SHAEDIT太空强子加速器实验数据调查工具这是一款Jupyter笔记本，可方便地查看和比较从入射在厚目标上的中能强子的双微分二次粒子产率测量结果收集的数据。
这些实验测量是在布鲁克海文国家实验室校园的美国宇航局太空辐射实验室进行的。
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加载SHAEDIT.ipynb，单击SHAEDIT.ipynb文件/链接，这将在新选项卡中打开笔记本，按照页面顶部的说明进行操作，并享受使用SHAEDIT查看数据的乐趣！SHAEDIT由田纳西大学诺克斯维尔分校核工程系的HunterRatliff编写和开发版权所有:copyright:2018HunterRatliff（Lindt8）

《车辆动力学建模与仿真》（VehicleDynamicsModelingandSimulation）是由DieterSchramm、ManfredHiller以及RobertoBardini共同撰写的一部关于汽车专业领域的教材。
本书是该领域的经典之作，以英文原版形式出版，是汽车领域专业人士必须阅读的书籍之一。
此教材涉及的主要内容为车辆动力学，尤其是关于车辆动力性能的建模和仿真分析，这些都是现代汽车工程教育和研究中的基础和核心内容。
从给定的内容中可以得知，这本书的出版社为Springer，总部位于德国海德堡，同时在纽约、多德雷赫特和伦敦都有分部。
ISBN编号为978-3-540-36044-5，以及它的电子书版本的ISBN为978-3-540-36045-2，由DieterSchramm和ManfredHiller在德国的杜伊斯堡-埃森大学（UniversitätDuisburg-Essen），以及RobertoBardini在德国慕尼黑工作。
此书还获得了美国国会图书馆控制编号，表明了其在图书馆中的分类记录。
本书的内容涵盖了车辆动力学的基础知识和复杂仿真技术。
车辆动力学是研究车辆在不同道路条件和驾驶操作下动态响应的科学。
动力学模型的建立是理解车辆操控性能、稳定性和安全性的重要手段。
而仿真技术允许工程师在不进行实际物理测试的情况下，就能模拟车辆的各种动态行为，以评估和改进设计。
书中还特别强调了版权保护的概念，指出所有的材料和图表都受到版权法的保护，未经出版商授权，不得进行翻译、复印、再版、广播、电子化适应或其他形式的传播和使用。
不过，针对评论、学术分析或专门供应于计算机系统执行的材料，可以进行简短摘录，但必须通过相关途径获取使用许可。
《车辆动力学建模与仿真》中所包含的理论和实践指导为读者提供了一个系统学习和研究车辆动力学的平台。
对于从事汽车研发、设计和测试的工程师们来说，这本书不仅提供了理论知识，还介绍了如何利用现代仿真软件工具来进行车辆动力学的分析和设计。
书中可能还涵盖了车辆动力学模型的建立、多体动力学原理、轮胎力学、车辆稳定性和控制策略等专业知识。
此外，书中还可能提到了一些与车辆动力学相关的数学工具和计算方法，比如使用微分方程、数值分析和计算机编程来解决动力学问题。
同时，基于真实世界的实验数据和仿真结果的对比分析，也是车辆动力学研究中不可或缺的一环。
教材中也反复强调了信息使用和存储的安全问题，即在当前的法律框架下，任何未经授权的信息复制或传播行为都可能面临法律诉讼的风险。
同时，书中也明确指出，尽管出版物中使用了如商标、服务标志等名称，但这些名称并不意味着它们可以脱离相应的保护法律和规定，因而任何人都不能随意使用这些名称。
《车辆动力学建模与仿真》不仅对于汽车设计工程师和研究人员有重要参考价值，同时也为汽车工程专业的学生提供了一个学习车辆动力学理论和技术的宝贵资源。
通过这本书，读者可以了解到如何建立精确的车辆动力学模型，并通过仿真实验来优化车辆的设计，提高车辆性能和安全性。

