最小二乘法（Minimum Squares Error，MSE）是一种在机器学习和统计学中常见的误差量化方法，用于估计模型参数。在本项目中，我们关注的是MSE在两类分类问题中的应用，具体实现是通过MATLAB编程语言。MATLAB是一种强大的数值计算环境，非常适合进行这种数学建模和算法实现。 在MATLAB中，`mse2Train2.m`、`mse2Train.m`和`mse2Test.m`这三个文件很可能是分别用于训练模型、训练过程的辅助函数以及测试模型性能的脚本。通常，`mse2Train2.m`可能包含了主训练逻辑，它会根据给定的数据集调整模型参数以最小化MSE；`mse2Train.m`可能是一些辅助函数，用于执行训练过程的具体步骤，如梯度下降或正规方程求解；而`mse2Test.m`则负责在独立的数据集上评估模型的预测能力。 学生数据集（两类2维）可能是包含两个特征（例如年龄和成绩）的学生样本，被标记为两个类别（如通过与未通过考试）。这样的数据集适合用来演示简单的分类问题。另一方面，`sona10`可能是一个包含10个折叠的交叉验证数据集，用于更全面地评估模型的泛化能力。交叉验证是一种统计学方法，可以更准确地估计模型在新数据上的表现。 最小二乘法在两类分类问题中的应用通常涉及线性决策边界，例如逻辑回归。在这个上下文中，模型可能会尝试找到一个超平面，将两类数据最大程度地分离。线性模型的权重参数可以通过最小化预测值与真实标签之间误差的平方和来确定，这个平方和就是MSE。 在训练过程中，可能会用到梯度下降法优化模型参数。这是一种迭代算法，每次更新都会沿着目标函数梯度的反方向移动，直到找到使MSE最小的参数。另一种可能的方法是直接求解正规方程，这在样本数量小于特征数量时更为高效，因为可以避免梯度下降的迭代过程。 测试阶段，`mse2Test.m`文件会使用未参与训练的测试数据计算模型的预测MSE，以评估模型在未知数据上的表现。这通常包括计算预测值与真实标签之间的平均平方误差，并将其作为模型性能的指标。 总结来说，这个项目展示了如何在MATLAB中利用最小二乘法实现一个简单的两类分类器，使用学生数据集和sona10数据集进行训练和测试。这涵盖了数据预处理、模型训练、参数优化和性能评估等多个关键步骤，对于理解机器学习的基本流程具有很好的实践价值。

提供两个直流（双偶）震源机制之间的最小旋转沿由 THETA 和 PHI 给出的轴的最小旋转 ROTANGLE 根据Kagan，YY（1991）。 双偶的 3-D 旋转地震源，地球物理学。 J. Int., 106(3), 709-716。 P. Kolar 从原始 Fortran 代码翻译的几乎是“文学” (kolar@ig.cas.cz) 18/01/2019 cf. 例如。 ： http://moho.ess.ucla.edu/~kagan/doc_index.html http://peterbird.name/oldFTP/2003107-esupp/

游戏功能说明 1. 分为客户端和服务端，服务端控制业务逻辑，客户端展示及交互 2. 客户端功能包含: 2.1 找棋友: 通过服务器随机分配一名对手， 2.2 重新开始: 在完成一局之后，如果还想和该对手再来一局，可以点击重新开始，双方都要重新开始才能开始新一局游戏。反之则不能开始； 2.3 悔棋: 当一名对手下了一子，如果下得不对，想悔一步，则点击悔棋，如果对方想悔棋则是不能的，悔棋可以连续返回到最初开始的状态； 2.4 认输: 当觉得自己不能战胜对方时，点击认输，这时需要对手的同意才能完成认输过程。 2.5 逃跑: 当匹配到对手后，在任一时刻都可以逃跑。 2.6 棋谱记录: 棋谱记录了上一次下棋的过程，并且可以进行回放，回放方式设计了2种模式: 自动回放和手动回放； 2.7 Eabei聊天室: 聊天目前只能在匹配对手成功后，都可以进行聊天，如果逃跑，聊天则结束； 效果演示地址： https://blog.csdn.net/woter2019/article/details/144206736

STM32F407单片机实现Modbus RTU双主站源码：两串口同步读取从站数据,STM32F407单片机上的Modbus RTU双主站源程序：双串口同步读取Modbus RTU从站数据,STM32F407单片机上开发的Modbus RTU 双主站源程序 1. 两个串口同时作为Modbus RTU主站，可同时读取两组Modbus RTU从站数据 1. 基于STM32F407ZET6开发板，采用USART1和USART2作为Modbus RTU通信串口 2. USART1口测试连接几个Modbus RTU从站，可以正常读取从站的数据 3. USART2口测试连接几个Modbus RTU从站，可以正常读取从站的数据 4. 基于正点原子的STM32F407开发板测试正常，其他测试板请自行调试 5. 仅提供源代码，测试说明文件，不提供硬件电路板等 ,核心关键词：STM32F407单片机; Modbus RTU双主站源程序; 两个串口; 同时读取从站数据; USART1和USART2; 正常读取从站数据; 正点原子开发板; 源代码; 测试说明文件。,基于STM32F407的双Modbus R

