详见如下python代码 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#定义常量mu_0=4*np.pi*1e-7#真空的磁导率(Tm/A)#定义磁偶极子类classMagneticDipole:def__init__(self,magnetic_moment,position):self.magnetic_moment=np

详见python小程序 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义常量k=8.99e9#库仑常数(Nm^2/C^2)#定义电荷类classPointCharge:def__init__(self,charge,position):self.charge=chargeself.position=np.array(po

Exercise2.77LouisReasonertriestoevaluatetheexpression(magnitudez)wherezistheobjectshowninFigure2.24.Tohissurprise,insteadoftheanswershegetsanerrormessagefromapply-generic,sayingthereisnomethodfortheoperationmagni

 1。效果视频：基于mscnn-bigru-attention深度学习模型江南大学轴承故障诊断带界面_哔哩哔哩_bilibili 2.江南大学轴承数据集介绍采样频率：50khz，采样时间：10s转速：6008001000/rpm内圈故障：ib外圈故障：ob滚动体故障：tb正常：N 以600转速下的内圈故障数据为例展示：开始数据

目录1.函数定义2.使用场景3.示例4.注意事项cv::magnitude()是OpenCV中用于计算向量的大小（模）的函数。它可以处理二维向量的模，也可以用于计算图像中每个像素点的梯度大小，通常在处理图像梯度或傅里叶变换时使用。1.函数定义voidcv::magnitude(InputArrayx,

目录1.函数定义2.示例3.使用场景4.注意事项5.总结cv::dft()是OpenCV中用于计算离散傅里叶变换(DFT)的函数。傅里叶变换是一种重要的数学工具，用于将信号从时域转换到频域。这在图像处理和信号处理领域非常有用，例如滤波、卷积、图像频率分析等。1.函数定义voidcv::

二维连续傅里叶变换二维离散傅里叶变换二维离散傅里叶变换的性质frombuiltinsimportprint,intimportcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt#shape:600*600img=cv2.imread('../pic/Fig0438(a)(bld_600by600).tif'

C2.Magnitude(HardVersion)Thetwoversionsoftheproblemaredifferent.Youmaywanttoreadbothversions.Youcanmakehacksonlyifbothversionsaresolved.Youaregivenanarray$a$oflength$n$.Startwith$c=0$.Then,foreach$i$from$1$

原题链接题解由于使用操作二会让负数变成正数，所以我们考虑让操作二在c最小且为负数的点使用在使用完操作二之后，之后的c肯定非负，所以在此之后两种操作都可以使用实施先判断存不存在c最小且为负数的点，然后再统计所有c最小且为负数的点的贡献code#include<bits/stdc++.h>usin