概述 这是 ， 和华盛顿大学之间合作的工作空间，旨在自动检测航空影像中的北极野生生物。 意象 现在可以在公开获取图像， 是一个开放的数据存储库，用于保存与保护生物学相关的图像。 标签 data目录包含以下标签/元数据文件： train.csv （5,110条记录）：热点检测数据，我们拥有所有对应的图像数据（请参阅下文）。 当前，所有这些热点均引用数据集ArcticSealsData01中的图像。 test.csv （1,314条记录）：与train.csv相同的格式和分布，适用于交叉验证。 CSV文件中的每个记录均指的是NOAA热探测系统所拾取的热点，人类将其分类为“动物”（真阳性）或“异常”（假阳性）。 每个热点都是唯一的（没有重复项）。 列架构如下： hotspot_id ：唯一ID timestamp ：GMT / UTC时间戳（始终对应于热图像时间戳） filt_the

科学引文知识提取器（SCKE） 关于SCKE SCKE是一个开放源代码工具，可通过分析引用他们的论文内容，帮助生物医学研究人员了解他人如何使用他们的工作。 该工具使用自然语言处理和机器学习来提取引用文档中讨论的突出主题和概念。 通过查看引用文章讨论的主题类型，研究人员可以更好地了解他们的工作如何影响同龄人和科学的各个学科。 此外，SCKE允许生物医学研究人员探索有关引用它们的出版物的其他统计数据，例如引文的发表位置（期刊），关键字的分布（关键字），论文彼此的相似性（聚类），论文的相似性其他著名作品（TextCompare）以及有关引文的一般统计信息（Statistics）。 使用Biopy

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了解MOS管的开通/关断原理你就会发现，使用PMOS做上管、NMOS做下管比较方便。使用PMOS做下管、NMOS做上管的电路设计复杂，一般情况下意义不大，所以很少采用。 下面先了解MOS管的开通/关断原理，请看下图： NMOS管的主回路电流方向为D→S，导通条件为VGS有一定的压差，一般为5~10V（G电位比S电位高）；而PMOS管的主回路电流方向为S→D，导通条件为VGS有一定的压差，一般为-5~-10V（S电位比G电位高），下面以导通压差6V为例。 NMOS管 使用NMOS当下管，S极直接接地（为固定值），只需将G极电压固定值6V即可导通；若使用NMOS当上管，D极接正电源，而S极的电压不固定，无法确定控制NMOS导通的G极电压，因为S极对地的电压有两种状态，MOS管截止时为低电平，导通时接近高电平VCC。当然NMOS也是可以当上管的，只是控制电路复杂，这种情况必须使用隔离电源控制，使用一个PMOS管就能解决的事情一般不会这么干，明显增加电路难度。

阶段一：了解变革准备度现状 毕博提供三种主要方法了解公司变革准备度现状，分别是变革管理调查问卷（CM Survey）、焦点小组（Focus Group）、访谈（Interview）。 变革管理调查问卷（CM Survey） 焦点小组（Focus Group） 访谈（Interview） 概念 调查问卷的目的是为了收集有关整个公司变革准备度的一些定量数据，一般由以下几个方面构成：公司管理层的领导能力及对变革的支持度、内部沟通的有效性、个人能力与发展、实现变革的架构、组织变革准备度、企业文化、组织设计和员工绩效、变革愿景，以及关于对此次项目的看法。   焦点小组一般由8-12人组成，在一名主持人的引导下对某一主题或观念进行深入讨论。焦点小组调研的目的：在于了解和理解某个特定群体的想法及其原因。调研的关键是，使参与者对主题进行充分和详尽的讨论。参与者之间的互动作用可以激发新的思考和想法。 对个人的一对一的访谈，了解个人对变革的想法心态及其原因。 特点 人数覆盖面较为全面 得到的结论客观性最高 总参与时间成本比较高，但是容易取得有效的覆盖 技术要求中等（需要抽样技巧，问题设计技巧，但可以依赖标准方法论） 组织难度较高 结论比較客觀（但是參與者的個別參與表現可能會影響得到的結果） 總參與時間，成本中等，但是如果需要提高覆蓋，邊際成本高 技术要求高（需要抽样技巧，设计问题技巧，主持焦点小组的技巧，平衡各参与者的参与，控制内容、气氛和时间，倚重个人技巧） 组织难度高 结论比較主觀（續後工作安排的理據支持相對薄弱） 總參與時間在參與人數少時，成本比較低，但是如果需要提高覆蓋，邊際成本高 技术要求中等（需要访谈技巧，控制访谈的内容和时间，较多地倚重个人技巧） 组织难度中等

主要是关于51单片机循迹小车5路循迹模块的资料，附件里有5路循迹模块的程序，PID算法C代码等资料，以及PID的详细解说！ 经常有人问关于PID的用法，看一些有关单片机及应用的的书上关于PID的应用原理，但是面对具体的问题就不知道如何应用了，主要的问题是里面所用到的参数以及计算结果需要进行什么处理，通过什么样的换算才能具体的应用于实际，另外在计算方法上也存在着数值计算的算法问题，希望这个资料能够帮助和我一样疑惑的朋友了解清楚PID的具体应用。 附件内容截图:

主要介绍了Android提醒微技巧你真的了解Dialog、Toast和Snackbar吗的相关资料,需要的朋友可以参考下

我这里想介绍一种基于模型的测试，通过它，我们可以对软件的功能达到更强的覆盖，达到更有效的测试，同时还能发现一些隐藏更深的问题。同时，它也被某些业内人士誉为继关键 现在大家对探索性测试讨论得很热门，在自动化测试大行其道的今天，探索性测试似乎是唯一一块测试人员更能体现自己专业性的领域。甚至我还看到有人在讨论如何通过探索性测试来达到较高的代码覆盖率。 个人以为，如果你真的对覆盖到代码的每个分支更感兴趣，或者说希望测到哪怕是一些比较细节的用户行为，通过探索性测试的方法来做也许并不是一个很推荐的做法。 我这里想介绍一种基于模型的测试，通过它，我们可以对软件的功能达到更强的覆盖，达到更有效的测

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此代码示例展示了如何执行与资产负债管理 (ALM) 相关的任务，包括： - 现金流分析（第 1 部分） - 持续时间差距计算（第 2a 部分） - 敏感性分析（第 2b 部分） 在此代码示例中，您还将看到如何将利率树（例如 Black-Karasinski 利率树）合并到 ALM 建模中。 此类利率树可用于计算金融工具的久期、久期差距和净值。 对于应用部署部分，您可能需要使用 MATLAB Compiler、MATLAB Compiler SDK 或其他工具（取决于您的部署策略）。