matlab实现的阶次分析算法，用于变转速机械故障特征提取，可运行，包含寻找脉冲时刻，等角度时刻，数字跟踪滤波，样条差值等步骤

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love-IDEA插件：用于IntelliJ IDEA和PHPStorm的LÖVE插件。 （正在寻找新的维护者！）

自述文件 将backend.prod.env.example和database.prod.env.example复制到backend.prod.env和database.prod.env并填写适当的值 运行./deploy.sh （使用Docker）并访问http://localhost:8000/ 码头工人 发展历程 构建映像并运行容器docker-compose -f docker-compose.dev.yml up --build 在后台docker-compose start启动先前构建的容器 应用迁移docker exec backend python3 manage.py migrate migration 收集静态文件docker exec backend python3 manage.py collectstatic 加载测试数据： docker exec backend python3 manage.py loaddata fixture.json python文件中的文件更改会触发服务器的自动重装。 迁移必须使用docker exec backend py

寻找最近的回文数

中国宠物行业迈入新的发展阶段 • 市场规模在过去五年扩张至原先的三倍，且预计未来五年会 经历更高速的增长； • 增长的主要驱动力由以往宠物饲养量的提升，逐步转变为商 业化程度的加深以及消费升级； • 社会观念的转变催生了新一代宠物主，他们更愿意为宠物进 行消费。 宠物食品是宠物市场增长最主要的驱动板块，也是目前最适合的投资领域 多项市场动态为新兴及现有投资者提供了投资机遇，主要包括： • 超高端市场迅速崛起，为跨国品牌进入市场或进行跨境贸易 提供了契机； • 消费者养猫偏好度提升，为新兴及现有市场参与者在目前以 跨国企业为主导的市场带来了新机遇； • 宠物零食领域迅速扩张，为国

微众五年，寻找最后一块“拼图”｜分布式商业

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工程类，通过控制台输入起始和结束数字，找寻其中的回文数

这个算法是用于网络拓扑矩阵中端到端寻址的蚁群算法。 CSDN上面的蚁群算法基本都是南京某大学老师写的算法，用于旅行商问题（TSP问题）。 目前已有很多研究将蚁群算法用于网络路由寻址，比如波分复用网络和弹性光网络的路由分配问题经常用到蚁群算法，然而网络上的蚁群算法只能用于遍历全局寻找最短遍历路径，不能用于寻找网络中的最短路由路径。因为在网络驯鹿中不需要遍历整个网络节点。 这个matlab程序使用的是弹性光网络中常见的NSFNET网络拓扑（不懂这个网络拓扑的请自己百度……）。 使用方法： 在matlab中直接打开并运行Ant_Colony_net_rout2.m文件。 具体步骤解释在代码中已经详细写出。 由于这个算法感觉跑的太慢了…………懒得测试了……所以不能完全保证寻到的路都对…… 为了保证最后寻路的最短路径没错，附带一个ksp网络路由寻路算法（这个是网上找的）。自己跑的几个测试结果是没错的。 KSP算法使用方法： 在KSP-algorithm文件夹中，打开并运行gen_k_shortest_path.m，输出结果保存在ouput_1.txt中，注释已经写了……自己看吧……不想一个个解释