均为人工拉框标注，图片大多爬虫获取

fall_detection 模型生成器 数据源 此模型使用MobiAct数据集的第二版 描述 [feature_extraction]：提供从MobiAct数据集中提取的特征集。 [model_selection]：将带有调整参数的RandomForestClassifier，LogisticRegression和rbf-SVC的性能进行比较。 [real_mode]：训练将要与oli App集成的模型。

内容概要：本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 进行Sentinel-2卫星数据处理与分类的全流程。首先，通过筛选特定区域（AOI）、时间范围和云覆盖度的数据，去除云层和阴影干扰，并计算云掩膜后的图像中值以提高质量。接着，对图像进行分割并选取关键波段和聚类信息，准备训练数据集，包括多种地表覆盖类型（如非正式定居点、植被、裸地、水体等）。然后，使用随机森林算法训练分类器，并对分割后的图像进行分类。此外，还进行了像素级别的分类作为对比。最后，将分类结果导出到Google Drive，并评估了模型的训练和验证精度。 适合人群：遥感数据分析人员、地理信息系统（GIS）从业者以及对地球观测数据处理感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①掌握Sentinel-2数据的预处理方法，如去云、降噪等；②学习基于GEE平台的地物分类流程，包括样本准备、模型训练、结果评估等；③理解不同级别（对象级与像素级）分类的区别及其应用场景。 其他说明：本教程侧重于实际操作步骤，提供了完整的Python代码示例，帮助读者快速上手GEE平台上的遥感影像处理任务。同时，通过比较对象级和像素级分类的效果，可以更好地选择合适的分类方法。

软件缺陷预测技术对于确保软件产品的可靠性以及降低软件开发和维护成本具有重要作用。传统的软件缺陷预测方法依赖于软件度量元信息，如代码行数、控制流圈复杂度等，来构建机器学习模型进行缺陷预测。然而，这种方法存在明显的不足，因为它无法充分捕捉软件的语法结构信息和语义信息，导致缺陷预测准确性受限。 为了解决这一问题，本文提出了一种基于程序语义和长短期记忆网络（LSTM）的软件缺陷预测模型，简称为Seml。Seml模型采用深度学习技术来学习程序的语义信息，并用以预测程序中可能出现的缺陷。该模型的一个关键特点是，将程序源码中抽取的token转换成分布式向量表示，这样做能更好地表达代码的语义信息，从而有助于提升软件缺陷预测的准确率。 Seml模型在公开数据集PROMISE上进行的实验结果表明，其在项目内缺陷预测和跨项目缺陷预测方面的准确率均高于现有的基于深度学习的方法以及基于度量元的方法。这表明，Seml模型在捕获程序的语义信息方面更具优势，能够更准确地预测软件缺陷。 在讨论Seml模型的过程中，文章还提到了词嵌入技术。词嵌入是一种将词语映射到实数向量的技术，它使得相似的词语在向量空间中也具有相似的距离。这种方法在处理自然语言处理（NLP）任务中十分常见，而在软件缺陷预测模型中使用词嵌入技术，是为了更有效地处理程序源码中的token，从而更好地捕捉代码的语义信息。 此外，文章还提到了其他一些关键点。比如，软件早期的缺陷预测技术通常利用软件模块及其标签（有缺陷/无缺陷）来构建机器学习模型，并利用构建好的模型预测新模块是否含有缺陷。而大多数现有工作都利用了人工设计的度量元作为特征，例如Halstead特征、McCabe特征、CK特征、Mood特征等。这些特征虽然在一定程度上有助于软件缺陷预测，但仍然无法充分捕捉程序的语义信息。 作者在文献中引用了Wang等人提出的一种基于深度学习的缺陷预测方法，该方法使用了深度信念网络（DBN）来处理从程序源码中抽取的序列，并从中学习程序语义信息。尽管实验结果表明这种方法能够取得比传统方法更高的F1值，但其存在的问题是DBN在处理大规模数据时的效率和准确性。 从这些讨论中我们可以看出，Seml模型的核心优势在于其能够通过深度学习和词嵌入技术，更好地捕捉和表达程序的语义信息。这对于提升软件缺陷预测的准确性和效率至关重要。通过这一点，Seml模型有望在软件工程领域产生积极的影响，为开发者提供更加强大和精确的工具，以辅助他们在软件开发过程中及时发现潜在的缺陷，从而进一步提高软件质量和可靠性。

