只为小站
首页
域名查询
文件下载
登录
最新地震爆发数据集(截至 2023 年) 全球地震事件 (1990-02-03 至 2023-03-03)
关于数据集 主要特征 列名称 描述 事件 ID 每次地震或火山爆发事件的唯一标识符。 类型 指示事件是否是地震或火山爆发。 地点 事件发生的地理位置。 震级 地震或火山爆发的震级。 深度 事件发生的距地球表面的深度。 时间戳 事件的日期和时间。 地位 事件的状态,例如“自动”或“已报告”。 海啸 表示该事件是否引发了海啸(0 表示否,1 表示是)。 警报 与事件相关的警报级别或状态。 来源 报告该事件的数据来源或机构。 事件网址 提供有关该事件的附加信息的 URL。 数据集作用(使用) 1. 地震和火山活动分析:您可以使用此数据集分析全球的地震和火山活动。通过探索“类型”、“震级”和“位置”列,您可以识别易发生地震和火山爆发的地区。 2. 海啸风险评估:通过“海啸”栏,您可以评估地震事件引发海啸的风险。这些信息对于沿海地区和灾害管理非常有价值。 3. 时间趋势:通过检查“时间戳”列,您可以识别地震和火山活动的时间模式和趋势。这对于了解活动的季节性变化或长期变化很有用。 4. 警报级别: “警报”栏提供与事件相关的警报级别的信息。您可以跟踪警报级别较高的事件,以了解对社区和基础
2025-04-13 00:44:24
1.32MB
数据集
1
数据分析-68-2024年春节档电影票房数据分析(包含代码和数据)
这份电影相关的数据集主要包括了影片地域分布、电影票房以及每日电影票房等多个方面的指标,涵盖了大量与电影票房相关的数据信息。具体包括了每日电影票房数据的变化、影片地域分布情况、热门电影票房数据等40+个指标。 这份数据集可以用于多方面的分析和应用: 1. **电影市场趋势分析**:可以通过分析每日电影票房数据的变化,来了解电影市场的整体趋势,包括票房变化、观众人次变化等,以及各种票房环比、场次环比、人次环比等指标,从而洞察电影市场的发展趋势。 2. **影片地域分布分析**:可以通过影片地域分布数据,了解不同城市区域对于各个电影的票房表现,以及黄金场、上午场、下午场等不同场次的票房表现,从而针对不同地域推出更有针对性的营销策略。 3. **热门电影票房分析**:可以通过热门电影票房数据,了解当前热门电影的票房表现,并进行票房占比、排名等方面的分析,有利于影院管理者进行放映计划的调整和票价制定。 通过对这些数据进行深入分析,可以帮助影视行业从业者了解市场需求、观众偏好,优化排片方案、票价制定等经营策略
2025-04-12 15:30:46
3.16MB
数据分析
python
计算机专业学习
毕业设计
1
2023年中国大学生数学建模比赛完整C题,包含所有数据文件
【标题解析】 "2023年中国大学生数学建模比赛完整C题"是指中国大学生在2023年参加的全国数学建模竞赛中,针对C类问题的完整题目。数学建模比赛通常会给出一个实际问题,参赛者需要运用数学理论与方法构建模型来解决问题,这涉及到概率统计、线性代数、微积分、优化理论等多个数学分支。"完整"可能意味着包括了题目描述、数据、要求等全部内容。 【描述分析】 描述中提到"包含所有数据文件",这意味着压缩包内不仅有题目文本,还提供了与题目相关的数据,这些数据可能是参赛者进行模型构建和求解时需要用到的实际案例数据,如社会经济数据、实验数据、统计数据等。这些数据对于参赛者理解问题背景、检验模型有效性以及进行实际计算是至关重要的。 【标签“建模”解析】 "建模"标签明确指出了这个话题的核心,即数学建模。在数学建模过程中,学生需要将实际问题抽象为数学模型,通过数学公式、算法和计算机程序来模拟和预测问题的解决方案。这要求参赛者具备扎实的数学基础,同时对问题有深入的理解,能够灵活运用各种数学工具,如函数、微分方程、概率模型等。 【压缩包子文件的文件名称列表】 "CUMCM2023-C-main"可能是压缩包内的主要文件,CUMCM可能代表"China Undergraduate Mathematical Contest in Modeling",即中国大学生数学建模竞赛的英文缩写。"2023"对应年份,"C"代表题目类别,"main"可能表示这是主要的或核心的文件,可能包含了题目描述、具体数据、评分标准等重要信息。 **详细知识点:** 1. **数学建模的基本步骤**:问题理解、模型假设、模型构建、模型求解、模型验证、结果解释和模型改进。 2. **模型选择**:根据问题特性,选择适合的数学模型,如微分方程模型、统计模型、图论模型、优化模型等。 3. **数据处理**:清洗数据,处理缺失值、异常值,进行数据预处理,可能需要运用到Excel、Python的Pandas库或者R语言等工具。 4. **数据分析**:运用统计学方法进行描述性统计分析,探究数据间的关联性,如相关系数、回归分析等。 5. **算法应用**:可能涉及线性规划、动态规划、遗传算法、神经网络等优化和预测算法。 6. **编程技能**:如Matlab、Python、R语言等,用于模型求解和数据分析。 7. **模型评估**:使用误差分析、敏感性分析、交叉验证等方法评估模型的准确性和稳定性。 8. **论文写作**:清晰阐述建模过程,展示结果,讨论模型优缺点,以及对未来研究的建议。 9. **团队协作**:比赛中通常以三人一组,团队协作能力、沟通技巧和时间管理能力同样重要。 10. **创新思维**:在解决实际问题时,需要有创新性的思考,可能需要引入新的理论或方法。 这个压缩包文件为参赛者提供了全面的资源,涵盖了从问题理解到模型构建、求解和验证的全过程,是一次全面的数学建模实践。
2025-04-11 18:21:18
13.81MB
1
用于步态识别的行人轮廓提取 (2012年)
采用针对静态背景下的基于Surendra背景更新算法的背景减除法对运动人体进行检测.为视频场景建立自适应的背景模型,通过原始图像和背景模型差分获得前景图像,再对检测出来的图像进行了二值化、数学形态学分析、连通分析、尺度归一等一系列图像预处理工作,为跟踪与识别奠定了基础.重点讨论了二值化自适应阈值选择的多种方法,总结出Kapur熵阈值选取法的优越性. ### 用于步态识别的行人轮廓提取 #### 摘要与引言 本文提出了一种基于Surendra背景更新算法的背景减除法来检测静态背景下的运动人体。为了实现这一目标,首先为视频场景建立了一个自适应背景模型。然后,通过原始图像与背景模型之间的差异提取前景图像。接下来,对提取出的图像进行一系列预处理操作,包括二值化、数学形态学分析、连通分析以及尺度归一化等,这些操作为后续的跟踪与识别提供了基础。特别地,本文重点讨论了二值化过程中自适应阈值选择的多种方法,并总结出了Kapur熵阈值选取法的优势。 #### 运动人体检测 在步态识别领域,准确地检测和提取行人的轮廓是非常关键的一步。目前,常见的运动人体检测方法主要有三种:背景减除法、帧间差分法和光流法。本研究中采用的是背景减除法。 ##### 背景减除法 背景减除法是一种常用的方法,它通过对比当前帧与背景模型之间的差异来提取前景物体。背景模型可以通过多种方式建立,其中一种方法是利用Surendra提出的背景更新算法。这种方法可以动态调整背景模型以适应环境的变化,从而提高检测的准确性。 #### 图像预处理 在获取到前景图像之后,需要对其进行一系列预处理操作以去除噪声并提取有用信息。这些预处理步骤包括: 1. **二值化**:将图像转换为只有黑白两种颜色的二值图像。选择合适的阈值是关键,因为不同的阈值会影响到前景的提取效果。本文讨论了多种自适应阈值选择方法,并强调了Kapur熵阈值选取法的优点。该方法通过最大化图像的信息熵来确定最佳阈值,从而在保持图像细节的同时减少噪声的影响。 2. **数学形态学分析**:通过对图像进行膨胀和腐蚀等操作来去除小的噪声点或填充物体内部的小孔洞,进而优化图像的质量。 3. **连通分析**:识别和分离图像中的连通区域,这对于区分不同的人体轮廓至关重要。 4. **尺度归一化**:由于不同人或者不同拍摄角度可能会导致图像尺寸的变化,因此需要对图像进行尺度归一化,以确保所有图像具有相同大小,方便后续处理。 #### 二值化阈值选择 在二值化过程中,阈值的选择对于提取高质量的行人轮廓至关重要。本文探讨了多种阈值选择方法,并指出Kapur熵阈值选取法的优势。这种方法的基本思想是通过最大化图像的信息熵来确定最佳阈值。信息熵表示图像中灰度级分布的不确定性。当图像被分割成前景和背景两部分时,每一部分的信息熵应该尽可能大,这意味着分割后的两部分应该具有最大的区别性。Kapur熵阈值选取法通过计算每个可能的阈值对应的总熵,并选择使总熵最大的阈值作为最佳阈值。这种方法能够自动适应图像的亮度变化,从而提高轮廓提取的准确性。 #### 结论 本文介绍了一种用于步态识别的行人轮廓提取方法,该方法通过背景减除法检测运动人体,并对提取的图像进行了一系列预处理操作,包括二值化、数学形态学分析、连通分析以及尺度归一化等。特别是,在二值化过程中,采用了Kapur熵阈值选取法来自动确定最佳阈值,这种方法能够有效提高轮廓提取的准确性。通过这些技术和方法的应用,可以为步态识别提供更加可靠的基础数据。
