matlab hht 工具箱中希尔伯特谱频率点数如何选取 5C

标签找不到matlab,只能随便选一个了
使用命令[E,t,Cenf]=toimage(A,f,512);后,生成希尔伯特谱E,矩阵E中列数与原始信号时间点数相同,行数代表频率点数(可能表述不准确),如果运行上述命令得到的E,有512列,想咨询一下,在实际使用中,应该依据什么确定希尔伯特谱的列数。比如我有一个采样频率为100HZ,总长100S的信号,那么我在合成希尔伯特谱时,应当如何设定[E,t,Cenf]=toimage(A,f,N); 中N的值呢

c++
Keep_Going_
Keep_Going_ 同问,我现在也遇到了这个问题
大约一年之前 回复
Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
matlab的图论工具箱 是怎么用的

可以直接在matlab中运行吗,为何直接运行时报错,是否需要安装到系统。

能否直观地表现希尔伯特变换的意义?如什么是将双边谱变单边谱?

最近在学希尔伯特变换,总看到一句话:双边谱变单边谱,提高带宽利用率。一直不太理解这句话的意思。我用matlab也做过希尔伯特变换,但看不出来变换之后调幅波变成了单侧边带呀? ![希尔伯特变换将实信号变为解析信号](https://img-ask.csdn.net/upload/201903/10/1552219330_982814.jpg)

计算HHT时频谱和边际谱出现错误

function [im,tt,ff]=toimage(A,f,varargin) DEFSPL=400; error(nargchk(2,5,nargin)); switch nargin case 2 t=1:size(A,2); sply=DEFSPL; splx=length(t); case 3 if isscalar(varargin{1}) t=1:size(A,2); splx=length(t); sply=varargin{1}; else t=varargin{1}; splx=length(t); sply=DEFSPL; end case4 if isscalar(varargin{1}) t=1:size(A,2); sply=varargin{1}; splx=varargin{2}; else t=varargin{1}; sply=varargin{2}; splx=length(t); end case5 t=varargin{1}; splx=varargin{2}; sply=varargin{3}; end if isvector(A) A=A(:)'; f=f(:)'; end if issparse(A)||~isreal(A)||length(size(A))>2 error('A argument must be a real matrix') end if issparse(f)||~isreal(f) || length(size(f))>2 error('f argument must be a real matrix') end if any(size(f)~=size(A)) error('A and f matrices must have the same size') end if issparse(t) || ~isreal(t) || ~isvector(t) || length(t)~=size(A,2) error('t argument must be a vector and its length must be the number of columns in A and f inputs') end if~ isscalar(splx) || ~isreal(splx) ||splx~=floor(splx) ||splx<=0 error('splx argument must be a positive integer') end if~isscalar(sply) || ~isreal(sply) || sply ~=floor(sply) || sply<=0 error('splx argument must be a positive integer') end if any(diff(diff(t))) && splx~=length(t) warning('toimage:nonuniformtimeinsants', 'when splx differs from length(t), the function only works for equally spaced time instants. You may consider reformating your data (using e.g. interpolation) before using toimage.') end f= min(f,0.5); f=max(f,0); indf= round(2*f*(sply-1)+1); indt=repmat(round(linspace(1,length(t),splx)),size(A,1),1); im= accumarray([indf(:),indt(:)],A(:),[sply,splx]); indt=indt(1,:); tt=t(indt); ff=(0:sply-1)*0.5/sply+1/(4*sply); end ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201803/12/1520836803_298347.png) ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201803/12/1520836817_951135.png)

python实现计算Hilbert-Huang谱.输出A瞬时振幅,f瞬时频率

各位前辈,大家好!matlab中的TFTB工具包中有hhspectrum、instfreq,但在python中找不到对应的实现库,有一个PyTFTB,但找不到下载链接(http://pytftb.readthedocs.io/en/master/apiref/tftb.tests.html 这个只有api),谁做过这块,能否指点下小弟,感激万分!

请问这个边际谱算法对吗?

最近在做希尔伯特黄变换,文献上说边际谱即是希尔伯特谱对时间的积分,那么如下简单代码是否能直接获得边际谱呢? ``` [imf,residual,info] = emd(X,'Interpolation','pchip'); %X是源信号,进行EMD分解 [hs,f,t]= hht(imf,fs); %对IMF进行希尔伯特谱计算 lms=sum(hs,2); %对希尔伯特谱时间积分 ```

基于语音去噪的小波变换 matlab代码

基于语音去噪的小波变换改进的阈值函数去噪matlab代码

为什么HHT时频谱图的高频区域会出现波浪线,低频区域却没有,只是散点?

