idl代码与Matlab 粒子跟踪代码 Matlab代码，用于跟踪胶体荧光纳米粒子。 该代码自动补偿纳米粒子的任何净漂移运动并隔离布朗行为。 它分析2D位置统计数据并拟合高斯分布。 当前版本是为跟踪单个粒子而编写的。 用 运行Particle_tracker_v_.m文件。 确保正确指定了源文件的位置。 同样，初始直径猜测（以像素为单位）应接近要跟踪的粒子的大小。 参考 基于IDL的粒子跟踪软件。 跟踪功能可从以下位置找到的实现中使用

osgModeling是OpenSceneGraph（OSG）的建模库，可帮助生成参数曲线和曲面（Bezier，NURBS等），实现多边形技术（细分等）并基于BSP进行布尔运算。

java登录答题系统源码 项目简介 项目Github： 考试前台： 后台管理： ​ 在线考试系统，大四毕设，采用vue与springcloud微服务架构开发，前后端完全分离，json格式数据交互，全部由本人独立开发完成。目前项目已部署在本人的学生版阿里云centos7服务器上。 ​ 主要功能有：对班级和科目的管理；对试题和试卷的管理（包含excel文件模板大批量一次性上传试题到题库，自动从题库中抽题出试卷）；用户、角色、权限三级设计实现方法级别的细粒度权限控制；aop后置通知实现整个系统重要操作日志的记录。 项目技术栈 前端 前端后台管理系统由vue与elementUI搭建，路由使用vue-router，前端在线考试系统由nuxt搭建，ajax请求均使用axios。 vsCode工具开发 后台 mysql数据库，mybatis(通用Mapper、PageHelper分页助手) springBoot(spring、springMVC) springCloud(eureka、zuul、feign)搭建微服务工程 nginx反向代理域名 采用jwt+rsa加密生成token，写入cookie

截图（V0.1）： ://blog.mcloud.fun:81/post/weekly-report ＃加入docker-compose 可以在新机器上，直接一键启动了：docker-compose up 加入entrypoint.sh脚本：1启动时先等待pg启动2判断pg里是否已经有表3如果没有表，初始化表4用gunicorn启动应用 快速运行 -w 为开启的gunicorn worker进展数-p 8000:80主机通过8000端口访问 git clone https://github.com/CodingCrush/WeeklyReport && \ cd WeeklyReport && \ docker build -t weeklyreport:0.2 . && \ docker run -d \ --restart=unless-stopped \ --name weeklyreport-server \ -p 8000:80 \ -v /etc/localtime:/etc/localtime:r

matlab代码影响CharAnalysis ：用于沉积物-炭分析的诊断和分析工具 CharAnalysis是用于分析沉积物-炭记录的程序，当目标是检测峰值以重建“局部”火灾历史时。 诊断工具可帮助确定是否需要进行峰检测，如果需要，则最合理的参数是什么。 分析工具有助于以统计和图形方式总结结果。 整个代码已分发，并且注释良好。 鼓励用户“深入了解”，了解正在发生的事情，并修改程序以适合个人需求。 （c）2004-2021年 菲利普·希格拉（Philip Higuera）教授 生态与保护科学系 蒙大拿大学 美国密苏里州米苏拉 使用本网站 ### Downloads单击此页面上的相应图标，以.zip或tar.gz存档的形式下载整个CharAnalysis程序。 或者，通过访问GitHub页面下载单个文件。 要查看程序的较早版本（2014年4月之前），请访问Google Code。 ###更新和注释更新在“ Wiki”选项卡中进行了描述，标题包括“ CharAnalysisUpdate”。 如果您有Gmail登录，也可以在Wiki页面上留下评论。有关使用常规CharAnalysis.user

GC-EAD 是用于获取和评估用于昆虫研究的气相色谱 (GC) 电子天线图检测 (EAD) 数据的软件。

使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的特征 介绍 这是论文“使用可伸缩的触觉手套学习人类抓握的签名”中提出的基于Pytorch的对象分类和对象估计方法的代码。 它依赖于Pytorch 0.4.1（或更高版本）和可以从单独下载的数据集。 系统要求 需要具有以下软件包的CUDA和Python 3.6+（可能不需要精确版本）： numpy的（1.15.4） 火炬（0.4.1） 火炬档案（0.1.0） 火炬视觉（0.2.1） scipy（1.1.0） scikit学习（0.19.1） 数据准备 从下载classification和/或weights数据集。 将数据集metadata.mat文件提取到子文件夹data\[task] 。 生成的结构应如下所示： data |--classification | |--metadata.mat |--weights |

beta分布的概率密度的matlab代码#ReadMe本文档说明了如何通过“生成每日轨迹模式的个人移动性的基本模型”一文来运行个人空间时空移动性模型。 整个建模过程分为13个子脚本。 它们以应运行的顺序命名和引入。 对于每个步骤，都介绍了功能，输入和输出文件以及如何运行代码。 我们提供了两个样本输入文件ExtractedStays.txt和SampleStayRegion.txt ，以便对模型感兴趣的任何人都可以使用样本数据来完成所有步骤。 该代码是用c ++和Matlab编写的。 ## Step1GenerateMoment.cpp函数：执行房屋和其他位置的力矩计算输入文件：SampleStayRegion.txt 输出文件：MomentCalculation.txt，MeanSDProd.txt 输出格式： MomentCalculation.txt 每列是不同的时刻，每行是像元大小的粒度， 第1到9行用于归位时间第10至18行用于工作地点第19到27行用于其他位置MeanSDProd.txt： 每种粒度下每个单元中房屋和其他位置的密度乘积的平均值如何运行： g ++ -O3 St

MATLAB 粘贴代码 - 一种画相同运算时间下不同算法迭代进化图的精确方法 由于不同算法在相同运算时间下的迭代次数不同，使用常规画图函数很难画出来，因此，可以先用这个代码运行出最初的画图结果，然后通过在matlab中选择编辑图，去掉X的曲线， 复制图片粘贴至visio，取消组合，把曲线横向拉至相同长度然后组合即可。这种方法绘制的图形保持了绝对精确，而且不用对数据进行任何处理。

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