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二手车价格预测 :racing_car: :sport_utility_vehicle: :fuel_pump: 一个基于 ML 的 Web 应用程序，可帮助预测二手商品的售价 :automobile: :sport_utility_vehicle: 提供实时 Web 应用程序 数据集 您可以在找到数据集 安装： 只需执行命令： pip install -r requirements.txt即可安装必要的依赖项。 用法： 将此存储库克隆到一个目录并导航到该目录。 运行命令： python app.py 这将在本地主机上运行 web 应用程序，看起来像这样。 随意使用代码，添加更多功能，美化它。 :winking_face: 运行 Dockerized 应用程序 确保在您的操作系统 (Windows/Mac/Linux) 中安装并设置了 Docker。 有关详细说明，请参阅 导航到您克隆此存储库的文件夹（存在Dockerfile 的位置）。 构建 Docker 镜像（不要忘记点！！ :grinning_face_with_smiling_eyes: )：

PFC-fluent流固耦合教学：Q2级别SCI论文详解CFD-DEM在地面塌陷、地下溶岩塌陷及隧道沉降等流场主导场景的应用,《PFC-fluent流固耦合教学：CFD-DEM技术在地面塌陷、地下溶岩塌陷及隧道沉降等场景的应用》,PFC-fluent流固耦合教学(CFD-DEM)，已发表(Q2)SCIlunwen一篇，适用于地面塌陷，地下溶岩塌陷，隧道沉降等流场作用大于颗粒作用的情况 ,核心关键词：PFC-fluent流固耦合教学; CFD-DEM; 已发表Q2SCI论文; 地面塌陷; 地下溶岩塌陷; 隧道沉降; 流场作用大于颗粒作用。,PFC-DEM流固耦合教学：地下塌陷流场研究

嵌入式系统TLF35584芯片寄存器详解及其SPI接口应用

MATLAB下的ADMM算法在分布式调度中的并行与串行算法应用：基于YALMIP GUROBI的仿真研究,MATLAB代码：ADMM算法在分布式调度中的应用 关键词：并行算法(Jocobi)和串行算法（Gaussian Seidel, GS) 参考文档：《主动配电网分布式无功优化控制方法》《基于串行和并行ADMM算法的电-气能量流分布式协同优化》 仿真平台：MATLAB YALMIP GUROBI 主要内容：ADMM算法在分布式调度中的应用 复刻参考文档 ,关键词：ADMM算法; 分布式调度; 并行算法(Jocobi); 串行算法(Gaussian Seidel, GS); 主动配电网; 无功优化控制; 能量流分布式协同优化; MATLAB; YALMIP; GUROBI。,"MATLAB实现：ADMM算法在分布式调度中的并行与串行优化应用"

本资源的讲解博客：https://blog.csdn.net/qq_43757282/article/details/106310857 概要：可应用策略路由、或者访问控制列表ACL，完成以下的访问控制要求：假定在CLIENT3计算机上装载WEB服务器程序，提供WEB网页访问服务。在CLIENT11计算机上加载FTP服务器程序，提供FTP文件上下载服务。

小波分析是一种时频分析方法，它的核心思想是通过一系列不同尺度的小波基函数来分析信号，这种方法在处理非平稳信号方面具有独特的优势。非平稳信号指的是那些在时域内频率特性发生变化的信号，例如在电机故障诊断中经常遇到的突变信号和噪声。传统傅里叶变换在分析这类信号时存在局限，因为它只能提供信号的频率分布，而不能在时间域上对信号进行局部化分析。 小波变换能够弥补这一不足，它可以在时域和频域上同时实现对信号的局部化处理。它允许信号的多尺度分解，通过选择合适的小波基函数和尺度因子，能够在不同的时间尺度上对信号进行细致分析。这种特性使得小波分析非常适合于电机故障诊断中信号奇异性（即信号变化的突变点）的检测。小波分析能够有效地定位和检测出信号中的突变点，这对于故障诊断来说至关重要，因为故障往往伴随着信号的突变。 在电机故障诊断领域，常见的故障类型包括定子故障、转子故障和轴承故障等。其中，定子故障由于绝缘损坏而导致的匝间短路故障较为常见。小波分析能够在电机振动信号中检测到这些故障引起的突变信号，通过对采集到的信号进行小波包分解，然后利用分解后的小波系数重构信号，并计算各频段的能量特征值，提取出故障特征。这有助于精确地诊断出故障发生的时间以及故障类型。 小波变换在信号奇异性的检测中通常以卷积的形式来定义。通过选取适当的光滑函数，可以构建小波变换模型。常见的光滑函数包括高斯函数或基数B样条函数。小波变换能够分析信号的奇异性，即信号的局部变化特征。它可以识别出信号中的突变点，这些点对应于信号快速变化的部分。小波变换的模极大值通常对应于信号的快速变化部分，而模极小值对应于信号的缓慢变化部分。 然而，在实际应用中，小波变换对时间定位的准确性依赖于光滑函数尺度的选择。尺度越小，对信号的时间定位越精确，但同时噪声的影响也越大。在小尺度下，小波系数容易受到噪声的干扰，导致伪极值点的产生。相反，在大尺度下，虽然噪声得到了一定的平滑，但同时也会导致对突变点定位的偏差。因此，在利用小波变换来确定信号突变点时，需要在不同的尺度下综合分析，以避免交迭干扰，并得到准确的定位结果。 小波分析的这些特点使其在电机故障诊断中显示出极大的应用价值。通过对信号的细致分析，能够及时发现电机中的早期故障，有效突破了传统信号处理方法的局限，为电机故障的早期预防和维护提供了有力支持。同时，小波分析在其他领域的应用也日益广泛，如图像处理、生物医学信号分析等，它已成为现代信号处理不可或缺的工具之一。

