本文分析了在光学和数字混合处理X光层析术中,记录正弦图的要求,提出了修正正弦图数据的方法,研究了胶片的颗粒噪声对重建像的影响,并推导出重建像的信噪比公式.最后,给出了重建像的实验结果.

Streamlit是一款基于Python的数据可视化和应用开发框架，它允许数据科学家和工程师快速创建交互式的、美观的应用程序，无需深入学习前端技术。
这个“streamlit-example”项目是一个学习和实践Streamlit的好例子，让我们来深入探讨一下Streamlit的核心特性和如何使用它。
Streamlit的工作原理是通过读取Python脚本来构建应用程序的界面。
在你的项目中，`streamlit-example-main`很可能包含了运行Streamlit应用的主文件。
通常，这个文件会有一个或多个`streamlit.write()`函数，用于输出各种类型的数据显示。
1.**安装与启动**：-安装Streamlit库：在命令行或终端中运行`pipinstallstreamlit`。
-运行应用：找到`streamlit-example-main`中的主Python文件（如`app.py`），然后运行`streamlitrunapp.py`。
这将在本地启动一个Web服务器，你可以通过浏览器访问应用程序。
2.**核心组件**：-`streamlit.write()`:这个函数是Streamlit的基础，它可以输出文本、HTML、图像、图表等。
-`streamlit.pyplot()`:用于展示matplotlib生成的图表。
-`streamlit.plotly()`:支持Plotly库的交互式图表。
-`streamlit.altair()`:显示Altair库的静态或交互式图表。
-`streamlit.dataframe()`:直接展示PandasDataFrame。
-`@streamlit.component`:创建自定义的UI组件。
3.**数据交互**：-Streamlit支持用户输入，例如`streamlit.text_input()`和`streamlit.number_input()`，可以创建文本框和数字输入框。
-使用`streamlit.checkbox()`和`streamlit.radio()`让用户选择选项。
-`streamlit.selectbox()`允许用户从下拉菜单中选择。
4.**状态管理**：-Streamlit的`st.cache()`装饰器可以缓存函数结果，提高性能。
-`st.session_state`用于在页面刷新时保持用户的状态。
5.**布局控制**：-使用`streamlit.column()`和`streamlit.row()`可以控制页面的布局。
-`st.beta_container()`提供更灵活的布局选项，比如网格系统。
6.**部署**：-Streamlit提供了一键部署到免费的StreamlitSharing服务，只需运行`streamlitshare`命令。
-也可以将应用部署到Heroku、GoogleCloud或AWS等云平台。
7.**社区和扩展**：-Streamlit有活跃的社区，用户可以分享代码和应用，找到很多有用的示例。
-通过社区创建的库（如streamlit-aggrid、streamlit-dashboards等）可以增强Streamlit的功能。
通过这个`streamlit-example`项目，你可以学习如何使用这些组件和功能，逐步创建自己的数据可视化解析或应用。
记得探索源代码，理解每个部分的作用，这将帮助你更好地掌握Streamlit的使用技巧。
在实践中不断迭代，你会发现Streamlit是一个强大且易用的工具，能帮助你快速将数据分析转化为引人入胜的交互式应用。

Python-Boss直聘Python招聘岗位信息爬取和分析

MATLAB-SIMULINK通信系统建模与仿真实例分析,Simulink在通信上应用，非常实用的一本书。

空气隙法布里-珀罗(F-P)标准具是一种常见的光无源器件,其作为滤波器广泛应用于光通信、光电测量和光传感领域。
根据经典干涉理论,F-P标准具的光谱为周期出现的洛伦兹峰。
但在对F-P标准具透射谱的校准与拟合过程中,发现其透射峰存在左右不对称以及展宽现象,导致使用经典洛伦兹公式的拟合误差较大。
通过分析透射峰不对称度和展宽间的关系,并考虑光纤准直器的发散角以及F-P标准具的装配误差因素,提出了一种基于传统F-P干涉理论并融合发散角与入射偏角的多峰叠加拟合公式。
使F-P透射谱的拟合方差提高到0.008、重合精度为0.9998,与基于洛伦兹线型的拟合结果相比提高了近15倍。
该研究提供了一种对光纤空气隙F-P标准具透射谱精确拟合的方法,并对其设计以及装配工艺有着重要的指导意义。

本书采用Python语言讨论数据结构和算法，详细讲解其设计、分析与实现过程，是一本内容全面且特色鲜明的教材。
书中将面向对象视角贯穿始终，充分利用Python语言优美而简洁的特点，强调代码的健壮性和可重用性，关注各种抽象数据类型以及不同算法实现策略的权衡。

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nmon图形化界面，用来分析生成的.nmon文件，可以图形化显示cpu占用，内存，磁盘，网络，以及采样时间和间隔，nmon监控时长具体使用可看https://blog.csdn.net/qq_38390669/article/details/109724177

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修正了第一版所有的已知错误，并删除了部分不经典的例题；
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增加了专题分析、答疑精选等内容，书中包含有大量知识点和例题，篇幅增加到620页左右，随书赠送一张DVD光盘，内附带所有源代码，以及50小时左右的视频讲座（本人亲自主讲，手把手教你设计GUI）。
保证全书讲解透彻、内容由浅入深。
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规范了代码的结构、可读性，优化了代码的效率。
添加了大量的注释，注释量超过50%。
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本书大量例题源自MATLAB论坛读者的提问，在这里对这些读者表示诚挚的感谢。
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书籍+光盘的定价不会太贵，打完折后学生应该是可以负担的起的。
性价比绝对高。
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本书所有程序均运行于matlab2010b环境下。

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。