内容概要：本文是一段用于Google Earth Engine（GEE）平台的JavaScript代码脚本，主要实现了对研究区域（AOI）内2024年Landsat 8卫星影像的获取、预处理与分析。首先定义了一个地理范围矩形区域，随后加载了Landsat 8地表反射率数据集，并按空间范围、时间范围和云覆盖率进行筛选。接着通过自定义函数对影像应用缩放因子校正，生成中值合成影像并裁剪到研究区。在此基础上，计算归一化植被指数（NDVI）和归一化水体指数（NDWI），并对结果进行二值分类：NDVI ≥ 0.2 判定为植被，NDWI > 0.3 判定为水体。最后将原始影像、NDVI、NDWI及其分类掩膜可视化展示在地图上。; 适合人群：具备遥感基础知识和一定GEE平台操作经验的科研人员或学生，熟悉JavaScript语法者更佳；适用于地理信息、环境监测、生态评估等领域从业者。; 使用场景及目标：①实现遥感影像自动批量处理与指数计算；②开展植被覆盖与水体分布的快速提取与制图；③支持土地利用分析、生态环境变化监测等应用研究； 阅读建议：建议结合GEE平台实际运行该脚本，理解每一步的数据处理逻辑，可调整参数（如阈值、时间范围）以适应不同区域和研究需求，并扩展至多时相分析。

基于两步预测控制算法的模型预测控制（MPC）三相逆变器，输出电压低THD至2.9%的研究,基于两步预测控制算法的优化三相逆变器输出电压模型预测控制策略研究：电压THD有效控制在2.9%以内。,输出电压采用模型预测控制（MPC）的三相逆变器。 针对一步预测控制算法的不足，提出采用两步预测控制算法。 电压THD为2.9% ,核心关键词： 输出电压; 模型预测控制（MPC）; 三相逆变器; 一步预测控制算法; 两步预测控制算法; 电压THD。,两步预测控制算法在MPC三相逆变器中的应用及性能优化 在电力电子技术领域，三相逆变器是将直流电能转换为交流电能的重要设备，广泛应用于工业、交通和民用等多个领域。逆变器的输出电压质量直接影响到电力系统的稳定性和用电设备的性能，其中电压总谐波失真（THD）是衡量输出电压质量的重要指标之一。传统的一步预测控制算法在逆变器控制中存在一定的局限性，因此研究者们提出了两步预测控制算法，以期达到更好的控制效果和更优的电压输出质量。 模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，它通过预测模型对未来一段时间内的系统行为进行预测，并优化控制输入以获得最优控制效果。MPC在处理非线性、多变量和约束控制问题方面展现出了独特的优势，尤其适用于电力电子变换器的控制。在三相逆变器中应用MPC可以有效地控制输出电压波形，减少谐波含量，提高电能质量。 本研究提出的两步预测控制算法是在MPC框架下的创新，它对一步预测控制算法的局限性进行了改进，通过两步预测的方式优化了控制策略。这种算法可以更精确地预测未来状态，并在一定程度上减少了计算量，提高了实时控制性能。应用该算法的三相逆变器能够在保证输出电压质量的同时，有效控制电压THD值在2.9%以内，这对于提高电力系统的运行效率和用电设备的性能具有重要意义。 通过深入研究和仿真测试，研究者们总结出两步预测控制算法在MPC三相逆变器中的应用效果，并对其性能进行了详细的分析与优化。研究内容不仅涵盖了算法的理论分析，还包括了算法实现的具体步骤、仿真验证过程以及与传统算法的性能对比。这些研究不仅为电力电子工程师提供了一种新的逆变器控制手段，也为后续相关领域的研究工作奠定了基础。 在实验中，研究者们搭建了基于两步预测控制算法的三相逆变器模型，并对其输出电压进行了测试。测试结果表明，采用两步预测控制算法的三相逆变器在不同负载条件下的输出电压均能保持较低的THD值，充分证明了该算法的优越性和实用性。这项研究成果不仅为电力电子设备的输出电压控制提供了新的解决方案，也为电力系统提供了更加稳定可靠的电能供应。 此外，文章标题和文件名称列表中提及的“gulp”并未在描述中给出明确解释，因此无法直接分析其在本研究中的意义或作用。不过，根据相关技术背景推测，“gulp”可能与MPC控制算法的某个细节或者实验过程中的某个步骤有关，具体则需要结合研究的实际内容进行理解。 两步预测控制算法的提出和应用，为三相逆变器输出电压的优化控制提供了新的研究方向，具有重要的理论价值和应用前景。未来的研究可以从算法的进一步优化、控制性能的提升以及实际应用场景的验证等方面进行深入探索。

