MohinderS.Grewal的第三版GlobalNavigationSatelliteSystems,InertialNavigation,andIntegration[ISBN:978-1118447000]。
AnupdatedguidetoGNSS,andINS,andsolutionstoreal-worldGNSS/INSproblemswithKalmanfilteringWrittenbyrecognizedauthoritiesinthefield,thisthirdeditionofalandmarkworkprovidesengineers,computerscientists,andotherswithaworkingfamiliarityofthetheoryandcontemporaryapplicationsofGlobalNavigationSatelliteSystems(GNSS),InertialNavigationalSystems,andKalmanfilters.Throughout,thefocusisonsolvingreal-worldproblems,withanemphasisontheeffectiveuseofstate-of-the-artintegrationtechniquesforthosesystems,especiallytheapplicationofKalmanfiltering.Tothatend,theauthorsexplorethevarioussubtleties,co妹妹onfailures,andinherentlimitationsofthetheoryasitappliestoreal-worldsituations,andprovidenumerousdetailedapplicationexamplesandpracticeproblems,includingGNSS-aidedINS(tightlyandlooselycoupled),modelingofgyrosandaccelerometers,andSBASandGBAS.DrawingupontheirmanyyearsofexperiencewithGNSS,INS,andtheKalmanfilter,theauthorspresentnumerousdesignandimplementationtechniquesnotfoundinotherprofessionalreferences.TheThirdEditionincludes:UpdatesontheupgradesinexistingGNSSandothersystemscurrentlyunderdevelopmentExpandedcoverageofbasicprinciplesofantennadesignandpracticalantennadesignsolutionsExpandedcoverageofbasicprinciplesofreceiverdesignandanupdateofthefoundationsforcodeandcarrieracquisitionandtrackingwithinaGNSSreceiverExpandedcoverageofinertialnavigation,itshistory,itstechnology,andthemathematicalmodelsandmethodsusedinitsimplementationDerivationsofdynamicmodelsforthepropagationofinertialnavigationerrors,includingtheeffectsofdriftingsensorcompensationparametersGreatlyexpandedcoverageofGNSS/INSintegration,includingderivationofau

mostoftheresearchesonPVpowergenerationforecastingmethodshaveproblemssuchaslongtimeformodeltrainingandproposeanoptimization.UsingtheBP(backpropagation)neuralnetwork,thislearningalgorithmismainlyapplicabletomulti-input,multi-outputnetworks.Itcanrelyonready-madedataandinputandoutputwithoutknowingthemathematicalrelationshipbetweenthemappingrelationshipinwhichinputandoutput.Themappingrelationshipislearnedandstored.Inaddition,BPneuralnetworkshavegreatadvantagesindealingwithnon-linearproblemsandhavestronggeneralizationability.

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

为了处理传统BP（BackPropagation）神经网络收敛较慢的问题，通过BP神经网络搭建火点预测模型，采用一种自适应学习率的方法改进BP神经网络，经比较该算法收敛较快，模型输出可达到预期效果.同时利用现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的动态可重构技术实现了改进后的神经网络，通过仿真和结果测试，该设计在预测结果的基础上又大大减少了预测时间，为环保预测、检测轨迹规划提供了一定的理论基础.

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。