在本篇文档中，作者详细阐述了如何利用Excel软件来快速绘制原煤可选性曲线，并通过实例演示了整个数据统计分析的过程。这些工作原本需要使用专业的绘图软件，如Origin、Matlab、AutoCAD等，但通过Excel的自动化处理功能，可以大大提升工作效率。文档中提到的“原煤”是指经过初步开采，但未经过深度加工的煤炭，而“浮沉试验”是煤炭行业用来测定煤炭颗粒密度分布的一种常用方法。 在具体的可选性曲线绘制过程中，文档提到了多个参数，如β（beta）、λ（lambda）、θ（theta）、δ（delta）和ε（epsilon），这些都是决定可选性曲线走向和形态的关键因素。其中，可选性曲线是指通过浮沉试验得到的数据点绘制出的曲线，用于指导煤炭的洗选过程，即如何将煤炭中不同密度的成分分离。 作者利用Excel的功能，演示了如何将实验数据输入Excel表格，如何使用Excel内置的计算功能进行数据处理，以及如何通过图表功能自动生成曲线图。例如，文档中出现的“E7+E6/2=26.33”、“100－G7=14.14”、“100－E7=61.49”等，显然是描述了如何利用Excel的单元格公式来快速计算出实验数据的平均值、差值等，以及如何据此计算出曲线上相应的点值。 文中还提到了几个具体的Excel操作命令，例如“K7=E7+E6/2=26.33”，可能是在介绍如何使用Excel单元格公式来计算K*单元格的值。而在“M7=100－G7=14.14”中，M*单元格的值是通过100减去G*单元格的值得到的，而紧接着的P7和Q*单元格则分别计算出100减去E*单元格的值，得到61.49和42.14。这些操作展示了数据处理的步骤，并且都是在Excel中自动完成，从而避免了繁琐的手动计算。 文章指出，通过Excel进行自动化绘图不仅能够加快数据处理和曲线绘制的速度，还能够提高结果的准确性。文档提及的“GB/T16417－2011”是中国国家推荐标准，描述了煤炭浮沉试验的标准化操作程序，体现了应用Excel绘制可选性曲线在标准化流程中的应用潜力。 此外，文档提到了电子邮件地址和电话号码，这可能是在提供联系方式以便于进一步的交流和沟通，但在文档的语境中，并没有直接关联到Excel绘制可选性曲线的知识点。 通过这篇文档的学习，可以了解到Excel不仅可以被用于普通的办公计算，还能够应用于特定行业数据分析和图表绘制，尤其是在数据量庞大、要求处理快速准确的情况下，Excel的自动化功能显得尤为宝贵。这种应用知识的普及，对于提升工作效率和优化工作流程具有重要的现实意义。

本书内容全面，不仅详细讲解了Android框架、Android组件、用户界面开发、游戏开发、数据存储、多媒体开发和网络开发等基础知识，而且还深入阐述了传感器、语音识别、桌面组件开发、Android游戏引擎设计、Android应用优化、OpenGL等高级知识，最重要的是还全面介绍了如何利用原生的C/C++（NDK）和Python、Lua等脚本语言（Android Scripting Environment）来开发Android应用；本书实战性强，书中的每个知识点都有配精心设计的示例，尤为值得一提的是，它还以迭代的方式重现了各种常用的Android应用和经典Android游戏的开发全过程，既可以以它们为范例进行实战演练，又可以将它们直接应用到实际开发中去。

DeepSeek如何赋能职场应用？——从提示语技巧到多场景应用中央民族大学 新闻与传播学院清华大学 @新媒沈阳 团队向安玲