2025-04-11 11:10:07
629KB
工程技术
论文
1
基于PSIM 的无刷双馈电机三电平直接转矩算法的建模与仿真 (2012年)
针对无刷双馈电机三电平直接转矩控制算法进行研究,相对于传统的两电平直接转矩控制算法,增加了电 压矢量的可选择性,并有效地减小了转矩脉动,获得了更好的磁链轨迹.同时在 PSIM 软件中建立了三电平直接转矩仿真算法模型并进行了验证.实验结果表明:该算法显著提高了无刷双馈电机的控制系统的鲁棒性和动态性能.
2025-04-11 10:40:20
311KB
自然科学
论文
1
【统计建模大赛】2025年全国大学生统计建模大赛选题指导:多领域数据分析与模型构建思路
内容概要:本文围绕2025年第十一届全国大学生统计建模大赛“统计创新应用 数据引领未来”的主题,探讨多领域数据分析与模型构建的具体思路。文章从金融风险预警、智慧城市交通、公共卫生疫情防控、环境监测治理以及跨学科融合五个方面详细介绍各选题的研究框架、数据来源、方法论及创新点,强调在确保统计理论严谨性的基础上,融合大数据、机器学习、人工智能等新技术,为参赛队提供系统性、操作性强的选题指导与思路参考,旨在为未来数据驱动决策和社会治理提供有效支持。 适合人群:准备参加全国大学生统计建模大赛的学生团队,特别是对统计学、数据科学及相关应用领域感兴趣的学生。 使用场景及目标:①帮助参赛队伍理解如何在各个领域中应用统计学与新兴技术;②指导参赛队伍在确保数据真实性和模型严谨性的前提下,设计具有创新性和实际应用价值的建模方案;③为参赛队伍提供详细的选题方向和研究框架,助力他们在比赛中取得优异成绩。 阅读建议:本文不仅提供了丰富的理论背景和选题指导,还强调了实际应用的重要性。因此,在阅读过程中,参赛队伍应重点关注如何将理论与实践相结合,同时注意遵守大赛的各项规定,确保论文的学术性和规范性。此外,对于文中提到的创新点和技术细节,参赛队伍可以通过查阅更多相关文献来加深理解并应用于自己的项目中。
2025-04-11 10:28:54
16KB
统计建模
大数据分析
机器学习
1
基于Panel Data的高速公路事故预测模型 (2010年)
使用Panel Data模型进行不同路段交通事故的统计回归,可以识别路段样本间的固有差异以及未观测到的变量影响。作者介绍了个体固定效应模型和随机效应模型的建立过程和相关检验,并以京津塘高速为例,分别建立了一般混合回归模型、个体固定效应模型和随机效应模型,通过Hausman检验比较模型效果,最终得出个体固定效应模型更加合理、适合于高速公路事故分析的结论。
2025-04-11 00:37:53
309KB
工程技术
论文
1
2024年四川中烟C类考试真题(计算机类)
2024年四川中烟C类考试真题(计算机类)的知识点: 一、考试大纲与要求 四川中烟C类计算机考试涵盖了计算机基础知识、专业软件应用、网络技术、数据库技术等多个领域。考试着重考查考生对计算机技术的理解及其在实际工作中的应用能力。考生需要具备扎实的计算机科学与技术理论基础,并且能够熟练操作计算机及常用办公软件。 二、计算机基础知识 这部分内容包括计算机硬件组成、操作系统原理、计算机网络基础等。硬件组成主要考察CPU、内存、存储设备、输入输出设备等的工作原理和基本性能指标。操作系统原理则关注进程管理、内存管理、文件系统等概念。计算机网络基础则重点在TCP/IP模型、网络通信协议、IP地址配置等方面。 三、专业软件应用 专业软件应用部分涉及常见的办公软件、图形图像处理软件等。办公软件部分主要考察Microsoft Office套件的使用,特别是Word、Excel、PowerPoint等软件的功能和高级应用。图形图像处理部分可能涉及到Photoshop或其他图像处理软件的基础使用技巧和应用。 