基于51单片机的数字频率计设计 由STC89C52单片机+信号输入+74HC14整形电路+74HC390分频电路+LCD1602显示模块+电源构成。 1、能测出正弦波、三角波或方波等波形的频率； 2、频率的测量范围为1Hz—12MHz，且能检测幅度最小值为1Vpp的信号； 3、通过LCD1602液晶显示屏显示检测到的即时频率数值(最多8位数，单位为Hz)。 后续的设计功能则需要自行添加补充。

本文件用于iOS object-c生成辣鸡代码，使用Python编写的工具。可以根据自己想要的内容进行修改。

Python 爬虫数据可视化分析大作业 1. 项目概述 本项目旨在使用Python爬虫技术从互联网获取数据，并对这些数据进行可视化分析。整个项目将分为以下几个步骤：数据获取、数据清洗、数据分析和数据可视化。最终，我们将生成一个详细的文档，展示整个过程和分析结果。 2. 数据获取 我们将使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取数据。目标网站为某电商平台，我们将获取商品的价格、评价数量和评分等信息。

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读书笔记：本科毕设基于微服务的生产过程中质量品控系统的设计与实现后端

在本文中，我们将深入探讨"Python机器学习案例"这一主题，包括Logistic回归、K-均值聚类和随机森林等重要算法的应用。这些技术在数据科学领域具有广泛的应用，帮助我们从数据中发现模式、预测未来趋势以及进行决策。 让我们来看看Logistic回归。Logistic回归是一种分类算法，尽管它的名字中含有“回归”，但它主要用于解决二分类问题。在Python中，我们可以使用`sklearn`库中的`LogisticRegression`模型。这个模型基于Sigmoid函数，将连续的线性预测转换为概率输出。在案例中，你可能会看到如何准备数据、训练模型以及评估其性能，如计算准确率、查准率、查全率和AUC-ROC曲线。 接下来是K-均值聚类（K-Means）。这是一种非监督学习方法，用于发现数据集中的自然分组或类别。K-Means通过迭代找到最佳的类别中心，使得每个样本到最近类别中心的距离最小。在Python中，可以使用`sklearn.cluster.KMeans`实现。在案例中，你可能遇到如何选择合适的K值、可视化聚类结果以及理解不同聚类对业务的意义。 我们要讨论的是随机森林（Random Forest）。随机森林是一种集成学习方法，它结合了多个决策树的预测来提高模型的稳定性和准确性。随机森林在处理分类和回归问题时都表现出色。在Python中，`sklearn.ensemble.RandomForestClassifier`和`sklearn.ensemble.RandomForestRegressor`是实现随机森林的常用工具。案例中可能会展示如何调整随机森林的参数，比如树的数量、特征的随机选择比例，以及如何通过特征重要性来理解模型。 在学习这些案例时，你不仅会接触到基本的模型使用，还会了解到数据预处理的重要性，如缺失值处理、特征缩放、编码类别变量等。此外，交叉验证、网格搜索和调参也是机器学习实践中不可或缺的部分。Python中的`sklearn.model_selection`模块提供了这些功能，帮助优化模型性能。 "Python机器学习案例"涵盖了从基础的分类到聚类再到集成学习的关键概念，通过实践加深对这些算法的理解。通过深入研究这些案例，你将能够更好地应用机器学习技术解决实际问题，并为你的数据分析技能添砖加瓦。在学习过程中，记得不断思考如何将理论知识与实际项目相结合，以提升你的机器学习能力。

基于matlab simulink的直流无刷电机的仿真

本文实例为大家分享了python实现多层感知器MLP的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、加载必要的库，生成数据集 import math import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class moon_data_class(object): def __init__(self,N,d,r,w): self.N=N self.w=w self.d=d self.r=r def sgn(self,x): if(x>0): return 1;

积分管理系统java源码 一、项目体系结构设计 1. 系统架构 业务数据库：采用MongoDB作为数据库 离线推荐部分 离线统计部分：采用 Spark Core + Spark SQL 实现对数据的统计处理 离线统计部分：采用 Spark Core + Spark MLlib 利用 ALS算法实现电影推荐 2. 项目数据流程 1. 系统初始化部分 通过 Spark SQL 将系统初始化数据加载到 MongoDB 中。 2. 离线推荐部分 离线统计：从MongoDB 中加载数据，将电影平均评分统计、电影评分个数统计、最近电影评分个数统计三个统计算法进行运行实现，并将计算结果回写到 MongoDB 中； 离线推荐：从MongoDB 中加载数据，通过 ALS 算法分别将【用 户推荐结果矩阵】、【影片相似度矩阵】回写到MongoDB 中； 3. 数据模型 Movie：电影数据表 Rating：用户评分表 User：用户表 二、基本环境搭建 项目主体用 Scala 编写，采用 IDEA 2020.1 作为开发环境进行项目编写，采用 maven 作为项目构建和管理工具。 1. 新建项目结构 新建普

1、文件“600519.csv”可以从网址 “http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=0600519&start=20010827 &end=20221115&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOT URNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP”下载 2、根据上面的网址，编写程序自动下载中证白酒指数中 17 支股票的数据（即下载 17 个 csv 文件），每支股票的数据应该是从上市起至 2022 年 11 月 29 日。 3、读取所下载的 17 个 csv 文件中有关股票的数据，将数据保存至一个 sqlite3 的数据 库中（sqlite3 的教程及接口示例可参见https://www.runoob.com/sqlite/sqlitetutorial.html）。 4、使用 DTW（Dynamic Time Warping）算法计算贵州茅台（600519）与其它 16 支股票的距离，并将这 16 个距离打印在屏幕上。