可用做深度学习测试的一维线性回归数据集。
数组大小247*900，实验数据取自真实场景，回归精度好。
9种特征，每种特征有100条数据。

《Origin9.0科技绘图与数据分析超级学习手册》是一本专为用户深度学习Origin9.0软件而设计的教程，旨在帮助用户掌握如何高效地利用该软件进行科学绘图和复杂的数据分析。
Origin9.0是科研人员和工程师常用的图形用户界面（GUI）应用程序，尤其在实验数据处理、可视化以及统计分析等方面表现出色。
Origin9.0提供了丰富的2D和3D绘图类型，包括散点图、线图、柱状图、饼图、等高线图、表面图等，适用于各种科研领域。
在绘图过程中，用户可以自定义颜色、线条样式、符号形状，以及添加图例、坐标轴、网格线等元素，使图表更具专业性和可读性。
此外，Origin支持批量处理，能快速生成多图并排比较，对于论文发表或报告制作非常方便。
在数据分析方面，Origin9.0包含多种内置统计函数和分析工具，如基本的平均、标准差、回归分析，到高级的傅里叶变换、主成分分析（PCA）、非线性拟合等。
用户可以通过工作表中的公式栏直接输入计算公式，或者利用内置的分析菜单进行操作。
此外，Origin还支持自定义脚本，通过LabTalk语言，用户能够编写复杂的数据处理和分析程序，提高工作效率。
在学习资源中，课件通常会涵盖基础操作，如数据导入、工作表管理、图形创建与编辑，以及高级功能，例如曲线拟合、数据分析模板的定制。
这些内容有助于初学者迅速上手，并逐步深入到高级应用。
同时，提供的数据文件可能包含了实例数据，供学习者实践操作，通过实际操作来巩固理论知识。
自学Origin9.0时，建议按照以下步骤进行：1.学习基础界面和工作流程：了解Origin的工作窗口布局，掌握新建项目、导入数据、编辑工作表的基本操作。
2.探索绘图功能：逐一尝试不同类型的2D和3D图表，学习如何调整图表属性，使图表满足专业要求。
3.熟悉数据分析工具：通过实例数据，练习使用内置的统计和分析函数，理解其原理和应用场景。
4.实践曲线拟合：学习如何使用Origin的拟合功能，对数据进行非线性拟合，探究数据背后的规律。
5.学习LabTalk编程：逐步了解和应用LabTalk语言，编写自定义脚本，实现自动化处理。
6.定制和保存工作流程：学习如何保存个人的分析模板，提高工作效率。
通过深入学习和实践《Origin9.0科技绘图与数据分析超级学习手册》中的内容，用户将能够熟练掌握Origin9.0的各项功能，提升科研和工程领域的数据分析能力。

摄影测量相对定向，本人能力一般，通过自己的实验数据进行分析，进行MATLAB编程，最后得到结果，符合精度要求，但是具体细节有待提高，希望个人同仁能不吝赐教给与批评指正

帕绍大学硕士论文主题：域自适应本文讨论了一种通用的领域自适应模型技术的发展，这将有助于解决各种计算机视觉任务。
该模型在流行的视觉域数据集上进行图像分类任务训练，并且与其他可用的域适应方法相比，该模型的性能得到了评估。
“基于幅度的权重修剪”技术用于执行目标特征提取器优化。
有关代码的说明：models.py模块定义了源模型和目标模型。
Xception网络和顶层config.py模块定义了各种参数，例如设置路径，实验数据集组合ID等。
将来可能会添加其他配置loss.py定义了其他损失方法。
preprocessing.py模块使用各种数据集组合（包括数据扩充）定义数据预处理管道。
train_test.py是一个帮助程序模块，它定义了培训和评估方法。
evals_helper.py是一个帮助程序模块，它详细定义了评估方法。
utlis.py定义了各种绘图，辅助方法和

本数据可用于MATLAB的深度学习的实验

把我们想分析的数据先进行ITD分解，得到我们分解的pr分量，然后在进行分析，得到我们想到的东西。

决策树是一个通过训练的数据来搭建起的树结构模型，根节点中存储着所有数据集和特征集，当前节点的每个分支是该节点在相应的特征值上的表现，而叶子节点存放的结果则是决策结果。
通过这个模型，我们可以高效的对于未知的数据进行归纳分类。
每次使用决策树时，是将测试样本从根节点开始，选择特征分支一直向下直至到达叶子节点，然后得到叶子节点的决策结果。

内容概要：本文深入探讨了永磁同步电机（PMSM）控制领域的四种不同控制策略：PID控制器、传统滑模控制器、最优滑模控制器和改进补偿滑膜控制器。
首先介绍了每种控制策略的基本原理及其特点，随后通过具体的代码示例展示了其实现方式。
接着，文章详细比较了各控制策略在应对系统参数变化和外部干扰方面的表现，特别是针对抖振问题的处理能力。
最后，通过实验数据和图表直观地呈现了四种控制策略在转速跟踪误差、转矩波动等方面的性能差异。
适合人群：从事电机控制及相关领域的研究人员和技术人员，尤其是对永磁同步电机控制策略感兴趣的读者。
使用场景及目标：帮助读者理解不同控制策略的工作机制，选择最适合特定应用场景的控制方法，提高永磁同步电机的控制精度和稳定性。
其他说明：文中提供了详细的代码示例和实验数据，便于读者进行复现和验证。
同时引用了多篇相关文献，为深入研究提供了理论支持。

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。