BigWorld Model 2.0转换器（.geometry） 这是一个Blender插件，旨在能够导入和导出《战舰世界》的.geometry + .visual文件，这些文件是为mod作者设计的。 警告 这个项目尚处于早期开发阶段，可能甚至没有完成，具体取决于其他人和我是否可以解码.geometry文件格式。期望它在早期版本中根本不起作用。 执照 该项目具有MIT许可证： 简短而简单的许可许可，其条件仅要求保留版权和许可声明。许可的作品，修改和更大的作品可能以不同的条款分发，并且没有源代码。 我真的不介意用它做什么，只要它不是为了牟利并且应有的信誉。 如何添加到Blender-Windows（方法1） 为了将附件添加到Blender，首先需要找到addons_contrib文件夹。根据安装Blender的方式，它可以位于不同的位置。 如果像大多数人一样使用程序安装了Blender，则可

python鲜花销售管理系统，这是一个通用型项目，使用python、tkinter、mysql实现的简单管理系统，可以根据需要更改ui实现自己所需要的管理系统。 导入所需要的库，连接好mysql，运行main文件即可

该代码是有python编写的基于LSTM的股票价格预测模型。 这段代码是使用 Python 和 Keras（一个流行的深度学习库）来构建并训练一个基于 LSTM（长短期记忆）的股票价格预测模型。 首先，导入所需的库： numpy：用于进行数学计算。 pandas：用于数据分析和处理。 sklearn：用于数据预处理和模型评估。 keras：用于构建和训练深度学习模型。 tensorflow：用于后端的计算。 使用 yfinance 库（需要单独安装）从 Yahoo Finance 下载股票数据。这里选择了 AAPL（苹果公司）的历史数据。 数据预处理： 使用 create_dataset 函数将历史收盘价数据转换为适合 LSTM 模型的形式。这个函数将数据划分为输入（X）和输出（Y），其中输入是过去的 look_back 天（这里设定为1）的收盘价，输出是下一天的收盘价。 使用 MinMaxScaler 对数据进行归一化处理，使其在0到1之间。 定义 LSTM 模型：

挣钱不易，兄弟们投资需谨慎。 在前辈的基础上进行了优化，大家也可以给出些修改意见，小工具无偿分享，不构成投资建议。 1. 实时金价显示（置顶显示） 显示 内盘（上交所 Au9999）和外盘（伦敦金 GJ_Au） 实时价格 每 3 秒自动刷新一次 价格仅用于大概观测，因为数据源的问题，可能和你用的软件上显示的不同 2. 价格涨跌提醒 用户可设置 内盘价格上限和下限 当价格突破上限或跌破下限时，弹出提醒消息框 3. 主题和透明效果 三种主题模式： 浅色主题（默认） 深色主题 背景透明主题 支持 透明度调整（0.3~1.0） 4. 窗口缩放 用户可调整显示比例（0.5~3.0） 标签字体和窗口大小随比例自适应 5. 窗口位置和显示状态记忆 保存 上次窗口位置、显示状态、主题、透明度、缩放比例 程序启动时自动恢复上次配置 6. 左右键操作 左键双击：切换主题（浅色 → 深色 → 透明） 右键双击：退出程序 7. 托盘图标 常驻系统托盘 托盘菜单可操作： 切换主题 调整透明度 设置价格提醒上限/下限 调整缩放比例 退出程序 8. 窗口拖拽 支持 鼠标拖动窗口 拖动时自动更新位置配置

