DELPHI根据指定日期返回当日为星期几

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函数 Fint = idw(X0,F0,Xint,p,rad,L) 反距离权重函数基于采样点。 Fint = idw(X0,F0,Xint) 使用输入坐标 X0 和输入值 F0 其中 X0 是由 N 个样本和 M 个变量组成的 N × M 输入矩阵。 F0 是 N 个响应的向量。 Xint 是一个 Q × M 的坐标矩阵插值。 Fint 是 Q 内插值的向量。 Fint = idw(X0,F0,Xint,p,rad) 使用功率 p（默认 p = 2）和半径弧度（默认弧度 = inf）。 Fint = idw(X0,F0,Xint,p,rad,L) 使用 L 距离。 默认 L=2 （欧几里德范数）。 例子： X1 = [800; 2250; 3250; 2250; 900; 500]； X2 = [3700;4200;5000;5700;5100;4900]; F = [13.8

该函数采用分散的x、y、z数据，制作一个从最小x和y到最大x和y的间距为S的网格，并使用scatteredInterpolant在网格点处对z值进行插值。 然后，它用colobar将生成的网格绘制为3D曲面。

C语言实现数据结构中根据中序、后序遍历构建树，并进行先序与层次遍历，以树形结构输出，附有详细中文注释

主程序是 main_directivity_analysis.m。 用户输入声压级、麦克风坐标，并将处理变量设置到程序中 然后，程序计算声功率级，并根据输入的半球或球面测量声压级 (dB) 分析声源方向性。 包括两个测试程序：test_directivity_Analysis_monopole.m 和 test_directivity_Analysis_dipole.m。 这些程序用于模拟单极子和偶极子并计算理论声功率级并估计积分误差量。 使用泰勒级数分析方向性。 已经导出了用于估计声功率估计的积分误差的误差项。 该误差估计显示在输出变量 LL 中。 请参阅程序中的输出变量部分main_directivity_analysis.m 了解更多详情。

将实施某些形态学操作以清楚地区分前景与背景，以精确检测裂纹并估计相对于像素的裂纹长度。 在这些操作之前，图像被过滤以去除噪声。

通过条件查询数据库list，根据list去导出多列的excel表格，亲测有效工具类和代码js controller都放在一起

植物叶病分析仪 该储存库包括一个预测植物病害的项目，并根据病害向农民推荐农药。 它还包括植物的实时分割以及其中的数据集生成。 因此，它是一个完整的计算机视觉（CV）系统，可以预测植物病害以及植物香料。 涉及的技术栈： 1）Django 2）Tensorflow 3）Keras 4）PIL 在Django依赖项中- 1）Django调整大小2）djagno rest_framework 如果想了解培训代码和方法 参观

克拉科夫空气污染项目 该项目致力于波兰克拉科夫的空气污染水平。 在欧洲的空气质量研究中，波兰城市排名很高。 根据瑞士空气监测平台IQAir的数据，克拉科夫在2019年欧洲污染最严重的城市中第29位。 利用天气条件，该模型可以预测称为PM2.5的极细颗粒物的水平，PM2.5是构成最大健康风险的污染物。 来自2019年和2020年的克拉科夫气象数据和PM2.5数据 执行数据预处理（处理丢失的数据，转换分类特征，缩放数据，消除异常值，设计新特征，检查多重共线性） 进行探索性数据分析 使用sklearn的LinearRegression和RandomForest创建和评估模型 在模型上创建性能最佳的python模块 使用资源 的Python版本： 3.7 软件包： pandas，numpy，sklearn，matplotlib，seaborn，sklearn，requests，json，pic