一、数据集介绍 【数据集】航拍船只识别数据集 3550 张，目标检测，包含YOLO/VOC格式标注。 数据集中包含1种分类：{0: ship}，代表水面船只。 数据集来自国内外图片网站、无人机航拍视频截图以及卫星云图； 可用于无人…

目录 加密过程加密原理代码加密的思路代码预览代码解析与运行效果 唯密文解密过程解密原理代码预览代码分析与运行结果 加密过程 加密原理 字母表中每一个字母都对应着一个数字，从A~ Z依次是0~25，给定一个明文与密文，假设明文是showmaker&a…

目录 1. 潮流计算： 2. 潮流计算常用算法： 2.1 牛顿-拉夫逊算法 2.1.1 牛顿-拉夫逊法的基本原理 2.1.2 潮流计算的修正方程 2.1.3 节点电压用极坐标表示时的牛顿-拉夫逊法潮流计算 2.1.4 潮流计算程序框图 2.2 PQ分解法 3. MATLAB实例计算 1. 潮…

极其感谢TA的帮助，所以下面是，爱门！ 2023西工大NOJ (C语言版) 完结！！！-CSDN博客 前言 对于瓜的学生来说，noj是选了实验课之后必做的作业，占20%的分数； 但希望不要为了…

目录 1 时间序列数据的相关检验 1.1 白噪声检验 1.2 平稳性检验 1.3 自相关分析和偏自相关分析 2 移动平均算法 2.1 简单移动平均法 2.2 简单指数平滑法 2.3 霍尔特线性趋势法 2.4 Holt-Winters 季节性预测模型 3 ARIMA 模型 3.1 AR 模型 3.2 ARMA 模型 3.3 ARIMA…

前言介绍 本章节我们模仿微信聊天页面，开发一个基于Netty搭建WebSocket通信案例。Netty的应用方面非常广；聊天、MQ、RPC、数据等等，在5G到来的时候更加需要大量数据传输，Netty的应用也会更加广阔。 1、这个案例使用SpringBoot+Netty+WebSocket搭建功能。 2、使用Netty提供…

0x00 前言 我们在《特征工程系列：特征筛选的原理与实现（上）》中介绍了特征选择的分类，并详细介绍了过滤式特征筛选的原理与实现。本篇继续介绍封装式和嵌入式特征筛选的原理与实现。 0x01 特征选择实现方法三：线性模型…

最佳 Demo 论文奖 论文标题：Demonstrating CropFollow: Robust Under-Canopy Navigation with Keypoints 作者：Arun Narenthiran Sivakumar, Mateus Valverde Gasparino, Michael McGuire, Vitor Akihiro Hisano Higuti, M. Ugur Akcal, Girish Chowdha…

Python3 入门100例，从入门到精通第一步 原题地址：http://www.runoob.com/python/python-100-examples.html 来源于github开源项目🧐🧐🧐🧐 文章目录 实例001：数字组合实例002：“个税…

这里的代码是特征的一部分，还有一部分组合特征我参考的是这位大佬的 https://tianchi.aliyun.com/forum/new_articleDetail.html?spm5176.8366600.0.0.792e311fbTYt32&raceId231647&postsId4591 我不方便贴出来，可以自己去看一下。 大家努力…

Exercise1 Hello World 1 新建项目 2 点击图表，打开绘图工具栏 3 绘制 d i s p l a y display display类 拖动右边图标至中间窗口，修改名称。 成功后左侧“包”–“Default”–“类”中出现“Display”。 类的删除： 点击上图“1”处&…

Exercise 2 : Count Down 1 复制项目 打开第一个实例Hello.rpy，选择“文件”–“另存为”，新建一个文件夹重命名，将项目保存为“CountDown.rpy”。 2 添加属性 双击“Display”类，选择“属性（Attributes&#xff0…

Exercise 4 ：Relations 1 聚集和关联 将项目Dishwasher另存为Relations，添加两个新类：FrontPanel和Motor。 从类Dishwasher到类Motor画一个聚集。 从类Frontpanel到类Dishwasher画一个定向关联。 2 定向聚集 Motor不需要知道Dishwasher的…

总结构： 第一章至第二章：《基于模型的系统工程最佳实践》- 读书笔记（一） 第三章相关笔记：Rhapsody项目结构 第四章：《基于模型的系统工程最佳实践》- 读书笔记（二&#xf…

0 00:00:01,730 --> 00:00:03,372 那现在我们得到这些 1 00:00:03,372 --> 00:00:03,920 对不对 2 00:00:05,130 --> 00:00:07,258 现在还差一个包 3 00:00:07,258 --> 00:00:07,790 就是 4 00:00:08,330 --> 00:00:09,330 这个包 5 00:00:12,720 --> 0…

近日，SmartX 测试了超融合基础架构对 Rhapsody 医疗集成引擎在消息收发、处理性能上的支持效果。本次测试模拟一般三甲综合医院实际数据交互场景。经过对超 30 亿条次的数据进行测试，Rhapsody 在 SmartX 超融合环境下单引擎消息收发量最高达到 68 万条消…

0 00:00:01,250 --> 00:00:04,970 那下面我们就来创建我们的模型 1 00:00:05,250 --> 00:00:08,550 首先，file new 2 00:00:11,030 --> 00:00:13,080 然后这里，我们 3 00:00:14,840 --> 00:00:16,040 项目名称 4 00:00:16,040 --> 00…

0 00:00:01,200 --> 00:00:06,080 接下来，我们来看一下Rhapsody里面的标签的 1 00:00:06,650 --> 00:00:08,300 这样一个用法 2 00:00:09,000 --> 00:00:10,830 那我们知道在 3 00:00:11,110 --> 00:00:13,620 Rhapsody里面，你的 4 00:0…

Rhapsody的安装部署包括Rhapsody引擎的部署（服务端），以及Rhapsody IDE（客户端）的安装部署，其中，IDE可以安装在多台不同的windows客户机上，本文仅介绍CentOS7环境下的rhapsody集成引擎…