基于铌酸锂电光调制技术的谐振波长调制，含x切z切双重条件下的实现与应用研究,comsol 铌酸锂电光调制器 铌酸锂加电压，实现不同电压下的谐振波长调制 包含x切及z切两种条件下的设置 ,comsol;铌酸锂电光调制器;铌酸锂加电压;谐振波长调制;x切及z切设置,"Comsol铌酸锂电光调制器：不同电压下的谐振波长调制" 随着光电子技术的快速发展，电光调制器作为一种关键的光电转换设备，在光通信、光传感、激光器调谐等领域发挥着重要的作用。铌酸锂（LiNbO3）因其优越的电光效应和透明性能，在电光调制器领域中占据重要地位。本研究聚焦于铌酸锂电光调制技术在谐振波长调制上的实现与应用，并深入探讨了x切和z切双重条件下的不同电压作用。 在材料选择上，铌酸锂作为电光材料，其电光效应表现为在外加电场的作用下，材料的折射率会产生变化，这种变化可以用于对光波的频率或相位进行调制。利用Comsol软件对铌酸锂电光调制器进行仿真研究，可以模拟在施加不同电压条件下的谐振波长调制效果。仿真模型的建立、材料参数的设定、边界条件的设置等都是实现精确仿真的关键因素。 在研究中，首先需要对铌酸锂晶体的不同切割方向（x切和z切）进行理论分析，以了解它们在电场作用下的折射率变化差异。x切和z切的晶体在电场方向与晶体轴的不同角度下，其电光系数也会有所不同，进而导致电光调制的效率和特性发生变化。因此，在设计电光调制器时，需要根据具体的应用需求选择合适的晶体切割方式和电场施加方式。 通过施加不同强度的电压，可以对铌酸锂电光调制器中的光波进行有效的谐振波长调制。电压的大小直接影响到调制器内部电场的强度，进而影响折射率的变化，最终表现为对光波频率的调制。通过精确控制电压，可以实现对特定波长的调谐，为光学滤波器、可调谐激光器等设备提供了可能。 本研究的实现与应用包含了对Comsol仿真软件中铌酸锂电光调制器模型的建立、优化和分析。仿真结果不仅可以为实验设计提供理论依据，而且还可以在实验前预测器件的性能，从而优化实验条件和参数设置。此外，研究还涉及了如何将仿真结果与实际物理设备相结合，确保理论分析与实验结果的一致性。 实际应用中，铌酸锂电光调制器可应用于高速光通信系统中，作为波长可调的光源，以及在光传感中作为波长选择元件。通过电光调制技术，可以实现对特定波长的精确调控，提高系统的灵活性和响应速度。 本研究旨在深入探究基于铌酸锂电光调制技术的谐振波长调制机制，尤其关注在x切和z切条件下，如何通过施加不同电压实现对谐振波长的精确调控。通过Comsol仿真软件的辅助，不仅可以优化电光调制器的设计，还可以预测其在实际应用中的性能表现，为相关技术的研发提供理论支撑和技术指导。

内容概要：本文探讨了基于非线性模型预测控制(NMPC)与近端策略优化(PPO)强化学习在无人船目标跟踪控制中的应用及其优劣对比。首先介绍了无人船在多个领域的广泛应用背景，随后详细阐述了NMPC通过建立非线性动力学模型实现高精度跟踪的方法，以及PPO通过试错学习方式优化控制策略的特点。接着从精度与稳定性、灵活性、计算复杂度等方面对两者进行了全面比较，并指出各自的优势和局限性。最后强调了Python源文件和Gym环境在实现这两种控制方法中的重要性，提供了相关文献和程序资源供进一步研究。 适合人群：从事无人船技术研发的研究人员、工程师及相关专业学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解无人船目标跟踪控制技术原理并进行实际项目开发的人群。目标是在不同应用场景下选择最合适的控制方法，提高无人船的性能。 其他说明：文中不仅涉及理论分析还包含了具体的Python实现代码，有助于读者更好地掌握相关技术细节。

内容概要：本文详细介绍了基于西门子S7-1200 PLC的两部六层群控电梯自动化控制系统的设计与实现。系统通过PLC控制实现了电梯的自动调度和高效运行，无需实际硬件即可通过仿真程序模拟运行效果。文中涵盖了系统架构、硬件配置、自动仿真程序、画面展示、接线图、流程图和IO分配表等内容，全面解析了电梯控制系统的各个方面。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和电梯控制系统感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解PLC在电梯控制系统中的应用，掌握电梯自动化控制原理和技术细节的专业人士。目标是通过理论与仿真的结合，提升对电梯控制系统的设计和优化能力。 其他说明：文章不仅提供了详细的系统设计资料，还包括一些代码片段，鼓励读者进行定制化开发，进一步优化系统性能。

