用第三方控件ImageEn,对图片进行相似度分析,以及ImageEn的应用
2024-03-15 16:21:27 11MB ImageEn
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频谱仪正在替代场强仪成为电波测量中一种新的被广泛应用的仪器。但必竟二者设计上有差异,因此使用侧重面应有所有同,否则将会带来很大的测量误差。
2024-03-15 16:12:26 21KB
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python,机器学习实证,全国财政总收入机器学习预测python,机器学习实证,全国财政总收入机器学习预测python,机器学习实证,全国财政总收入机器学习预测python,机器学习实证,全国财政总收入机器学习预测python,机器学习实证,全国财政总收入机器学习预测python,机器学习实证,全国财政总收入机器学习预测python,机器学习实证,全国财政总收入机器学习预测
2024-03-15 15:32:59 401KB python 机器学习 实证分析
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mos管是金属(metal)—氧化物(oxid)—半导体(semiconductor)场效应晶体管,或者称是金属—绝缘体(insulator)—半导体。MOS管的source和drain是可以对调的,他们都是在P型backgate中形成的N型区。在多数情况下,这个两个区是一样的,即使两端对调也不会影响器件的性能。这样的器件被认为是对称的。   功率MOS管的导通电阻具有正温度系数,能够自动均流,因此可以并联工作。从MOSFET数据表的传输特性可以看到,25℃和175℃的VGS电压与ID电流值有一个交点,此交点的VGS为转折电压。在VGS转折电压以下的部分,RDS(ON)为负温度系数;而在VGS
2024-03-14 18:47:03 222KB 电源技术
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全文介绍了基于Python的网络爬虫从确定论题到最终实现效果的过程,具体内容入下: (1)第一章绪论主要说明本次设计项目的背景和目的,以及本次论文的结构。 (2)第二章相关技术介绍主要说明本次毕业设计项目涉及到的相关语言和对应的工具,包括Python, URL,Matplotlib第三方库等,以及相关的开发工具PycharmCE。 (3)第三章项目需求与设计主要说明本次设计项目需要抓取的内容和实现可视化的思路。 (4)第四章项目分析和实现,主要是将第三章设想变成现实的过程,结合实例说明操作。 (5)第五章项目测试主要说明了在实际编程过程中测试出错误时的解决方案。 (6)第六章分总结整个项目的收获与不足。 (7)最后是感谢和参考资料。
2024-03-14 15:28:12 1.57MB python 数据分析 毕业设计
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这是用Telerik ChartView设计的股票数据采集及分析软件,目前只完成了数据的采集和图形呈现,还没有加入分析功能,采集功能:从网上下载股票数据转换成Excel,导入系统,同时系统根据当前股票交易时间在设定后自动从新浪财经获取数据并实时显示,当要收市时,将最后的一此获取数据添加到K线数据中,这样只需最开始导入一次数据,后面每次在线后,数据会不断添加的K线数据中。 最开始使用的是WPFVisifire呈现,但拖放时卡得不行,换成Telerik后,拖放时如丝般顺滑,看来WPF控件的优化非常重要。 之前的上传 http://download.csdn.net/detail/maiker/9732083可以作废 相对于之前的上传的,这次增加了10种常用的技术指标的算法(主要与同花顺匹配),当导入可添加数据时,自动计算这些指标,但没增加指标的参数化功能,这点可以在程序运行后,通过重新执行某个指标的计算并存入数据库,实现变参数化。 另外这次使用了Telerik的Direct2D呈现图形,由于有庞大的Chart同步,在大数据量的情况下,仍旧不是很流畅,但能忍受,可以考虑一次加载所有数据,然后控制缩放区域,用Telerik的基于图形的缩放,应该会很流畅,比基于数据的拖放应该流畅多了,Telerik有一个这样的例子,测试了一下确实很流畅,但TrallBar的同步没处理好,就没有使用这种方式了
2024-03-14 13:36:31 8.64MB Telerik ChartView 股票分析 数据获取
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人工智能在数字媒体领域已经取得了广泛的应用,在辅助写作、音视频生成、校对润色等方面都活跃着人工智能的身影。通过对最热门人工智能聊天机器人--chatgpt的技术特点进行分析,深入探讨chatgpt的广泛应用对数字媒体的积极和消极影响,...
2024-03-13 21:27:20 1.57MB 人工智能
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内容概要: 本文首先以气象数据分析为例,介绍了数据加载、统计计算和绘图可视化的过程,给出了绘制温湿度变化折线图的代码。然后以温度时间序列分析为例,讲解了绘制时间序列图、进行季节性分解、以及使用时间序列工具进行预测的流程,同时提供了完整的示例代码。每部分都以示例代码展示了Matlab进行数据分析和可视化的技术思路。 适合人群: 需要利用Matlab进行数据挖掘和分析的专业人员,以及相关领域的学生。示例代码可以帮助理解数据分析方法的实现。 能学到什么: 通过学习可以掌握Matlab中的数据可视化方法,以及时间序列分析的技能,包括分解、预测等,以及将这些技术应用到解决实际问题的思路。 阅读建议: 可以关注感兴趣的示例内容,针对提供的代码进行逐行学习,需要自己编写代码实践测试。也可以搜索Matlab时间序列分析的更多用法进行扩展学习。总体而言,本文内容翔实,是Matlab数据分析学习的好参考资料
2024-03-13 15:30:35 3KB matlab
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官方培训教程结构分析,包含以下文件 03 WB-Mech_120_Ch01_Intro.pdf 04 WB-Mech_120_Ch02_Basics.pdf 05 WB-Mech_120_Ch03_Analysis-0.pdf 06 WB-Mech_120_Ch04_Static-0.pdf 07 WB-Mech_120_Ch05_Modal.pdf 08 WB-Mech_120_Ch06-0_Thermal.pdf 09 WB-Mech_120_Ch07_Buckling.pdf 10 WB-Mech_120_Ch08-0_Results.pdf 11 WB-Mech_120_Ch09_CAD.pdf
2024-03-13 10:13:01 13.97MB ansys12 workbench 结构分析
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