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"MATLAB R2018A中基于超高斯全自动组织图像盲彩色反卷积方法研究——一种下采样预设值优化策略及参数设定",MATLAB环境下基于超高斯全自动组织图像盲彩色反卷积方法 算法运行环境为MATLAB R2018A，压缩包=数据＋代码＋参考。 opts.prescale = 1; %% downsampling opts.xk_iter = 5; %% the iterations opts.k_thresh = 1 20; opts.kernel_size = 51; ,MATLAB;超高斯全自动组织图像盲彩色反卷积方法;R2018A;压缩包;参数设置;opts.prescale;opts.xk_iter;opts.k_thresh;opts.kernel_size,MATLAB超高斯图像盲彩色反卷积算法v1.0
# 基于ARM处理器的太阳能充电管理系统 ## 项目简介 本项目是一个基于ARM处理器的太阳能充电管理系统，旨在通过10W太阳能板为12V电池充电。系统采用MPPT（最大功率点跟踪）算法，优化太阳能板的输出电压和电流，以最大化充电效率。此外，系统还具备电压和电流监测、数据记录和夜间休眠等功能。 ## 主要特性和功能 1. MPPT控制通过微控制器调整降压转换器的占空比，优化太阳能板的输出电压，从而提高充电效率。 2. 电压和电流监测实时监测太阳能板和电池的电压，以及充电电流，确保电池不会过充。 3. 数据记录通过SD卡记录太阳能板的性能数据和电池的充电状态，便于长期监控和分析。 4. 夜间休眠系统在夜间自动进入休眠状态，减少能耗。 5. 高效电路设计采用高效率的降压转换器和3.3V转换器，确保系统在低功耗下稳定运行。 ## 安装使用步骤 1. 硬件准备
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2025年最新开工第一课考试试题及答案.docx
文主要面向准备参加信息系统项目管理师（软考高级）考试的专业人士，包括信息系统集成高级项目工程师、项目经理、系统架构师及IT咨询顾问等。这些人群需要掌握进度管理的理论知识与实践经验，以应对考试中的相关题目，并在实际工作中有效管理项目进度。考生可将本文作为复习进度管理相关知识的参考资料，了解考试重点与答题思路
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
MATLAB R2018A环境下稀疏多通道盲反褶积算法的优化实现,MATLAB环境下一种稀疏多通道盲反褶积算法 算法运行环境为MATLAB R2018A，执行一种稀疏多通道盲反褶积算法。 压缩包=数据＋ opts.prescale = 1; %% downsampling opts.xk_iter = 5; %% the iterations opts.k_thresh = 1 20; opts.kernel_size = 51; ,MATLAB环境下;稀疏多通道盲反褶积算法;R2018A;压缩包;opts.prescale;opts.xk_iter;opts.k_thresh;opts.kernel_size,MATLAB R2018A稀疏多通道盲反褶积算法研究
基于TCN时间卷积神经网络的多分类预测方法：Excel数据直接运行，可灵活替换数据源并保障高准确度分类,基于TCN时间卷积神经网络的多分类预测，数据存储在excel里，可直接运行，也可替成别的数据，分类准确度非常高 ,基于TCN; 时间卷积神经网络; 多分类预测; Excel数据存储; 高分类准确度,基于TCN的Excel数据多分类预测模型，高准确度
项目均经过测试，可正常运行！ 环境说明： 开发语言：java JDK版本：jdk1.8 框架：springboot 数据库：mysql 5.7/8 数据库工具：navicat 开发软件：eclipse/idea
结构化查询语言是一种标准的数据库语言，用于创建、维护和检索关系数据库。在本文中，我们将详细讨论 SQL。以下是有关 SQL 的一些有趣事实。让我们专注于这一点。 SQL 不区分大小写。但推荐的做法是使用大写字母的关键字（如 SELECT、UPDATE、CREATE 等），并使用小写字母的用户定义内容（如表名、列名等）。 我们可以在 SQL 中在任何行的开头使用 “–”（双连字符）编写注释。SQL 是关系数据库（如下所述）的编程语言，如 MySQL、Oracle、Sybase、SQL Server、Postgre 等。其他非关系数据库（也称为 NoSQL）数据库（如 MongoDB、DynamoDB 等）不使用 SQL。 尽管 SQL 有 ISO 标准，但大多数实现在语法上略有不同。因此，我们可能会遇到在 SQL Server 中有效但在 MySQL 中不起作用的查询。
1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。