标题“stc-isp-15xx-v6.92.zip”指的是STC单片机的ISP（In-System Programming）编程软件的15XX系列版本6.92的压缩包。这个软件主要用于对STC品牌的15XX系列单片机进行在线编程和调试。ISP技术允许在不从电路板上移除芯片的情况下更新或修改微控制器的固件，大大简化了开发过程。 描述中的“stc-isp-15xx-v6.92”进一步确认了这是针对STC 15系列单片机的编程工具的特定版本号。STC 15系列是STC公司推出的一系列低功耗、高性能的8051兼容单片机，广泛应用在各种嵌入式系统中，如家用电器、工业控制、汽车电子等。 在压缩包内，有以下几个关键文件： 1. "stc-isp-v6.92.exe"：这是STC ISP编程软件的可执行文件，用户运行此程序即可在Windows操作系统上安装和使用STC的ISP编程工具。这个工具通常包含编程界面、配置选项以及与单片机通信所需的驱动程序。 2. "不需要看,不常用的64位系统关闭数字签名的方法.pdf"：这个PDF文档可能提供了在64位Windows系统中如何禁用驱动程序的数字签名要求的指南。因为某些较老的硬件或软件可能没有经过微软的数字签名验证，这可能会导致在64位系统上安装STC USB驱动时遇到问题。按照这份指南操作，用户可以临时关闭这个安全设置以便顺利安装驱动。 3. "STC-USB驱动安装说明.pdf"：这是关于如何安装STC单片机所需的USB驱动程序的详细说明。通常，这个步骤对于将计算机与STC ISP编程器连接至关重要，因为USB驱动使得两者之间能够进行数据传输，从而实现对单片机的编程。 这个压缩包提供的内容涵盖了STC 15系列单片机的ISP编程环境，包括主要的编程软件和相关的辅助文档，帮助用户在Windows环境下进行单片机的固件开发和调试工作。对于使用STC 15XX系列单片机的开发者来说，这个工具集是不可或缺的。

WPF+OllamaSharpe实现本地聊天功能。 Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）平台，提供了一个简单的方式来加载和使用各种预训练的语言模型，支持文本生成、翻译、代码编写、问答等多种自然语言处理任务。 还提供了方便的界面和 API，使得从文本生成、对话系统到语义分析等任务都能快速实现。 相关依赖： OllamaSharpe：启用本地Ollama服务 Markdig.wpf : Markdown格式化输出功能。 Microsoft.Xaml.Behaviors.Wpf ：解决部分不能进行命令绑定的控件实现命令绑定功能。 实现功能： 1、添加折叠栏展开|折叠功能。 2、视图切换功能 1）系统设置 2) 聊天 3、关闭窗体时提示是否关闭，释放相关资源。 4、添加首页功能，和修改新聊天功能。点击新聊天会创建新的会话（Chat）。 5、窗体加载时传递Ollama对象。 6、添加了窗体加载时，加载聊天记录的功能。 7、添加AI聊天功能，输出问题及结果到UI,并使用Markdown相关的库做简单渲染。 8、优化了构造函数，使用无参构造，方便在设计器中直接绑定数据上下文。

