物体跟随鼠标移动 两种方法 Unity3d c# 资源脚本

Matplotlib在一张画布上画多个图的两种方法，plt.subplot,plt.subplots。 目录回顾plt.subplots()画法plt.subplot()画法保存 回顾 之前也用过plt.subplots()在一张图上画过多个图，今天看到用plt.subplot()的画法想着也来实现下，同时也发现了两者之间的优缺点，感觉subplot()更便捷一点。其实两者都是别人写好的库函数，只要理解好库函数的传递参数的参数，合理的将自己传入的参数整理，两者都容易上手的。 这里我用的是jupyter notebook 画的，工具挺多的。 plt.subplots()画法 import mat

运行下面的脚本，建立测试数据库和表值参数。 代码如下:–Create DataBase create database BulkTestDB; go use BulkTestDB; go –Create Table Create table BulkTestTable( Id int primary key, UserName nvarchar(32), Pwd varchar(16)) go –Create Table Valued CREATE TYPE BulkUdt AS TABLE (Id int, UserName nvarchar(32), Pwd varchar(16))下面

潮流计算是电力系统中最基本，应用最广泛的一种计算，是电力系统稳定计算和故障分析的基础。这个代码通过matlab实现了用极坐标表示的牛顿法和P-Q分解法进行潮流计算，使用IEEE14节点系统进行测试，计算结果和应用matpower的潮流计算完全一致。 代码注释详细，能可靠运行，可拓展性强，算例参数可调，适合新手学习。 潮流计算的各个步骤都写在子函数里，模块化强，便于对潮流计算原理进行理解。 牛顿法潮流计算的步骤： （1）输入电力系统节点、支路、发电机的基本参数，形成导纳矩阵； （2）假设系统共有n个节点，m个PQ节点，因为平衡节点有且只有一个，所以PV节点共有n-m-1个，对于所有的PQ节点和PV节点，列写有功功率的不平衡量方程，对于PQ节点，还可以列写无功功率不平衡量的方程； （3）求雅可比矩阵，解修正方程； （4）修正节点电压； （5）求支路功率。

qt 将数据存入优盘的两种方法 方式1： 检测Windows的事件–WM_DEVICECHANGE 缺点：想要检测时，必须发生过一次U盘插拔动作，需要手动“触发”才能成功扫描到U盘。并且每次只能检测变动(插拔)的U盘，无法检测插了多个U盘的情况。 方式2： 通过调用Windows库函数，对磁盘的类型进行判断，即可知道磁盘是否为U盘。 使用：需要检测时，执行此函数即可，无方式1缺陷。推荐使用。

数模转换器（ADC）提供了许多系统中模拟信号到数字信号的重要转换。它们完成一个模拟输入信号到二元有限长度输出命令的振幅量化，范围通常在6到18b之间，是一个固有的非线性过程。该非线性特性表现为ADC二元输出中的宽带噪声，称作量化噪声，它限制了一个ADC的动态范围。本文描述了两种时下   的方法来改善实际ADC应用中的量化噪声性能：过采样和高频抖动。　　为理解量化噪声缩减法，首先让我们回顾一下，一个理想的N位ADC的信号与量化噪声比为（单位dB）　　SNRQ=6.02N+4.77+20log10（LF）dB，　　其中：LF=ADC的输入模拟电压级的加载因子测量（SNRQ由参考资料1提供）。参数L

用两种方法实现约瑟夫环，链表法和数组法。总结比较简单

一、遇顶固定的例子 我一直以为是某个div或层随屏幕滚动，遇顶则固定，离开浏览器顶部又还原这样的例子其实不少，其实它的名字叫“层的智能浮动效果”。目前我们在国内的商业网站上就常常看到这样的效果了。例如淘宝网的搜索结果页的排序水平条，在默认状态时，该工具条是跟随页面滚动的，如下图： 而当我们下拉滚动条，随着页面向下滚动，当此工具条接触到浏览器的上边缘时，这时就会独立出来固定在顶部，不跟随页面滚动而滚动了，如下图： 类似的例子效果我们在别的网站上都有看到过，例如腾讯微博首页上，当我们下拉屏幕浏览最新微博时，工具条也会出现这个效果，如下图： 这个效果看上去方便，贴心，也许还带推动广告的促销呢。原理其实很简单，本文展示两种方法。 二、智能浮动效果的实现原理 它分两种状态，一是默认状态，二是浮动固顶状态。 默认状态就是默认状态，什么也不用做，保持原有的CSS就好。无论有没有对它做定位，做了absolute也好，没做也好，都行。 关键是当浏览器屏幕滚动时，该对象div层要移除浏览器界面视区的时候，是要修改它的position属性，让它浮动在窗口的上沿显示就行了。最好的position属性是fixed，可以在IE6+和其他浏览器浮动层平滑的固定定位，由于IE6老大哥不支持fixed属性，所以可以另外赋予它absolute属性。当然也会产生副作用——滚动不平滑。不过也无所谓了，在微软公布不再修补更新XP漏洞，在中国360安全卫士的帮助下虽然大家仍然使用XP，但IE的用户已经是少之又少了。 那接下来，如何判断当前div层与浏览器窗口的上边缘接触了呢？遇到浏览器顶部了呢？ 当浮动层div与浏览器窗口上边缘接触的一瞬间，其页面垂直偏移值与页面的滚动高度是一致的，所以我们就用这个进行判断。那如何获得页面上元素距离页面的垂直距离呢？ 这里则是使用javaScript库实现。

神经元学习是神经元网络更复杂学习的基础。 简历是用于加标神经元的最受欢迎的监督学习算法之一。 它对应于Widrow-Hoff规则，其权重调整是基于基于尖峰的Hebbian进程得出的。 尽管它取得了很大的成功，但是当所需的输出尖峰序列变长时，学习精度会Swift下降。 本文分析了与简历学习趋同有关的两个重要因素。 在此基础上，我们提出了两种方法来提高简历的有效性。 实验结果表明，两种改进算法均可以达到较好的性能。

主成分分析 PCA算法的实现使用两种方法：SVD和矩阵分解。