四、网络技术 网络技术部分着重考察网络设备的配置、网络故障排除、网络安全等方面的知识。考生需要掌握路由器、交换机等网络设备的配置方法,了解网络故障的一般排查流程,以及掌握基本的网络安全防护措施。 五、数据库技术 数据库技术部分则考查SQL语言的使用、数据库设计原理、数据管理等。考生需要熟悉SQL语言的基本语句、数据表的创建与维护,理解关系型数据库的基本设计原则,以及掌握数据备份、恢复的基本技术。 六、实际操作能力 四川中烟C类考试重视考生的实际操作能力,可能会设置一定比例的上机操作题目。这些题目要求考生现场演示软件的具体操作过程,或解决实际问题。因此,考生需要在备考过程中加强对常用软件的实操训练,提高解决实际问题的能力。 七、最新技术趋势 考试内容可能会涉及云计算、大数据、人工智能等当前热门技术领域的一些基础知识。考生需要对这些新技术有一个大概的认识和了解,尤其是它们在烟草行业中的应用情况。 八、考试策略和应试技巧 考生应提前熟悉考试的格式和题型,理解各部分分值比重,合理分配答题时间。针对选择题、填空题、简答题、案例分析题等不同题型制定相应的应答策略。对于需要编写代码或配置网络的实操题目,考生应多加练习,熟悉相关工具和环境的使用。 以上知识点是根据2024年四川中烟C类考试真题(计算机类)的概括,考生应根据自身情况,有针对地准备和复习,力求在考试中发挥出最佳水平。
2025-04-10 20:53:38
23.46MB
1
2016-2018年某客服中心在线服务量每小时数据.xlsx
原服务量数据来自于某客服中心从2016年至2018年7月的数据中心记录。2016年至2017年上半年数据为按照每小时进行数据统计,2017年下半年至2018年上半年数据为按时间点记录,含服务初始时间与结束时间。信息已进行脱敏处理并且进行了按小时为单位的统计,如需参考使用,请注明出处(网址)。
2025-04-09 23:05:16
400KB
服务量数据集
1
华为2021-2023年数字IC笔试真题
根据提供的华为2021-2023年数字IC笔试真题的部分内容,我们可以从中提炼出以下几个重要的知识点: ### 1. 脉冲波形整形电路 **知识点概述**: - **施密特触发器(Schmitt Trigger)**:是一种能够对输入信号进行整形并消除噪声干扰的电路。其工作原理是通过设置不同的阈值电压来实现对输入信号的检测,并输出相应的电平。 **应用场景**: - 在数字电路中,施密特触发器常用于信号的清理和整形,确保后续电路接收到的是清晰、稳定的信号。 - 例如,在传感器信号处理、通信接口电路等场合都能见到施密特触发器的应用。 ### 2. 信号位宽匹配问题 **知识点概述**: - **位宽匹配原则**:在数字电路设计中,信号位宽的匹配是非常关键的一环。不正确的位宽匹配会导致数据丢失或出现不确定的状态(X态)。 - **VCS 仿真工具**:Verilog Compiler Simulator(VCS)是一款广泛使用的数字电路仿真软件,用于验证设计的功能正确性。 **关键概念**: - 当位宽较窄的信号赋值给位宽较宽的信号时,可能会导致高几位被填充为不确定状态(X态),这通常是因为缺少明确的位扩展规则所致。 - VCS仿真中,如果位宽不匹配,则默认将超出部分填充为X态,这可能会影响仿真结果的准确性。 ### 3. 组合逻辑电路与时序逻辑电路 **知识点概述**: - **组合逻辑电路**:输出仅取决于当前输入的电路,不包含记忆元件。 - **时序逻辑电路**:输出不仅取决于当前输入,还取决于之前的状态,因此包含记忆元件(如寄存器、触发器等)。 **案例分析**: - 选项中提到的Carry-Lookahead Adders(进位预视加法器)属于组合逻辑电路的一种,它用于提高多位加法器的速度。 - D Flip-Flop(D触发器)、Latch等属于时序逻辑电路,它们具有记忆功能,用于存储数据。 ### 4. System Verilog 中的 module 和 program **知识点概述**: - **module**:System Verilog 中最基本的封装单元,用于定义硬件行为。 - **program**:一种特殊的module,用于描述可重用的代码段,通常与测试平台或仿真脚本配合使用。 **关键区别**: - Program 中可以使用initial块,而且它会优先于module中的initial块执行。 - Program 中不能直接实例化module,但可以实例化其他program。 ### 5. 阻塞赋值与非阻塞赋值 **知识点概述**: - **阻塞赋值**(`=`):赋值立即完成,常用于组合逻辑电路。 - **非阻塞赋值**(`<=`):赋值在当前时间周期结束时完成,适用于时序逻辑电路。 **应用场景**: - 在时序电路设计中,通常推荐使用非阻塞赋值,因为它能更好地模拟实际电路的行为,避免潜在的竞态条件问题。 ### 6. 传输门 **知识点概述**: - **传输门**:一种由互补的NMOS和PMOS晶体管组成的电路,用于控制信号的传递。 - 通过利用NMOS和PMOS的互补特性,传输门可以有效地解决阈值电压损失问题,确保信号传输的完整性。 ### 7. 降低电路翻转率的方法 **知识点概述**: - **降低电路翻转率**:在数字电路设计中,减少电路中信号状态的频繁变化,有助于降低功耗。 - **方法举例**: - 保持输入信号稳定,减少不必要的状态变化。 - 使用Gray码或One-hot编码来减少状态变化的数量。 - 减少电路中的glitch现象。 **不适用方法**: - 重新安排if-else表达式将毛刺或快变化信号移至逻辑锥体的前部,这种方法主要用于逻辑综合的优化,而不是直接降低翻转率。 以上是根据给定的华为2021-2023年数字IC笔试真题部分内容所总结的关键知识点,希望对读者理解数字IC设计的相关概念有所帮助。
2025-04-09 10:41:15
719KB
数字IC
1
个人信息
点我去登录
购买积分
下载历史
恢复订单
热门下载
华为OD机试真题.pdf
BP_PID控制仿真.rar
上帝之眼和拾荒者.rar
MVDR,Capon波束形成DO估计.zip
夏天IC助手1.8你们懂的
基于LSTM模型的股票预测模型_python
avantage 软件 xps 处理软件30天后不能使用问题
东南大学英语技术写作慕课所有答案
基于MATLAB的Filter使用,低通、带通和高通滤波器的仿真
雷达信号处理仿真程序(MTI,MTD等)
MAC OS.X.10.8.iso 镜像文件
云视通扫描工具.zip
科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题).pdf
适用于eNSP 1.3.00 可加载的USG6000V防火墙设备包
得到品控手册7.0.pdf
最新下载
虹膜识别开源代码OSIRIS4.1基于opencv
WPS、迅雷等软件的arm64 linux版本deb
USBMonitor2.26.exe
AT45DB041D的中文资料
HASP(sentinelRuntime831-win11-加密狗驱动)-win11可用版本-v8.31
HMS CANopen硬件支持包 HSP-V16-0079-001-S71200-CANopen-1.0.ZIP
8按键433M遥控器原理图
Naruto.zip
基于正点原子mini开发板的叫号系统设计
KickStart-2-10-0-490-KICKSTART-2.10.0.zip
其他资源
OpenGL模型及场景展示源码
NUFFT算法及说明
安卓蓝牙温度采集(配合单片机)
win10同账号多人远程破解
VC++实现的软件自动更新模块Updater源码
区域生长法的图像分割matlab程序
JSP&Servlet;学习笔记(第2版) 完整版
诺基亚塞班S60V3FP2机型Ovi国内地图离线包
汇编语言伪操作,表达式和程序框架的实验
PMI项目集管理标准
C#与三菱PLC通讯源码 串口通讯
matlab GUI 实例教程
在线帮助系统源码文件
MIPS反编译器与模拟器(使用JAVA)
S6D0129_Initial sequence for RGB interface.pdf
jQuery中文入门指南
WST 483.3-2016 健康档案共享文档规范第3部分:新生儿家庭访视.pdf
log4j-over-slf4j-1.7.25.jar
bootx64.efi
Htran 0.22源码 (c++)
chromeSetup 谷歌浏览器
快速Hartley变换C++实现