Xilinx大学计划EGO数模混合口袋实验室平台秉承了赛灵思“口袋实验室”的思想和优 势，立足解决课程教学上理论与实际脱节、培养的学生能力不能满足社会需求的矛盾。 其具有诸多特性：  在原有数电口袋实验室平台基础上添加了AD/DA等模块，带领学生进入模拟 信号的世界；  板载蓝牙、VGA接口和音频输出等丰富的接口资源；  基于Xilinx 28nm新器件以及Vivado新工具进行设计；  赛灵思大学计划配套提供学习资源；  上海交通大学配套教材、实验慕课；  配套教材；  依元素科技持续更新的实验教程、案例…… ### Xilinx大学计划EGO数模混合口袋实验室平台解析 #### 一、Xilinx大学计划EGO数模混合口袋实验室平台概述 Xilinx大学计划EGO数模混合口袋实验室平台是一款专门为高等教育机构设计的教学工具，旨在弥补理论教育与实际应用之间的差距。此平台通过提供一种便携式的实验平台，让学生能够随时随地进行实验操作，从而激发他们的兴趣并培养创新能力。 #### 二、平台特色 **1. 数模混合功能** - 在原有的数字电子实验平台基础上增加了模拟信号处理模块，如AD/DA转换器等，帮助学生深入理解模拟信号处理的基础知识及应用。 **2. 丰富的接口资源** - 包括蓝牙、VGA接口、音频输出等，这些接口为学生提供了更多实验的可能性，例如多媒体应用开发等。 **3. 先进的技术支持** - 使用Xilinx最新的28nm工艺器件，以及最新的Vivado设计工具，确保学生能够接触到最前沿的技术。 **4. 完善的学习资源** - 提供由Xilinx官方提供的配套学习资源，包括教材、实验指南等，有助于学生更好地掌握相关知识。 **5. 教材与在线课程** - 与上海交通大学合作，开发了配套的教材和在线实验课程（慕课），为学生提供更全面的学习体验。 #### 三、平台硬件配置 **1. FPGA芯片** - 使用的是Xilinx Artix-7 XC7A35T，这是一款高性能的FPGA芯片，适合进行复杂的数字逻辑设计。 **2. 时钟源** - 提供100MHz的主时钟信号，可用于多种时序控制需求。 **3. 存储器** - 包含2Mbit SRAM和N25Q032A SPI Flash，用于存储程序代码和其他数据。 **4. 用户输入输出** - 设备包括8个滑动开关、16个LED灯、5个按钮以及8位七段数码管，方便进行简单的输入输出实验。 **5. 扩展接口** - 32-pin的通用扩展IO，可外接各种模块进行自定义扩展。 **6. 音视频/显示接口** - 包含VGA视频输出接口和音频接口，支持多媒体应用开发。 **7. 通信接口** - 提供USB转UART接口和蓝牙模块，便于与其他设备通信。 **8. 模拟接口** - 包括8-bit DAC和2路12-bit ADC，用于模拟信号处理实验。 #### 四、平台优势与应用场景 **1. 实践与创新** - 通过提供丰富的硬件资源和灵活的扩展能力，鼓励学生动手实践，培养创新思维。 **2. 教学辅助** - 作为课堂教学的有效补充，可以帮助教师更好地展示实际操作过程，加深学生对理论知识的理解。 **3. 研究支持** - 适用于进行初步的研究项目，特别是在嵌入式系统、数字信号处理等领域。 **4. 技能培训** - 可用于技能培训课程，帮助学生掌握FPGA设计的基本技能。 #### 五、结语 Xilinx大学计划EGO数模混合口袋实验室平台是一款集成了先进技术和教育资源的综合教学工具。通过这个平台，学生不仅能够获得丰富的实践机会，还能接触到最新的技术发展趋势，为将来进入行业打下坚实的基础。同时，教师也可以借助这个平台优化教学方法，提高教学质量。这款平台对于提升学生的工程实践能力和创新意识具有重要意义。

