1. 二阶带通（带阻）数字滤波器参数设计 2. DSP中二阶滤波器参数设计

迫零算法matlab代码描述 这是Price Weller Pinkel（PWP）海洋混合层模型的Python实现。 该代码基于PWP模型的MATLAB验证，该模型最初由（美国罗德岛州）编写，后来由Byron Kilbourne（华盛顿大学）和Sarah Dewey（华盛顿大学）进行了修改。 有关模型背后理论的详细描述，最好的资料是介绍该模型的原始论文。 ;中提供了对该算法的简短介绍。 谷歌搜索可能会产生更好的来源。 此处提供的代码在功能上与其等效的MATLAB类似（请参见matlab_files / PWP_Byron.m ），但是我对代码的组织和流程进行了重大更改。 一个很大的不同是该代码分为两个文件： PWP.py和PWP_helper.py 。 PWP.py包含PWP模型的核心数值算法，并且主要是原始MATLAB代码的逐行转换。 PWP_helper.py包含帮助程序功能，以促进模型初始化，输出分析和其他杂项任务。 在此实现中引入了许多这些功能。 免责声明：我将python翻译作为个人练习，因此建议您在将其用于个人用途之前彻底检查该代码。 如果遇到任何问题，请随时在下面留下注释

双向可控硅是一种功率半导体器件，也称双向晶闸管，在单片机控制系统中，可作为功率驱动器件，由于双向可控硅没有反向耐压问题，控制电路简单，因此特别适合做交流无触点开关使用。

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前言 本科期间学习过C语言，拿到了计算机二级证书，此外主要自学MATLAB和Python进行深度学习相关的编程。一直以为C++和C#与C语言大同小异，没有重视，在学校的项目需要用C++进行编程，并且甲方点名界面要用Qt做，觉得MFC太难看。也罢，近乎于从0开始，趁着新肺，在家自学C++与Qt，借此记录，欢迎大家交流。 一、开发环境 1、Windows 10 64位； 2、Qt 5.8.0（MINGW编译器，利用Qt Creator而不是宇宙最强IDE——vs）； 3、OpenCV 3.2.0 二、环境配置 参考的是：拜小白教你Qt5.8.0+OpenCV3.2.0配置教程(详细版) 虽然作者讲

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ThingsBoard 3.4.4源码部署从零到落地 包含Navicat Premuim 12数据库连接工具、PostGres数据库、Maven-3.8.5（包含部署ThingsBoard可能遇到的Jar包和pom坐标问题报错）、Node.js以及yarn安装方法、OpenJdk11以及各种环境变量的配置方法，IDea请手动装载，只能上传1000MB，带上IDea就超了哈，抱歉，各位可以在网上自行找到IDea的资源，如有需要也可留言获取 整合了ThingsBoard源码落地绝大部分（常见错误），带你避坑ThingsBoard基于源码的二次开发体验 如有新的问题，欢迎留言讨论

Existing zero-shot learning (ZSL) models typically learn a projection function from a visual feature space to a semantic embedding space (e.g.~attribute space). However, such a projection function is only concerned with predicting the training seen class semantic representation (e.g.~attribute prediction) or classification. When applied to test data, which in the context of ZSL contains different (unseen) classes without training data, a ZSL model typically suffers from the project domain shift