自己做的一个WPF版的大地主题正解，已知当前经纬度，方位角，以及前进的距离，求目标坐标点，同时还有一个计算两个坐标点之间的距离，找了很久没C#版的，就自己做了个，希望能帮的上大家

首先输入边和边的权重，随后画出节点位置，根据权重大小划分实边和虚边 #coding:utf-8 #!/usr/bin/env python An example using Graph as a weighted network. __author__ = Aric Hagberg (hagberg@lanl.gov) try: import matplotlib.pyplot as plt except: raise import networkx as nx G=nx.Graph() #添加带权边 G.add_edge('a','b',weight=

七年级数学上册第5章走进图形世界5.4主视图、左视图、俯视图第2课时根据视图分析立体图形同步练习苏科版.docx

kettle 根据系统时间加正则表达式动态匹配获取多个文本文件

网易云音乐Flac NeteaseCloudMusicFlac由以下工具赞助； 请通过查看并注册免费试用版来帮助支持我们。 本程序优秀学习之用 为NeteaseCloudMusicFlac的开发付出过努力以及提出建议的每一个人！ 根据网易云音乐歌单，下载对应无损FLAC歌曲到本地。 背景 现在无损资源基本都是专辑，很难找到单曲来下载。而且下载需要每个专辑搜索一遍，需要用云盘复制粘贴密码再下载。这对于听Hi-Fi的人们来说是非常不便利的事情，找歌曲可以找一整天。而现在网易云音乐是入门人听在线歌曲的平台，歌单众多。于是我想做如此一个项目，根据网易云音乐上面的歌单，自动下载FLAC无损音乐到本地。

MATLAB用拟合出的代码绘图accModel 基于FPCA的模型，可根据加速度计数据预测反向运动跳跃中的峰值功率该项目支持我的博士学位论文“基于通用FPCA的模型，该模型使用加速度计数据来预测反向运动跳跃中的峰值功率”。 我的论文在提交前是定稿。 提交后，我将提供一个链接。 该代码从参与者执行三重跳动（CMJ）并带有或不带有手臂摆动的参与者佩戴的三轴加速度计中获取原始数据。 数据文件不完整，分别准备，按传感器解剖位置和跳跃类型分组。 使用标准方法根据垂直地面反作用力数据计算出峰值功率输出。 功能主成分分析（FPCA）从平滑的加速度曲线中提取特征。 FPC分数用作机器学习模型的输入。 看 嵌套交叉验证用于选择模型（参数），并根据从相同分布中提取的看不见的数据估算模型的广义预测误差。 对于模型选择，基于对参数值的约束随机搜索来实现一种新颖的优化过程，该参数值从模型生成观测值。 该过程使用粒子群优化找到代理模型的全局最优。 替代模型基于高斯过程。 所选模型的估计基于蒙特卡洛交叉验证。 建模过程具有大约40个不同参数的高度灵活性。 这些参数控制着传感器数据集，模型类型，超参数值，时间窗口，功

使用过protobuf的同学肯定对pb的DebugString相关方法再熟悉不过了，其作用就是打印输出pb对象。有些时候我们可能会有根据这个输出还原原始pb对象的需求。仔细观察发现输出并不是标准json格式，也就是说基于json→pb的路子是行不通的了。难道就没有其他办法了吗？答案是有的，本实例就提供了转换方法。使用过程中如果有什么问题可以私信博主，我看到后会第一时间解答。

信道预测matlab代码袖带血压预测 该存储库托管使用两种方法根据ECG和PPG信号预测血压的代码。 使用机器学习方法进行特征提取和回归。 基于深度学习的回归。 入门： 克隆此仓库： git clone https://github.com/jeya-maria-jose/Cuff_less_BP_Prediction cd Cuff_less_BP_Prediction 资料集： 数据集： 该数据库由矩阵的单元格阵列组成，每个单元格都是一个记录部分。 在每个矩阵中，每一行对应一个信号通道： 1：PPG信号，FS = 125Hz; 指尖的光电容积描记器 2：ABP信号，FS = 125Hz； 有创动脉血压（mmHg） 3：ECG信号，FS = 125Hz; 来自通道II的心电图 用于我们的实验的UCI存储库中数据的处理后的版本： 根据Kauchee等人对阈值设置阈值后，已清理的文件夹包含BP记录。 2017年 GT包含基本事实SBP，DBP，MAP和类别编号（取决于阈值）。 忽略class列，因为该类列尚未用于论文中报告的任何实验。 数据文件夹是从UCI存储库中提取的全部数据。 基于特

您可以从文件夹中的 demo.m 开始。 如果您有任何疑问或建议，请随时给我发送电子邮件。 mjx0799@gmail.com，2021 年 1 月。

通过经纬度算出两点间的距离，经过仔细对比及参照，相对精确度较高，请大家放心使用