"深度学习YOLOv8+Pyqt5联合打造实时吸烟行为检测系统：完整源码+数据集+详细说明，助力禁烟政策执行",基于深度学习YOLOv8与Pyqt5集成，全方位公共场所抽烟检测与识别系统，附带全套源码及详细指南——轻松构建、跑通与定制升级,基于深度学习YOLOv8+Pyqt5抽烟吸烟检测识别 将获得完整源码+数据集+源码说明+配置跑通说明 可以额外付费远程操作跑通程序、定制其他课题 支持图片、视频、摄像头检测 在现代社会，公共场所的禁烟政策越来越严格，以减少二手烟对非吸烟者的影响。 然而，监管和执行这些政策仍然面临挑战。 本文提出了一种基于YOLOv8（You Only Look Once version 8）的抽烟检测系统，该系统结合了深度学习技术和PyQt5图形用户界面框架，旨在实时监测并识别公共场所中的吸烟行为。 该系统的设计考虑了实时性、准确性和用户友好性，为提高公共场所的空气质量和遵守禁烟规定提供了。 ,基于深度学习; YOLOv8; Pyqt5; 抽烟检测识别; 完整源码; 数据集; 配置跑通说明; 远程操作; 定制课题; 图片/视频/摄像头检测; 禁烟政策; 实时监测;

探索高斯光束、超高斯光束与贝塞尔光束在COMSOL中的添加方法：全面解析与文献指引，助力科研工作者的技术突破,如何将高斯光束、超高斯光束和贝塞尔光束添加至COMSOL仿真中的实践指南及文献探讨,高斯光束、超高斯光束、贝塞尔光束各种激光形状如何添加到COMSOL中，只要有文献都可实现，一直以为这个不是什么难点，发现有挺多不会做的。 ,高斯光束; 超高斯光束; 贝塞尔光束; 文献添加方法; 无需为难点; COMSOL 建模,在COMSOL中实现高斯、超高斯与贝塞尔光束：文献指南与解析 在科学研究与技术开发中，光学模拟软件如COMSOL Multiphysics扮演着至关重要的角色，它允许研究人员在计算机上构建复杂的物理模型，并对其性能进行详细的分析。高斯光束、超高斯光束以及贝塞尔光束是激光技术中的基本概念，它们各自拥有不同的物理特性及应用领域。高斯光束在理想情况下具有最小的光束扩展，超高斯光束在光束的中心部分比高斯光束更平坦，而贝塞尔光束则在传播过程中保持稳定的相位结构，具有无衍射特性。 高斯光束是许多激光应用中最常见的光束模式，其强度分布遵循高斯函数，具有最小的聚焦半径和较高的光束质量。超高斯光束的特点是其强度分布比传统高斯光束更加平坦，中心部分更宽，边缘则急剧下降。贝塞尔光束是另一类特殊的光束，它在传播过程中保持其相位结构不变，因此不会像高斯光束那样逐渐发散，能够在一定范围内保持稳定的光束直径。 在COMSOL中模拟这些光束，首先需要对激光的物理特性有深入的理解，包括其波长、光束直径、发散角等参数。通过在COMSOL中正确地设置这些参数，研究人员可以构建起各种激光束模型，模拟它们在不同条件下的行为。此外，通过与实验数据进行比对，还可以调整模型参数，确保模拟结果的准确性。 这些光束的建模通常需要对COMSOL中的几何建模、光学模块及数值计算方法有一定的掌握。例如，在COMSOL中添加高斯光束可能需要用户创建一个具有特定形状和材料属性的模型，并施加适当的边界条件以模拟光束的传播特性。超高斯光束和贝塞尔光束的添加则可能需要更复杂的设置，如使用多阶高斯函数或特殊相位函数来定义它们的强度分布。 除了技术操作之外，高斯光束、超高斯光束与贝塞尔光束的COMSOL仿真还涉及一系列的文献研究。这包括研究前人在类似模型上的工作，以及了解他们是如何设置模型参数、解释结果，和进行实验验证的。通过阅读相关文献，科研工作者可以更快地掌握各种光束模型的建立方法，并在此基础上进行创新和优化。 高斯光束、超高斯光束和贝塞尔光束在COMSOL中的模拟对于激光技术的研究和开发具有重要意义。它不仅要求研究者具备扎实的理论知识，还需要他们能够熟练运用仿真软件，以及能够理解并应用相关领域的研究文献。通过这些方法，科研工作者可以在理论研究与实际应用之间架起一座桥梁，实现技术上的突破。

