matlab开发-有限的不同平面方程使用相等的正方形网格.zip

今天分享一个vue项目中在不同列表拖拽设置选项的功能，这个功能也是在做项目中遇到的，先说下这个功能的要点(参考下图)，有2个列表，左侧列表展示已选，右侧列表展示未选，通过拖拽进行设置，已选的选项不能超过4个，超过的话自动将拖拽之前的最后一项清除到右侧，且如果从已选往未选里拖的时候，右侧显示垃圾桶的提示(如图)。 拖拽功能图片： 垃圾桶显示图： 首先讲讲vue-draggable的使用 安装vue-draggable: npm install vuedraggable 在使用插件的组件内引入vue-draggable并注册组件: import draggable from "vuedra

When most system designers look at serializer/deserializer (SerDes) devices, they often compare speed and power without considering how the SerDes works and what it actually does with their data. Internal SerDes architecture may seem irrelevant, but this overlooked item can dictate many important system parameters like system topology, protocol overhead, data formatting and flow, latency, clocking and timing requirements, and the need for additional buffering as well as logic. These issues can have a big impact on system cost, performance, and efficiency.

基于奇异值分解的PCA方法，基于奇异值分解的PCA方法，基于奇异值分解的PCA方法，基于奇异值分解的PCA方法

同一交换机下不同IP网段打印机共享设置举例分享.pdf

用百度地图开发实现了各市下不同区域范围填充不同颜色的功能

该文件比较了卡尔曼滤波器的三个不同版本。 卡尔曼滤波器用于递归参数估计。 卡尔曼滤波器可以处理噪声测量。 第一个实现的滤波器 (fcn_KF) 是具有标准的卡尔曼滤波器更新协方差矩阵 P。 协方差矩阵反映了预测的不确定性。 为了提高数值稳定性，Potter 开发了一个协方差矩阵 P 的平方根更新 (fcn_KF_SRP)。 另一个版本是平方根协方差更新通过三角化 (fcn_KF_SRT)。 该文件生成一个模型。 然后三个卡尔曼滤波器执行一个模型参数的估计。 最后比较结果。 资料来源： Simon, D. (2006)：最佳状态估计 Kaminski, P. (1971)：离散平方根滤波：当前技术概览 Golub, G. (1996)：矩阵计算

音乐流派分类 主题-对音乐所属的流派类型进行分类。 流派包括布鲁斯，古典，乡村，迪斯科，嘻哈，爵士，金属，流行，雷鬼，摇滚。 数据集 数据集为GTZAN。 数据集来自 。 它包含10个班级中的每个班级的100首音乐。 方法 我们将首先将给定的.au音频文件转换为.wav文件。 然后，我们将.wav文件转换为频谱图，然后使用cnn将其分类为不同的组。 通常，频谱图看起来像这样 混淆矩阵 损耗曲线 该模型经过了100个时期的训练，我们可以看到那里存在一些轻微的过拟合现象。 我们选择了能够提供最佳验证精度的模型。 该模型在100个样本中进行了验证，其中10个类别中的每个类别有10个样本，并在900个图像中训练了10个类别中的每个类别的90 准确性 我们使用的模型是微调的VGG16模型。 验证准确性约为73％，培训准确性约为88％。 仅考虑1000个样本，这是一个很好的准确性。 笔记 接受任何进

综艺节目的金主爸爸们到底都是谁？ “不同行业赞助综艺节目的探究报告”交互可视化数据产品 1. 为什么做（项目背景） 1.1 市场分析 从真人秀的全民追捧到恋爱观察的崛起，不同时代下观众的需求总是在引导着综艺主题变化，新鲜感的快速消耗是热门综艺的棘手难题之一，另一个则是资金。 放眼整个利益趋同的综艺市场，从凉茶、乳制品，到蓝绿大厂（oppo&vivo）的手机轰炸，后又是众多互联网移动APP纷纷下场，再到现今攻势迅猛的微商，各大商家都跃跃欲试希望借赞助之名将自身品牌信息植入综艺节目之中，最大化提升品牌知名度。国产综艺的市场一直在变，其金主也是。 1.2 问题探究 Q：面对瞬息万变的综艺市场，到底是哪些行业一直乐此不疲的投资？是否有特定的赞助节目类型？ Q：反之，综艺节目接受的品牌赞助类型是否有哪些规律趋势？合作的领域是否与当下社会的景气行业一致？ 本数据可视化产品便是基于对以上问题的好奇及期望得到解答而产生的。同时乐观的希望产出的这份可视化作品能够为广告行业分析提供一点点参考依据。 2. 要做什么（产品目标） 通过剖析2019年下半年的热门综艺节目及其品牌赞助状况，从横纵向多个维度（植入品牌的软/硬广分析、各行业赞助情况排名、各卫视品牌赞助情况、植入时段/方式分析等），对不同行业赞助商的行为偏好和综艺节目的品牌投放质量进行解读。 最终将数据分析结果进行交互设计，产出一份交互式可视化作品。 数据来源：http://www.laptry.com/