# 基于Python语言的微信公众号每日提醒系统 ## 项目简介 这是一个基于Python语言的微信公众号每日提醒系统，主要用于通过微信公众号推送每日提醒信息，包括日期、天气、距离特定日期的天数以及生日提醒等。 ## 项目的主要特性和功能 1. 通过微信公众号推送每日提醒信息。 2. 获取指定地区的天气信息。 3. 计算并提醒距离特定日期的天数，如纪念日或生日。 4. 推送每日金句。 5. 灵活的配置系统，可以根据用户的需求自定义推送内容。 ## 安装使用步骤 1. 复制或下载项目的源码文件。 2. 安装项目所需的依赖库，如requests、configparser等。 3. 配置项目的配置文件，包括微信公众号的凭证、模板ID、用户信息、和风天气API的key等。 4. 运行main.py文件，程序会自动读取配置，获取必要的参数，并推送消息。 ## 注意事项
1、资源内容地址：https://blog.csdn.net/2301_79696294/article/details/145040455 2、数据特点：今年全新，手工精心整理，放心引用，数据来自权威，且标注《数据来源》，相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用 ，不会出现数据造假问题 3、适用对象：大学生，本科生，研究生小白可用，容易上手！！！ 4、课程引用: 经济学，地理学，城市规划与城市研究，公共政策与管理，社会学，商业与管理
内容概要：本文是一份详尽的 Java 教程，涵盖了 Java 编程语言的基础语法与高级特性的各个知识点。首先讲解了基本的数据类型、运算符、控制结构等基础内容；接着深入探讨面向对象编程的相关概念如类和对象的操作、访问控制、异常处理以及泛型和多线程编程等；还介绍了 I/O 流与文件系统的处理，Web 和企业级应用程序（Java EE）的技术堆栈；最后给出了几个具体的应用案例与项目示例，让读者能通过实例更好地理解和巩固所学到的知识点。每个章节的内容都十分紧凑并且具有连贯性。 适合人群：适合于有一定编程基础但缺乏系统性指导的新手开发者或者想要深入了解Java的企业程序员。 使用场景及目标：帮助用户掌握从零开始构建实际 Java 工程的能力，比如创建学生信息系统或开发网络聊天室这样的小型软件作品，进而提升其解决复杂业务逻辑难题的实力。 阅读建议：随着每章提供的完整示例不断实践编码练习，有助于消化理解关键概念及其背后的思想；同时关注项目实例中的设计思路，在动手实验里加深对整个知识框架的理解程度。
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《探索随机向量函数链神经网络（RVFLNN）在单变量时间序列预测中的应用：模型特点与性能评估》,RVFLNN（Random vector functional link neural network ）随机向量函数链神经网络 单变量时间序列预测 自带单变量数据 python 代码，模型部分是手撸的，当然不是我 数据格式为csv，可以替成自己的 这个模型也不是最近的模型，但是比较小众，用的也比较少，这也算是一个有点，特点就是运算快，2万多条数据5秒多就完事了，关键是精度还不低，真是气人，有评价指标为证 ,RVFLNN;单变量时间序列预测;自带单变量数据;模型运算速度快;评价指标。,《高效预测单变量时间序列的随机向量函数链神经网络模型》
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【Python】基于python的名片管理系统项目_pgj
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内容概要：本文是一份详尽的 Java 教程，涵盖了 Java 编程语言的基础语法与高级特性的各个知识点。首先讲解了基本的数据类型、运算符、控制结构等基础内容；接着深入探讨面向对象编程的相关概念如类和对象的操作、访问控制、异常处理以及泛型和多线程编程等；还介绍了 I/O 流与文件系统的处理，Web 和企业级应用程序（Java EE）的技术堆栈；最后给出了几个具体的应用案例与项目示例，让读者能通过实例更好地理解和巩固所学到的知识点。每个章节的内容都十分紧凑并且具有连贯性。 适合人群：适合于有一定编程基础但缺乏系统性指导的新手开发者或者想要深入了解Java的企业程序员。 使用场景及目标：帮助用户掌握从零开始构建实际 Java 工程的能力，比如创建学生信息系统或开发网络聊天室这样的小型软件作品，进而提升其解决复杂业务逻辑难题的实力。 阅读建议：随着每章提供的完整示例不断实践编码练习，有助于消化理解关键概念及其背后的思想；同时关注项目实例中的设计思路，在动手实验里加深对整个知识框架的理解程度。
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