function HHT clear;clc;clf; N=2048; %fft默认计算的信号是从0开始的 t=linspace(1,2,N);deta=t(2)-t(1);fs=1/deta; x=5*sin(2*pi*10*t)+5*sin(2*pi*35*t); z=x; c=emd(z); %计算每个IMF分量及最后一个剩余分量residual与原始信号的相关性 [m,n]=size(c); for i=1:m; a=corrcoef(c(i,:),z); xg(i)=a(1,2); end xg; for i=1:m-1 %-------------------------------------------------------------------- %计算各IMF的方差贡献率 %定义:方差为平方的均值减去均值的平方 %均值的平方 %imfp2=mean(c(i,:),2).^2 %平方的均值 %imf2p=mean(c(i,:).^2,2) %各个IMF的方差 mse(i)=mean(c(i,:).^2,2)-mean(c(i,:),2).^2; end; mmse=sum(mse); for i=1:m-1 mse(i)=mean(c(i,:).^2,2)-mean(c(i,:),2).^2; %方差百分比,也就是方差贡献率 mseb(i)=mse(i)/mmse*100; %显示各个IMF的方差和贡献率 end; %画出每个IMF分量及最后一个剩余分量residual的图形 figure(1) for i=1:m-1 disp(['imf',int2str(i)]) ;disp([mse(i) mseb(i)]); end; subplot(m+1,1,1) plot(t,z) set(gca,'fontname','times New Roman') set(gca,'fontsize',14.0) ylabel(['signal','Amplitude']) for i=1:m-1 subplot(m+1,1,i+1); set(gcf,'color','w') plot(t,c(i,:),'k') set(gca,'fontname','times New Roman') set(gca,'fontsize',14.0) ylabel(['imf',int2str(i)]) end subplot(m+1,1,m+1); set(gcf,'color','w') plot(t,c(m,:),'k') set(gca,'fontname','times New Roman') set(gca,'fontsize',14.0) ylabel(['r',int2str(m-1)]) %画出每个IMF分量及剩余分量residual的幅频曲线 figure(2) subplot(m+1,1,1) set(gcf,'color','w') [f,z]=fftfenxi(t,z); plot(f,z,'k') set(gca,'fontname','times New Roman') set(gca,'fontsize',14.0) ylabel(['initial signal',int2str(m-1),'Amplitude']) for i=1:m-1 subplot(m+1,1,i+1); set(gcf,'color','w') [f,z]=fftfenxi(t,c(i,:)); plot(f,z,'k') set(gca,'fontname','times New Roman') set(gca,'fontsize',14.0) ylabel(['imf',int2str(i),'Amplitude']) end subplot(m+1,1,m+1); set(gcf,'color','w') [f,z]=fftfenxi(t,c(m,:)); plot(f,z,'k') set(gca,'fontname','times New Roman') set(gca,'fontsize',14.0) ylabel(['r',int2str(m-1),'Amplitude']) hx=hilbert(z); xr=real(hx);xi=imag(hx); %计算瞬时振幅 sz=sqrt(xr.^2+xi.^2); %计算瞬时相位 sx=angle(hx); %计算瞬时频率 dt=diff(t); dx=diff(sx); sp=dx./dt; figure(6) plot(t(1:N-1),sp) title('瞬时频率') %计算HHT时频谱和边际谱 [A,fa,tt]=hhspectrum(c); [E,tt1]=toimage(A,fa,tt,length(tt)); figure(3) disp_hhs(E,tt1) %二维图显示HHT时频谱,E是求得的HHT谱 pause figure(4) for i=1:size(c,1) faa=fa(i,:); [FA,TT1]=meshgrid(faa,tt1);%三维图显示HHT时频图 surf(FA,TT1,E) title('HHT时频谱三维显示') hold on end hold off E=flipud(E); for k=1:size(E,1) bjp(k)=sum(E(k,:))*1/fs; end f=(1:N-2)/N*(fs/2); figure(5) plot(f,bjp); xlabel('频率 / Hz'); ylabel('信号幅值'); title('信号边际谱')%要求边际谱必须先对信号进行EMD分解 function [A,f,tt] = hhspectrum(x,t,l,aff) error(nargchk(1,4,nargin)); if nargin < 2 t=1:size(x,2); end if nargin < 3 l=1; end if nargin < 4 aff = 0; end if min(size(x)) == 1 if size(x,2) == 1 x = x'; if nargin < 2 t = 1:size(x,2); end end Nmodes = 1; else Nmodes = size(x,1); end lt=length(t); tt=t((l+1):(lt-l)); for i=1:Nmodes an(i,:)=hilbert(x(i,:)')'; f(i,:)=instfreq(an(i,:)',tt,l)'; A=abs(an(:,l+1:end-l)); if aff disprog(i,Nmodes,max(Nmodes,100)) end end function disp_hhs(im,t,inf) % DISP_HHS(im,t,inf) % displays in a new figure the spectrum contained in matrix "im" % (amplitudes in log). % % inputs : - im : image matrix (e.g., output of "toimage") % - t (optional) : time instants (e.g., output of "toimage") % - inf (optional) : -dynamic range in dB (wrt max) % default : inf = -20 % % utilisation : disp_hhs(im) ; disp_hhs(im,t) ; disp_hhs(im,inf) % disp_hhs(im,t,inf) figure colormap(bone) colormap(1-colormap); if nargin==1 inf=-20; t = 1:size(im,2); end if nargin == 2 if length(t) == 1 inf = t; t = 1:size(im,2); else inf = -20; end end if inf >= 0 error('inf doit etre < 0') end M=max(max(im)); im = log10(im/M+1e-300); inf=inf/10; imagesc(t,fliplr((1:size(im,1))/(2*size(im,1))),im,[inf,0]); set(gca,'YDir','normal') xlabel(['time']) ylabel(['normalized frequency']) title('Hilbert-Huang spectrum') function [f,z]=fftfenxi(t,y) L=length(t);N=2^nextpow2(L); %fft默认计算的信号是从0开始的 t=linspace(t(1),t(L),N);deta=t(2)-t(1); m=0:N-1; f=1./(N*deta)*m; %下面计算的Y就是x(t)的傅里叶变换数值 %Y=exp(i*4*pi*f).*fft(y)%将计算出来的频谱乘以exp(i*4*pi*f)得到频移后[-2,2]之间的频谱值 Y=fft(y); z=sqrt(Y.*conj(Y));![![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201804/08/1523194608_477078.jpg)图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201804/08/1523194456_913927.png) 为什么同样的程序我画出来的时频图,高频区域会出现波浪线,低频区域却没有,只是散点?求大神帮忙

