本书作者PeterLadefoged(1925-2006)是UCLA的牛教授,曾任国际语音学会会长(1987-1991)。
本书作为一本入门教程,语言特别通俗易懂,不生涩,不炫博,术语概念的信息注意相对封闭,突出重点,不致于太过蔓延,是一本非常不错的入门教材。
(N多英语老师推荐的语言学教程,帮助码农走向国际)
2026/1/5 0:28:20 10.1MB 英语语音学
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ASP.NET的学生作业管理系统设计实现论文SQL源码加sql+asp的各种项目程序,有数据库,可以直接调用,非常适合做项目的人参考.zip
2026/1/4 22:45:10 35.29MB sql asp
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注意:本项目使用androidstudio开发,eclipse可能无法直接导入。
黑白棋,又叫反棋(Reversi)、奥赛罗棋(Othello)、苹果棋或翻转棋。
黑白棋在西方和日本很流行。
游戏通过相互翻转对方的棋子,最后以棋盘上谁的棋子多来判断胜负。
它的游戏规则简单,因此上手很容易,但是它的变化又非常复杂。
有一种说法是:只需要几分钟学会它,却需要一生的时间去精通它。
本资源系课程作业编写,包括完整的可编译的AndroidStudio工程包,还包括可以直接在Android手机上安装的apk文件。
2026/1/4 18:55:15 3.72MB android源码
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ldpc编码,随机生成H矩阵,LLR-BP算法译码,有详细的注解,非常详尽(ldpccoding,randomlygeneratedHmatrix,LLR-BPdecodingalgorithm,withdetailednotes,verydetailed)
2026/1/4 17:07:08 31KB LDPC H矩阵 LLR-BP matlab
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DBSCAN,全称为Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise,是一种在数据挖掘和机器学习领域广泛应用的聚类算法。
它与传统的K-Means、层次聚类等方法不同,DBSCAN不依赖于预先设定的簇数量,而是通过度量数据点的密度来自动发现具有任意形状的聚类。
在MATLAB中实现DBSCAN可以帮助我们分析复杂的数据集,识别出其中的模式和结构。
DBSCAN算法的基本思想是将高密度区域视为聚类,低密度区域视为噪声或边界。
它主要由两个关键参数决定:ε(epsilon)半径和minPts(最小邻域点数)。
ε定义了数据点周围的邻域范围,而minPts则指定了一个点成为聚类中心所需的邻域内最少点的数量。
如果一个点在其ε邻域内有至少minPts个点(包括自身),那么这个点被标记为“核心点”。
核心点可以连接形成聚类,只要这些点之间的路径上存在其他核心点,且路径上的所有点都在ε半径内。
在MATLAB中实现DBSCAN,通常会涉及以下步骤:1.**数据预处理**:我们需要加载数据,可能需要进行数据清洗、归一化等操作,以确保算法的有效运行。
2.**设置参数**:根据数据集的特点,选择合适的ε和minPts值。
这通常需要实验调整,找到既能有效区分聚类又能排除噪声的最佳参数。
3.**邻域搜索**:使用MATLAB的邻域搜索工具,如kd树(kdtree)或球树(balltree),快速找出每个点的ε邻域内的点。
4.**核心点、边界点和噪声点的识别**:遍历所有数据点,依据ε和minPts判断每个点的类型。
5.**聚类生长**:从每个核心点开始,将与其相连的核心点加入同一聚类,直到找不到新的相连点为止。
6.**结果评估**:使用合适的评价指标,如轮廓系数,评估聚类的质量。
在MATLAB中,可以使用`clusterdata`函数配合`dbscan`选项来实现DBSCAN,或者直接使用第三方库如`mlpack`或自定义代码来实现更灵活的控制。
例如:```matlab%假设X是数据矩阵tree=pdist2(X,X);%计算所有点之间的距离[~,~,idx]=knnsearch(tree,X,'K',minPts+1);%获取每个点的minPts近邻density=sum(idx>1,2);%计算每个点的密度%执行DBSCANcc=clusterdata(X,'Method','dbscan','Eps',epsilon,'Minpts',minPts);%输出聚类结果disp(cc);```DBSCAN的优势在于它可以发现不规则形状的聚类,并对异常值具有良好的鲁棒性。
然而,它的缺点是参数选择较困难,且对于高维数据性能可能下降。
因此,在实际应用中,我们需要结合具体的数据集和需求,适当调整参数,以获得最佳的聚类效果。
同时,理解DBSCAN的原理并掌握其MATLAB实现,对于数据科学家来说是非常重要的技能。
2026/1/4 0:49:14 121KB
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非常小巧的软件,可以用于进行TXT文本的编码转换,将不同编码的统一转换为同一编码格式。
2026/1/3 20:19:50 295KB txt 编码 转换
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传统建筑智能化对信息化时代的技术发展与变革,包括边缘计算、云平台、区块链等新型技术在智能建筑中的运用,对智能建筑行业有非常大的借鉴意义
2026/1/3 20:46:38 4.82MB 云计算 区块链
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MSOFFICE二级上机练习题,提取自某考证练习软件,但只有题干和考生文件夹中的素材,没有评分功能。
这个资源非常适合OFFICE的实训教学。
2026/1/3 19:28:58 16.9MB office 上机 实训
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TI官方中文手册非常权威TMS320F2812DSP
2026/1/3 18:49:09 2.13MB dsp 2812 手册 中文
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文档内的用c写出来的老鼠走迷宫,应付数据结构迷宫问题课设是完全没问题的,源码导入VC++6.0亲测完美运行,文档内容也可以大量借鉴,非常实用,学弟学妹们觉得好的就给个赞吧
2026/1/3 17:30:07 596KB 代码 数据结构
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