Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

基于thinkphp的一个通讯备忘录

基于python的网络舆情分析系统源码数据库论文 标题解读: 该论文的标题“基于python的网络舆情分析系统源码数据库论文”表明该论文的主题是基于Python语言和MySQL数据库开发的网络舆情分析系统。该系统的目的是为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能，以便更好地管理和分析网络舆情。 描述解读: 该论文的描述部分没有明确的描述，但是根据论文的内容可以看出，该论文的目标是设计和实现一个基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统。该系统旨在为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能，以便更好地管理和分析网络舆情。 标签解读: 该论文的标签包括“网络”、“网络舆情分析”、“Python”、“软件/插件”、“数据库”。这些标签表明该论文的主题是基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现。 内容详解: 该论文的主要内容可以分为两个部分：第一部分是论文的引言和背景介绍，第二部分是系统的设计和实现。 在论文的引言部分，作者对计算机技术的发展和影响进行了介绍，并强调了网络舆情分析的重要性。 在系统的设计和实现部分，作者详细介绍了基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现过程。该系统使用Python语言作为开发语言，MySQL数据库作为数据存储介质。该系统的主要功能包括言论分析、言论管理、用户管理等。 关键点总结: 基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现。 该系统旨在为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能。 该系统使用Python语言作为开发语言，MySQL数据库作为数据存储介质。 知识点： 1. 网络舆情分析系统的设计和实现 2. 基于Python语言和MySQL数据库的开发 3. 言论分析、言论管理、用户管理等多种功能 4. 网络管理部门的需求和挑战 5. 计算机技术的发展和影响 该论文的主题是基于Python语言和MySQL数据库的网络舆情分析系统的设计和实现。该系统旨在为社会的网络管理部门提供言论分析、言论管理、用户管理等多种功能，以便更好地管理和分析网络舆情。

超宽带 (UWB) 是一种通过无线电波运行的短距离无线通信协议，可实现安全可靠的测距和精确传感，为无线设备创造空间环境的新维度。 基于IC DecaWave DW1000的Makerfabs ESP32 UWB模组受到众多创客的青睐和喜爱。还与DWM1000相比，DWM3000具有以下优势： 最重要的：与苹果U1芯片互通，与苹果系统协同工作成为可能； 与FiRa PHY、MAC、认证开发完全对接，更适合进一步应用； 功耗更低，几乎是DWM1000的1/3； 支持UWB频道5（6.5GHz）和9（8GHz），而DWM1000不支持频道9； 特征 集成 ESP32 2.4G WiFi 和蓝牙。 DW3000 超宽带模块。

文字分类 文本分类（文本分类）是自然语言处理中的一个重要应用技术，根据文档的内容或主题，自动识别文档所属的预先定义的类别标签。文本分类是很多应用场景的基础，某些垃圾邮件识别，舆情分析，情感识别，新闻自动分类，智能客服机器人的合并分类等等。此处分为两个部分： 第1部分：基于scikit学习机器学习的Python库，对比几个传统机器学习方法的文本分类 第2部分：基于预训练词向量模型，使用Keras工具进行文本分类，用到了CNN 本文语料：，密码：P9M4。更多新闻标注语料，。 预训练词向量模型来自，下载地址： 。 第1部分：基于scikit-learn机器学习的文本分类方法 基于scikit-

音乐风格分类，使用sklearn中的随机森林，包含数据集清理，特征选择，模型的选择和超参数调参，模型训练，数据可视化等。 包含数据集和jupyter代码，可以直接运行。

基于SSM（Spring + SpringMVC + MyBatis）实现的校园顺路代送微信小程序，为校园内的师生提供了一种便捷、高效的物品代送服务。以下是其主要功能描述： 用户注册与登录：用户可以通过手机号或校园邮箱进行注册和登录，确保信息安全和服务的个性化。 发布代送需求：用户可以在小程序上发布代送需求，包括起点、终点、物品描述、代送时间等信息，以便寻找顺路的代送者。 浏览与接单：代送者可以浏览当前所有的代送需求，并根据自己的行程和时间选择接单。接单后，系统会自动通知需求发布者。 实时位置共享：为了确保代送过程的透明和安全，系统支持实时位置共享功能，需求发布者和代送者都可以查看对方的实时位置。 支付与评价：代送完成后，需求发布者可以通过小程序进行支付，并对代送者的服务进行评价。评价将作为代送者的信誉参考。 消息通知与提醒：系统会实时推送代送状态更新、订单完成等消息通知，确保用户能够及时了解代送情况。 个人中心管理：用户可以在个人中心查看自己的代送记录、评价记录等信息，并进行相应的管理操作。 综上所述，基于SSM实现的校园顺路代送微信小程序通过发布代送需求、浏览接单、实时位置共享、支付评价等功能，为校园内的师生提供了一种方便、快捷、安全的物品代送服务。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

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使用CUBEMX开发，硬件为stm43f407正点原子探索者开发板。 具有开始、游戏、结束的图形界面。 可以实现设置蛇体颜色、速度等游戏功能。