NYC_Traffic_Safety_Project 我整理并整理了我所做的第一个项目的代码（与同学们组成一个团队，归功于陈书效，赖小亚，罗旭丹，钟敏喜和李嘉颖）。 此仓库包含纽约市地图和事故的原始数据，还包括用于进行预处理并将其输入到CNN模型中的Python代码。 背景 在城市中，交通事故正成为越来越普遍的伤害和死亡原因。 根据NYC Open Data的数据，仅在纽约，2018年过去几天每天平均发生622起交通事故。 因此，预测未来事故的能力（例如，地点，时间或方式）不仅对公共安全利益相关者（例如，警察，自治企业）而且对运输管理人员和个人旅行者都非常有用。 许多学者对交通事故的原因进行了大量研究，但很少关注道路设计。 但是，在许多情况下，每年都会设计出令人难以置信的十字路口，导致事故发生。 我们做了什么 我们训练了一个卷积神经网络（CNN），使用十字路口的卫星图像作为特征，附近交通

计算出两幅图像之间的亚像素对位的精度，通过模板匹配得到评分Mat，计算出在Mat上最大匹配的点，再最大匹配点周围，利用评分，找出亚像素的off，实际测试精度在0.02像素。

SHADEDPLOT 在绘图上绘制两条线，并对这些线之间的区域进行着色。 该功能允许您选择线条和填充区域的颜色。 SHADEDPLOT 函数简单而基本。 不对输入执行错误检查。 返回图形对象的句柄，允许用户在必要时自定义此函数之外的图表。

西门子_PLC PLC 之间的ProfiBus 通讯pdf,

主要为大家详细介绍了java计算图两点之间的所有路径，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

求两个日期之间相差的天数 利用日期类将用户输入的两个日期字符串转换成为日期格式，用相应日期类操作方法将两个日期之间相差天数计算出来。

根据 De Lathauwer 的定义并被许多论文引用。 B = A (x)_n U ((x)_n: 是乘法运算符，看截图！) 在哪里： A: R^( I_1 × I_2 × .. I_n × .. I_N ) 的张量U: R^( J × I_n) 的矩阵B：R^(I_1 × I_2 × .. J × .. I_N) 的输出张量n：[1:N]内的标量，指定模式 句法： B = nmodeproduct(A, U, n)

此函数计算具有指定参数（均值和协方差矩阵）的两个多元高斯分布之间的Kullback-Leibler（KL）散度。 协方差矩阵必须是正定的。 该代码高效且数值稳定。 例子： 1）计算两个单变量高斯之间的KL散度：KL（N（-1,1）|| N（+1,1）） mu1 = -1; mu = +1; s1 = 1； s2 = 1； mvgkl（mu1，s1 ^ 2，mu2，s2 ^ 2） 2）计算两个二元高斯变量之间的KL散度：KL（N（mu1，S1）|| N（mu2，S2）） mu1 = [-1 -1]'； mu2 = [+1，+1]'; S1 = [1 0.5; 0.5 1]; S2 = [1- -0.7; -0.7 1]； mvgkl（mu1，S1，mu2，S2）

（请记住：本自述文件包含仅在使用暗模式主题时才能读取的方程式） 像父亲一样，儿子一样-德国的代际收入流动 1分析的目的和结构： 估算德国的经济流动性，并找出德国代际收入弹性的地区差异。 基本的理论模型是人力资本理论。 数据准备和线性回归在stata do文件中进行。 可视化，分位数回归和转换矩阵在r脚本中进行。 脚本中详细描述了每个步骤。 但是，本自述文件除了提供代码外，还提供了其他计量经济学框架。 2分析方法： 经验策略：找出相关的代克孩子的长期收入

实现两个16位2进制数相乘 课程实验用 源代码