MATLAB的地震正演程序，人工合成地震正演模型是进行三维模型计算的基础。
针对地震勘探的原理,运用MATLAB强大数学计算和图像可视化功能,对一个三层介质模型制作了人工合成地震记录。
针对地震勘探的原理,运用MATLAB强大数学计算和图像可视化功能,对一个三层介质模型制作了人工合成地震记录。
2023/8/31 23:41:18
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RedisDesktopManagerforMac(redis可视化工具)v0.9.3.39中文版
2023/8/31 8:47:46
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地理图：地理空间数据可视化geoplot是一个高级Python地理空间绘图库。
它是对cartopy和matplotlib的扩展，使制图变得容易：就像seaborn一样用于地理空间。
它具有以下功能：高级绘图API：geoplot是90％用例的制图绘图。
您在地理教科书中可能已经看到的所有标准载体地图都可以轻松访问。
本机投影支持：地理空间绘图的最基本特性是投影：如何以正确的方式将球体展开到平坦表面（地图）上？答案取决于您要描绘的内容。
geoplot提供了这些选项。
与matplotlib兼容性：尽管matplotlib不适合直接处理地理空间数据，但它是其他工具很好地结合的格式。
使用condainstallgeoplot-cconda-forge可以轻松进行condainstallgeoplot-cconda-forge。
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它是对cartopy和matplotlib的扩展，使制图变得容易：就像seaborn一样用于地理空间。
它具有以下功能：高级绘图API：geoplot是90％用例的制图绘图。
您在地理教科书中可能已经看到的所有标准载体地图都可以轻松访问。
本机投影支持：地理空间绘图的最基本特性是投影：如何以正确的方式将球体展开到平坦表面（地图）上？答案取决于您要描绘的内容。
geoplot提供了这些选项。
与matplotlib兼容性：尽管matplotlib不适合直接处理地理空间数据，但它是其他工具很好地结合的格式。
使用condainstallgeoplot-cconda-forge可以轻松进行condainstallgeoplot-cconda-forge。
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2023/8/30 3:15:39
10.83MB
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日志服务作为基础设施一站式解决实时读写、HTAP两大日志强需求；
日志服务数据的开放性以及与云产品、开源社区相结合，在实时计算、可视化、采集上为用户提供的丰富选择。
Kubernetes容器技术促进了技术栈的去耦合，通过引入栈的分层使得开发者可以更加关注自身的应用程序和业务场景。
从Kubernetes本身来看，这个技术解耦也在更进一步发展，容器化的一个发展的趋势是：这些容器都将会在无服务器的基础设施上运行。
谈到基础设施，首先可以联想到云，目前在AWS、阿里云、Azure的云上都提供了无服务器化的Kubernetes服务。
在serverlessKubernetes上，我们将不再关心集群与机器，只需要
日志服务数据的开放性以及与云产品、开源社区相结合，在实时计算、可视化、采集上为用户提供的丰富选择。
Kubernetes容器技术促进了技术栈的去耦合，通过引入栈的分层使得开发者可以更加关注自身的应用程序和业务场景。
从Kubernetes本身来看，这个技术解耦也在更进一步发展，容器化的一个发展的趋势是：这些容器都将会在无服务器的基础设施上运行。
谈到基础设施，首先可以联想到云，目前在AWS、阿里云、Azure的云上都提供了无服务器化的Kubernetes服务。
在serverlessKubernetes上，我们将不再关心集群与机器，只需要
2023/8/27 22:51:21
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在过去的几年里，对模块化数据分析环境的需求出现极大增长。
为了充几年里，对模块化数据分析环境的需求出现极大增长。
为了充几年里，对模块化数据分析环境的需求出现极大增长。
为了充使用多种样的数据分析方法，一个最基本环境必须多种样的数据分析方法，一个最基本环境必须易于使用且十分直观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化去查阅数据，帮助用户进一步探索分析去查阅数据，帮助用户进一步探索分析。
为了满足这些挑战，数据流环境在过去为了满足这些挑战，数据流环境在过去的几年里已积聚了令人欣喜的发展势头。
到目前，已经到目前，已经出现了一些构架优良的数据流工具，比如InforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDE，InsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMiner，PipelinePilotPipelinePilotPipelinePilotPipelinePilot，但令人遗憾的是他们都是付费的。
这些环境能够允许用户使标准化的构建模块来可视化地构建、调整分析流程，之后化地构建、调整分析流程，之后化地构建、调整分析流程，之后通过管线将模块连接起来，以模块连接起来，以使得数据或模型在模块间流动。
这样的系统有一个额外优势：能够通过图形化方式直观地来记这样的系统有一个额外优势：能够通过图形化方式直观地来记录做了什么。
KNIME就提供了一个这样的数据流构建环境。
为了充几年里，对模块化数据分析环境的需求出现极大增长。
为了充几年里，对模块化数据分析环境的需求出现极大增长。
为了充使用多种样的数据分析方法，一个最基本环境必须多种样的数据分析方法，一个最基本环境必须易于使用且十分直观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化观，允许用户快速并且交互式地改变分析流程同时也能够使可视化去查阅数据，帮助用户进一步探索分析去查阅数据，帮助用户进一步探索分析。
为了满足这些挑战，数据流环境在过去为了满足这些挑战，数据流环境在过去的几年里已积聚了令人欣喜的发展势头。
到目前，已经到目前，已经出现了一些构架优良的数据流工具，比如InforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDEInforSenseKDE，InsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMinerInsightfulMiner，PipelinePilotPipelinePilotPipelinePilotPipelinePilot，但令人遗憾的是他们都是付费的。
这些环境能够允许用户使标准化的构建模块来可视化地构建、调整分析流程，之后化地构建、调整分析流程，之后化地构建、调整分析流程，之后通过管线将模块连接起来，以模块连接起来，以使得数据或模型在模块间流动。
这样的系统有一个额外优势：能够通过图形化方式直观地来记这样的系统有一个额外优势：能够通过图形化方式直观地来记录做了什么。
KNIME就提供了一个这样的数据流构建环境。
2023/8/27 7:43:42
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这个课题是用matlab做的多人场景的人脸识别。
先预处理，人脸定位，分割，训练，PCA降维求出协方差矩阵，人脸特征值，然后每个测试的人脸分别进行矩阵求列，作差对比，结果最小的就是目标人脸，输出识别结果，这个设计有可视化GUI用户操作界面，是个创新类课题。
欢迎交流。
先预处理，人脸定位，分割，训练，PCA降维求出协方差矩阵，人脸特征值，然后每个测试的人脸分别进行矩阵求列，作差对比，结果最小的就是目标人脸，输出识别结果，这个设计有可视化GUI用户操作界面，是个创新类课题。
欢迎交流。
2023/8/27 7:17:11
18.86MB
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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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