Comsol油浸式变压器多物理场耦合仿真：电磁、温度与流体分析的深度探究，助力稳定运行与性能优化,Comsol油浸式变压器多物理场耦合仿真：解析电磁热流体行为及内部温度分布学习资料与模型,Comsol油浸式变压器电磁-温度-流体多物理场耦合仿真；可以得到变压器稳定运行时内部热点温度及油流速度分布，提供comsol详细学习资料及模型。 ,核心关键词：Comsol油浸式变压器；电磁-温度-流体多物理场耦合仿真；内部热点温度；油流速度分布；comsol详细学习资料；模型。,Comsol多物理场耦合仿真：变压器内部温度与流体分布研究

MATLAB与CST联合仿真快速建模超表面阵列：便捷导入编码序列，涡旋波应用助力科研提速,MATLAB与CST联合仿真快速建模超表面阵列：便捷导入编码序列，涡旋波生成与雷达散射截面优化,MATLAB联合CST进行仿真。 只需要写一个Excel，里面放你的编码序列，然后用MATLAB导入编码序列，或者你需要的超表面的排列方式。 就能够在CST里面自动生成对应的超表面阵列。 主要是针对单元个数太多，手动建模麻烦等问题。 能够用到涡旋波的生成，雷达散射截面缩减，聚焦波束等等。 无论是1比特，还是2比特，3比特等等都可以建模。 建模方式迅速，对科研帮助比较大。 ,MATLAB; CST仿真; 超表面阵列; 涡旋波生成; 雷达散射截面缩减; 聚焦波束; 编码序列; 建模效率; 科研帮助。,MATLAB驱动CST超表面自动建模工具

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB和Simulink构建电动助力转向系统（EPS）模型。首先，通过定义车辆的基本参数，建立了整车二自由度模型，用于研究车辆在转向过程中的动力学行为。接着，设计了助力特性曲线模型，该模型根据车速和方向盘转角确定助力电机提供的助力力矩。随后，创建了助力电机模型，模拟电机的工作原理及其输出转矩。此外，还构建了齿条模型，将电机的旋转运动转化为直线运动，从而实现车轮转向。最后，讨论了模型的控制方法、输入输出关系，并提供了具体的代码示例。 适用人群：汽车工程领域的研究人员和技术人员，尤其是那些希望深入了解EPS系统工作原理的人士。 使用场景及目标：适用于高校教学、科研项目以及企业产品研发过程中，帮助相关人员掌握EPS系统的建模与仿真技术，提高对EPS系统的理解和优化能力。 其他说明：文中不仅给出了详细的理论推导和代码实现，还分享了一些实用的经验和技巧，如助力特性曲线的设计、电机控制参数的选择等，有助于读者更好地理解和应用相关知识。

Lumerical FDTD仿真技术下的片上功率分束器逆向设计项目报告：工程实践与脚本代码全解析,Lumerical FDTD仿真技术助力片上功率分束器逆向设计项目：完整工程实践与报告解析,Lumerical FDTD仿真，逆向设计的片上功率分束器项目，项目工程+脚本代码+1.7w字报告，都很完整 ,Lumerical FDTD仿真; 逆向设计; 片上功率分束器; 项目工程; 脚本代码; 完整报告,Lumerical FDTD仿真驱动的片上功率分束器项目全解

