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

石蒜属植物中石蒜碱的药理作用研究，张秀娟，于淼，阐述了石蒜科植物的主要所含生物碱--石蒜碱的多种药理作用。石蒜碱含有多种独特的生物活性和药理活性的，最新研究表明其具有抗肿�

注意是易语言源码！！！！！模块源码都有，可以直接编译运行，可以自定义连招并且保存，你想要的连招都可以实现，但是只限于LOL，其他游戏自测，理论上可以，有一个问题就是不能两个键一起按比如A+W，有能力的自己修改

锥度量空间中球形邻域的一个注记，葛洵，，本文给出了锥度量空间中球形邻域和它们闭包之间的一些关系.特别地,对于锥度量空间$(X,d)$,本文给出了一个反例说明$overline{{yin X:d(x,y)lld

时间序列数据集

内容概要 集成了langchain、千问72b、chroma、m3e-large、LCEL等AI技术，通过爬取马斯克的公开信息，实现了虚拟马斯克对话机器人 适用人群 小白也能看懂的实现过程 能学到什么： 1.使用langchain 2.使用langchain调用本地llm模型、embedding模型、数据库 3.使用langchain的LCEL 4.Retrieval-Augmented Generation，简称RAG的实现方式 5.文档分割、拆分 6.高级prompt的实现方法 7.从搭建知识库到高级检索在到形成chain链最后输出的全流程 其他说明 易于集成：设计简洁的集成流程，轻松集成到现有系统中。 LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它使应用程序能够： 1.具有上下文感知能力：将语言模型与上下文源（提示说明、少量镜头示例、基于其响应的内容等）联系起来。 2.原因：依靠语言模型进行推理（关于如何根据提供的上下文回答，采取什么行动等）

标题中的“ADMM动态规划求解微电网调度问题”指的是应用交替方向乘子法(ADMM，Alternating Direction Method of Multipliers)来解决微电网的调度优化问题。微电网是一种小型电力系统，它能集成可再生能源、储能装置以及传统电源，以实现高效、可靠和经济的电力供应。在微电网调度中，目标通常是优化能源分配，降低成本，同时满足供需平衡、设备限制和电力质量等要求。 动态规划是解决这类优化问题的一种数学方法，它通过构建一个模型来表示问题的各个状态和状态之间的转移，从而找到最优策略。在微电网调度中，动态规划可以用来决定在不同时间点如何分配和存储能量，以最小化运行成本或最大化效率。 描述中的“数据集+论文复现”表明这个压缩包包含了用于复现研究结果的数据集和相关代码。复现论文结果是科学研究中的重要步骤，确保了研究的可验证性和可靠性。这里的数据集可能包括了微电网的运行数据，如负荷需求、发电能力、储能设备状态等；而代码（如operation_2.m和operationwithoutsess_1.m）则可能是实现ADMM算法的MATLAB脚本，用于处理这些数据并得出调度决策。 标签中的“动态规划”强调了这种方法在微电网调度中的核心地位；“数据集”意味着包含实际或模拟的微电网运行数据；“毕业设计”则提示这可能是一个学术项目，适合学生作为毕业论文的研究主题。 压缩包内的文件名暗示了不同的数据和结果。例如，“ESPEdata.mat”和其变体可能是微电网的仿真数据集；“result_05.mat”和“result_05_load07.mat”可能存储了特定条件下的调度结果；“energylvl.mat”可能涉及的是能量水平信息；而“ Copy_of_”和“_1”这样的后缀可能是不同版本或备份。 这个压缩包提供的内容涵盖了微电网调度的建模、算法实现和结果分析，为研究者提供了一个完整的框架来理解和复现使用ADMM解决微电网调度问题的工作。通过深入研究这些文件，可以学习到动态规划在能源管理系统中的应用，以及如何利用ADMM算法优化微电网的运行。此外，对于学生来说，这也是一个很好的实践案例，能够提升他们对复杂优化问题解决能力的理解。

YOLOv8是YOLO（You Only Look Once）目标检测系列的一个最新版本，它在前代的基础上进行了优化，提高了目标检测的速度和准确性。这个压缩包包含的是YOLOv8的源代码以及预训练模型文件，使得即使在无法访问外部网络的情况下，用户也能进行目标检测的实践和研究。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测系统，其核心思想是通过单个神经网络同时预测图像中的边界框和类别概率。自YOLOv1发布以来，该系列已经经历了多次迭代，每次更新都带来了性能的提升和新特性的引入。 YOLOv8源码提供了整个模型的实现，包括网络结构的设计、损失函数的定义、训练过程的控制等。开发者可以通过阅读和理解源码来学习目标检测算法的细节，以及如何使用深度学习框架（如PyTorch）构建这样的复杂模型。源码中可能包含了模型的训练脚本、数据预处理模块、评估指标计算等功能，这为用户提供了定制化和扩展的基础。 `yolov8n`和`s.pt`文件是预训练模型的表示。`yolov8n`可能是YOLOv8的一个轻量级版本，可能针对小规模硬件或者速度有更高要求的场景。`s.pt`文件则是模型的权重，表示模型在大量数据上训练后的学习结果。用户可以直接加载这些预训练模型，对新的图像进行目标检测，而无需从头开始训练模型，大大节省了时间和计算资源。 `ultralytics-8.1.0`这个文件可能是指Ultralytics团队的YOLOv8版本，Ultralytics是一家专注于计算机视觉技术的公司，他们维护着YOLO系列的开源实现，并且持续进行优化。这个版本可能包含了训练数据集、模型配置文件、模型评估工具等，用户可以借此进一步了解和评估YOLOv8的性能。 在实际应用中，用户可以利用这些资源进行以下操作： 1. 学习和研究YOLOv8的网络架构和训练策略。 2. 针对特定任务调整和微调预训练模型。 3. 在本地环境下进行目标检测，避免因网络限制无法使用云服务的问题。 4. 评估YOLOv8与其他目标检测模型的性能差异。 5. 将YOLOv8集成到自己的项目或产品中，实现快速的目标检测功能。 这个压缩包为无法访问外网的用户提供了一个完整的YOLOv8解决方案，包括了模型的源代码和预训练权重，使得用户能够在本地环境中进行目标检测的研究和应用开发。

本文提出了一种基于三维（3D）几何的随机模型（GBSM），用于捕获矩形隧道中1.8 GHz的无线电信道的非平稳性。 推导时变（TV）复信道增益以获取时域，频域和空间域的统计属性，例如时变自相关函数（TV-ACF），时变多普勒功率谱密度（ TV-DPSD）和时变空间互相关函数（TV-CCF）。 然后，对电视散射环境下不同时间点的电视频道统计特性进行了提取，并提出了造成电视频道不稳定的特点。 此外，设置了三种方法，包括“接近”，“到达”和“离开”，以便对DPSD在发射器和接收器之间的相对位置下的行为进行全面研究。 在相关函数方面，通过与测量结果的良好一致性突出了所提出的3D GBSM的可靠性。

这份ppt比较全面的介绍了c语言的各个用法，以及功能，其中上部分是c语言下部分是c++，有一个比较好的连接。