lisp语言的音乐工具包，其中包括midi与五线谱的转换，音乐的一些列变化。这个是在复现电脑作曲的算法论文过程中所需的一些操作。

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以位于新疆西部的艾比湖为例综合利用地形图和遥感图像信息源提取湖泊边界归一化坐标系和投影方式 并以GIS工具进行湖面的叠加分析获取湖面变化信息. 同时根据影响内陆湖泊水量的主要因素入手 分析了艾比湖面积变化的原因找出影响湖面变化的主要因素探讨分析了湖泊生态环境建设的发展趋势.

STM32读取欧姆龙的绝对值编码器的角度，及角度转化，串口格式化输出角度信息，方便上位机软件处理。最大支持100Hz。

实现声音变化算法的工具。 这是严格按照 Mark Rosenfelder 的Sound Change Applier建模的，对 Rust 的宏系统进行了必要的调整。 典型用法以及与原始 SCA 规则的比较：

包括matlab和R语言程序

web app和html5给前端带来的变化 - 我们的html5游戏平台之旅 共57页.pptx

代码里面用到了边缘检测和透视变换，并且进行前后端联合调试，组成了一个很好看的web界面。 可以根据自己的需要选择二次开发，因为代码封装性良好，也可以直接运行前端和后端。程序为，前后端分离程序，后端因为要做算法使用了python，前端基于react框架。里面除了有需要上交的报告，也有README文件教程安装。

贝叶斯变化点检测与时间序列分解 说明见包内readme文档 一种贝叶斯算法，用于检测变化点并将时间序列分解为趋势、季节性和突变。 时间序列数据的解释受模型选择的影响。不同的模型可以对同一数据的模式、趋势和机制给出不同甚至相互矛盾的估计，这一限制可以通过本软件包中的突变、季节性和趋势（BEAST）的贝叶斯估计得到缓解。BEAST试图通过放弃“单一最佳模型”的概念，并通过贝叶斯模型平均方案将所有竞争模型纳入推理，从而改进时间序列分解。它是一种灵活的工具，可以揭示时间序列观测中的突然变化（即变化点）、周期变化（例如季节性）和非线性趋势。BEAST不仅可以告诉您何时发生更改，还可以量化检测到的更改为真的可能性。它不仅检测分段线性趋势，还检测任意非线性趋势。BEAST适用于遥感、金融、公共卫生、经济、气候科学、生态学和水文学等各种实时序列数据。示例应用包括使用它来确定生态数据中的制度变迁，从卫星图像绘制森林干扰和土地退化地图，检测经济数据中的市场趋势，查明气候数据中的异常和极端事件，以及揭示生物数据中的系统动力学

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