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Android P Q R 的 remount 脚本

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简介：
这段教程介绍了一种针对Android P、Q和R系统的remount脚本，帮助用户或开发者以更安全便捷的方式修改系统文件。 安卓P Q R系统中使用remount的脚本执行步骤如下：先执行1，再执行2。

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  • Android P Q R 的 remount 脚本
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    这段教程介绍了一种针对Android P、Q和R系统的remount脚本，帮助用户或开发者以更安全便捷的方式修改系统文件。 安卓P Q R系统中使用remount的脚本执行步骤如下：先执行1，再执行2。
     
  • 绘制YOLOv3 P-R曲线的脚本 draw_pr_py3.py
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    draw_pr_py3.py 是一个用于生成YOLOv3模型P-R（精确率-召回率）曲线的Python脚本。该脚本帮助用户分析和可视化模型在目标检测任务中的性能表现。 可以编写一个名为draw_pr_py3.py的脚本，在Python 3环境下运行该脚本来绘制YOLOv3算法模型的P-R曲线。
     
  • ITU-R P. 528-2
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    ITU-R P. 528-2是国际电信联盟无线电通信部门制定的标准文件之一，主要涉及电波传播预测方法及其应用。 Propagation Curves for Aeronautical Mobile and Radionavigation Services Using the VHF, UHF, and SHF Bands
     
  • 黄龙脚本Q文件RAR
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    该标题似乎指向一个包含特定软件或游戏脚本及相关资源（如Q文件和RAR压缩包）的项目。这些文件通常用于修改或增强程序功能。请注意，使用此类文件可能涉及版权问题及安全风险，请确保来源可靠并了解其用途与影响。 黄龙脚本有兴趣可以下载下来了解一下。该资源来自别处，请尊重原作者权益，如有需要请自行删除。
     
  • 基于MATLAB的P-Q分解法程序
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    本程序利用MATLAB实现电力系统稳态分析中的P-Q分解法，适用于快速准确求解大型电力系统的潮流问题。 程序已调试完成，并包含详细注释。该程序适用于PQ分解法潮流计算。
     
  • ARFIMA(p,d,q) 估计器：平稳单变量 ARFIMA(p,d,q) 过程的最大似然估计-MATLAB实现
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    本文介绍了ARFIMA(p,d,q)模型在MATLAB中的最大似然估计方法，适用于平稳单变量时间序列的分析和建模。 ARFIMA(p,d,q) 最大似然估计量包括惠特尔估计和精确的最大似然估计器等功能，并且计划实现预测误差带计算。 需求： - 统计工具箱 - 优化工具箱 - Kevin Sheppard 的 MFE 工具箱 可选要求：Simone Fatichi 的 ARFIMA(p,d,q) 模拟器（MATLAB Central FileExchange #25611），该模拟器用于测试算法性能。 注意：此次更新包括一个CMEX文件以加速计算过程，经过LCC和MS VC++ 2008编译验证稳定可靠。 未来计划： - 其他估计算法 - 文档撰写
     
  • ITU-R P.618-10(200910)雨衰计算-400disk.com版本V1.0-201006.
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    本工具依据ITU-R P.618-10（2009年10月）标准，提供精确的雨衰计算功能，适用于无线通信链路设计与优化。由400disk.com开发并发布于2010年6月，为专业用户提供版本V1.0服务。 ITU-R P.618-10（2009年10月）雨衰计算 - 2010年6月版本 1.0
     
  • 三相四线制系统中P-Q-R法和FBD法的谐波电流检测对比分析
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    本文对比分析了三相四线制系统中的P-Q-R法与FBD法在谐波电流检测上的性能，为电力系统的谐波治理提供理论依据。 谐波电流检测是使用并联有源滤波器来解决电网中的谐波污染的关键步骤之一。本段落深入分析了在当今流行的三相四线制系统中常用的两种谐波电流检测方法：p-q-r法与FBD法。 针对系统电压对称和发生畸变的两种情况，文章详细讨论了这两种方法在准确性、消除零序电流的有效性、计算量以及实时性等方面的性能表现。最终通过使用PSCAD/EMTDC仿真软件进行了验证实验。 研究结果表明，在检测精度方面，p-q-r法与FBD法基本相当；然而，从电路的复杂度和实时性的角度来看，FBD法则具有明显的优势；而在独立消除零序电流及补偿灵活性上，则是p-q-r方法更为出色。
     
  • RSA解密（已知p、q求d）Python3实现.py
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    这段Python代码实现了在已知质因数p和q的情况下计算RSA私钥指数d的过程。适用于需要进行RSA算法底层操作的研究者或开发者。 rsa解密（已知p qe 求 d）python3.py 这段文字仅包含文件名及其描述，并无任何联系信息或网址需要去除。因此，在这里不需要进行改动，直接保留原文即可。如果要对该标题做进一步的解释或者提供代码示例的话，请明确告知具体内容需求。
     
  • 基于MATLAB的p-q法和ip-iq法的仿真分析
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    本研究利用MATLAB平台，对比分析了电力系统中常用的p-q法与ip-iq法在无功功率补偿中的性能，通过仿真验证其有效性和适用场景。 针对p-q法和ip-iq法的谐波电流检测效果进行比较，这两种方法都是首先检测出原电流中的基波分量，然后与原始电流相减以得到其谐波分量。因此可以通过计算检测到的基波电流中残留的谐波含量或畸变率来评估两种方法的效果。 在含有非线性负载的系统内，通过控制电压源产生的电压形态，在0.8至0.9秒的时间段产生标准正弦电压，并于接下来从0.9至1.0秒的时间里制造出有失真的电压。利用p-q法和ip-iq法分别在同一检测点上进行谐波电流的测试。 运用Matlab软件仿真试验，发现在无畸变电压（即在0.8-0.9s时间段内），使用这两种方法测得基波电流时其畸变率分别为1.72% 和 2.04%，而在电压发生失真后的时段里（从0.9至1秒之间）, p-q法和ip-iq法的测试结果显示出基波电流的畸变率为32.73% 和 4.39%。 由此可以得出结论：当检测点处的供电电压无明显变形时，两种方法均能较好地完成谐波电流的测定工作；然而一旦出现电压失真现象，则p-q法的表现显著下降，其测得基波电流中的畸变率大幅提升。相比之下，ip-iq法则展现出更强的适应性，在各种条件下都能保持相对稳定的检测性能。