PWM控制的PID调节算法实现，本算法已应用与高速绘图仪，仅作参考，弱用于商业用于，不承担任何责任。

近年来,随着各种新型荧光探针的出现和成像方法的改进,远场光学成像的分辨率已经突破了衍射极限的限制。
基于结构光照明的荧光显微技术凭借成像速度快、光毒性弱等优点,已成为目前主流的超分辨成像技术之一。
实现结构光照明超分辨显微成像的关键在于照明光场的精准调控和后期的超分辨图像重建算法,否则将会在重建的超分辨图像中产生不可预估的伪影,混淆对观测结构真实形态的判断。
详细对比了几种典型的结构光照明显微超分辨重建算法,证明基于图像重组变换的结构光照明超分辨图像重建算法可以有效解决极低结构光场调制度下的超分辨图像重建问题,降低结构光照明显微中的激发光功率。

根据豆瓣所有的电影，分析各国各地区各类别时间年份评分数量等各个参数之间的联系，大体上进行分析,主要比较世界电影和中国，以及中国大陆和中国港台电影之间的差别，分析各参数之间是否存在关联性及对评分产生的影响；
数据来源于豆瓣，我对评分不做主观表现，我只对数据进行分析展示，能力偏弱，但图像不弱。

软件安装在windos系统中，可对Linux系统终端或服务器设置弱网参数，软件兼容windows10-64位-32位windows7-64位，win7-32位没有实测过

这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。
针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。
在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。
同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。
此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。
对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

书名:有限元方法的数学基础图书编号:1040680出版社:科学出版社定价:20.0ISBN:703013478作者:王烈衡出版日期:2005-06-30版次:1开本:大32开简介:本书为《中国科学院研究生教学丛书》之一。
本书是作者最近十多年为中国科学院研究生院、北京大学以及中国科学技术大学（合肥）研究生开设课程的讲稿基础上发展起来的，试图提供有限元方法比较完整的数学基础，主要包括变分原理、Sobolev空间、椭圆边值问题、有限元离散、协调有限元方法的误差分析、数值积分影响、等参数有限元、非协调有限元、混合有限元法、多重网格法、多水平方法、区域分解法等内容。
本书内容全面，材料丰富，深入浅出，用尽可能初等的方法论述一些理论结果。
本书适合高等院校计算数学和应用数学专业的研究生及高年级本科生，也可作为有兴趣于数学理论方面的工程师的参考书。
目录:引论第1章变分原理1·1可微二次凸泛函的极小化问题1·2不可微凸泛函的极小化问题1·3多元函数微分学第2章Sobolev空间2·1Lebesgue积分2·2广义（弱）导数2·3Sobolev空间2·4嵌入定理2·5迹定理2·6Sobolev空间中的Green公式2·7等价模定理第3章椭圆边值问题3·1阶椭圆型方程边值问题3·2线弹性边值问题3·3变分不等式3·4四阶椭圆边值问题第4章有限元离散4·1有限元离散的基本特性4·2三角形单元4·3矩形单元4·4四阶问题的协调有限单元4·5记号及一般概念第5章协调有限元方法的误差分析5·1收敛性的一般考虑5·2Sobolev空间中的分片多项式插值5·3多边形区域上二阶问题的有限元误差5·4有限元空间中的反不等式5·5有限元方法的非整数阶误差估计5·6非光滑函数的插值（C1ément插值）第6章数值积分影响，等参数有限元6·1有限元方法中的数值积分6·2数值积分下的抽象误差估计6·3相容误差估计6·4曲边区域的有限元逼近6·5等参数有限元6·6等参元的插值误差6·7等参元的误差估计第7章非协调有限元7·1抽象误差估计7·2二阶问题的非协调元7·3阶问题的非协调元7·4平面弹性问题的有限元方法及闭锁问题第8章混合有限元法8·1混合变分形式8·2Babuska-Brezzi理论8·3阶椭圆问题的混合有限元方法8·4Stokes问题的混合有限元方法第9章多重网格法9·1多重网格法的思想9·2W循环多重网格法的收敛性9·3V循环多重网格法的收敛性9·4套迭代及其工作量的估计9·5瀑布型多重网格法第10章多水平方法10·1分层基方法10·2BPX多水平方法第11章区域分解法11·1经典Schwarz交替法11·2两水平加性Schwarz方法11·3非重叠型Schwarz方法11·4D-N交替法11·5子结构方法参考文献

docker-compose.yml

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。