平台项目建设思路 1、微服务架构，模块化部署 2、全业务流程线上闭环管理 3、多媒体资源整合统一管理 4、全业务线上化，数据链路完整 5、以人为本，优化系统操作流程 6、与数据中台的对接实现数据同步更新 7、智能化办公插件，提升办公幸福感

下载压缩包后解压，用浏览器打开《剪映专业版-基础_index》，此为目录页面。 该学习笔记是根据B站有知公开课《剪映电脑版教程》整理而来，其中有老师的讲解，有自己的感悟，希望能够帮助到大家。 目录 01视频剪辑流程讲解 02软件快捷键 03云空间扩容 04全局设置 05常见视频专业术语 06音频和图片格式 07素材导入与界面认识 08剪映电脑版剪辑基本操作 09定格、倒放、镜像、旋转、裁剪 10时间线工具：主轨磁吸、自动吸附、联动、预览轴、全局缩放预览 11音频的全流程剪辑操作 12文本应用：字体、字号、颜色、位置、其他 13快速为视频配好音：清晰、无噪声、对齐 14为视频添加炫酷特效 15绿幕抠图：应用技巧、注意事项 16剪映电脑版内视频封面制作 17高质量视频如何导出

《算法设计与分析基础》是Anany Levitin所著的一本经典教材，主要涵盖了算法设计的基本方法和分析技术。这本教材的第三版在前版基础上进行了更新和扩展，更全面地覆盖了现代计算机科学中重要的算法问题。课后答案对于学习者来说尤其重要，因为它们提供了对每个问题的详尽解答，帮助读者检验理解并深化对概念的掌握。 算法是计算机科学的核心，是解决问题的有效步骤序列。设计算法意味着找到一种有效的方法来解决特定问题，而分析算法则是评估其时间和空间效率。在Levitin的书中，读者会学习到如何使用各种设计技术，如分治法、动态规划、贪心算法和回溯法等。同时，也会接触到复杂性理论，了解如何计算和比较算法的时间复杂度和空间复杂度。 课后答案的全面性对于学习过程至关重要，因为它们不仅提供正确答案，还可能包含了解决问题的思路和步骤，这对于独立思考和提高解题能力非常有帮助。尽管中文资源可能存在版本滞后和内容不全的问题，但英文版的完整答案可以确保学习者获得最新的思考角度和解决方案。 在文件"413daed4d4374645b900608bb7da510b"中，很可能是包含了该书第三版的所有课后习题答案。这些答案可能按照章节顺序排列，每道题目都配有详细的解题过程。通过深入研究这些答案，学习者可以更好地理解书中的概念，检查自己的理解是否正确，也可以从中学习到如何将理论知识应用于实际问题。 在学习算法的过程中，掌握正确的设计思路和分析方法是关键。例如，对于分治法，学习者需要理解如何将大问题分解为小问题，然后递归地解决这些小问题，最后合并结果。动态规划则强调如何通过构建表格来存储中间结果，避免重复计算，从而提高效率。贪心算法通常在每一步选择局部最优解，以期望达到全局最优。而回溯法则是一种试探性的方法，当发现当前选择不能导致目标时，会退回一步重新选择。 通过Levitin的《算法设计与分析基础》以及配套的课后答案，学习者可以系统地学习和实践这些算法，提升编程和问题解决的能力。对于打算在计算机科学领域深造或者从事相关工作的学生来说，这本书及其答案是一份不可或缺的学习资源。

