：给出了一种实现电磁波与目标相互作用现象可视化的方法。
首先用时域有限差分法在数值上模拟电磁波与目标相互作用过程，获取电磁场数据，然后利用MATLAB软件的科学计算可视化功能，将原始数据转换为动态图像。
从而能够观察到电磁波传播、穿透、散射和吸收等现象，为直观地了锯电磁波与目标相互作用的过程提供了一个有效的手段。
首先用时域有限差分法在数值上模拟电磁波与目标相互作用过程，获取电磁场数据，然后利用MATLAB软件的科学计算可视化功能，将原始数据转换为动态图像。
从而能够观察到电磁波传播、穿透、散射和吸收等现象，为直观地了锯电磁波与目标相互作用的过程提供了一个有效的手段。
2025/9/4 1:09:47
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本书介绍了ES的命令行操作方式，集群的概念，怎样用JavaAPI来操作ES集群，并通过一个订单查询系统的电商实现来介绍ES在工程上的应用。
Kibana是一款非常非常好用的报表展示工具，专为ElasticSearch设计，不需要编程就可以做出任何你想要的查询和报表。
Logstash是一款非常非常好用的数据处理ETL软件，通过配置的方式的可以很灵活的将多种数据源抽取到各种目标数据库，并在过程中对数据进行各种配置化的处理。
按照本文的顺序阅读，并且加上自己的实践，笔者相信您一定能在极短的时间内掌握ElasticSearch的使用要点，让您的编程在视野上更上一个新的台阶！
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按照本文的顺序阅读，并且加上自己的实践，笔者相信您一定能在极短的时间内掌握ElasticSearch的使用要点，让您的编程在视野上更上一个新的台阶！
2025/9/3 7:19:41
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提出了基于深度学习的聚类算法模型,将深度学习和聚类技术结合起来。
首先用深层神经网络结构对原始数据进行特征学习,然后对学习到的特征表示进行预聚类,最后在微调模块中进行特征的优化和聚类的优化。
这种模型能够学习到大规模数据中隐含的深层特征,并根据聚类要求进行进一步优化,在保持原始数据的结构的同时发掘数据簇结构。
在微调部分作者新设计了目标函数,使得微调完全成为一个优化的问题。
首先用深层神经网络结构对原始数据进行特征学习,然后对学习到的特征表示进行预聚类,最后在微调模块中进行特征的优化和聚类的优化。
这种模型能够学习到大规模数据中隐含的深层特征,并根据聚类要求进行进一步优化,在保持原始数据的结构的同时发掘数据簇结构。
在微调部分作者新设计了目标函数,使得微调完全成为一个优化的问题。
2025/9/2 17:17:55
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火龙果软件工程技术中心 我们先为Subsection类创建测试用例。
1．在编辑器中打开Subsection.java文件，使其处理激活态。
2．File-＞New...-＞Test-＞在Test页的对象库中双击TestCase图标，启动创建测试用例的向导，如下图所示：图指定测试的方法·Selectclass：测试的目标类，默认为当前编辑器中打开的类，也可以通过其后的…按钮选择工程中其他的类。
·Avaiablemethods：列出了测试目标类的所有public、protected和默认可视域的方法，private方法不列出。
只要你测试了前三者的方法，private也被间接测试到了。
这里，我们选
1．在编辑器中打开Subsection.java文件，使其处理激活态。
2．File-＞New...-＞Test-＞在Test页的对象库中双击TestCase图标，启动创建测试用例的向导，如下图所示：图指定测试的方法·Selectclass：测试的目标类，默认为当前编辑器中打开的类，也可以通过其后的…按钮选择工程中其他的类。
·Avaiablemethods：列出了测试目标类的所有public、protected和默认可视域的方法，private方法不列出。
只要你测试了前三者的方法，private也被间接测试到了。
这里，我们选
2025/9/1 6:42:02
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Book.(2001)Multi-Objective_OptimizationUsingEvolutionaryAlgorithms使用进化算法解决多目标问题，英语原版经典，绝版图书
2025/8/31 12:03:27
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本文基于某国防项目浮空精密跟踪平台的研究与设计，通过对该系统的动态目标实时图像检测子系统中视频采集处理平台的分析与设计，讨论了对视频图像采集处理系统的一些关键技术，该系统基于DSP十CPLD架构，针对模拟摄像机和高速数字摄像机进行了设计。
2025/8/31 11:39:31
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据我目前了解掌握，多目标跟踪大概有两种方式：基于初始化帧的跟踪，在视频第一帧中选择你的目标，之后交给跟踪算法去实现目标的跟踪。
这种方式基本上只能跟踪你第一帧选中的目标，如果后续帧中出现了新的物体目标，算法是跟踪不到的。
这种方式的优点是速度相对较快。
缺点很明显，不能跟踪新出现的目标。
基于目标检测的跟踪，在视频每帧中先检测出来所有感兴趣的目标物体，然后将其与前一帧中检测出来的目标进行关联来实现跟踪的效果。
这种方式的优点是可以在整个视频中跟踪随时出现的新目标，当然这种方式要求你前提得有一个好的“目标检测”算法。
本文主要讲述Option2的实现原理，也就是TrackingByDetecting的跟踪方
这种方式基本上只能跟踪你第一帧选中的目标，如果后续帧中出现了新的物体目标，算法是跟踪不到的。
这种方式的优点是速度相对较快。
缺点很明显，不能跟踪新出现的目标。
基于目标检测的跟踪，在视频每帧中先检测出来所有感兴趣的目标物体，然后将其与前一帧中检测出来的目标进行关联来实现跟踪的效果。
这种方式的优点是可以在整个视频中跟踪随时出现的新目标，当然这种方式要求你前提得有一个好的“目标检测”算法。
本文主要讲述Option2的实现原理，也就是TrackingByDetecting的跟踪方
2025/8/31 11:54:48
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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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