### 光束法平差模型详解 #### 一、引言 光束法平差是在摄影测量领域中广泛应用的一种计算方法，它通过整合外方位元素和模型点坐标的计算过程，提高了整体精度与效率。本文将详细介绍光束法平差模型的理论基础，包括旋转矩阵的四元素表示法以及光束法平差模型的具体步骤。 #### 二、旋转矩阵的四元素表示法 在摄影测量中，为了减少计算复杂度并避免奇异问题，常采用四元素表示旋转矩阵。这种方法由Pope提出，并被Hinsken进一步发展成为P-H算法。 **2.1 四元素条件** 四元素\(d, a, b, c\)需要满足特定条件，即： \[ d^2 + a^2 + b^2 + c^2 = 1 \] **2.2 构造正交矩阵** 基于这四个参数，可以构建两个正交矩阵\(P\)和\(Q\)，进而形成旋转矩阵\(R\)： \[ P = \left[ \begin{array}{ccc} d^2 + a^2 - b^2 - c^2 & 2(ab + dc) & 2(ac - db) \\ 2(ab - dc) & d^2 - a^2 + b^2 - c^2 & 2(bc + da) \\ 2(ac + db) & 2(bc - da) & d^2 - a^2 - b^2 + c^2 \end{array} \right] \] \[ Q = \left[ \begin{array}{ccc} d^2 - a^2 - b^2 + c^2 & 2(ab + dc) & 2(ac - db) \\ 2(ab - dc) & d^2 - a^2 + b^2 - c^2 & 2(bc + da) \\ 2(ac + db) & 2(bc - da) & d^2 + a^2 - b^2 - c^2 \end{array} \right] \] 由此，旋转矩阵\(R\)可以表示为： \[ R = P \cdot Q^\top \] 这种表示方式能够简化旋转矩阵的计算过程，并避免了传统旋转矩阵表示法中的多值性和奇异性问题。 #### 三、光束法平差模型 光束法平差的核心在于将外方位元素和模型点坐标的计算置于同一优化过程中。它基于共线方程式的数学模型，并通过迭代逐步逼近最优解。 **3.1 共线方程式的表达** 假设摄影中心\(S\)的世界坐标为\((S_x, S_y, S_z)\)，空间点\(M\)的坐标为\((X, Y, Z)\)，而\(M\)在影像上的构象为\(m\)，其像平面坐标为\((x, y, -f)\)。根据S、m、M三点共线关系，可以得出共线方程式： \[ \frac{x - x_0}{l} = \frac{y - y_0}{m} = \frac{-f}{n} = \rho \] 其中，\(\rho\)为比例系数，\(l, m, n\)分别为旋转矩阵的行向量，\((x_0, y_0, f)\)为影像内方位元素。 **3.2 共线方程式的线性化** 为了进行最小二乘法计算，需要对非线性的共线方程式进行线性化处理。线性化后的误差方程可以表示为： \[ \Delta l_i = A_{i} \cdot \Delta X \] 其中，\(\Delta l_i\)为观测值与理论值之间的残差，\(\Delta X\)为未知数改正数组，\(A_i\)为系数矩阵。 **3.3 误差方程式的建立** 结合线性化的共线方程式和观测数据，可以建立误差方程式。对于控制点还需要考虑权重赋值，以便更准确地反映数据质量。 **3.4 法方程式的建立** 根据最小二乘原理，建立法方程式以求解未知数改正数。对于加密点，仅需列出误差方程式；而对于控制点，则需要同时列出误差方程式和虚拟误差方程式。 **3.5 结果判定** 迭代计算直到未知数改正数满足预设的限差条件为止。迭代过程中，初始值的选择对收敛速度有很大影响。实践中，常用的方法是先进行空间后方交会获得初步的外方位元素，以此作为迭代过程的初始值。 ### 四、总结 光束法平差模型是一种高效的摄影测量计算方法，它通过整合外方位元素和模型点坐标的计算过程，提高了整体精度与效率。通过对旋转矩阵的四元素表示法和光束法平差模型的详细阐述，我们可以更好地理解这一方法的基本原理及其在实际应用中的优势。未来，随着计算机技术的发展，光束法平差模型将在更多领域发挥重要作用。

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【复旦大学896大气科学综合专业课笔记】涵盖了动力气象和天气学原理，尤其对中国天气有深入探讨。这份笔记是为准备复旦大学考研的学生精心编写的，旨在帮助他们理解和掌握大气科学的核心概念、理论与应用。手写笔记的形式使得内容更为直观和易于理解，同时体现出学习者在整理知识时的深度思考。 动力气象是大气科学的一个重要分支，主要研究地球大气中的动力过程，包括风、气压系统、大气环流以及各种天气现象的动力学机制。这部分笔记可能会涉及以下知识点： 1. **大气动力学基础**：介绍大气运动的基本原理，如科里奥利力、地转偏向力等对大气运动的影响。 2. **大气环流模式**：包括全球尺度的三圈环流模型、季风系统和西风带的形成与演变。 3. **涡旋理论**：台风、气旋和反气旋的形成、发展和移动规律。 4. **波动力学**：罗斯贝波、重力波和惯性波在大气中的传播及其对天气系统的影响。 天气学原理部分则侧重于实际天气现象的分析和预报，可能包含： 1. **大气热力学**：讲解大气温度、湿度、露点、降水等基本气象要素的变化规律。 2. **天气系统的形成与发展**：如锋面理论，冷暖锋的特征、相互作用及对天气的影响。 3. **云和降水过程**：包括云的分类、成云机制、降水的物理过程，以及冰雹、雷暴等极端天气现象的形成条件。 4. **气象观测与分析方法**：学习如何解读气象图，如等压线图、卫星云图、雷达图等，以识别和预测天气系统。 针对中国天气的独特性，笔记可能还会涉及： 1. **中国气候特征**：不同地区的气候类型，如季风气候、高原气候等。 2. **中国特殊天气现象**：如梅雨、沙尘暴、雾霾等在中国特定季节和地区出现的天气现象。 3. **中国气象灾害预警**：如何识别和应对洪水、干旱、台风等常见气象灾害。 4. **中国气象预报技术**：国内的气象预报模型和技术发展，以及预报准确性的评估。 这份笔记不仅是复习资料，也是实践操作的指南，可以帮助考生构建全面的大气科学知识框架，提高解题和分析问题的能力。通过深入学习这些知识点，考生将具备扎实的理论基础和实际应用能力，以应对复旦大学896大气科学综合科目的考试挑战。