每个星历表文件含600年数据。sepl...行星、semo...月亮、seas...小行星 seplm54.se1 semom54.se1 seasm54.se1 5401 BC – 4802 BC seplm48.se1 semom48.se1 seasm48.se1 4801 BC – 4202 BC seplm42.se1 semom42.se1 seasm42.se1 4201 BC – 3602 BC seplm36.se1 semom36.se1 seasm36.se1 3601 BC – 3002 BC seplm30.se1 semom30.se1 seasm30.se1 3001 BC – 2402 BC ...... ...... sepl_36.se1 semo_36.se1 seas_36.se1 3600 AD – 4199 AD sepl_42.se1 semo_42.se1 seas_42.se1 4200 AD – 4799 AD sepl_48.se1 semo_48.se1 seas_48.se1 4800 AD – 5399 AD

ANSYS命令流源代码（APDL）： 1.beam3、beam4以及beam188单元的无桥墩模型（可分析受力形变和自振频率等动力特征）； 2.beam188带桥墩的模型（包括耦合连接和弹簧单元连接）（可分析受力形变和自振频率等动力特征）； 在结构工程与计算机辅助设计领域，ANSYS是一款广泛应用于有限元分析（FEA）的软件工具，而APDL（ANSYS Parametric Design Language）是其参数化设计语言，用于构建和分析复杂的工程模型。本文介绍的ANSYS命令流（APDL）源代码专注于桥梁结构的分析，特别是简支梁桥梁模型的建立，以及通过beam4和beam188单元模拟梁的受力形变与自振频率，还包括耦合与弹簧连接方式来模拟梁墩的相互作用。 简支梁桥梁是桥梁工程中的一种基本类型，其特点是两端支撑，跨中无支撑。在实际工程应用中，为了研究桥梁的结构性能，工程师需要借助专业软件如ANSYS进行模拟分析。使用beam3、beam4、beam188单元是因为它们在模拟梁结构时，具有不同的精度和适用性。beam3是最早的三维线性梁单元，beam4为三维非线性梁单元，而beam188是ANSYS中较为先进的三维线性梁单元，具有较高精度和更丰富的材料模型。 在此背景下，源代码首先构建了一个不包含桥墩的梁模型，通过定义适当的边界条件，可以模拟简支梁在荷载作用下的形变状态，并通过特征值分析获得自振频率，从而了解其动力响应特性。自振频率是评估结构动态响应的重要参数，它反映了结构在无外力作用下自然振动的频率特性，对于桥梁等重要结构而言，了解自振频率对于评估其抗震性能和避免共振非常重要。 接着，源代码进一步引入了桥墩模型，桥墩在实际桥梁结构中起到传递荷载和支撑桥梁的作用。在这个部分，ANSYS APDL通过耦合连接和弹簧单元模拟了梁与桥墩的连接方式。耦合连接可以模拟梁与桥墩之间的刚性连接，确保它们在结构分析中共同变形。而弹簧单元则用于模拟实际桥梁结构中存在的弹性连接，比如桥墩与地基之间的接触，以及可能存在的轴承、支座等结构元素。 在耦合与弹簧连接模型中，同样可以进行形变分析和自振频率计算，以评估在不同连接条件下桥梁结构的性能。弹簧单元为研究桥梁动力学提供了更多的灵活性，尤其是在模拟结构中柔性连接的动态特性时。 源代码中的分析不仅局限于单一的静力学分析，还扩展到动力学分析，这对于理解桥梁在车辆运动、风荷载等动力因素作用下的响应具有重要意义。在实际工程中，这类分析有助于优化桥梁设计，提高结构安全性。 本文所涉及的ANSYS APDL源代码，通过对简支梁桥梁的建模与分析，不仅展示了beam4和beam188单元在模拟结构形变与动力特性方面的应用，还通过耦合连接和弹簧单元的使用，深入探讨了梁墩连接对桥梁结构性能的影响。这些分析方法和过程对于桥梁工程师进行结构设计和评估具有重要的实践意义。

杰理JL706N原生SDK源代码, 可以适配杰理官方开发板。 可开发蓝牙音箱、蓝牙对箱TWS等产品 主要功能： 1. 支持BT、MUSIC、LINEIN、FM、PC、录音模式 2. 支持蓝牙TWS对箱功能。 3. 支持混响、变声、人声消除、EQ/DRC音效及在线调试。 4. 支持三合一音箱功能、支持广播音箱功能。 免费分享给有需要的朋友, 仅供技术学习交流等非商业性质的使用。如果这个资源对您有帮助, 请给5星好评哦