"跑鸭"微信小程序是一款专为校园跑步爱好者打造的社交应用，它集成了实时里程配速、运动路径记录等功能，旨在提升学生的运动体验并促进校园内的体育交流。在这个毕业设计项目中，开发者不仅展示了对微信小程序开发技术的掌握，还体现了对运动数据追踪和社交功能融合的理解。 我们要理解微信小程序的基础架构。微信小程序是一种轻量级的应用形态，由微信平台提供支持，用户无需下载安装即可使用。开发者通常使用微信开发者工具进行开发，该工具提供了包括界面设计、代码编写、调试和发布在内的全套功能。小程序主要采用WXML（微信小程序标签语言）和WXSS（微信小程序样式语言）来构建UI，以及JavaScript处理业务逻辑和数据管理。 在"跑鸭"小程序中，实时里程配速功能是关键。这需要通过调用微信小程序的运动API来实现。这些API允许程序获取用户的步数、距离等运动数据，并且可以监听运动状态，实时更新显示在界面上。开发者需要精确地计算配速，这涉及到时间和距离的数据处理，可能还需要考虑运动状态的变化，如暂停或恢复跑步。 运动路径的记录则需要用到地理定位服务。微信小程序支持GPS定位，结合地图API（如腾讯地图API或高德地图API），可以绘制出用户的运动轨迹。开发者需要处理定位数据，将其转化为可展示的地理坐标，并在地图组件上实时更新路径。同时，为了节省用户流量和提高性能，路径数据的缓存和优化也是必要的。 社交功能是"跑鸭"的一大亮点。这可能包括用户之间的互动，比如点赞、评论、分享跑步记录，甚至组队跑步。这需要建立一套用户系统，处理用户注册、登录、个人信息管理等。此外，消息通知系统也是必不可少的，确保用户能及时收到他人的互动信息。 为了保证用户体验，开发者还需关注小程序的性能优化，如图片和资源的懒加载，避免内存泄漏，以及合理设置页面生命周期函数来减少不必要的计算和渲染。同时，界面设计应简洁易用，符合微信小程序的设计规范，提供良好的触控反馈和流畅的动画效果。 "跑鸭"微信小程序的开发涵盖了移动应用开发的多个方面，包括前端技术、运动数据处理、地理定位、社交网络集成以及用户体验优化。这个毕业设计充分展现了开发者在IT领域的综合技能和创新能力，对于学习和实践微信小程序开发具有很高的参考价值。

跑鸭：这是我的毕业设计，“跑鸭”微信小程序-一款基于校园跑步的社交小程序（实时里程配速、运动路径、整公里提醒、周榜月榜、打卡分享、热门推荐、线上活动、勋章墙、隐私设置），技术栈：Laravel+MySQL、Vant-Weapp UI.zip 在数字时代，随着智能手机和各种应用程序的普及，人们越来越注重健康与社交互动。在此背景下，针对校园跑步活动的社交小程序“跑鸭”应运而生。该小程序由Laravel+MySQL提供后端服务，配合Vant-Weapp UI进行前端开发，为用户提供了一个集跑步、社交与数据追踪于一体的平台。 “跑鸭”小程序特别设计了实时里程配速功能，用户在跑步时可以通过该功能实时查看自己的跑步距离和配速，这对于想要提高跑步效率和记录跑步数据的用户来说非常实用。运动路径功能则为用户提供了一种记录和分享跑步路线的手段，增加了跑步的趣味性和社交性。整公里提醒则是对跑步者的贴心关怀，每当用户完成整数公里数的跑步，系统会发出提醒，既是对用户努力的肯定，也能激励用户坚持下去。 此外，“跑鸭”小程序还有周榜月榜功能，通过这个功能，用户可以看到自己在本周或本月的跑步排行情况，这种竞争性与成就感的结合，大大增加了用户的参与热情和持续运动的动力。打卡分享功能则允许用户将跑步成果分享到社交网络，通过与朋友互动的方式进一步提升了小程序的社交属性。热门推荐和线上活动功能，则根据用户的跑步习惯和偏好，向用户推荐热门跑步路线或组织线上跑步活动，为用户提供了更多跑步与互动的机会。 勋章墙是鼓励用户的另一种方式，通过完成特定跑步任务，用户可以获取不同的勋章，这既是对个人成就的认可，也是激励用户继续运动的手段。隐私设置功能则充分考虑了用户的隐私需求，允许用户根据个人喜好设置信息公开范围，保障了用户在享受社交乐趣的同时，个人隐私也得到了妥善保护。 整体而言，“跑鸭”微信小程序不仅为校园跑步爱好者提供了一个功能全面的运动追踪平台，还通过社交互动功能，增强了用户之间的联系与互动。这一创新性结合不仅能够鼓励更多人参与到跑步运动中来，也为校园内外的社交活动提供了新的交流方式和内容。 “跑鸭”小程序的技术架构同样值得关注。采用Laravel框架的后端，保证了数据处理的高效性和安全性。MySQL作为后端数据库，确保了用户数据的稳定存储和快速检索。前端采用的Vant-Weapp UI框架，则为用户提供了流畅且美观的操作界面，提升了整体使用体验。 “跑鸭”微信小程序凭借其全面的功能和良好的用户体验，在校园跑步社交平台上脱颖而出，它不仅为用户带来了运动的乐趣和社交的便捷，还代表了计算机技术在健康生活方式推广中所扮演的日益重要的角色。

