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也许你也会跟我一样认为典型数据表中的某些规格难以理解，这是因为其中涵盖了一些你不太熟悉的隐含惯例。对许多RF系统工程师而言，其中一种规格便是锁相环（PLL）中的相位噪声。

node-oom-heapdump 即将在发生“内存不足”错误之前创建V8堆快照的节点模块。 它还可以根据请求创建堆转储和CPU配置文件，例如“ v8-profiler”，但是这样做是在进程外进行的，因此不会干扰主进程的执行。 在Node.js 7.x，8.x，9.x，10.x，11.x，12.x，13.x和14.x上进行了测试。 目前不支持Node.js <7.0（尽管如果需要可以修复）。 由于Stuart Miller（ ），还附带了预构建的二进制文件（托管在Github发行版中）。 为什么？ 当在内存不足的环境中运行nodejs进程时，发生的每一次内存不足都是很有趣的。 为了弄清为什么进程内存不足，堆快照（例如heapdump）可以提供很多帮助。 该模块将在发生内存不足错误之前（通过利用V8引擎的'SetOOMErrorHandler'）创建一个堆快照。 它显示了在发生内

交通标志识别 在这个项目中，我使用卷积神经网络对交通标志进行分类。 具体来说，我训练了一个模型，用于根据“德国交通标志对交通标志进行分类。 我使用TensorFlow进行模型开发，并在GPU上对其进行了训练。 分几个步骤： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 完整的项目代码可以在找到 数据集摘要与探索 1.数据集的基本摘要。 此步骤的代码包含在的3d code cell中 我使用了pandas库来计算交通标志数据集的摘要统计信息： 训练示例数= 34799 测试例数= 12630 图像数据形状=（32，32，3） 班级数量= 43 2.数据集的探索性可视化。 该步骤的代码包含在的5th code cell中。 这是数据集的探索性可视化。 它是显示数据分布方式的条形图。 我们看到分布不均。

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ROS2机器人建模，学习记录，笔记根据鱼香ROS网站记录。

GraphGenerator 根据随机网络和无标度网络模型的图形生成器。 介绍 应用程序接口明显分为两部分：一个是根据随机网络模型生成图（根据Erdos-Renyi），另一个是生成无标度图（根据Barabasi-Albert模型）。 随机网络（Erdos-Renyi） 随机网络是在完全随机的过程之后创建两个节点之间的每个链接的网络。 有多种方法可以实现此模型，其中最著名的是Erdos-Renyi的方法。 根据该模型，选择每对节点，并以概率p链接（或不链接）它们，这对于整个网络是相同的。 要根据此模型生成图形，需要两个参数： 图中的节点总数。 它必须是一个大于0的值。 在任何两个节点之间生成链接的可能性。 它必须是介于0.0和1.0之间的值。 无标度网络（Barabasi-Albert） 无标度网络是其度分布遵循潜在定律的网络。 与随机变量相比，它的主要区别在于该模型考虑了集线器

主要介绍了python根据文本生成词云图代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

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新数据=提取器（数据，cn，valinf，valsup） 从 DATA 中提取第 CN 列的所有行值包含在 valinf 和 valsup 之间 数据 = 矩阵 NXM CN = 列号（目标） VALINF = 下限VALSUP = 上限NEWDATA = 提取矩阵 例子： 一 = 1 2 3 4 5 6 1 7 8 1 4 9 4 7 2 9 6 5 提取包含在 0 和 5 之间的第三列的数据： >> 提取器(a,3,0,5) 答案 = 1 2 3 4 7 2 9 6 5 提取第一列完全等于 4 的数据： >> 提取器(a,1,4,4) 答案 = 4 5 6 4 7 2