- 2024-07-03css3 列表按先后顺序移动过来显示
要实现列表按先后顺序平移过来，可以使用CSS动画结合:nth-child()选择器。以下是一个简单的示例：HTML:<ulclass="list"><li>Item1</li><li>Item2</li><li>Item3</li><li>Item4</li></ul>CSS:.listli{opacity:
- 2024-06-24Swift Combine — Debounce和Throttle的理解与使用
Debounce和Throttle是两种常用的操作符，用于控制数据流的频率和处理延迟。但它们的实现方式略有不同。理解这些差异对于在Combine代码中做出正确选择至关重要。DebounceDebounce操作符用于限制数据流的频率，只有在指定的时间间隔内没有新数据到达时，才会将最后一个数据发
- 2024-06-23AtCoder Beginner Contest 359
AtCoderBeginnerContest359(3/6)A-CountTakahashiProblemStatementYouaregivenNNNstrings.Thei
- 2024-06-21pytorch实现：PINN 寻求一维非线性薛定谔方程数值解
pytorch实现：PINN寻求一维非线性薛定谔方程数值解pytorch实现：PINN寻求一维非线性薛定谔方程数值解1.非线性薛定谔方程2.PINN实例2.1偏微分方程条件2.2损失函数推导2.3损失函数定义3.代码实现4.训练结果5.源代码pytorch实现：PINN寻求一维非线性薛定谔方程数值
- 2024-06-21图坦卡门黄金面罩曲线
坦卡门棺椁上交叉权杖的角度是72度，72/4=18,sin(-0.75)=18 交叉权杖点和脸型的距离等于脸的长度，等于脸高度的1/4,0.25脸型是一个抛物线，即一个一元二次方程的曲线。a^2-1.8a+0.75=0的曲线a^2+a*arcsin0.75+0.25=0,类似的抛物线有sin30(度)=0.5a^2-30a+0.5=0的曲线a^2+a*arcsi
- 2024-06-20Fluent UDF（四）数据访问宏（2）
上一节介绍了网格节点和网格面数据获取宏，本节继续介绍网格单元数据获取宏。网格单元(cell)存储着许多几何参数和物理参数（单元中心、温度、压力等变量），这些参数均可利用对应的单元数据获取宏进行数据访问和操作，单元宏以C_前缀开头，获取的变量均以国际单位制(SI)返回，对于某
- 2024-06-19串扰（二）
三、感性串扰首先看下串扰模型及电流方向：由于电感是阻碍电流变化，受害线的电流方向和攻击线的电流方向相反。同时由于受害线阻抗均匀，故有Vb=-Vf（感应电流属于电池内部电流）。分析感性串扰大小仍然是按微分的方法，如下图：感应电压大小为：其中di/dt=dv/dt/Z0，故感应电压VLm为：
- 2024-06-18分式展开法妙解信号与系统中的复杂分式
具体步骤如下：原始表达式：4+3
- 2024-06-17使用Jupyter(python+opencv)实现特别难的脚本-Day2
Day2那昨天实现了这个自动挖土，我发现这个yb也是很扯0的东西，所以今天简单优化优化，完了再简单优化一下双手，写个yb吧。首先依旧是库一小堆儿fromPILimportImageimportpyautoguiimportrandomimportpygetwindowasgwimporttime然后那既然是优化那肯定是面向对象
- 2024-06-13模拟集成电路设计系列博客——7.1.1 逐次比较型ADC基本介绍
7.1.1逐次比较型ADC基本介绍实现数模转换器（ADC）的架构可以粗略的分成三种，如下表所示，分别为低到中速ADC，中速ADC和高速ADC：在开始之前，需要注意在讨论ADC设计时，我们一般会忽略AD传输特性中的0.5LSB偏移。采用这个简化是为了不将暂时的概念复杂化。许多转换器架构大量使用了开关电容
- 2024-06-11深度学习 - CNN
第一部分：基础知识1.什么是卷积神经网络（CNN）定义和基本概念卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理具有网格结构数据（如图像）的深度学习模型。它们在图像识别和计算机视觉领域表现尤为突出。与传统的全连接神经网络不同，CNN利用局部连接和共享权重的方式，能够有效减少参数数量，提高
- 2024-06-10yolov5模型评估指标R、P、map50怎么理解？
R（Recall，召回率）定义：召回率是所有真实正样本中被模型正确预测为正样本的比例。计算公式：R=TP/(TP+FN)，其中TP表示真正例（TruePositives），即被模型正确预测为正样本的实例；FN表示假反例（FalseNegatives），即被模型错误预测为负样本的实例。解释：召回率衡量了模型对正样本的查
- 2024-06-09ch3 不确定性和风险
重点阿莱悖论(独立性)冯诺依曼公式关键了解奈特关于不确定性的研究及其基本结论；了解行为经济学对时间不确定性的分析，知道“双曲贴现”的概念并运用该理论解释相关的经济现象；熟悉期望效用理论，并能运用期望效用函数测度风险，掌握风险升水等重要概念。不确定性可能来源于