请问CEEMDAN方法怎么进行数据降噪的呢,感觉看到的只是对数据进行了分解?

在网上下载了CRRMDAN的代码进行了试验,发现只是对数据进行了分解如第一个图所示,我把分解的IMF数据相加得到的和原始数据一模一样,感觉并没有降噪啊,求问各位大神这是怎么回事呢?(而且这个问题标签怎么选啊。。。)没办法随便选了一个。。。。 ``` load ('ecg.mat'); Nstd = 0.2; NR = 500; MaxIter = 5000; [modes its]=ceemdan(ecg,0.2,500,5000); t=1:length(ecg); [a b]=size(modes); figure; subplot(a+1,1,1); plot(t,ecg);% the ECG signal is in the first row of the subplot ylabel('ECG') set(gca,'xtick',[]) axis tight; for i=2:a subplot(a+1,1,i); plot(t,modes(i-1,:)); ylabel (['IMF ' num2str(i-1)]); set(gca,'xtick',[]) xlim([1 length(ecg)]) end; subplot(a+1,1,a+1) plot(t,modes(a,:)) ylabel(['IMF ' num2str(a)]) xlim([1 length(ecg)]) figure; boxplot(its); ```

mysql两表联合查询,两个表结构一样,多个字段中的3个字段,只要这3个字段有重复的就罗列出来

a表与b表字段都是相同的,字段为: 险种,车牌,发动机号,车大架号 现在想实现的是: 只要a表的险种与b表的险种相同,并且a表的车牌,发动机号,车大架号与b表的车牌,发动机号,车大架号只要3个中的一个相同,则显示出来相同的记录。 a表创建及记录: DROP TABLE IF EXISTS `a`; CREATE TABLE `a` ( `xianzhong` varchar(30) DEFAULT NULL, `chepai` varchar(20) DEFAULT NULL, `fadongji` varchar(30) DEFAULT NULL, `chejiahao` varchar(30) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk; INSERT INTO `a` VALUES ('DAA','吉B3120挂','无',''); INSERT INTO `a` VALUES ('DZA','吉B3120挂','无',''); INSERT INTO `a` VALUES ('DAA','暂未上牌','ABCD','无'); INSERT INTO `a` VALUES ('DAA','吉B3146挂','无',''); INSERT INTO `a` VALUES ('DZA','吉B3146挂','无',''); b表创建及记录: DROP TABLE IF EXISTS `b`; CREATE TABLE `b` ( `xianzhong` varchar(30) DEFAULT NULL, `chepai` varchar(20) DEFAULT NULL, `fadongji` varchar(30) DEFAULT NULL, `chejiahao` varchar(30) DEFAULT NULL ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=gbk; INSERT INTO `b` VALUES ('DAA','吉B3120挂','无','LH9B3G40090HHT174'); INSERT INTO `b` VALUES ('DZA','吉B3120挂','无','LH9B3G40090HHT174'); INSERT INTO `b` VALUES ('DAA','吉B12345','','1345'); INSERT INTO `b` VALUES ('DAA','吉B3146挂','无','LH9B3G40990HHT173'); INSERT INTO `b` VALUES ('DZA','吉B3146挂','无','LH9B3G40990HHT173'); a表及b表及想要的结果图片如下,请大家bangbang忙,实在想不到该怎么查询了,先谢谢大家了。 [img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/0066/7629/962e1a43-686d-3d95-8ac2-6e40d518db81.jpg[/img] a表 [img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/0066/7631/5a3e82d5-8875-3009-9669-eddad06e4bbe.jpg[/img] b表 [img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/0066/7633/08c4bb48-fe27-3018-92fa-5c8e66800f1e.jpg[/img] 想要的查询结果

c++关于读取.txt信息入类中问题

/* 程序功能:事先在记事本上建立包含若干学生记录(包括:学号、姓名、性别、年龄)的文本文件, 编程实现将这些记录读入到内存结构体数组中,并且在屏幕上显示这些记录信息。 */ #include<iostream> #include<fstream> using namespace std; struct Student { char id[6], name[4],sex[1]; int age; }; ostream & operator << (ostream &out,const Student &a) { out<<"Id : "<<a.id<<" Name : "<<a.name<<" Sex : "<<a.sex<<" Age : "<<a.age<<endl; return out; } int main() { Student stu[10]; ifstream inf("studata.txt"); if(!inf) { cout<<"The file can't open\n"; } int i=0; while(!inf.eof()) { inf.read((char *)&stu[i++],sizeof(Student)); } //cout<<stu[0]; for(int j=0;j<3;j++) { cout<<stu[j]; } inf.close(); system("pause"); return 0; } //以下为文本数据 /* Y2018 hht m 20 Y2017 zzh m 20 Y2019 ggy m 20 */ //大佬们,哪里出错了,只输出stu[0]就出现了很多数据,sizeof(Student)不是规定了字节大小了吗 ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201906/09/1560084444_679030.png)

