以天鹰优化算法（Aquila Optimizer, AO）为例，测试函数为23个经典单目标测试函数，能直接运行，可二次开发。资源包括：23个经典单目标测试函数+AO算法+AO原始paper。

一、实验目的 1、复习主成分分析的原理和算法 2、使用sklearn库函数实现对鸢尾花数据集的主成分分析，观察主成分分析的作用 3、（选做）解读基于主成分分析和支持向量机的人脸识别程序 二、实验步骤 1、导入鸢尾花数据集，查看数据分布情况： 选取三个特征查看数据分布情况 选取两个特征查看数据分布情况 2、使用主成分分析函数对鸢尾花数据集降维 3、对降维后的数据集和原始数据集分别进行线性判别分析，比较分析的准确率 4、（选做）使用数值计算方法实现步骤2，深入了解主成分分析的实现过程 三、实验结果与讨论 1、简单清楚的叙述主成分分析的过程 2、绘制人脸识别程序的流程框图

对从IWR1843boost+DCA1000EVM组合获取到的原始数据进行分析，包含1D-FFT、2DFFT和3D-FFT处理及CFAR算法的实现，同时有多普勒补偿部分。最终可以实现目标检测，可以获得range-droppler bin的图像及Angle-range bin的图像。本代码基于matlab实现，2发4收天线，具体配置见代码。鉴于目前网上没有很多完整可运行的代码，本代码对于初步接触IWR1843boost+DCA1000EVM组合意欲对原始数据分析处理进行学习的朋友极具参考意义！由于采集到的原始数据bin文件过大所以此处不进行上传，可根据代码中的配置自行数据采集。

vue-plugin-hiprint 参数原始代码

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我们从观测到的宇宙微波背景温度数据研究了与重构的原始功率谱相关的原始曲率摄动双谱中的特征。 我们首先展示如何在功率谱及其前两个导数方面完全指定双谱，对任何感兴趣的配置都有效。 然后，根据温度各向异性的普朗克角功率谱，使用模型无关的原始功率谱重建方法，计算出不同三角结构下的双谱。 我们发现，在压缩极限为k k0.06 Mpcpc1和k k0.014 Mpcpc1的情况下，与标准无特征双谱有2σ的边际偏差，这与重构的双谱在 等边配置。

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Unity Asset - 卡通原始森林（Stylized Jungle Pack.unitypackage）

https://github.com/cagery/unet-onnx/tree/main 开源链接下载不了原始模型unet_carvana_scale1_epoch5.pth，使用git lfs下载也提示报错，最后各种找资源找到了，上传一份，供大家测试使用

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