gd32f303单片机串口+DMA代码完整运行代码，仅供参考

这篇论文是2010年全国大学生数学建模竞赛的一篇获奖作品，主题为“基于层次分析法的世博会经济影响力的评估”。论文的核心是利用数学建模方法来量化世博会对经济的影响，尤其是对上海市的经济贡献。文章采用层次分析法（AHP，Analytic Hierarchy Process）这一决策分析工具，通过对多个经济指标的比较和加权处理，来评估世博会的综合经济影响力。 论文明确了评估世博会经济影响力的四个关键因素：世博会利润收益、上海市人均消费额、进出口贸易量和上海就业形势。对于世博会利润收益，作者运用了成本-收益理论，通过灰色GM(1,1)模型预测世博会的参观人数及相应的门票收入，从而估算出收益的相对增长率。灰色GM(1,1)模型是一种非线性时间序列预测模型，适用于处理具有不完全信息和不确定性的情况。 论文针对进出口贸易量的变化，运用线性最小二乘法分析世博会前后贸易的实际走势与无世博会情况下的预测走势，计算出增长率。这种方法可以揭示世博会对国际贸易的推动作用。 再者，上海市人均消费额和就业岗位数的增长率是通过差分方程模型结合图形计算得出的。差分方程模型常用于描述动态系统，如经济系统的演变，这里用于分析消费和就业情况的改变。 随后，作者使用层次分析法对这四个指标进行权重分配。层次分析法是一种处理复杂、多目标决策问题的方法，通过构建层次结构模型，对各因素进行两两比较，形成比较矩阵，然后根据各因素在经济中的相对重要性进行赋权，最终计算出世博会对上海经济的综合影响力指数。 论文还对比了申办世博会前后的经济预测，通过对比两个影响力水平，确定世博会的实际经济影响是否在可接受范围内。此外，论文还深入分析了世博会的正面和负面影响，正面影响包括对上海经济的直接拉动、就业增长、产业带动和基础设施改善，而负面影响则涉及“挤出效应”，即世博会可能导致的其他投资减少。 这篇获奖论文展示了如何运用数学建模方法，特别是层次分析法，来评估大型活动如世博会对经济的具体影响。这种定量分析有助于决策者更好地理解和衡量类似事件的经济效益，为未来的政策制定提供科学依据。

数学建模竞赛是促进学生综合运用所学的数学理论知识、方法和技能解决实际问题的一种竞赛形式，其目的在于激发学生对数学的兴趣，提高应用数学解决实际问题的能力。2010年的数学建模竞赛A题涉及到储油罐变位情况下的油量与罐容表的标定问题，这不仅考察了参赛者对积分、函数反演、变位识别等相关数学知识的理解，还考察了解决实际工程问题的应用能力。 在讨论2010年数学建模竞赛A题时，作者吴小庆和陈本卫提出，无论储油罐发生横向还是纵向倾斜变位，其罐内油的体积保持不变。这是因为罐体的形状在变位情况下没有发生改变，且在小变位的假设下，不会导致油溢出。因此，油的总体积是关于无变位高度的连续可导的单调增加函数。对于变位的情况，观测到的油位高度可以通过变位参数表达式与无变位高度关联起来。 该问题的关键在于建立罐内储油量与油位高度及变位参数之间的关系。通过运用积分的方法，特别是二重积分，可以推导出无变位时油体积的函数表达式。此外，根据实际检测到的罐体内油量减少后的油位高度，以及变位参数，可以反推出无变位时油位的高度。通过观测高度、变位参数、以及罐体的几何关系，可以建立相应的数学模型来确定变位参数。 在文章中提到的最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。在本问题中，最小二乘法被用来根据观测数据和变位参数来确定罐体变位后油位高度间隔为10厘米的罐容表标定值。 此外，本问题的讨论中还涉及到了变位参数的确定问题，即如何通过罐体的几何形状和变位情况推导出变位参数。具体来说，涉及到的变位参数包括纵向倾斜角度α和横向偏转角度β，这些都是在油罐变位问题中需要精确测量和计算的重要参数。 在建立数学模型时，作者提出的方法还包括了如何从储油量的体积表达式确定变位参数。作者指出，直接根据油的体积表达式来确定变位参数是错误的，因为油的体积与变位参数无关。这一结论对于正确解决储油罐变位问题至关重要。 文章中还提到了关键词应用数学、数学建模竞赛、储油罐变位识别、最小二乘法等，这些都显示了该问题所涉及的知识领域和解决问题的途径。文章最后还附有作者简介，介绍了作者的相关背景信息，例如作者吴小庆是教授、应用数学硕士导师，这一信息有助于了解文章的学术背景和作者的专业资质。 通过对2010年数学建模竞赛A题的讨论，我们可以学习到数学建模在解决实际工程问题中的应用，理解变位识别问题中数学模型的建立与求解方法，并掌握积分计算、函数反演、最小二乘法等关键数学工具的应用。这对于培养学生的实际问题分析能力和解决能力具有重要的指导意义。