在shell中使用参数的时候出现不是别$1 $2的情况

``` #!/usr/bin/expect -f set host $1 set passwd $2 set name root #for host in "$1" #for passwd in "$2" spawn ssh $host -l $name expect "root@$host’s password:" send "$passwd\r" send"uname\n" expect"LINUX" send_user"success" expect"Permission denied,please try again." send_user"wrongnumber" ``` 传入的两个参数是目标ip和密码,实现自动ssh的功能,是不是因为用了expect导致了这种情况? 错误如下: can't read "1": no such variable while executing "set host $1" (file "/home/hht/workspace/work1/ssh1.sh" line 2)

python中URL地址用.format转换后出错

python中URL地址用.format转换后出错,提示JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from None。 不转换的话没什么问题,url地址放在了address变量中(我用的是python3) ``` import urllib.request import ssl import json from cons import cons ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context station_list = {} for i in cons.split('@'): if i: temp_list = i.split('|') station_list[temp_list[1]] = temp_list[2] train_date = '2017-8-17' from_station = station_list['北京'] to_station = station_list['上海'] print(train_date, from_station, to_station) def get_list(): address = 'https://kyfw.12306.cn/otn/leftTicket/query?leftTicketDTO.train_date={0}' \ '&leftTicketDTO.from_station={1}' \ '&leftTicketDTO.to_station={2}&purpose_codes=ADULT'.format(train_date, from_station, to_station) print(address) url = urllib.request.Request(address) url.add_header('User-Agent', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)' ' Chrome/45.0.2454.101 Safari/537.36') html = urllib.request.urlopen(url).read() dit = json.loads(html) print(type(html)) print(type(dit)) return dit['data']['result'] # 车次3 # 出发时间8 # 到达时间9 # 历时 = 10 # 硬卧 =28 # 出发日期 13 for i in get_list(): temp_buy = i.split('|') if temp_buy == '无' or temp_buy == ' ': continue else: print(temp_buy) # buy break ``` cost.py中的代码如下 ``` cons = '@bji|北京|BJP|0@sha|上海|SHH|1@tji|天津|TJP|2@cqi|重庆|CQW|3' \ '@csh|长沙|CSQ|4@cch|长春|CCT|5@cdu|成都|CDW|6@fzh|福州|FZS|7' \ '@gzh|广州|GZQ|8@gya|贵阳|GIW|9@hht|呼和浩特|HHC|10' \ '@heb|哈尔滨|HBB|11@hfe|合肥|HFH|12@hzh|杭州|HZH|13' \ '@hko|海口|VUQ|14@jna|济南|JNK|15@kmi|昆明|KMM|16' \ '@lsa|拉萨|LSO|17@lzh|兰州|LZJ|18@nni|南宁|NNZ|19' \ '@nji|南京|NJH|20@nch|南昌|NCG|21@sya|沈阳|SYT|22' \ '@sjz|石家庄|SJP|23@tyu|太原|TYV|24@wlq|乌鲁木齐南|WMR|25' \ '@wha|武汉|WHN|26@xni|西宁|XNO|27@xan|西安|XAY|28' \ '@ych|银川|YIJ|29@zzh|郑州|ZZF|30@szh|深圳|SZQ|shenzhen|sz|31' \ '@xme|厦门|XMS|xiamen|xm|32' ```

出先段错误,好像是vfprintf的问题

#include<stdio.h> #include<memory.h> int main(char ip[20]){ FILE* fp=NULL; fp=fopen("passwd.txt","r"); char buff[200]; int i; for(i=0;;i++){ memset(buff,0,sizeof(buff)); if(fp==NULL) break; fgets(buff,10,fp); printf("%s",buff); char shell[200]; sprintf(shell,"/home/hht/workspeace/work1/ssh.sh%s%s",ip,buff); system("shell"); } } ``` ``` 至于shell那段,我完全不会,在现摸索现用,不知道对不对 abcdefg 段错误 (核心已转储) 我向让这个程序把passwd里面的一行一行密码抓出来,然后输进脚本里,让脚本用C语言的IP和密码来SSH

请问colormap[:, :, 0],colormap[:, :, 1]切片什么意思?