DOE基础知识与JMP软件应用 实验设计（Design of Experiments，简称DOE）是一种统计学方法，通过系统地改变多个输入变量（因子）来观察和分析这些变化对一个或多个输出变量（响应）的影响。DOE在产品研发、过程优化、质量控制等多个领域发挥着重要作用。JMP软件是美国SAS公司推出的一款统计分析软件，它的界面友好，功能强大，尤其在实验设计和统计分析方面表现出色。本篇文档将重点介绍DOE的基础知识，并结合JMP软件的使用方法进行深入分析。 实验设计的类型多样，基本可以分为以下几类：全因子实验设计、部分因子实验设计、响应面法设计等。全因子实验设计考虑了所有可能的因子组合，适用于因子和水平数量较少的情况。部分因子设计则适用于因子和水平较多，全面实验成本过高的情况，它通过筛选实验设计来选取影响最大的因子进行深入分析。响应面法设计主要用于优化设计，寻求多个响应的最优值。 实验设计的步骤一般包括：确定研究目标和响应变量，选择关键因子及其水平，确定实验设计类型，实施实验并收集数据，分析实验结果并优化实验条件。其中，实验设计与分析阶段尤为关键，需要合理地安排实验以最小的实验次数获取有效的数据，并对数据进行恰当的统计分析。 JMP软件为实验设计提供了强大的工具，它支持各种实验设计的生成与分析，用户可以根据研究需求选择合适的实验设计类型，并通过软件的向导功能快速完成实验设计的创建。JMP的数据探索功能可以帮助用户理解数据的基本结构和特征。其统计分析工具能够对实验结果进行各种统计检验，如方差分析（ANOVA）、回归分析、方差成分分析等。 JMP软件应用过程中，需要注意实验设计的正交性和均衡性。正交性确保每个因子的不同水平组合均匀地出现，均衡性则指实验中每一组数据的测量次数应相同。这些特性有助于确保实验结果的准确性和可靠性。 JMP软件的图形分析功能非常强大，它能生成各种图形，如箱线图、主效应图、交互作用图等，帮助研究者直观地理解数据关系和实验效果。图形是分析实验结果的重要工具，它可以帮助研究者直观地识别出因子对响应的影响。 DOE是产品研发和过程优化的关键工具，而JMP软件则是实现高效DOE的有力工具。通过对DOE基础知识的学习和JMP软件应用的实践，工程师和技术人员可以更好地设计实验，分析结果，并最终达到提高产品性能、优化生产过程的目的。

内容概要：本文详细介绍了如何在Matlab/Simulink中搭建IEEE9节点电力系统的基础模型及其扩展应用。首先，文章讲解了基础建模步骤，包括正确设置各元件参数如母线电压、发电机模型、输电线路参数等，并强调了参数设置的重要性。接着，通过牛顿-拉夫逊法进行潮流计算验证，确保模型准确性。随后，文章深入探讨了暂态稳定性和静态稳定性的分析方法，如引入三相短路故障、调整负载参数等，展示了如何利用Simulink内置工具和Matlab脚本进行复杂仿真。此外，还提到了一些实用技巧，如将模型导出为FMU文件、使用可变步长求解器提高精度等。 适用人群：适用于具有一定电力系统基础知识和技术背景的研究人员、工程师以及高校相关专业学生。 使用场景及目标：帮助读者掌握IEEE9节点系统的基本建模流程，理解潮流计算原理，学会进行暂态和静态稳定性分析，从而能够独立完成类似电力系统的仿真研究。 其他说明：文中提供了大量具体的操作指导和代码示例，有助于读者更好地理解和实践所学内容。同时提醒读者注意常见错误，避免因参数设置不当导致仿真失败。

三维计算机辅助设计（3D CAD）是一种利用计算机技术对产品进行设计、分析、制造的技术。这项技术在工程设计领域中扮演着关键角色，为设计师提供了从概念到实现整个过程的全面支持。在这一领域，SolidWorks是一个广受欢迎的3D设计软件，它通过强大的功能帮助工程师完成从草图绘制、零件设计到装配设计等多方面的工作。 3D CAD技术的出现，使得工程师能够摆脱传统绘图板，使用更加灵活的计算机工具来完成设计任务。它不仅改变了设计的流程，也使得设计过程更加高效和精确。现代的产品开发过程中，CAD技术已经和计算机辅助制造（CAM）、计算机辅助工程（CAE）等其他计算机辅助技术紧密整合，形成了一条从设计、仿真、分析到制造的一体化路径。 在3D CAD发展的历程中，随着计算机技术的进步，该领域经历了多个阶段的发展。从最初的线框造型，到曲面造型，再到实体造型技术，每一步技术的革新都极大推动了CAD技术的进步。线框模型以简洁的方式表达了物体的基本形状，但无法完整表达物体的表面信息。曲面模型通过在线框模型的基础上增加更多的数据信息，从而能够构造出更贴近实际物体表面的模型。实体造型技术的出现标志着CAD技术的一次重大转折，它能够精确地表达零件的全部属性，并通过建构实体几何法（CSG）和边界表示法（B-Reps）等方法实现更高级的设计。 参数化技术的引入，使设计师能够在设计过程中更加灵活地调整模型的尺寸和形状，其核心在于用尺寸和几何约束来定义模型特征，这使得设计者可以设计出一系列具有相似性或可变性的产品模型。参数化造型技术的出现为CAD领域带来了第二次技术革命。 变量化技术则是对参数化技术的进一步发展，它允许设计者可以先关注形状再确定尺寸，使得设计过程更加自由灵活。变量化技术不强求全尺寸约束，强调设计的正确性和效率，为创新式设计提供了广阔的应用前景。 最新发展起来的同步建模技术（Synchronous Technology）则是在参数化、基于历史记录建模的基础上，为用户提供更为直观和快速的设计响应，从而提高了设计的效率。 以上所述，3D CAD技术在现代工程设计中的地位无可替代，它不仅极大地提高了设计的效率和质量，还促进了产品设计和制造技术的进步。随着软件的不断升级和更新，这项技术还将不断地推动着设计领域的发展。