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB实现两轮差速小车的路径规划与轨迹跟踪控制。首先建立了小车的运动学模型，描述了小车的位置坐标、航向角、线速度和转向角速度的关系。接着设计了PID控制器，分别实现了仅控制航向角和同时控制航向角与距离的方法。通过仿真展示了小车从起点沿最优路径到达目标点的过程，并讨论了PID参数的选择及其对轨迹稳定性的影响。最后提出了改进方向，如引入更复杂的控制算法和障碍物检测功能。 适合人群：对自动化控制、机器人技术和MATLAB编程感兴趣的工程技术人员、研究人员及高校学生。 使用场景及目标：适用于研究和开发小型移动机器人的路径规划与控制算法，帮助理解和掌握PID控制的基本原理及其应用。目标是使读者能够独立完成类似的小车路径规划仿真实验。 其他说明：文中提供了详细的MATLAB代码示例，便于读者动手实践。同时也指出了仿真中存在的潜在问题及解决方案，如数值不稳定性和参数调节技巧等。

在编程领域，动态链接是将程序与库连接的方式之一，它允许程序在运行时加载所需的库，而不是在编译时。动态链接库(Dynamic Link Library, DLL)是Windows操作系统中的一个概念，而共享对象库(Shared Object, SO)则是Linux系统下的等价物。本篇将详细介绍C语言在Windows和Linux系统下如何实现动态链接库的封装以及如何进行调用。 我们来看看Windows系统下的DLL封装。DLL文件包含了可被其他程序调用的函数或数据。在C语言中，创建DLL通常涉及以下几个步骤： 1. 定义接口：创建一个头文件，声明将在DLL中实现的函数和全局变量。 2. 实现函数：在DLL项目中，根据头文件中的声明编写函数的实现。 3. 编译为DLL：使用编译器（如Visual Studio的cl.exe）将源代码编译并链接为DLL。 4. 封装：为了便于使用，可以创建一个静态库（.lib文件），其中包含导入DLL所需的导入库信息。 5. 调用：在主程序中，通过`#pragma comment(lib, "your_dll.lib")`指令引入库，并用`extern "C"`避免C++的名称修饰，然后就可以像普通函数一样调用DLL中的函数。 接下来，我们转向Linux系统的SO库封装。在Linux下，过程类似，但细节有所不同： 1. 定义接口：同样创建头文件声明函数。 2. 实现函数：在C源文件中实现这些函数。 3. 编译为SO：使用`gcc -shared -o libyour_so.so source.c -fPIC`命令将源代码编译为共享对象库。 4. 封装：在Linux中，不需要创建额外的库文件，因为链接器会自动处理SO库的链接。 5. 调用：在主程序中，使用`-lyour_so`选项链接SO库，并使用`dlopen()`和`dlsym()`函数动态加载和查找库中的函数。 这两个系统都支持动态链接，但具体实现方式和调用函数略有不同。Windows依赖于静态库文件（.lib）来提供链接信息，而Linux则直接通过编译选项链接SO库。在实际应用中，动态链接可以节省内存，因为多个程序可以共享同一份库的内存映像，同时也有利于更新和维护，因为只需要替换库文件即可，无需重新编译所有依赖它的程序。 在压缩包"动态链接封装实例"中，包含了两个示例程序，分别演示了Windows下的DLL封装和Linux下的SO库封装。你可以通过这些实例学习和理解动态链接库的工作原理，以及如何在实际项目中应用。对于初学者来说，这是一个很好的实践机会，可以帮助你深入理解动态链接的概念，并掌握在不同操作系统环境下使用动态链接库的方法。

最近升级了系统到Mac OS X 10.10 并且更新了XCode6.1和iOS 8.1之前app用到的libmp3lame.a静态库，也要支持64位的模拟器(x86_64)和64位的真机(arm64）指令集。需要重新编译查阅了下资料，按照如下步骤，并做了些注释和改动 1.http://sourceforge.net/projects/lame/files/lame/3.99/ 下载lame的最新版本解压到一个文件夹里例如 lame，全路径如下/Users/8wm/Desktop/lame 2.下载build的脚本，我这里使用的是国外一个朋友的分享 https://github.com/kewlbear/lame-ios-build 下载之后得到lame-build.sh拷贝到文件夹/Users/8wm/Desktop/lame 3.用bbedit或者其他编辑器打开这个脚本，按照注释修改 4.打开Terminals， 输入 cd /Users/8wm/Desktop/lame chmod 777 lame-build.sh sudo -s#输入系统密码 ./lame-build.sh 开始编译，编译完成之后。生成fat-lame目录和thin-lame目录，分别存放合并所有指令集的静态库，以及各指令集的静态库根据所需，copy lame.h和libmp3lame.a文件到project里，就可以正常使用了。 可以使用命令行，查看换个库支持的指令集。 lipo -info libmp3lame.a Architectures in the fat file: libmp3lame.a are: armv7 armv7s i386 x86_64 arm64 参看我的博客 http://blog.csdn.net/vieri_ch/article/details/40650467