``` VOC_COLORMAP = [[0, 0, 0], [128, 0, 0], [0, 128, 0], [128, 128, 0], [0, 0, 128], [128, 0, 128], [0, 128, 128], [128, 128, 128], [64, 0, 0], [192, 0, 0], [64, 128, 0], [192, 128, 0], [64, 0, 128], [192, 0, 128], [64, 128, 128], [192, 128, 128], [0, 64, 0], [128, 64, 0], [0, 192, 0], [128, 192, 0], [0, 64, 128]] colormap2label = torch.zeros(256 ** 3, dtype=torch.uint8) for i, colormap in enumerate(VOC_COLORMAP): colormap2label[(colormap[0] * 256 + colormap[1]) * 256 + colormap[2]] = i def voc_label_indices(colormap, colormap2label): colormap = np.array(colormap.convert("RGB")).astype('int32') idx = ((colormap[:, :, 0] * 256 + colormap[:, :, 1]) * 256 + colormap[:, :, 2]) return colormap2label[idx] ```

大家帮我看一下,这个在C语言里调用shell的对嘛,谢谢

#include<stdio.h> #include<memory.h> int main(int argc,char**argv){ FILE* fp=NULL; fp=fopen("passwd.txt","r"); char buff[20]; int i; for(i=0;;i++){ memset(buff,0,sizeof(buff)); if(fp==NULL) break; fgets(buff,20,fp); printf("%s",buff); char shell[200]; sprintf(shell,"/home/hht/workspeace/work1/ssh.sh %s %s",argv[1],buff); system("shell"); } } 我想实现一个暴力破解ssh的小程序,但是完全不会shell,也只能硬着头皮用了,上面的C部分我想把passwd上的每一行代码fgets出来,然后连带ip作为参数传进shell里面,可能是在system调用shell的时候出的问题,当然也可能所有都有问题。 下面是shell的代码 #!/usr/bin/expect -f set passwd $2 #密码 set host $1 #目标主机地址 set name root #用户名 spawn ssh $host -l $name expect "root@$host’s password:" send "$passwd\r" send"uname\n" expect"LINUX" send_user"success" expect"Permission denied,please try again." send_user"wrongnumber" ~ 用expect这样可以吗,谢谢大家

Hamlet's gambling

Description "There are a thousand Hamlets in a thousand people's eyes." --W.William Shakespeare Lotus is a big fan of Shakespeare. Her favorite tragedy written by Shakespeare is Hamlet, one of the most popular works in English language. However, since Lotus is really a merciful and kindhearted girl, she doesn't like the scene of the final match, in which Hamlet fenced against Laertes. Once she had a dream of Hamlet. In that dream, Hamlet fought with Laertes in another way: flipping coins. It sounds like gambling. In order to flip the coin in an absolutely fair way, Hamlet got a monkey to do this job instead of people. Before the monkey started to flip, Hamlet and Laertes respectively wrote down an arbitrary sequence of results (we call it a "pattern"). For example, Hamlet wrote down "Head, Tail, Head" while Laertes wrote down "Head, Head, Tail, Tail".It was guaranteed that the pattern of Hamlet's did not occur within the pattern of Laertes', nor did the pattern of Laertes' occur within the pattern of Hamlet's. Then the monkey began to flip the coin over and over and generated a sequence of results, like "Head, Head, Tail, Head, Tail ..." At any time, if the monkey obtained Hamlet's pattern, it stopped flipping and Hamlet won. Otherwise, if the monkey obtained Laertes's pattern, it also stopped flipping and Laertes won. One example of the gambling is like following: Hamlet's pattern was ""HHT" (H=Head, T=Tail) and his rival's pattern was "HTTT". The monkey flipped the coin and obtained "H, T, H, T, T, H, T, T, T". At that time, Laertes' pattern appeared at the end of the sequence, so the monkey stopped and the judge declared that Laertes won the game. Now your task is to decide that in Lotus' gambling, who has the higher probability to win the game. Pay attention that since the monkey has no bias, the probabilities to get head or tail in one flip are always equal. Input The input contains several test cases. The first line of each case contains two positive integers N and M (0 < N, M <= 100000). N is the length of Hamlet's pattern and M is the length of Laertes'. The second line contains a string of length N, representing the pattern of Hamlet's. The third line contains a string of length M, representing the pattern of Laertes'. All the strings only contain uppercase letters `H' and `T'. The input ends by a line of two zeros. Output For each test case, output a single line to show your answer. If Hamlet has a better chance to win, output the word 'Hamlet'. If Laertes has a better chance, output the word 'Laertes'. If they have the same probability to win the game, output the word 'Equal'. Sample Input 1 1 H T 1 2 T HH 0 0 Sample Output Equal Hamlet

2019 AI开发者大会

2019 AI开发者大会(AI ProCon 2019)是由中国IT社区CSDN主办的AI技术与产业年度盛会。多年经验淬炼,如今蓄势待发:2019年9月6-7日,大会将有近百位中美顶尖AI专家、知名企业代表以及千余名AI开发者齐聚北京,进行技术解读和产业论证。我们不空谈口号,只谈技术,诚挚邀请AI业内人士一起共铸人工智能新篇章!

