应用Pegg-Barnett位相理论,研究了Jaynes-Cummings模型(J-C模型)中压缩真空初态场位相演化特性,具体计算了弱压缩条件下,场的位相几率分布函数及位相涨落,给出了在极坐标中位相几率分布演化曲线,讨论了原子与场相互作用对场的位相性质的影响。
2024/3/12 10:35:52
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弱口令检查工具下载(弱口令扫描检测)是可在Windows平台运行使用的弱密码口令检测工具。
它支持批量多线程检查。
它可以快速检测弱密码，弱密码帐户，密码支持和用户名组合检查，大大提高成功率和支持自定义服务。
如果想要检测网络浏览是否安全
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2024/3/7 0:46:22
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提出并设计了一个应用数字微镜(DMD)的哈达玛变换近红外光谱仪。
以光栅为分光元件，用DMD代替传统的机械式哈达玛编码模板进行光学调制，用InGaAs单点光电二极管探测调制后的光谱信号。
综合考虑分辨率、能量利用率、像差和体积等因素，合理选择狭缝长和宽、光栅入射角及透镜焦距，采用光路分段优化法进行光学设计，通过DMD面阵上的狭缝像和探测器上的点斑尺寸等分析设计结果。
模拟分辨率优于4nm，探测器上点斑尺寸小于3mm,光学系统尺寸为75mm×25mm×85mm。
为提高光谱仪对弱光谱信号的探测能力，在系统前加入了一种集光结构，使从光纤出射的光能的利用率理论值提高24.2%。
实验结果表明，该光谱仪的光谱分辨率优于6nm，通过添加集光结构可以大大提高光谱仪的能量利用效率。
该光谱仪具有分辨率高、能量利用率高、体积小、成本低等优点，有广阔的应用前景。
以光栅为分光元件，用DMD代替传统的机械式哈达玛编码模板进行光学调制，用InGaAs单点光电二极管探测调制后的光谱信号。
综合考虑分辨率、能量利用率、像差和体积等因素，合理选择狭缝长和宽、光栅入射角及透镜焦距，采用光路分段优化法进行光学设计，通过DMD面阵上的狭缝像和探测器上的点斑尺寸等分析设计结果。
模拟分辨率优于4nm，探测器上点斑尺寸小于3mm,光学系统尺寸为75mm×25mm×85mm。
为提高光谱仪对弱光谱信号的探测能力，在系统前加入了一种集光结构，使从光纤出射的光能的利用率理论值提高24.2%。
实验结果表明，该光谱仪的光谱分辨率优于6nm，通过添加集光结构可以大大提高光谱仪的能量利用效率。
该光谱仪具有分辨率高、能量利用率高、体积小、成本低等优点，有广阔的应用前景。
2024/3/5 7:17:45
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高光谱成像的应用效果非常依赖于所获取的图像信噪比(SNR)。
在高空间分辨率下,帧速率高、信噪比低,由于光谱成像包含了两维空间-光谱信息,不能使用时间延迟积分(TDI)模式解决光能量弱的问题;目前多采用摆镜降低应用要求,但增加了体积和质量,获取的图像不连续,且运动部件降低了航天的可靠性。
基于此,将超高速电子倍增与成像光谱有机结合,构建了基于电子倍增的高分辨率高光谱成像链模型,综合考虑辐射源、地物光谱反射、大气辐射传输、光学系统成像、分光元件特性、探测器光谱响应和相机噪声等各个环节,可用于成像链路信噪比的完整分析。
采用LOWTRAN7软件进行大气辐射传输计算,对不同太阳高度角和地物反射率计算像面的照度,根据电子倍增电荷耦合器件(EMCCD)探测器的噪声模型,计算出不同工作条件下的SNR。
对SNR的分析和实验,选择适当的电子倍增增益,可使微弱光谱信号SNR提高6倍。
在高空间分辨率下,帧速率高、信噪比低,由于光谱成像包含了两维空间-光谱信息,不能使用时间延迟积分(TDI)模式解决光能量弱的问题;目前多采用摆镜降低应用要求,但增加了体积和质量,获取的图像不连续,且运动部件降低了航天的可靠性。
基于此,将超高速电子倍增与成像光谱有机结合,构建了基于电子倍增的高分辨率高光谱成像链模型,综合考虑辐射源、地物光谱反射、大气辐射传输、光学系统成像、分光元件特性、探测器光谱响应和相机噪声等各个环节,可用于成像链路信噪比的完整分析。
采用LOWTRAN7软件进行大气辐射传输计算,对不同太阳高度角和地物反射率计算像面的照度,根据电子倍增电荷耦合器件(EMCCD)探测器的噪声模型,计算出不同工作条件下的SNR。
对SNR的分析和实验,选择适当的电子倍增增益,可使微弱光谱信号SNR提高6倍。
2024/2/10 13:49:08
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推荐系统的总结，后面会持续更新。
推荐概念信息过滤系统解决信息过载用户需求不明确的问题*利用一定的规则将物品排序展示给需求不明确的用户推荐搜索区别*推荐个性化较强，用户被动的接受，希望能够提供持续的服务*搜索个性化弱，用户主动搜索，快速满足用户的需求##推荐和web项目区别*构建稳定的信息流通通道* 推荐信息过滤系统* web对结果有明确预期* 推荐结果是概率问题##Lambda架构介绍
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2024/1/28 13:09:09
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1.C4.5：是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。
2.K-means算法：是一种聚类算法。
3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
5.EM：最大期望值法。
6.pagerank：是google算法的重要内容。
7.Adaboost：是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。
8.KNN：是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。
9.NaiveBayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（NaiveBayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝
2.K-means算法：是一种聚类算法。
3.SVM：一种监督式学习的方法，广泛运用于统计分类以及回归分析中4.Apriori：是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。
5.EM：最大期望值法。
6.pagerank：是google算法的重要内容。
7.Adaboost：是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器然后把弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。
8.KNN：是一个理论上比较成熟的的方法，也是最简单的机器学习方法之一。
9.NaiveBayes：在众多分类方法中，应用最广泛的有决策树模型和朴素贝叶斯（NaiveBayes）10.Cart：分类与回归树，在分类树下面有两个关键的思想，第一个是关于递归地划分自变量空间的想法，第二个是用验证数据进行减枝
2024/1/25 9:25:40
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永磁同步电机·矢量控制的simulink仿真m文件。
控制策略采用的是基速以下最大转矩电流比控制，基速以上采取弱磁控制。
m文件内部包含坐标变换模块、最大转矩电流比控制模块、弱磁控制模块、电压前馈控制模块等等。
最后获得了不错的仿真波形。
控制策略采用的是基速以下最大转矩电流比控制，基速以上采取弱磁控制。
m文件内部包含坐标变换模块、最大转矩电流比控制模块、弱磁控制模块、电压前馈控制模块等等。
最后获得了不错的仿真波形。
2024/1/21 3:48:14
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PMSM全域查表模型含SVPWM矢量控制弱磁过调制-speed_method_released.zip大家好。
新人奉献一个全域查表模型。
描述如标题。
欢迎各位探讨
新人奉献一个全域查表模型。
描述如标题。
欢迎各位探讨
2023/12/13 16:05:22
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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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