### 多模态感知基础介绍 自动驾驶系统是当代科技发展的热点，其中多模态感知作为其核心组成部分，起着至关重要的作用。多模态感知涉及利用多种传感器收集数据，包括相机、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达等，实现对周围环境的精确感知。本课程将围绕自动驾驶中的多模态感知技术展开，从基础知识到深入应用进行系统性介绍。 #### 主讲人介绍 主讲人阡陌博士在读于华中科技大学，专注于三维目标检测、三维多目标跟踪、多模态融合等研究方向。其研究成果丰富，在TPAMI、AAAI、ECCV、ICRA等顶级期刊和会议上发表了多篇论文，累计引用量超过600次。阡陌博士还担任了多个顶级会议和期刊的审稿人，并致力于将研究成果转化为教学内容。 #### 课程内容概述 课程共分为六章，每章都有其独特的主题和内容。第一章节将介绍自动驾驶系统及其所需的多模态感知基础。接着的章节将逐步深入到二维与三维目标检测、不同传感器的特点及数据集的应用等。在第二章中，将探讨2D与3D目标检测的区别与联系，并引入各种基于不同视角和传感器的3D检测技术。第三章到第五章将分别介绍多模态感知在前期输入融合、深度特征融合和后期结果融合中的应用。第六章则专注于BEV时序多模态3D检测，探讨如何利用时序信息提升检测性能。 #### 传感器与数据集 自动驾驶中常用的传感器包括相机传感器、激光雷达传感器和毫米波雷达传感器。相机传感器擅长捕捉目标颜色和纹理信息，适合进行交通灯识别和车道线检测。然而，它在获取精准深度信息方面存在挑战，易受到光照和天气条件的影响。激光雷达传感器通过发射激光脉冲测量反射时间来获取目标的精确深度信息，具有较高的可靠性。毫米波雷达则通常用于检测车辆的速度和距离，具有较强的抗干扰能力。 在自动驾驶的学习和研究中，公开数据集扮演着重要的角色。KITTI、nuScenes和Waymo数据集是最常用的几个，它们提供了丰富的场景、目标检测以及各种传感器数据，为算法测试和评估提供了便利。 #### 多模态融合技术 多模态融合技术是将来自不同传感器的信息进行整合，以提升系统的感知能力和鲁棒性。前期输入融合关注于在信息尚未被处理之前就进行融合，而深度特征融合则是在特征级别上进行融合，可以更深层次地提取和融合信息。后期结果融合是指在检测或分类等任务的后期阶段将来自不同传感器的结果进行整合。 #### 课程规划与实践 课程的规划旨在帮助学员从理论到实践全面掌握多模态感知技术。除了系统性的知识介绍外，还包括了丰富的实践环节。学员将有机会通过MVP环境配置、EPNet/EPNet++代码详解以及TransFusion、CLOCs等实战演练，亲自体验多模态融合技术的应用过程。 #### 结语 本课程为自动驾驶领域的研究者和工程师提供了一个全面学习和掌握多模态感知技术的平台。通过本课程，学员不仅能够了解到自动驾驶系统的基础知识，而且能够深入理解多模态感知技术的原理和实践应用，为进一步的研究和开发工作奠定坚实的基础。

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并行程序设计基础 12.1 并行程序设计概述 12.2 进程 12.3 线程 12.4 同步 12.5 通信 12.6 并行程序设计模型

（周绍敏版）电工基础电子教案，教师教学时使用的教学PPT文档，简单直流电路。