实现简单的文件系统

实验内容: 通过对具体的文件存储空间的管理、文件的物理结构、目录结构和文件操作的实现,加深对文件系统内部功能和实现过程的理解。 要求: 1.在内存中开辟一个虚拟磁盘空间作为文件存储器,在其上实现一个简

MIPS单周期CPU-组成原理实验-华中科技大学

使用logisim布线完成的MIPS单周期CPU,可支持28条指令。跑马灯的代码已经装入了寄存器,可以直接开启时钟运行。

2019数学建模A题高压油管的压力控制 省一论文即代码

2019数学建模A题高压油管的压力控制省一完整论文即详细C++和Matlab代码,希望对同学们有所帮助

基于QT和OpenCV的五子棋实现源码

一个简单的五子棋应用,基于QT和OpenCV的实现源码,通过相邻棋子判断是否获胜,不包含人工智能算法,适合新手入门

Git 实用技巧

这几年越来越多的开发团队使用了Git,掌握Git的使用已经越来越重要,已经是一个开发者必备的一项技能;但很多人在刚开始学习Git的时候会遇到很多疑问,比如之前使用过SVN的开发者想不通Git提交代码为什么需要先commit然后再去push,而不是一条命令一次性搞定; 更多的开发者对Git已经入门,不过在遇到一些代码冲突、需要恢复Git代码时候就不知所措,这个时候哪些对 Git掌握得比较好的少数人,就像团队中的神一样,在队友遇到 Git 相关的问题的时候用各种流利的操作来帮助队友于水火。 我去年刚加入新团队,发现一些同事对Git的常规操作没太大问题,但对Git的理解还是比较生疏,比如说分支和分支之间的关联关系、合并代码时候的冲突解决、提交代码前未拉取新代码导致冲突问题的处理等,我在协助处理这些问题的时候也记录各种问题的解决办法,希望整理后通过教程帮助到更多对Git操作进阶的开发者。 本期教程学习方法分为“掌握基础——稳步进阶——熟悉协作”三个层次。从掌握基础的 Git的推送和拉取开始,以案例进行演示,分析每一个步骤的操作方式和原理,从理解Git 工具的操作到学会代码存储结构、演示不同场景下Git遇到问题的不同处理方案。循序渐进让同学们掌握Git工具在团队协作中的整体协作流程。 在教程中会通过大量案例进行分析,案例会模拟在工作中遇到的问题,从最基础的代码提交和拉取、代码冲突解决、代码仓库的数据维护、Git服务端搭建等。为了让同学们容易理解,对Git简单易懂,文章中详细记录了详细的操作步骤,提供大量演示截图和解析。在教程的最后部分,会从提升团队整体效率的角度对Git工具进行讲解,包括规范操作、Gitlab的搭建、钩子事件的应用等。 为了让同学们可以利用碎片化时间来灵活学习,在教程文章中大程度降低了上下文的依赖,让大家可以在工作之余进行学习与实战,并同时掌握里面涉及的Git不常见操作的相关知识,理解Git工具在工作遇到的问题解决思路和方法,相信一定会对大家的前端技能进阶大有帮助。

实用主义学Python(小白也容易上手的Python实用案例)

原价169,限时立减100元! 系统掌握Python核心语法16点,轻松应对工作中80%以上的Python使用场景! 69元=72讲+源码+社群答疑+讲师社群分享会&nbsp; 【哪些人适合学习这门课程?】 1)大学生,平时只学习了Python理论,并未接触Python实战问题; 2)对Python实用技能掌握薄弱的人,自动化、爬虫、数据分析能让你快速提高工作效率; 3)想学习新技术,如:人工智能、机器学习、深度学习等,这门课程是你的必修课程; 4)想修炼更好的编程内功,优秀的工程师肯定不能只会一门语言,Python语言功能强大、使用高效、简单易学。 【超实用技能】 从零开始 自动生成工作周报 职场升级 豆瓣电影数据爬取 实用案例 奥运冠军数据分析 自动化办公:通过Python自动化分析Excel数据并自动操作Word文档,最终获得一份基于Excel表格的数据分析报告。 豆瓣电影爬虫:通过Python自动爬取豆瓣电影信息并将电影图片保存到本地。 奥运会数据分析实战 简介:通过Python分析120年间奥运会的数据,从不同角度入手分析,从而得出一些有趣的结论。 【超人气老师】 二两 中国人工智能协会高级会员 生成对抗神经网络研究者 《深入浅出生成对抗网络:原理剖析与TensorFlow实现》一书作者 阿里云大学云学院导师 前大型游戏公司后端工程师 【超丰富实用案例】 0)图片背景去除案例 1)自动生成工作周报案例 2)豆瓣电影数据爬取案例 3)奥运会数据分析案例 4)自动处理邮件案例 5)github信息爬取/更新提醒案例 6)B站百大UP信息爬取与分析案例 7)构建自己的论文网站案例

深度学习原理+项目实战+算法详解+主流框架(套餐)

深度学习系列课程从深度学习基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和递归神经网络,详解各大经典网络架构。实战部分选择当下最火爆深度学习框架PyTorch与Tensorflow/Keras,全程实战演示框架核心使用与建模方法。项目实战部分选择计算机视觉与自然语言处理领域经典项目,从零开始详解算法原理,debug模式逐行代码解读。适合准备就业和转行的同学们加入学习! 建议按照下列课程顺序来进行学习 (1)掌握深度学习必备经典网络架构 (2)深度框架实战方法 (3)计算机视觉与自然语言处理项目实战。(按照课程排列顺序即可)