随着互联网技术的发展，微信小程序作为一种新型的应用形式，已成为各类企业推广产品和服务的重要渠道。本项目选取了具有丰富文化底蕴的傣族节日及民间故事作为推广主题，结合流行的前后端技术栈Python、Django和Vue.js，开发了一款旨在弘扬和推广傣族文化的微信小程序。 项目的核心技术之一是Python，一种广泛应用于后端开发的语言，因其简洁明了的语法和强大的社区支持，被开发者广泛使用。Python在本项目中扮演了数据处理和业务逻辑处理的关键角色。利用Python的高效性和易读性，开发者能够快速构建服务器端的API接口，处理小程序发送的请求，并进行相应数据的读写操作。 Django是一个高级的Python Web框架，它鼓励快速开发和干净、实用的设计。在本项目中，Django负责搭建后端服务的主体结构，包括数据库模型的创建、视图逻辑的编写以及模板渲染等。Django的ORM系统简化了数据库操作，使开发者能够通过类和对象的方式与数据库进行交互，而无需关注底层的SQL语句。此外，Django内置的用户认证系统、权限控制和内容管理等模块，极大地提高了开发效率，减少了重复开发的工作量。 Vue.js是一个渐进式的JavaScript框架，专注于构建用户界面。它通过组件化的方式使开发者能够以数据驱动和组件复用的方式开发前端页面。在本项目中，Vue.js的响应式系统能够高效地根据数据的变化自动更新页面，而无需直接操作DOM。Vue.js的灵活性和易用性使得前端开发者能够以声明式的方式编写代码，减少了开发难度，并缩短了开发周期。 微信小程序是腾讯公司推出的一种不需要下载安装即可使用的应用，它实现了应用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或搜一下即可打开应用。基于微信的庞大用户群体，小程序具有天然的流量优势和传播优势。本项目中的小程序部分，利用了微信小程序平台提供的丰富的API接口，实现了用户的快速登录、故事内容的浏览、分享和互动等功能。通过微信小程序，项目能够触达更广泛的用户群体，有效推广傣族的节日文化和民间故事。 项目中还包含源码、开发文档、调试文档和讲解等内容，为开发者提供了详尽的开发和调试指南，确保了项目的顺利进行。源码的开放也为其他开发者提供了学习和二次开发的机会，能够让更多的人参与到傣族文化的推广工作中。 在内容的丰富性方面，本项目不仅包括了傣族节日的介绍，也涉及到了多姿多彩的民间故事，如傣族民间故事《召树屯与喃木诺娜》、《孔雀公主》等，通过生动的故事情节和深刻的道德寓意，传递了傣族人民的生活智慧和文化价值。通过这款小程序，用户不仅能够了解到傣族的节日庆典活动，还能够聆听和分享具有民族特色的民间传说，从而加深对傣族文化的认识和理解。 本项目综合运用了Python、Django、Vue.js和微信小程序等技术，为推广傣族节日及民间故事提供了一个有效的平台。该项目不仅有技术上的创新，同时也承载了文化传承和交流的重要使命，是一个集技术与文化推广于一体的优秀应用开发实例。

超快激光与物质作用机理研究：基于COMSOL仿真飞秒激光烧蚀石英玻璃的过程及三维烧蚀模型文献综述,微秒制造中的超快激光应用研究：基于COMSOL的飞秒激光烧蚀石英玻璃的仿真分析及其前沿进展探讨,研究背景：随着微秒制造的发展，对超快激光的应用越来越广泛，对超快激光与物质作用机理的研究也越来越深入，目前做超快激光仿真的文献较少，还有许多内容还未被研究。 研究内容：利用COMSOL仿真软件，仿真飞秒激光烧蚀石英玻璃的过程，得到温度场和烧蚀微观形貌 提供内容：COMSOL模型，相关，相关文献一篇（与仿真原理相同，本模型发布时三维烧蚀模型文献还很少） ,研究背景：微秒制造; 超快激光应用; 激光与物质作用机理; 仿真文献稀少; 待研究内容多 研究内容：COMSOL仿真; 飞秒激光烧蚀; 石英玻璃; 温度场; 烧蚀微观形貌 关键词：COMSOL模型; 飞秒激光烧蚀; 石英玻璃; 温度场模拟; 烧蚀微观形貌观测; 超快激光与物质作用; 仿真文献不足; 待探索的研究内容,COMSOL模拟：飞秒激光烧蚀石英玻璃的研究进展