双有源桥DAB DC-DC变器负载电流前馈控制。 以SPS单移相为例。 相比传统电压闭环控制，改善电路对负载变化的动态性能，缩短调节时间，降低超调。 为便于对比，两组控制下pi参数设为一致。 matlab simulink plecs等环境

在摄影和摄像领域，防抖技术是至关重要的，尤其是在光线不足或者移动拍摄时，能有效减少图像模糊。本文将深入探讨“陀螺仪防抖”和“电子防抖”这两种防抖技术，并通过夜间30倍变焦的场景进行对比分析。 陀螺仪防抖，又称为光学图像稳定（Optical Image Stabilization, OIS），是通过内置的陀螺仪检测相机的微小移动，然后调整镜头或传感器的位置来抵消这些运动。在“夜间陀螺仪防抖30X.mp4”视频中，我们可以看到，在30倍变焦的夜间环境下，陀螺仪防抖能够显著降低手抖对图像质量的影响，保持图像清晰度，这对于捕捉远处细节尤其关键。 电子防抖（Electronic Image Stabilization, EIS）是通过软件算法来实现的，它分析视频帧之间的差异，然后在显示时对画面进行补偿，以减少抖动。在“夜间电子防抖30X.mp4”中，尽管EIS在一定程度上也能提供防抖效果，但在光线较暗或特征点不明显的夜间环境中，其性能可能不如陀螺仪防抖，因为EIS依赖于图像信息进行补偿，而夜间环境下图像信息可能较弱。 在白天或特征点明显的条件下，由于有更多的视觉线索可供EIS算法分析，电子防抖与陀螺仪防抖的效果较为接近。两者都能有效地减轻图像模糊，提供更稳定的视觉体验。然而，陀螺仪防抖在处理大幅度的移动或变焦时，通常能提供更准确、更即时的补偿，特别是在高倍率变焦下。 值得注意的是，两种防抖技术各有优缺点。陀螺仪防抖提供了物理级别的稳定，但可能会增加设备的体积和成本；电子防抖则更加轻便，但依赖于软件算法，可能会牺牲一些图像质量。在实际应用中，用户需要根据具体需求和设备条件选择适合的防抖方案。 总结来说，陀螺仪防抖和电子防抖在不同环境下有着不同的表现。在夜间或特征点不明显的条件下，陀螺仪防抖在30倍变焦时显示出更优秀的防抖效果，而白天或特征点丰富的环境，两者效果相差不大。理解这两种防抖技术的工作原理及其适用场景，对于提升摄影摄像的质量具有重要的指导意义。