C/C++跨平台研发从基础到高阶实战系列套餐

一 专题从基础的C语言核心到c++ 和stl完成基础强化; 二 再到数据结构,设计模式完成专业计算机技能强化; 三 通过跨平台网络编程,linux编程,qt界面编程,mfc编程,windows编程,c++与lua联合编程来完成应用强化 四 最后通过基于ffmpeg的音视频播放器,直播推流,屏幕录像,

三个项目玩转深度学习(附1G源码)

从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

Java基础知识面试题(2020最新版)

文章目录Java概述何为编程什么是Javajdk1.5之后的三大版本JVM、JRE和JDK的关系什么是跨平台性?原理是什么Java语言有哪些特点什么是字节码?采用字节码的最大好处是什么什么是Java程序的主类?应用程序和小程序的主类有何不同?Java应用程序与小程序之间有那些差别?Java和C++的区别Oracle JDK 和 OpenJDK 的对比基础语法数据类型Java有哪些数据类型switc...

Python界面版学生管理系统

前不久上传了一个控制台版本的学生管理系统,这个是Python界面版学生管理系统,这个是使用pycharm开发的一个有界面的学生管理系统,基本的增删改查,里面又演示视频和完整代码,有需要的伙伴可以自行下

Vue.js 2.0之全家桶系列视频课程

基于新的Vue.js 2.3版本, 目前新全的Vue.js教学视频,让你少走弯路,直达技术前沿! 1. 包含Vue.js全家桶(vue.js、vue-router、axios、vuex、vue-cli、webpack、ElementUI等) 2. 采用笔记+代码案例的形式讲解,通俗易懂

linux“开发工具三剑客”速成攻略

工欲善其事,必先利其器。Vim+Git+Makefile是Linux环境下嵌入式开发常用的工具。本专题主要面向初次接触Linux的新手,熟练掌握工作中常用的工具,在以后的学习和工作中提高效率。

JAVA初级工程师面试36问(完结)

第三十一问: 说一下线程中sleep()和wait()区别? 1 . sleep()是让正在执行的线程主动让出CPU,当时间到了,在回到自己的线程让程序运行。但是它并没有释放同步资源锁只是让出。 2.wait()是让当前线程暂时退让出同步资源锁,让其他线程来获取到这个同步资源在调用notify()方法,才会让其解除wait状态,再次参与抢资源。 3. sleep()方法可以在任何地方使用,而wait()只能在同步方法或同步块使用。 ...

java jdk 8 帮助文档 中文 文档 chm 谷歌翻译

JDK1.8 API 中文谷歌翻译版 java帮助文档 JDK API java 帮助文档 谷歌翻译 JDK1.8 API 中文 谷歌翻译版 java帮助文档 Java最新帮助文档 本帮助文档是使用谷

我以为我对Mysql事务很熟,直到我遇到了阿里面试官

太惨了,面试又被吊打

智鼎(附答案).zip

并不是完整题库,但是有智鼎在线2019年9、10、11三个月的试题,有十七套以上题目,普通的网申行测题足以对付,可以在做题时自己总结一些规律,都不是很难

Visual Assist X 破解补丁

vs a's'sixt插件 支持vs2008-vs2019 亲测可以破解,希望可以帮助到大家

150讲轻松搞定Python网络爬虫

【为什么学爬虫?】 &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;1、爬虫入手容易,但是深入较难,如何写出高效率的爬虫,如何写出灵活性高可扩展的爬虫都是一项技术活。另外在爬虫过程中,经常容易遇到被反爬虫,比如字体反爬、IP识别、验证码等,如何层层攻克难点拿到想要的数据,这门课程,你都能学到! &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;2、如果是作为一个其他行业的开发者,比如app开发,web开发,学习爬虫能让你加强对技术的认知,能够开发出更加安全的软件和网站 【课程设计】 一个完整的爬虫程序,无论大小,总体来说可以分成三个步骤,分别是: 网络请求:模拟浏览器的行为从网上抓取数据。 数据解析:将请求下来的数据进行过滤,提取我们想要的数据。 数据存储:将提取到的数据存储到硬盘或者内存中。比如用mysql数据库或者redis等。 那么本课程也是按照这几个步骤循序渐进的进行讲解,带领学生完整的掌握每个步骤的技术。另外,因为爬虫的多样性,在爬取的过程中可能会发生被反爬、效率低下等。因此我们又增加了两个章节用来提高爬虫程序的灵活性,分别是: 爬虫进阶:包括IP代理,多线程爬虫,图形验证码识别、JS加密解密、动态网页爬虫、字体反爬识别等。 Scrapy和分布式爬虫:Scrapy框架、Scrapy-redis组件、分布式爬虫等。 通过爬虫进阶的知识点我们能应付大量的反爬网站,而Scrapy框架作为一个专业的爬虫框架,使用他可以快速提高我们编写爬虫程序的效率和速度。另外如果一台机器不能满足你的需求,我们可以用分布式爬虫让多台机器帮助你快速爬取数据。 &nbsp; 从基础爬虫到商业化应用爬虫,本套课程满足您的所有需求! 【课程服务】 专属付费社群+每周三讨论会+1v1答疑

JavaWEB商城项目(包括数据库)

