这是一个样本的试验，现将振动信号举行LMD剖析，患上到剖析后的PF份量，在求份量的关连系数啦遴选份量，在求每一个PF份量的样本熵特色，结构一个特色向量，你指的具备，有帮手的话，阻滞你好评，谢谢，有下场加我主页qq。
2023/4/26 3:32:10
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对于线代的各章节内容分别给出明晰的收集图，对于队列式，矩阵，向量组的秩以及极大无关组，齐次与非齐次方程组的解法，向量空间，特色值与特色向量相互之间的关连，以及它们的求解方式也给出了总结。
内容片面，学习约莫，便捷影像。
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2023/4/25 2:55:54
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matlab代码%CHEBYSHEV输入切比雪夫多项式的阶数以及尺度，返回切比雪夫多项式的系数%%p=CHEBYSHEV(N,type)%N为切比雪夫多项式的阶数%type为切比雪夫多项式的尺度%p为切比雪夫多项式的系数（N+1阶列向量）%T为切比雪夫多项式的系数（N+1*N+1阶矩阵，p=T(:,N+1)）%即其中p(1)*x^N+p(2)*x^(N-1)+...+p(N)*x+p(N+1)
2023/4/22 23:16:10
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基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
摘要针对于资源三号卫星影像波段少、光谱规模受限的特色，本文提出了基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
起首，付与主成份阐发非把守预熬炼搜集合构，患上到待测遥感影像特色；
其次，为削减在池化进程中影像特色信息的损失，提出自顺应池化模子，该模子能很好开掘影像特色信息；
末了，将影像特色输入反对于向量机分类器举行分类，患上到云检测下场。
选取典型地域举行云检测试验，并与传统Otsu方式举行比力。
下场评释：本文方式检测精度高，并且不受光谱规模限度。
摘要针对于资源三号卫星影像波段少、光谱规模受限的特色，本文提出了基于深度学习的资源三号遥感影像云检测方式。
起首，付与主成份阐发非把守预熬炼搜集合构，患上到待测遥感影像特色；
其次，为削减在池化进程中影像特色信息的损失，提出自顺应池化模子，该模子能很好开掘影像特色信息；
末了，将影像特色输入反对于向量机分类器举行分类，患上到云检测下场。
选取典型地域举行云检测试验，并与传统Otsu方式举行比力。
下场评释：本文方式检测精度高，并且不受光谱规模限度。
2023/4/14 21:08:27
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1.本文档搜罗：三维点云文件points.txt以及C++名目文件CylinderFitting。
2.本文档经由对于三维点云的圆柱拟合，患上到圆柱的半径、圆柱轴线单元倾向向量以及轴线起始位置三个首要参数。
3.本文档算法源自“学编程的小蜜蜂”的matlab法度圭表标准：http://download.csdn.net/detail/erlongz/5815557
2.本文档经由对于三维点云的圆柱拟合，患上到圆柱的半径、圆柱轴线单元倾向向量以及轴线起始位置三个首要参数。
3.本文档算法源自“学编程的小蜜蜂”的matlab法度圭表标准：http://download.csdn.net/detail/erlongz/5815557
2023/4/12 19:39:50
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针对于传统行为赔偿功夫滤波（MCTF）结构存在着编码速率慢的缺陷,提出了一种新的基于低繁杂度的行为赔偿功夫滤波结构。
此结构实现为了对于传统MCTF结构的优化,并精简了传统MCTF的盘算步骤,同时给出了一种行为向量多重料想的方式,并经由络续帧间行为向量料想与行为向量多重料想门限值参数AE的遴选,实现为了对于编码盘算繁杂度的抑制。
试验数据评释,此结构编码功夫比传统MCTF结构提前约12%
此结构实现为了对于传统MCTF结构的优化,并精简了传统MCTF的盘算步骤,同时给出了一种行为向量多重料想的方式,并经由络续帧间行为向量料想与行为向量多重料想门限值参数AE的遴选,实现为了对于编码盘算繁杂度的抑制。
试验数据评释,此结构编码功夫比传统MCTF结构提前约12%
2023/4/11 21:28:01
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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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