VS2017 静态链接库(.lib)的制作和调用，并对环境配置进行试验 首先说一下本人测试的结论： 生成静态链接库时将环境设置为 Debug x64，创建空项目时，将环境设置为Debug x64，运行成功，设置为Release x64，运行失败。 生成静态链接库时将环境设置为Release x64，创建空项目时，将环境设置为Debug x64，运行失败，设置为Release x64，运行成功。 因此，生成静态库的环境设置要与空项目的环境设置相同。 第一步：新建静态库 1、打开VS2017，新建一个项目，选择Windows桌面→静态库，输入项目名StaticLib-1，选择位置，点击确定。 2

前言 最近更新了Python版本，准备写个爬虫，意外的发现urllib库中属性不存在urlopen，于是各种google，然后总结一下给出解决方案 问题的出现 AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘urlopen’ 问题的解决途径 我们先来看下官方文档的解释： a new urllib package was created. It consists of code from urllib, urllib2, urlparse, and robotparser. The old modules have all be

今天遇到了这样一个问题，使用matplotlib绘制热图数组中横纵坐标自然是图片的像素排列顺序， 但是这样带来的问题就是画出来的x，y轴中坐标点的数据任然是x，y在数组中的下标， 实际中我们可能期望坐标点是其他的一个范围，如图： 坐标点标出来的是实际数组中的下标，而我希望纵坐标是频率，横坐标是其他的范围 plt.yticks(np.arange(0, 1024, 100), np.arange(10000, 11024, 100)) #第一个参数表示原来的坐标范围，100是每隔100个点标出一次 #第二个参数表示将展示的坐标范围替换为新的范围，同样每隔100个点标出一次 plt.xtick

本文实例为大家分享了python matplotlib绘制常用图的具体代码，供大家参考，具体内容如下 github地址 导入相关类 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 #有中文出现的情况，需要u'内容' #需要安装simhei.ttf字体,装

基于锂离子(Li-ion)电池单元的电池组广泛用于各种应用，例如：混合动力汽车(HEV)、电动汽车(EV)、可供日后使用的再生能源储存以及用于各种目的（电网稳定性、调峰和再生能源时移等）的电网能源储存。在这些应用中，测量电池单元的充电状态(SOC)非常重要。SOC定义为可用容量（单位为Ah），以额定容量的百分比表示。SOC参数可看作一个热力学量，利用它可评估电池的潜在电能。估计电池的运行状态(SOH)也很重要；SOH以新电池为比较标准，衡量电池储存和输送电能的能力。ADI公司的功率控制处理器ADSP-CM419是处理本文所讨论的电池充电技术的处理器典范。

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go-ethereum 1.10.25 64位 Linux 系统稳定版安装包（包含tools） 文件名：geth-alltools-linux-amd64-1.10.25-69568c55.tar.gz

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

一、合并多个numpy矩阵 1、首先创建两个多维矩阵 矩阵a的大小为（2，3，2） 矩阵b的大小为（3，2，3） 采用concatentate这个函数就可以合并两个多维矩阵 合并之后应为（5，3，2） In [1]: import numpy as np In [2]: a = np.ndarray((3, 2, 3)) In [3]: b = np.ndarray((2, 2, 3)) In [4]: print(a.shape, b.shape) (3, 2, 3) (2, 2, 3) In [5]: c = np.concatenate((a, b), axis = 0) In [

投影仪散焦技术克服了实时光栅投影三维测量中的投影仪非线性问题，但散焦产生的高次谐波会大大降低散焦光栅的正弦性，带来明显的测量误差。提出了采用“S”形扫描Sierra Lite抖动算法生成二值抖动光栅，较大地改善了散焦后光栅的正弦性，将该抖动技术生成的散焦光栅用于传统的相移算法，基于投影仪散焦投影，得到用于三维测量的绝对相位信息。仿真结果验证了该方法的有效性，改善了散焦光栅的正弦性，提高了相位质量。实际测量实验与仿真结果相一致。与已有的Bayer有序抖动和Floyd-Steinberg抖动生成的光栅相比，所提算法运算速度快，生成光栅正弦性较好，更加适用于散焦投影测量。