Python的Pandas库是数据分析和处理的强大工具，尤其在处理时间序列数据时，它提供了丰富的功能和高效的操作。本文将通过实例详细介绍如何使用Pandas处理时间序列文件。 我们导入必要的库，包括Pandas（用于数据处理）、NumPy（用于数值计算）和Matplotlib（用于数据可视化）： ```python import pandas as pd from numpy import * import matplotlib.pylab as plt ``` 在处理大型数据集时，通常会采用分块读取数据的方式，以减少内存占用。`read`函数展示了如何分块读取CSV文件并处理时间序列数据： ```python def read(filename): dat = pd.read_csv(filename, iterator=True) chunkSize = 1000000 R = [] loop = True while loop: try: data = dat.get_chunk(chunkSize) data = data.loc[:, 'B': 'C'] # 切片 data = data[data.B == 855] # 条件选择 data['C'] = pd.to_datetime(data['C']) # 转换成时间格式 data = data.set_index(['C']) # 设置索引 data.loc[:, 'D'] = array([1] * len(data)) # 增加一列 data = data.resample('D').sum() # 按天求和 data = data.loc[:, 'D'] # 截取 data.fillna(0) # 填充缺失值 R.append(data) except StopIteration: loop = False print("Iteration is stopped.") R.to_csv('855_pay.csv') # 保存 ``` 在这个例子中，`pd.read_csv`的`iterator=True`参数使得可以逐块读取文件。`get_chunk(chunkSize)`方法用于获取指定大小的数据块。对数据进行切片、条件筛选、时间格式转换、设置时间索引、添加新列、按天求和、截取结果列以及填充缺失值等操作，都是处理时间序列数据的常见步骤。 `read2`函数则展示了另一种分块读取和合并数据的方式，使用`pd.concat`将所有数据块连接成一个完整的DataFrame： ```python def read2(filename): reader = pd.read_csv(filename, iterator=True) loop = True chunkSize = 100000 chunks = [] while loop: try: chunk = reader.get_chunk(chunkSize) chunks.append(chunk) except StopIteration: loop = False print("Iteration is stopped.") df = pd.concat(chunks, ignore_index=True) return df ``` `read3save`函数结合了读取、处理和保存的步骤，一次性处理整个文件，适用于小到中等规模的数据集： ```python def read3save(filename): dat = pd.read_csv(filename) data = dat.loc[:,'B':'C'] # 切片 data = data[data.B==855] # 条件选择 # ... 其他处理步骤 ... ``` `loadDataSet`和`getShopData`函数在本例中没有涉及时间序列处理，但它们提供了读取其他类型数据文件的方法，如从TSV文件加载数据并将其转换为矩阵格式，以及读取商店信息文本文件。 时间序列分析在金融、物联网、气象学等领域广泛应用，如股票市场分析、设备维护预测和气候模型。Pandas提供了`resample`方法，可以轻松地对数据进行重采样，如按小时、日、月或年聚合。此外，`fillna`方法用于处理缺失值，可以根据需要填充指定值或使用特定策略（如前向填充、后向填充）。 总结来说，Python的Pandas库为时间序列数据处理提供了强大支持，包括数据读取、切片、筛选、格式转换、时间索引设置、重采样、聚合和缺失值处理等功能，这些功能使得在实际数据分析项目中能高效地处理和分析时间序列数据。

应用系统国产化改造-信创适配总结分享,主要包括对国产数据库（达梦库、瀚高数据库）的适配、对国产web应用容器（东方通、宝兰德）的适配案例分享

1094355921294340【CDR】CMYK印刷对色.zip

在本项目中，我们利用Python爬虫技术对智联招聘网站上的岗位信息进行了高效而稳定的采集，最终获得了超过5000条的数据。这个过程涵盖了网络数据获取、数据处理和数据可视化的多个重要环节，是Python在数据分析领域的一个典型应用案例。 Python爬虫是数据采集的核心工具。Python以其丰富的库支持，如BeautifulSoup、Scrapy等，使得编写爬虫程序变得相对简单。在这个项目中，我们可能使用了requests库来发送HTTP请求，获取网页源代码，然后使用解析库如BeautifulSoup解析HTML，提取出岗位信息，如职位名称、薪资范围、工作地点、公司名称等关键数据。为了实现稳定爬取，我们需要考虑反爬策略，例如设置合适的请求间隔、使用User-Agent模拟浏览器行为，甚至可能使用代理IP来避免被目标网站封禁。 数据清洗是确保数据质量的关键步骤。在采集过程中，数据可能会存在格式不一致、缺失值、异常值等问题。通过Python的pandas库，我们可以对数据进行预处理，包括去除空值、转换数据类型、处理重复项等，确保后续分析的有效性。此外，对于非结构化的文本信息，如职位描述，可能还需要进行文本清洗，如去除标点符号、停用词，进行词干提取等，以便进一步分析。 接下来，数据可视化是理解数据和提炼洞见的有效手段。这里可能使用了matplotlib或seaborn库绘制各种图表，如柱状图、折线图、饼图等，展示不同职位的分布、薪资水平的变化趋势、各地区岗位需求等。对于地理位置数据，可能还利用geopandas和folium实现了地图可视化，显示各地区招聘岗位的热点分布。此外，wordcloud或jieba库可能用于制作词云图，揭示职位描述中的高频词汇，帮助洞察行业热门技能或需求。 这个项目充分展示了Python在数据科学领域的强大能力，从数据的获取到分析再到呈现，全程使用Python完成，体现了其在爬虫、数据处理和可视化方面的灵活性和实用性。通过这样的实践，不仅可以了解职场动态，也可以提升数据分析技能，为决策提供有价值的信息。

