包含报告，源程序，介绍视频。注意地图好像我用的是绝对路径，可能到你的电脑下需要重新设置数据的源路径。以下是报告节选：第三章 逻辑实现和物理实现 17
3.1逻辑模型 17
3.2 物理模型 18
第四章 系统初始化介绍 19
4.1需要软件 19
4.2 初始化以及数据导入 19
第五章 主要功能与代码 21
5.1 自定义类 21
5.1.1 SQL类用来方便数据库的链接 21
5.1.2 STATIC类用来存储一些全局变量： 23
5.2 登录与注册界面 24
5.2.1 登录 24
5.2.2 注册 26
5.3 普通人员系统 28
5.3.1 首页 28
5.3.2 修改和保存个人信息 29
5.3.3 记录和排名 32
5.4 采样人员系统 34
5.4.1 首页 34
5.4.2上传信息 35
5.4.3任务和申请 37
5.4.4工作记录 38
5.5 检测人员系统 43
5.5.1首页 43
5.5.2上传检测信息 44
5.5.3个人信息 44
5.5.4检测记录 45
5.6 管理人员系统 46
5.6.1（表格）人员管理 46
5.6.2（表格）任务管理 49
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2023-01-02 19:16:15
295.07MB
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【例 3.6】有一个方形栅格排列的圆口径平面阵，M=N=20， / 2x yd d λ= = ，
设其方向图副瓣电平为 SLL=－15dB，若取 6n = ，要求：
(1) 计算圆口径泰勒方向图和连续口径分布；
(2) 计算圆口径阵列在四个剖面 的方向图； o o o0 ,15 , 30 , 45ϕ = o
(3) 计算并绘出三维方向图。
解：圆口径半径为 / 2 5xa Md λ= = ，主副瓣比 。
/ 20
0 10 5.6234
SLLR −= =
由式 (3.111) 可计算并绘出归一化方向图如图 3-35(a) 所示，图中
2 sin / 10sinu a θ λ θ= = ，因 0 ~ / 2θ π= ，所以 u=0 ~ 10；由式(3.114)可计算并绘
出连续的圆口径泰勒泰勒分布如图 3-35(b)所示，图中 /p aπρ= ，因 0 ~ aρ = ，
则 p=0 ~π 。
(a) 圆口径泰勒方向图 (b) 圆口径泰勒分布
图 3-35 圆口径泰勒方向图及口径分布
对于离散的圆口径阵列，第 mn 个单元的激励分布为 ( ) ( /mn mn mn )I g aρ πρ= ，
可对上图(b)进行抽样得到。然后由前面式(3.128)可计算并绘出方形栅格圆口径
在四个剖面内的方向图如图 3-36 所示。
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2023-01-02 17:06:41
4.05MB
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Matlab
Lsqnonlin代码使用重尾分布的混合效应常微分方程模型的贝叶斯推断的Matlab代码
该存储库包含Liu，Wang，Nie和Cao（2018）在文章“使用重尾分布的混合效应常微分方程模型的贝叶斯推断”的第5节中用于仿真研究的Matlab代码。
总共有两个文件夹：“函数”和“模拟”。
文件夹“函数”包括用于SMN模型和常规模型的MCMC算法的Matlab函数。
文件夹“
Simulations”包括要进行仿真的主要Matlab代码。
====================模拟==============================
=================
HMEODE_T.m：主要的Matlab代码，用于模拟分层混合效果ODE模型，其中随机效果是根据Student的t分布生成的。
HMEODE_GeneralizedHyper.m：用于模拟分层混合效果ODE模型的主要Matlab代码，其中随机效果是根据广义双曲线分布（GH）生成的。
HMEODE_MixtureT.m：主要的Matlab代码，用于模拟分层混合效果ODE模型，其中随机效果是根据学生的t分
2023-01-01 16:33:11
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讨论了分布式对象技术CORBA和DCOM的实现机制，在优缺点、跨平台和异种语言集成能力、调用方式、通讯协议等方面作了比较研究，通过研究它们的异同，可以对分布式对象技术CORBA与DCOM有充分的理解，并能很好地把握CORBA和DCOM技术的应用，为开发基于CORBA与DCOM的应用提供理论基础和指导。
2022-12-31 20:25:08
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aosProj2
使用Roucairol和Carvalho的分布式互斥算法实现互斥服务
2022-12-31 02:55:41
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此函数计算概率密度函数使用变量变换的非中心 Beta 分布根据非中心 F 的所需密度函数，包括已经在 Matlabs 统计工具箱中。 用法[ pz ] = ncbeta (x, a, b, lambda )
%要使用给出 IID 卡方 RV 比率的直方图进行测试，请计算：
y(1:50)=-sqrt(10);y(51:100)=+sqrt(10);
znum = ncx2rnd(ones(5e4,1), y'*y);
z = znum./(znum + ncx2rnd(99*ones(5e4,1), 0));
[N,b] = hist(z,floor(sqrt(length(z)))); N=N./trapz(b,N); bar(b, N,'facecolor','k') 坚持，稍等plot(r, ncbeta (r, 1, 99, y'*y),'linewidth',4,'r
2022-12-31 01:11:33
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