机器学习涵盖了许多不同的算法，用于解决各种类型的问题。以下是一些常见的机器学习算法： 监督学习算法：线性回归（Linear Regression）逻辑回归（Logistic Regression）决策树（Decision Trees）随机森林（Random Forests）支持向量机（Support Vector Machines）朴素贝叶斯（Naive Bayes）K近邻算法（K-Nearest Neighbors）深度学习（Deep Learning）算法，如神经网络（Neural Networks） 无监督学习算法：K均值聚类（K-Means Clustering）层次聚类（Hierarchical Clustering）高斯混合模型（Gaussian Mixture Models）主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）关联规则学习（Association Rule Learning） 这只是机器学习领域中的一小部分算法，还有许多其他的算法和技术。根据问题的性质和数据的特点，选择适合的算法是非常重要的。不同的算法有不同的假设和适用场景，因此在学习和应用机器学习算法时，需要综合考虑问题的需求和数据的特点。机器学习（Machine learning）是人工智能的子集，是实现人工智能的一种途径，但并不是唯一的途径。它是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科。大概在上世纪80年代开始蓬勃发展，诞生了一大批数学统计相关的机器学习模型。 深度学习（Deep learning）是机器学习的子集，灵感来自人脑，由人工神经网络（ANN）组成，它模仿人脑中存在的相似结构。在深度学习中，学习是通过相互关联的「神经元」的一个深层的、多层的「网络」来进行的。「深度」一词通常指的是神经网络中隐藏层的数量。大概在2012年以后爆炸式增长，广泛应用在很多的场景中。机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身。 从实践的意义上来说，机器学习是在大数据的支撑下，通过各种算法让机器对数据进行深层次的统计分析以进行「自学」，使得人工智能系统获得了归纳推理和决策能力。

基于华大HC32F030的无刷电机脉冲注入启动法：精准定位与快速启动技术原理及保护机制详解,基于华大MCU的BLDC无刷电机脉冲注入启动法：定位精准、快速启动与多重保护机制原理图及源代码详解,BLDC 无刷电机 脉冲注入 启动法 启动过程持续插入正反向短时脉冲；定位准，启动速度快； Mcu：华大hc32f030； 功能：脉冲定位，脉冲注入，开环，速度环，电流环，运行中启动，过零检测； 保护：欠压保护，过温保护，过流保护，堵转保护，失步保护，Mos检测，硬件过流检测等 提供原理图； 提供源代码； 提供参考文献； ,关键词：BLDC无刷电机；脉冲注入启动法；正反向短时脉冲；定位准；启动速度快；Mcu华大hc32f030；脉冲定位；开环/速度环/电流环控制；欠压/过温/过流保护；硬件过流检测；原理图；源代码；参考文献。 分号分隔结果： BLDC无刷电机;脉冲注入启动法;正反向短时脉冲;定位准;启动速度快;Mcu华大hc32f030;脉冲定位;开环/速度环/电流环控制;欠压/过温/过流保护;硬件过流检测;原理图;源代码;参考文献。,华大hc32f030在BLDC电机驱动中脉冲注入的启动原理及

随着科技的不断进步，深度学习技术在图像识别领域的应用愈发广泛，其中水果图像识别作为一个重要研究方向，受到了学界和产业界的高度重视。基于深度学习的水果图像识别算法的提出和研究，旨在通过先进的技术手段提高识别的准确性和效率，这对于智慧农业的精准管理以及数字医疗中营养成分的分析都具有重要的现实意义。 水果图像识别的核心在于如何借助算法准确判断出图像中的水果种类。在智慧农业的场景中，这项技术可以帮助农户快速准确地识别果树的种类，进而实现果园管理的自动化，提高水果采摘的效率和精度。而在数字医疗领域，通过识别水果图像，能够为病人提供科学的营养建议，使膳食计划更加个性化和合理。 深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），在处理图像识别任务上显示出了显著的优势。由于其能够自动提取图像特征，并通过多层神经网络结构来模拟人脑的认知功能，深度学习在水果图像识别中表现出了远超传统机器学习算法的能力。 本论文着重探讨了基于深度学习的水果图像识别算法的研究。在算法选择上，我们选择了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）这两种深度学习算法作为主要的研究模型。CNN擅长处理图像数据，能够从图像中提取空间层次的特征；而RNN则在处理序列数据时表现出色，能够处理与时间相关的数据。 为了训练和测试这些深度学习模型，我们构建了一个包含多种水果图像的数据集。该数据集中的图像涵盖了不同种类的水果，它们分别在不同的光照、角度和背景条件下拍摄，以确保模型在尽可能多的场景下都能保持良好的识别效果。通过对数据集进行预处理、归一化以及增强等操作，我们为模型提供了充分且多样的学习材料。 模型训练和测试是验证算法有效性的关键步骤。本文使用所建立的数据集对CNN和RNN模型进行训练，并通过测试集来评估模型的性能。实验结果表明，基于深度学习的水果图像识别算法能够达到较高的准确率，验证了算法的有效性，并且模型对于未知图像也展示出良好的泛化能力。 实验结果的可靠性和模型的泛化能力是水果图像识别研究中的重要考量。本论文还深入讨论了实验设计、模型选择和数据集构建等因素对结果的影响。在此基础上，论文对未来水果图像识别技术的发展趋势进行了展望，提出了进一步研究的方向，例如如何增强模型在复杂环境下的识别能力，如何减少模型训练所需的时间和资源，以及如何将模型应用到移动端，实现更加便捷的识别服务。 最终，本文得出结论，基于深度学习的水果图像识别算法不仅提高了识别的准确性，还提升了识别的速度，为智慧农业和数字医疗领域的发展提供了有力的技术支持。这不仅是一个技术上的突破，更是对深度学习在实际应用领域一次重要的探索和实践，为后续研究奠定了坚实的基础。