这项工作提出了一种提取电流波形特征以识别家用电器的方法。 短时傅立叶变换（STFT）和内核PCA技术用于提取这些特征。 一旦定义了特征，分类器 k-最近邻 (kNN)、支持向量机 (SVM)、线性判别分析 (LDA)、随机森林 (RF) 和极限学习机 (ELM) 被用于设备（​​或组合）电器）标识。 PS：ELM算法摘自http://www.ntu.edu.sg/eee/icis/cv/egbhuang.htm并适应本工作

借助Lyapunov方法引入了参数的自适应律,并证明了该控制策略使得船舶运动非线性系统中所有信号有界,选取恰当的设计参数可以保证跟踪误差收敛到零。以某运煤船为例,在Simulink环境下进行仿真研究,仿真结果表明:所设计的控制器无论在标称参数下还是在参数摄动及存在外界扰动的情况下,都显示出较好的控制性能和较好的鲁棒性。

seed实验VirtualLab（非tunnel） 太容易不过审了

Alphafold2-Pytorch（WIP） 要最终成为一个非官方的工作Pytorch实施 ，令人叹为观止的注意网络解决CASP14。 随着体系结构的更多细节发布，将逐步实施。 复制完成后，我打算将所有可用的氨基酸序列在计算机上折叠起来，并作为学术洪流发布，以供进一步科学使用。 如果您对复制工作感兴趣，请在此#alphafold 安装 $ pip install alphafold2-pytorch 用法 像Alphafold-1一样预测分布图，但要注意 import torch from alphafold2_pytorch import Alphafold2 from alphafold2_pytorch . utils import MDScaling , center_distogram_torch model = Alphafold2 ( dim = 256 ,

时间片任务非实时操作系统 Time slice task non real time operating system(NRTOS) 适合编程单片机Keil uVision5 STM32CubeMx小项目微型操作系统。

《第一行代码》聊天消息例子图片左右气泡素材（非9-patch）

托管 CSI Hostpath 驱动程序及其所有构建和依赖配置文件以部署驱动程序。 特征 驱动程序可以提供由与 EmptyDir 卷相同的文件系统支持的空目录。此外，它可以提供由同一文件系统中的单个文件支持并绑定到循环设备的原始块卷。 各种命令行参数会影响驱动程序的行为。这与该驱动程序在 Kubernetes 中使用的端到端测试特别相关。 通常，驱动程序自己实现所有 CSI 操作。当使用该参数进行部署时-proxy-endpoint，它会代理嵌入在 Kubernetes E2E 测试套件中的 CSI 驱动程序的所有传入连接，并使用某些测试提供的回调来模拟 CSI 驱动程序。

1.调制不稳定性 许多非线性系统都表现出一种不稳定性，它是由非线性和色散效应之间的互作用导致的对稳态的调制。这种现象被称为调制不稳定性，在流体力学、非线性光学和等离子体物理学等领域已早有研究。 光纤中的调制不稳定性需要反常色散条件，这种不稳定性表现为将连续或准连续的辐射分裂成一列超短脉冲。 线性稳定性分析 稳态解 忽略损耗，考虑稳态情况下连续波在光纤中的传输情况： 对于连续波，入射端振幅与T无关，并认为在光纤内传输时仍保持与时间无关，可以得到方程的稳态解为

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该项目为2021年csp认证考试提高组初赛试题与详细解析，适合准备以后的csp认证考试的学员，希望能为大家提供学习上的帮助。