坦克大战

Binary2中的衍射光焦度会在光学表面的截面上引入连续的相位变化，我们将设计一个衍射级次m=1的Binary2面型来矫正轴向色差。完整的系统设计请见示例文件

This unique blend of thesaurus, dictionary, and manual of English usage defines, compares, and contrasts words of similar but not identical meaning--such as "infer" and "imply". More than 6,000 synonyms are included. "Recommended."-- Booklist

Realtek_IPv6_user_guide.pdf

已经编译好的32位zint库，使用时//#include "zint.h" //#pragma comment(lib, "zint.lib")////然后将libpng16.dll和zint.dll放在使用工程的DUG（release）目录下即可

MISRA C 2012 Guidelines for the use of the C language in critical systems March 2013

产品名称：遗传算法-土地利用 平台：MATLAB 作者：安德鲁·贝尔（Andrew Bell） 版本历史：1.1 描述 一组程序，使用遗传算法来响应预期的水可利用量，开发出最佳的土地利用组合。 虽然许多平台都提供了遗传算法（GA）工具包（例如MATLAB），但GA的许多专用应用程序都需要仔细解释适应度函数以及变异和交叉。 这种算法就是这样一种特殊的应用，其中要优化的单位是土地用途的组合，每种土地使用特定的作物轮作和水分配。 在这种情况下，根据对水投入敏感的产量（使用粮农组织的产量敏感度公式），将适应性作为经济产品进行评估。 交叉涉及不同特定轮作的两个投资组合之间的混合。 突变涉及特定作物的单独轮作或水分配内的点变化。 提供了样本作物数据输入。 输入项 可用水量数据的时间序列 一组有关特定农作物的成本，价格，平均产量和水敏感性（ Kc和Ky ）数据 产出 轮作的土地利用组合（轮作作物，分

Latent Cross Making Use of Context in Recurrent.pdf

MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-Use_For_Predict.m 最近看到很多会员需要使用MATLAB神经网络做如下的事情： 1：MATLAB神经网络对水的质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对空气质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对土壤质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 3：MATLAB神经网络对学员的个人表现进行分类、评估、预测 （属于个人业绩鉴定） 4：MATLAB神经网络对医学、生物学上的细胞、疾病等分类、评估等（属于医学、生物学） 5：MATLAB神经网络对交通、物流等效率方面的分类、评估、预测等（属于交通、物流管理） 6：MATLAB神经网络用于故障诊断 7：概括来讲，就是使用神经网络对某些指标（如空气质量、水质量、个人业绩等）进行“有限”的分类、预测、评价等。 在这里，我特别强调“有限”两个字，因为这正是模式识别工具箱可以解决的问题。我看到很多会员使用不同的神经网络（如模糊识别，RBF, SVM等）。根据我多年的使用经验，其实基于多层BP网络的模式识别是最容易实现、效果非常满意、且结果非常具有说服力。很多会员没有掌握模式识别的精髓，或者网络训练好以后不知道如何评估、使用等。现在我用一个完整的例子来给大家展示一下它的优点。 不知道什么是模式识别，什么是BP网络的会员，请先看一下这个视频：MATLAB模式识别工具箱视频教学 用MATLAB模式识别工具箱（函数）来对某些指标（如空气质量、水质量、个人业绩等）进行分类、评估、预测，分为三步： 数据准备训练和评估预测 下面我来一步一步讲解，先谈数据的准备： 确保输入数据（包括训练以及将来要预测的数据）在比较接近的范围里（归一化是其中一种方式）。 这一个步骤不仅仅是在模式识别里，其实在任何一种网络里，这一步都是必须的。比如说你有400组数据，每组数据对应一个中国县城的空气质量。假设每组数据含有6个指标（称之为A,B,C,D,E,F,G), 如果数据A的范围是10^5-10^7, F的范围是0.1-0.5， 如果用这些数据来训练，很容易导致网络的权重也有同样的数量级的差别，结果是你的网络会非常的“敏感”（可以想象一下，如果F对应的权重是10^10,那么即使F稍微变化一下，都有可能导致网络的输出结果不同。而有时候这样的敏感度并不是你想要的，你可以对数据进行归一化处理，把数据都转换到0-1的区间内。 MATLAB模式识别工具箱可以自动对输入数据进行归一化处理，所以你只要明白这个过程，但是并不需要你额外写程序来处理这些数据。对输出数据进行二进制量化 通常情况下，用于测试的输入数据所对应的输出数据不是量化数据，比如说：优、良，或者是一级、二级等等。那么通常我们用二进制来表达，两位数字的二进制可以表示3类（01，10，11），三位数字的二进制可以表示7类（001，010，011，100，101，110，111，通常我们不使用000)。二进制的顺序不重要，比如说优可以对应001,也可以用010来表示。 经过简单处理，输入数据和新添加的二进制输入数据如下图所示： 神经网络——输入数据模式识别.png MATLAB模式识别实现指标分类、评估、预测 原始训练数据下载： training_data.xls MATLAB模式识别实现指标分类、评估、预测 把数据导入到MATLAB程序里close all clear all clc x=xlsread; y=xlsread; inputs = x'; targets = y';复制代码 我们再谈谈网络的训练和评估： 你可以使用MATLAB自带的模式识别工具箱界面来导入数据、调整参数等，然后得到结果。我通常第一次这样使用，得到一个基础架构以后，然后生成m代码，再在代码上修改。这里我演示给大家，如果通过程序来实现。下面是用来做模式识别的代码（工具箱产生的函数）： % 创建一个模式识别网络（两层BP网络），同时给出中间层神经元的个数，这里使用20 hiddenLayerSize = 20; net = patternnet; % 对数据进行预处理，这里使用了归一化函数（一般不用修改） % For a list of all processing functions type: help nnprocess net.inputs{1}.processFcns = {'removeconstantrows','mapminmax'}; net.o

React使用状态异步 一个自定义的钩子触发器调用异步函数，每个依赖项都会更改。 支持保存和更新以获取数据。 安装 与npm npm install --save react-use-state-async 带纱 yarn add react-use-state-async 用法 import * as React from "react" ; import useStateAsync from "react-use-state-async" ; const getSomethingApi = ( id ) => { return new Promise ( ( res , rej ) => { setTimeout ( ( ) => { if ( id % 2 === 0 ) res ( { id , fakeData : true } ) ;