Python_Openpyxl 1. 安装 pip install openpyxl 2. 打开文件 ① 创建 from openpyxl import Workbook # 实例化 wb = Workbook() # 激活 worksheet ws = wb.active ② 打开已有 >>> from openpyxl import load_workbook >>> wb2 = load_workbook('文件名称.xlsx') 3. 储存数据 # 方式一：数据可以直接分配到单元格中(可以输入公式) ws['A1'] = 42 # 方式二：可以附加行，从第一列开始附

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视距传输路径损耗MATLAB代码具有Rician衰落和相移的无蜂窝大规模MIMO的性能 这是与以下科学文章相关的代码包： ÖzgecanÖzdogan，EmilBjörnson，张佳怡，“，” IEEE Transactions on Wireless Communications，出现。 该软件包包含一个基于Matlab的模拟环境，该环境可复制本文中的一些数值结果和图形。 我们鼓励您也进行可重复的研究！ 文章摘要 在本文中，我们研究了在Rician衰落信道上无小区大规模多输入多输出（MIMO）系统的上行链路（UL）和下行链路（DL）频谱效率（SE）。 视线（LoS）路径的相位被建模为均匀分布的随机变量，以考虑由于迁移率和相位噪声引起的相移。 考虑到在接入点（AP）的先验信息的可用性，得出了相位感知的最小均方误差（MMSE），非感知线性MMSE（LMMSE）和最小二乘（LS）估计量。 MMSE估计器需要完美估计的相位知识，而LMMSE和LS则不需要这些知识。 在UL中，研究了两层解码方法以减轻相干和非相干干扰。 导出具有相位感知MMSE，LMMSE和LS估计量的闭式UL SE表达式，以

MATLAB模拟粒子散射代码带有硬件加速图形输出的二维矢量化等离子体细胞内模拟代码 已经开发出了C / C ++中的二维等离子单元内粒子模拟代码，并将其矢量化到具有硬件加速图形输出的图形处理单元（GPU）中。 该仿真可以交互运行，在实时模式下，使用OpenGL渲染可显示仿真当前状态的实时图形；在批处理模式下，可以计算大量平均数据并将其输出到文本文件中，以导入到应用程序（例如Matlab）中。 此外，可以在运行结束时转储保存模拟当前状态的数据文件，并可以选择在以后的模拟开始时读取这些文件，以选择上一个模拟停止的位置。 此功能在批处理和交互模式下均可用，因此用户可以灵活地以批处理模式运行仿真，直到感兴趣的时间点，然后以图形模式从该状态重新启动以进行实时动态观察。 指示 一世。 要求 Windows操作系统（最好是Windows 10） 图形处理单元（GPU）。 Visual Studio 2019 在GPU上运行OpenCL的能力。 该代码已在以下系统上经过测试。 具有以下GPU的Windows 10：名\u79f0='NVIDIA\nCUDA'供应\u5546='NVIDIA\nCorporation'版本='

用卷积滤波器matlab代码细胞追踪 使用具有多任务学习功能的深度神经网络进行细胞跟踪 版权所有（C）陶和，华茂和张艺。 版权所有。 该代码基于王乃炎，感谢他分享了他的代码。 CNN源代码来自matlab工具箱。 抽象的 细胞跟踪在生物医学和计算机视觉领域起着至关重要的作用。 由于细胞通常在显微镜图像中具有频繁的变形活动和较小的尺寸，因此在实践中跟踪非刚性和非重要细胞非常困难。 传统的视觉跟踪方法在跟踪刚性和重要视觉对象方面具有良好的性能，但是，它们不适合用于单元跟踪问题。 在本文中，提出了一种使用卷积神经网络（CNN）以及多任务学习（MTL）技术的新型细胞跟踪方法。 CNN可学习可靠的信元功能，而MTL可提高跟踪的泛化性能。 提出的细胞跟踪方法包括粒子过滤器运动模型，多任务学习观察模型和优化的模型更新策略。 在训练过程中，使用MTL技术将细胞跟踪分为在线跟踪任务和伴随的分类任务。 观察模型是通过构建CNN来学习鲁棒的细胞特征而进行训练的。 通过在显微镜图像序列的第一帧中分配细胞位置来启动跟踪过程。 然后，将粒子过滤器模型应用于在后续帧中生成一组候选边界框。 训练后的观察模型提供对应于

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该文件侧重于光伏电池、面板和阵列的 Matlab/SIMULINK 模型。 1. 第一个模型基于数学方程。 2. 第二个模型是关于数学方程和光伏电池板的电路。 3. 第三个是mathworks PV 面板。 论文链接到这些数据： https : //hal.archives-ouvertes.fr/hal-01351308/ 更多作品和论文，请访问： https : //www.researchgate.net/profile/Saad_Motahhir

细胞姿态 细胞和细胞核分割的通用算法。 这段代码是由 Carsen Stringer 和 Marius Pachitariu 编写的。 要了解 Cellpose，请阅读或观看演讲。 如需支持，请打开一个问题。 如果您想为自己和其他人改进 Cellpose，请考虑通过内置 GUI 界面为您的一些图像提供手动分割（请参阅下面的说明）。 更新 v0.6（2020 年 12 月） Pytorch 现在是 cellpose 的默认深度神经网络软件。 仍将支持 Mxnet。 要安装 mxnet (CPU)，请运行pip install mxnet-mkl 。 要在笔记本中使用 mxnet，请在创建模型时声明torch=False ，例如model = models.Cellpose(torch=False) 。 要在命令行上使用 mxnet，请添加标志--mxnet ，例如python -m

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets('mnist_data/',one_hot=True) #注意这里用了one_hot表示，标签的形状是(batch_size,num_batches)，类型是float，如果不用one_hot，那么标签的形状是(batch_size,)，类型是int num_classes=10 batch_size=64 hidden_dim1=32 hidden_dim2=64