功能描述:包括用户的登录注册,以及个人资料的修改.商品的分类展示,详情,加入购物车,生成订单,到银行支付等!另外还有收货地址的和我的收藏等常用操作.环境(JDK 1.7 ,mysql 5.5,Ecli

Python数据挖掘简易入门

&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; 本课程为Python数据挖掘方向的入门课程,课程主要以真实数据为基础,详细介绍数据挖掘入门的流程和使用Python实现pandas与numpy在数据挖掘方向的运用,并深入学习如何运用scikit-learn调用常用的数据挖掘算法解决数据挖掘问题,为进一步深入学习数据挖掘打下扎实的基础。

一学即懂的计算机视觉(第一季)

图像处理和计算机视觉的课程大家已经看过很多,但总有“听不透”,“用不了”的感觉。课程致力于创建人人都能听的懂的计算机视觉,通过生动、细腻的讲解配合实战演练,让学生真正学懂、用会。 【超实用课程内容】 课程内容分为三篇,包括视觉系统构成,图像处理基础,特征提取与描述,运动跟踪,位姿估计,三维重构等内容。课程理论与实战结合,注重教学内容的可视化和工程实践,为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/26281 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程2年有效观看时长,但是大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化 下载方式:电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/26281,点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

软件测试2小时入门

本课程内容系统、全面、简洁、通俗易懂,通过2个多小时的介绍,让大家对软件测试有个系统的理解和认识,具备基本的软件测试理论基础。 主要内容分为5个部分: 1 软件测试概述,了解测试是什么、测试的对象、原则、流程、方法、模型;&nbsp; 2.常用的黑盒测试用例设计方法及示例演示;&nbsp; 3 常用白盒测试用例设计方法及示例演示;&nbsp; 4.自动化测试优缺点、使用范围及示例‘;&nbsp; 5.测试经验谈。

初级玩转Linux+Ubuntu(嵌入式开发基础课程)

课程主要面向嵌入式Linux初学者、工程师、学生 主要从一下几方面进行讲解: 1.linux学习路线、基本命令、高级命令 2.shell、vi及vim入门讲解 3.软件安装下载、NFS、Samba、FTP等服务器配置及使用

2019 Python开发者日-培训

本次活动将秉承“只讲技术,拒绝空谈”的理念,邀请十余位身处一线的Python技术专家,重点围绕Web开发、自动化运维、数据分析、人工智能等技术模块,分享真实生产环境中使用Python应对IT挑战的真知灼见。此外,针对不同层次的开发者,大会还安排了深度培训实操环节,为开发者们带来更多深度实战的机会。

快速入门Android开发 视频 教程 android studio

这是一门快速入门Android开发课程,顾名思义是让大家能快速入门Android开发。 学完能让你学会如下知识点: Android的发展历程 搭建Java开发环境 搭建Android开发环境 Android Studio基础使用方法 Android Studio创建项目 项目运行到模拟器 项目运行到真实手机 Android中常用控件 排查开发中的错误 Android中请求网络 常用Android开发命令 快速入门Gradle构建系统 项目实战:看美图 常用Android Studio使用技巧 项目签名打包 如何上架市场

机器学习初学者必会的案例精讲

通过六个实际的编码项目,带领同学入门人工智能。这些项目涉及机器学习(回归,分类,聚类),深度学习(神经网络),底层数学算法,Weka数据挖掘,利用Git开源项目实战等。

4小时玩转微信小程序——基础入门与微信支付实战

这是一个门针对零基础学员学习微信小程序开发的视频教学课程。课程采用腾讯官方文档作为教程的唯一技术资料来源。杜绝网络上质量良莠不齐的资料给学员学习带来的障碍。 视频课程按照开发工具的下载、安装、使用、程序结构、视图层、逻辑层、微信小程序等几个部分组织课程,详细讲解整个小程序的开发过程

YOLOv3目标检测实战系列课程

《YOLOv3目标检测实战系列课程》旨在帮助大家掌握YOLOv3目标检测的训练、原理、源码与网络模型改进方法。 本课程的YOLOv3使用原作darknet(c语言编写),在Ubuntu系统上做项目演示。 本系列课程包括三门课: (1)《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》 包括:安装darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 (2)《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》讲解YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3的原理、程序流程并解析各层的源码。 (3)《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》讲解YOLOv3的改进方法,包括改进1:不显示指定类别目标的方法 (增加功能) ;改进2:合并BN层到卷积层 (加快推理速度) ; 改进3:使用GIoU指标和损失函数 (提高检测精度) ;改进4:tiny YOLOv3 (简化网络模型)并介绍 AlexeyAB/darknet项目。

Qt5 局域网通信软件(模仿QQ)

采用Qt5进行开发的局域网通信客户端+Server,界面模仿QQ的界面,聊天界面采用QWidget绘制的气泡!

Python数据清洗实战入门

本次课程主要以真实的电商数据为基础,通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。

相关热词 c# 不能序列化继承类 c# char* 调用 c# 开发dll模板 c#添加控件到工具箱 c#控制台组合数 编程计算猴子吃桃问题c# c# wpf 背景透明 随机抽取号码软件c# c# 开发环境 c# 属性和字段
立即提问