试用版 试用版 Aspose.Tasks For .NET 试用版 试用版 开发语言： .NET/JAVA 可用平台： Visual Studio 2005-2013/JAVA 当前版本： v17.1 Aspose.Tasks是一个非图形的 .NET 项目管理组件，使 .NET应用程序可以阅读写和管理项目文档而无须使用 Microsoft Project。使用Aspose.Tasks你可以阅读和改变任务，重现任务，资源，资源分配，关系和日历。该产品是一个提供稳定性和灵活性的非常成熟的产品。正如所有的Aspose.Tasks文件管理组件，Aspose.Tasks在WinForm和WebForm应用程序上都工作的很好。

本项目的数据来源于网新银行举办的数据建模比赛的数据，特征包含三类数据，客户基本信息（x1-x11）,行为类数据（x12-x56）,风险评分类数据（x57-x161）,但具体是什么特征我们并无从得知，因此想从特征实际意义入手分析建模是及其困难的。数据包含训练集30000个样本，测试集10000个样本，每个样本除开161个特征变量，还包括干预变量（treatment）和响应变量(y),干预变量把数据集分为两类，实验集（treatment = 1），控制集（treatment = 0）,实验集和控制集的比例大致为1:4。 源码包含用随机森林做缺失值填充、画qini曲线、主程序三个文件 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_52073614/article/details/136763601

OMP，即Orthogonal Matching Pursuit（正交匹配追踪），是一种在信号处理和机器学习领域广泛应用的算法，主要用于稀疏表示和重构。它被设计用来在高维空间中找到一个信号的最稀疏表示，通常是在过完备的字典中。在标题和描述中提到的，OMP算法用于稀疏还原和稀疏采样，这涉及到将复杂信号分解成少数非零系数与基础向量的线性组合，以实现数据压缩和高效存储。 在稀疏还原中，OMP通过迭代过程来寻找信号的最佳稀疏表示。每次迭代，它都会找到与残差最相关的字典原子，并将其添加到当前的稀疏系数向量中，然后更新残差。这个过程会一直持续到达到预设的迭代次数或者非零系数的数量满足某个阈值。在L1范数约束下，OMP倾向于找到更稀疏的解，因为L1范数最小化可以诱导稀疏性。 L1范数是每个元素绝对值之和，而L2范数是所有元素平方和的平方根。在信号恢复问题中，L1范数比L2范数更倾向于产生稀疏解，这是因为L1范数的最小化在某些情况下等价于稀疏解的寻找。在压缩感知理论中，L1范数恢复被广泛采用，因为它能够从较少的采样数据中恢复原始信号。 描述中的“高保真，速度快”指的是OMP算法在保持重构信号质量的同时，具有较高的计算效率。OMP的性能与字典的质量、信号的稀疏度以及采样率等因素密切相关。功能全的OMP可能包括了多种优化策略，如两步优化或固定优化，以适应不同的应用场景。 "Sept1，sept2"可能是两个特定的版本或者阶段，可能代表了算法的不同改进版本或者实验设置。"在得到稀疏系数，还原求误差"这部分意味着算法不仅能够找到信号的稀疏表示，还能计算出重构误差，以便评估恢复的准确性。 文件列表中，ompver.m、omp2.m、omp.m可能是实现不同版本或变体的OMP算法的代码文件，ompdemo.m可能是示例代码或演示脚本，ompspeedtest.m可能是用于测试算法速度性能的脚本，Contents.m可能是包含算法简介或文档的文件，faq.txt和readme.txt通常包含常见问题解答和使用指南，而0和private可能是数据文件或未命名的文件夹。 这个压缩包提供了OMP算法的实现和相关资源，适用于研究、教学或实际应用中进行信号的稀疏表示和恢复。用户可以通过阅读和运行这些文件来理解并应用OMP算法，同时评估其在不同条件下的性能。

基于人工智能的人脸识别系统的毕业论文，可对同学们的写论文作参考。随着人工智能技术的迅猛发展，人脸识别系统逐渐成为计算机视觉领域的重要研究方向。基于人工智能的人脸识别系统通过机器学习、深度学习等技术，可以实现对人脸的高效、准确识别，广泛应用于安全监控、金融、智能家居等领域。本论文将探讨基于人工智能的人脸识别系统的技术原理、算法选择、应用场景以及未来发展方向。