- 2024-06-06【Python】练习：分糖果Ⅱ
读题，发糖规则为逐个递增分发，发现分发的糖果成等差数列，最后的（不够继续分的）需特殊讨论。思考要怎么做——前面的完整分发轮次和后面的不完整分发轮次分开。出现新的问题，怎么知道有多少完整的轮次——row？注意，要求多少轮，不是用糖数整除人数（平均分）求出，而是用利用数列元素数整除
- 2024-06-05国产2米高分遥感数据超分辨率(到0.5米)
国产2米数据，包括高分一号PMS，高分六号PMS等等，应该是使用最为广泛的光学遥感数据了，主要是因为这几种数据幅宽大，组网访问频次也高，因此在全国各个自然资源、交通、水利等单位是应用最为广泛的数据源。但是这个数据有一个很大的缺陷，就是2米分辨率用来看一般的地物基本上没什么
- 2024-06-04学习笔记12：图像数据增强及学习速率衰减
转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14360231.html数据增强常用数据增强方法：transforms.RandomCrop#随机位置裁剪transforms.CenterCrop#中心位置裁剪transforms.RandomHorizontalFlip(p=1)#随机水平翻转transforms.RandomVerticalFlip(p=1)#随机上下
- 2024-06-03VIKOR方法
简介VIKOR方法是一种多标准决策（MCDM）或多标准决策分析方法。它最初由SerafimOpricovic开发，用于解决具有冲突和不可通约（不同单位）标准的决策问题，假设冲突解决可以接受妥协，决策者想要一个最接近理想的解决方案，并根据符合所有既定标准。VIKOR对备选方案进行排名，并确定最接近理
- 2024-06-02Vulkan矩形绘制顺序小坑
裁剪坐标不同：1.vulkan裁剪坐标Y朝下，所以下面矩形意义：staticstd::vector<Vertex>vertices={{{-0.5f,-0.5f,0},{1.0f,0.0f,0.0f}},//左上角{{0.5f,-0.5f,0},{0.0f,1.0f,0.0f}},//右上角{{0.5f,0.5f,0},{0.0f,0.0f,1.0f}},//右下角
- 2024-05-31EfficientNetV2深度学习记录——代码复现
神经网络/深度学习第二章Python机器学习入门之EfficientNetV2的使用文章目录神经网络/深度学习前言一、EfficientNetV2是什么？二、EfficientNetV2代码的复现1.准备工作2.训练模型3.进行预测总结前言本文主要是复现efficientnetv2网络代码，训练自己的材质分类模型
- 2024-05-30numpy
Numpy（NumericalPython）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。Numpy—数值
- 2024-05-30html--全魔乱舞
<!DOCTYPEHTMLPUBLIC"-//W3C//DTDHTML4.0Transitional//EN"><HTML><HEAD><TITLE>NewDocument</TITLE><METANAME="Generator"CONTENT="EditPlus"><METANAME="Author"
- 2024-05-27OSU!
题目描述osu是一款群众喜闻乐见的休闲软件。我们可以把osu的规则简化与改编成以下的样子:一共有n次操作，每次操作只有成功与失败之分，成功对应1，失败对应0，n次操作对应为1个长度为n的01串。在这个串中连续的X个1可以贡献X^3的分数，这x个1不能被其他连续的1所包含（也就是极长的一串
- 2024-05-26Python学习(二)
python内置函数abs(x):返回x的绝对值pow(x,n):返回x的n次方max(n1,n2,n3,...)返回最大值min(n1,n2,n3,...)返回最小值round(x[,n])默认返回浮点数四舍五入的值，遇到0.5取偶数sum(iterable,start=0),返回start值（默认值为0）加上可迭代数字的总和例如，输入In：
- 2024-05-25如何实现机器人轨迹无碰撞-无约束的优化问题
参考上一篇博客，这里给出一个具体案例讲解。Q&A通过一个二维的例子讲解我通过一个简单的二维平面运动规划问题来说明本文方法是如何将有约束问题转化为无约束优化的。考虑一个质点在平面上从起点p
- 2024-05-25MMM全链接聚类算法实现
使用时，仅需修改TODO下描述的字段即可，其他无需改动。#include<bits/stdc++.h>//TODO:根据需求分别修改任务数、每个模块内最大任务数、模块数、步进长度#defineTASK_NUM(8)#defineMAX_TASK_NUM(4)#defineMODULE_NUM(2)#defineGRANULARITY(0.5)