总结了数据分析处理过程中可能会遇到的各种不良数据，并对不良数据的处理方式提供了建议。
让数据的更加的合理，让数据分析的结果有精准有意义。
让数据的更加的合理，让数据分析的结果有精准有意义。
2024/6/23 7:41:21
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为实现对双陷波超宽带(UWB)天线的精准神经网络建模,提出了一种利用改进的果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的建模方法。
该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式中引入调整项来实现果蝇算法的改进,并用改进后的果蝇算法优化GRNN的光滑因子。
这样可以避免果蝇算法陷入局部最优,提高模型预测精度。
将该方法用于双陷波超宽带天线模型的建立中,并对天线的S11参数和电压驻波比VVSWR参数进行预测。
结果表明,相比于FOA-GRNN建模方法和GRNN建模方法,S11参数的最大相对误差分别减小了91.08%和99.14%;VVSWR参数的最大相对误差分别减小了98.36%和99.18%,使超宽带天线建模精度得到提高,验证了该方法的可行性。
该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式中引入调整项来实现果蝇算法的改进,并用改进后的果蝇算法优化GRNN的光滑因子。
这样可以避免果蝇算法陷入局部最优,提高模型预测精度。
将该方法用于双陷波超宽带天线模型的建立中,并对天线的S11参数和电压驻波比VVSWR参数进行预测。
结果表明,相比于FOA-GRNN建模方法和GRNN建模方法,S11参数的最大相对误差分别减小了91.08%和99.14%;VVSWR参数的最大相对误差分别减小了98.36%和99.18%,使超宽带天线建模精度得到提高,验证了该方法的可行性。
2024/6/7 21:23:22
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福建莆田第十中学徐建伟大师java版寿星万年历精准而信息全面，网上大神翻译为C#版。
但经过测试，俺发现有一点瑕疵：公元前721年至公元前104年输入会报错，对照原版Java程序，进行了一点修改。
但经过测试，俺发现有一点瑕疵：公元前721年至公元前104年输入会报错，对照原版Java程序，进行了一点修改。
2024/5/7 16:35:27
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inPixioPhotoStudio10是一款多年来一直致力于数字照片编辑的专业图片编辑软件，内置自动红眼校正、倾斜移位和柔焦、透视、文字和贴纸、对象删除、背景橡皮擦、精准抠图等诸多实用功能，支持查看和编辑包含日期、位置等信息的照片EXIF数据和直方图，在PhotoStudio10的选择性修饰选项卡中添加了新的滑块，允许用户使用渐变或画笔调整照片的特定部分，这意味着用户现在可以对照片进行更多编辑，进行诸如色相、白色、黑色、除雾、清晰度和降噪等本地调整操作，inPixioPhotoStudio10还提供了对RAW格式的原始图像的支持，用户可以按拍摄日期、相机、文件类型以及其它条件轻松过滤图像，用户也可以直接从幻灯片中应用编辑，比如大家可以通过简单的右键单击自动校正图像，而无需在工作区中打开，当然用户也可以用相同的方式删除编辑，如果大家需要一款好用的图片编辑器的话，威航软件园推荐大家试试inPixioPhotoStudio吧。
2024/4/23 20:04:22
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适合熟悉sqlite数据库的用户，快速发布查询。
系统灵活支持数据结构，任意列数，任意列标题，即几乎所有的成绩二维结构表都支持。
提示也可以用用于：适合修改不频繁、保密性不高的成绩、工资、物业水电费等各种精准查询。
1.成绩查询系统,每个学校,教育机构,事业单位考试等都可以用到2.工资查询系统,每个学校,教育机构,事业单位考试等都可以用到3.物业费查询系统,每个企业,学校,所有单位都可能用到4.水电费查询系统,小区,物业公司,大学寝室等5.其他如分班查询,录取查询,证书查询等修改不多的各种查询系统
系统灵活支持数据结构，任意列数，任意列标题，即几乎所有的成绩二维结构表都支持。
提示也可以用用于：适合修改不频繁、保密性不高的成绩、工资、物业水电费等各种精准查询。
1.成绩查询系统,每个学校,教育机构,事业单位考试等都可以用到2.工资查询系统,每个学校,教育机构,事业单位考试等都可以用到3.物业费查询系统,每个企业,学校,所有单位都可能用到4.水电费查询系统,小区,物业公司,大学寝室等5.其他如分班查询,录取查询,证书查询等修改不多的各种查询系统
2024/4/17 19:58:15
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为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｗａｒｍ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ分量、超Ｇ分量、ａ＊分量；
随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；
最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结果。
按照不同天气条件和不同背景采集了１ ２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。
试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。
分割结果表明，本研究算法能够对３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。
2024/4/14 16:22:47
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此版本修复了1562M出现的单边耗电大的BUG请注意此版本只能用于AB1562M耳机的升级真洛达会显示是什么芯片（注意：只有虎头主板的才会精准显示，其他主板也是洛达芯片可以连接但是不显示具体型号）
2024/4/14 8:38:48
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之前的文档讲解了各种网络营销推广技术和技巧的问题，这篇文档我有必要详细的阐述如何精准选择营销推广平台。
如果精准选择营销推广平台在《解密：网络营销推广实战和流量变现公式》中完完整整的写过什么样的营销产品搭配什么样的营销推广平台，以及如何进行营销都清晰的说明了，强烈建议大家去看，去多看。
本文我想基于《解密：网络营销推广实战和流量变现公式》里面的内容，同时抛开里面的内容，通过另外一种完全不一样的方式让大家很快掌握“精准选择”的技巧。
因为精准选择营销推广平台和精准选择网络创业项目有很多共同之处，所以我将二者归纳在一起，相互穿插讲解。
如果精准选择营销推广平台在《解密：网络营销推广实战和流量变现公式》中完完整整的写过什么样的营销产品搭配什么样的营销推广平台，以及如何进行营销都清晰的说明了，强烈建议大家去看，去多看。
本文我想基于《解密：网络营销推广实战和流量变现公式》里面的内容，同时抛开里面的内容，通过另外一种完全不一样的方式让大家很快掌握“精准选择”的技巧。
因为精准选择营销推广平台和精准选择网络创业项目有很多共同之处，所以我将二者归纳在一起，相互穿插讲解。
2024/3/30 9:32:17
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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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