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机器学习数学基础：线性代数+微积分+概率统计+优化算法 机器学习作为现代科技的璀璨明珠，正在逐渐改变我们的生活。而在这背后，数学扮演着至关重要的角色。线性代数、微积分、概率统计和优化算法，这四大数学领域为机器学习提供了坚实的理论基础。 线性代数是机器学习中的基础语言。矩阵和向量作为线性代数中的核心概念，是数据表示和计算的基础。在机器学习中，我们经常需要将数据转化为矩阵形式，通过矩阵运算提取数据的特征。特征提取是机器学习模型训练的关键步骤，而线性代数则为我们提供了高效处理数据的工具。 微积分则是机器学习模型优化的得力助手。在机器学习中，我们通常需要找到一种模型，使得它在给定数据集上的性能达到最优。这就需要我们对模型进行求导，分析模型参数对性能的影响，进而调整参数以优化模型。微积分中的导数概念为我们提供了分析模型性能变化的方法，帮助我们找到最优的模型参数。 概率统计则是机器学习数据处理和模型评估的基石。在机器学习中，数据往往带有噪声和不确定性，而概率统计可以帮助我们评估数据的分布和特征，进而构建更加稳健的模型。同时，概率统计也为我们提供了模型评估的方法，通过计算模型的准确率、召回率 ### 机器学习数学基础详解 #### 一、线性代数基础 **1.1 向量和矩阵** - **1.1.1 标量、向量、矩阵、张量之间的联系** 标量、向量、矩阵和张量是线性代数中的基本概念，它们之间存在着紧密的联系。 - **标量（Scalar）**：一个单独的数字，没有方向。 - **向量（Vector）**：一组有序排列的数字，通常用来表示方向和大小。 - **矩阵（Matrix）**：一个二维数组，由行和列组成的数据结构。 - **张量（Tensor）**：一个更高维度的数组，它可以是标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）或更高维度的数组。 **联系**：标量可以视为0维张量；向量是一维张量；矩阵是二维张量；更高维度的数组称为张量。 - **1.1.2 张量与矩阵的区别** - **代数角度**：矩阵是二维张量，而更高维度的张量则包含了更复杂的数据结构。 - **几何角度**：矩阵和向量都是不变的几何量，不随参照系的变化而变化。张量也可以用矩阵形式来表达，但其可以扩展到更高的维度。 - **1.1.3 矩阵和向量相乘结果** 当一个矩阵与一个向量相乘时，可以理解为矩阵的每一行与向量相乘的结果构成新的向量。 - 例如，如果有一个$m \times n$的矩阵$A$与一个$n \times 1$的向量$x$相乘，结果将是一个$m \times 1$的向量$y$，其中每个元素$y_i = \sum_{j=1}^{n} a_{ij}x_j$。 - **1.1.4 向量和矩阵的范数归纳** 向量的范数是衡量向量大小的一种标准。 - **向量的1范数**：向量各分量的绝对值之和。 - 对于向量$\vec{x} = (x_1, x_2, ..., x_n)$，其1范数定义为$||\vec{x}||_1 = |x_1| + |x_2| + ... + |x_n|$。 - **向量的2范数**：也称为欧几里得范数，是各分量平方和的开方。 - $||\vec{x}||_2 = \sqrt{x_1^2 + x_2^2 + ... + x_n^2}$。 - **向量的无穷范数**：向量各分量的最大绝对值。 - $||\vec{x}||_\infty = \max(|x_1|, |x_2|, ..., |x_n|)$。 **1.2 导数和偏导数** - **1.2.1 导数偏导计算** 导数用于描述函数在某一点处的变化率，而偏导数则是多元函数关于其中一个自变量的变化率。 - **1.2.2 导数和偏导数有什么区别？** - **导数**：对于单一自变量的函数$f(x)$，导数$f'(x)$描述了该函数在$x$点处的切线斜率。 - **偏导数**：对于多变量函数$f(x_1, x_2, ..., x_n)$，偏导数$\frac{\partial f}{\partial x_i}$描述了当保持其他变量不变时，$f$关于$x_i$的变化率。 **1.3 特征值和特征向量** - **1.3.1 特征值分解与特征向量** 特征值和特征向量是线性代数中的重要概念，用于理解和简化矩阵。 - **特征值**：如果存在非零向量$\vec{v}$使得$A\vec{v} = \lambda\vec{v}$，那么$\lambda$就是矩阵$A$的一个特征值。 - **特征向量**：满足上述等式的非零向量$\vec{v}$。 - **1.3.2 奇异值与特征值的关系** - **奇异值**：对于任何矩阵$A$，其奇异值是$A^\top A$（或$AA^\top$）的特征值的平方根。 - **关系**：奇异值和特征值在特定情况下相同，尤其是在正交矩阵和对称矩阵中。 #### 二、微积分基础 - **1.2 导数和偏导数**（已在上文提到） - **1.3 特征值和特征向量**（已在上文提到） #### 三、概率统计基础 **1.4 概率分布与随机变量** - **1.4.1 机器学习为什么要使用概率** 在机器学习中，概率用于描述数据的不确定性，并提供了一种量化方式来预测未来事件的可能性。 - **1.4.2 变量与随机变量有什么区别** - **变量**：可以取多种不同值的量。 - **随机变量**：变量的一种特殊类型，其值是根据某个概率分布随机确定的。 - **1.4.3 随机变量与概率分布的联系** - 随机变量的每个可能值都对应一个概率，这些概率构成了随机变量的概率分布。 - **1.4.4 离散型随机变量和概率质量函数** - **离散型随机变量**：只能取有限个或可数无限个值的随机变量。 - **概率质量函数**：描述离散型随机变量各个值的概率。 - **1.4.5 连续型随机变量和概率密度函数** - **连续型随机变量**：可以取区间内的任意值的随机变量。 - **概率密度函数**：描述连续型随机变量在某一区间的概率密度。 - **1.4.6 举例理解条件概率** - 条件概率$P(A|B)$表示在事件$B$已经发生的条件下，事件$A$发生的概率。 - 例如，假设在一个班级中，$P(\text{女生}) = 0.5$，$P(\text{女生|戴眼镜}) = 0.6$，意味着在戴眼镜的学生中，60%是女生。 - **1.4.7 联合概率与边缘概率联系区别** - **联合概率**：两个事件同时发生的概率。 - **边缘概率**：单个事件发生的概率。 - **联系**：联合概率可以通过边缘概率和条件概率计算得出。 - **1.4.8 条件概率的链式法则** - 条件概率的链式法则描述了如何通过一系列条件概率来计算联合概率。 - 例如，$P(A,B,C) = P(C|A,B)P(B|A)P(A)$。 - **1.4.9 独立性和条件独立性** - **独立性**：两个事件$A$和$B$独立，如果$P(A|B) = P(A)$且$P(B|A) = P(B)$。 - **条件独立性**：事件$A$和$B$在已知事件$C$的情况下条件独立，如果$P(A|B,C) = P(A|C)$。 **1.5 常见概率分布** - **1.5.1 Bernoulli分布** - 描述只有两种可能结果的随机试验（如成功或失败）的概率分布。 - 参数$p$表示成功的概率，失败的概率为$1-p$。 - **1.5.2 高斯分布** - 又称正态分布，是一种非常常见的连续概率分布。 - 参数$\mu$代表均值，$\sigma^2$代表方差。 - **1.5.3 何时采用正态分布** - 正态分布广泛应用于自然和社会科学领域，特别是在中心极限定理的支持下，很多随机变量可以近似为正态分布。 - **1.5.4 指数分布** - 描述事件发生的时间间隔的分布。 - 参数$\lambda$表示事件发生的平均频率。 - **1.5.5 Laplace 分布** - 也是一种连续概率分布，具有比高斯分布更重的尾部。 - 参数$\mu$代表均值，$b$代表尺度参数。 - **1.5.6 Dirac分布和经验分布** - **Dirac分布**：一个概率质量集中在单个点的分布。 - **经验分布**：基于观测数据的分布，反映了数据的真实概率分布情况。 **1.6 期望、方差、协方差、相关系数** - **1.6.1 期望** - 期望是对随机变量取值的加权平均。 - 对于离散型随机变量，期望定义为$E[X] = \sum x_i p(x_i)$。 - **1.6.2 方差** - 方差衡量随机变量与其期望值之间的偏差程度。 - 定义为$Var(X) = E[(X-E[X])^2]$。 - **1.6.3 协方差** - 协方差描述两个随机变量之间的线性相关性。 - 定义为$Cov(X,Y) = E[(X-E[X])(Y-E[Y])]$。 - **1.6.4 相关系数** - 相关系数是标准化后的协方差，用于衡量两个变量的相关强度。 - 定义为$\rho_{XY} = \frac{Cov(X,Y)}{\sigma_X \sigma_Y}$，其中$\sigma_X$和$\sigma_Y$分别是$X$和$Y$的标准差。 通过以上详细的介绍，我们可以看到，线性代数、微积分、概率统计和优化算法在机器学习中的应用极为广泛，它们为机器学习提供了坚实的数学基础。掌握这些基础知识对于深入理解机器学习算法至关重要。

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