汤国安版的ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程（第二版）实验数据资料

聚类、分类数据挖掘使用的数据，可以使用它作为实验数据。
里面包括很多种类数据

在不同解包裹算法中,最小费用流(MCF)解包裹法可以限制残差点误差远程扩散,并将误差优先限制在低相干区域,有利于保证高相干区域解包裹结果不受干扰,精度较高,但残差点数量较多时计算效率很低。
为缩短解包裹时间,提出一种残差点预处理方法。
该方法将残差点视作正负电荷,通过电场力,引导距离较近的异号残差点互相抵消,大幅减少残差点数量,从而提高解包裹计算效率。
仿真数据和实验数据表明,残差点预处理对MCF解包裹精度影响很小,在残差点数量超过3000时可以大幅提高解包裹计算效率。

物理网本文的Tensorflow实施：我们提供实验数据以进行演示和快速演示。
引用文献：王菲，姚明cha，王海超，孟柳，吉安卡洛·佩德里尼，沃尔夫冈·奥斯坦，乔治·巴巴斯塔斯蒂和国海司徒。
使用未经训练的神经网络进行相位成像。
轻科学学报9，77（2020）。
需求python3.6张量流1.9.0matplotlib3.1.3numpy的1.18.1枕头7.1.2摘要迄今为止，为光学计算成像（CI）提出的大多数神经网络都采用监督训练策略，因此需要大量训练来优化其权重和偏差。
在许多实际应用中，在许多小时的数据采集中，除了环境和系统稳定性的要求外，不可能获得足够数量的地面真实图像进行训练。
在这里，我们建议通过将代表图像形成过程的完整物理模型合并到常规的深度神经网络中来克服此限制。
最终的增强型物理深度神经网络（PhysenNet）的最大优势在于，无需事先培

根据光学玻璃元件超精密抛光加工技术的需求，研究了磁性复合流体(MCF)抛光液成分配比及制备，并在此基础上结合不同抛光工艺参数实验分析BK7光学玻璃的抛光质量。
研究不同成分配比下的磁性复合抛光头的物理表现，在MCF各成分质量分数为铁粉55%、水30%、氧化铈12%以及α-纤维素3%时，获得形状及稳定性最佳的MCF抛光头；
采用该比例配制的MCF在自行研制的MCF抛光设备上对BK7玻璃进行定点抛光，对MCF抛光头正压力及BK7玻璃抛光后的表面粗糙度进行研究。
通过实验数据分析发现抛光正压力随主轴转速的增大而增大，随磁铁偏心距的增大而减小，经过50min定点抛光，表面粗糙度从10.2nm降低到6.7

针对我们实验室实验数据做的matlab处理程序，用于进行频谱分析，指向性图显示等。

压缩包中包含的具体内容：对给定数据中的6个不同场景图像，进行全景图拼接操作，具体要求如下：（1） 寻找关键点，获取关键点的位置和尺度信息（DoG检测子已由KeypointDetect文件夹中的detect_features_DoG.m文件实现；
请参照该算子，自行编写程序实现Harris-Laplacian检测子）。
（2） 在每一幅图像中，对每个关键点提取待拼接图像的SIFT描述子（编辑SIFTDescriptor.m文件实现该操作，运行EvaluateSIFTDescriptor.m文件检查实现结果）。
（3） 比较来自两幅不同图像的SIFT描述子，寻找匹配关键点（编辑SIFTSimpleMatcher.m文件计算两幅图像SIFT描述子间的Euclidean距离，实现该操作，运行EvaluateSIFTMatcher.m文件检查实现结果）。
（4） 基于图像中的匹配关键点，对两幅图像进行配准。
请分别采用最小二乘方法（编辑ComputeAffineMatrix.m文件实现该操作，运行EvaluateAffineMatrix.m文件检查实现结果）和RANSAC方法估计两幅图像间的变换矩阵（编辑RANSACFit.m文件中的ComputeError()函数实现该操作，运行TransformationTester.m文件检查实现结果）。
（5） 基于变换矩阵，对其中一幅图像进行变换处理，将其与另一幅图像进行拼接。
（6） 对同一场景的多幅图像进行上述操作，实现场景的全景图拼接（编辑MultipleStitch.m文件中的makeTransformToReferenceFrame函数实现该操作）。
可以运行StitchTester.m查看拼接结果。
（7） 请比较DoG检测子和Harris-Laplacian检测子的实验结果。
图像拼接的效果对实验数据中的几个场景效果不同，请分析原因。
已经实现这些功能，并且编译运行均不报错！

有源码及数据集，资源描述：基于TextRank、TF-IDF、LSI、LDA模型的关键词提取，实验数据为人民网的新闻，计算不同模型提取出的关键字的相似度

基于GIS的数量方法与应用王法辉（教材、实验数据、教程ppt大集合）

对一、二级倒立摆进行数学建模，用二次型最优控制引入反馈控制率，用MATLAB编写仿真程序仿真分析得到满足性能指标的最优控制。
结合实验数据对实验结果进行分析。

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。