Advertisement

CrossDomainFaultDetection:包含学士论文实验与示例代码的仓库

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
CrossDomainFaultDetection是一个集成学士论文相关实验和示例代码的开源仓库,旨在促进跨领域故障检测技术的研究与应用。 跨域故障检测的存储库包括实验代码及学士学位示例:通过最佳传输进行跨域故障检测。更多细节即将推出! 动态系统实施基准: - 两缸系统 - 连续搅拌反应釜(CSTR) 模型识别: - 一阶加延时 - 二阶加延时 PID调整方法包括: - 直接合成[2]实施算法 基于实例的传输技术有: - 内核均值匹配(KMM)[3] - Kullback-Leibler重要度估计数(KLIEP)[4] - 最小二乘重要性拟合(LSIF)[5] 基于特征的转移方法包括: - 传输成分分析(TCA)[6] - 测地线内核(GFK)[7] - 主成分分析(PCA) - 领域对抗神经网络(DANN)[8] 最佳运输实施算法如下: - Sinkhorn Transport [9] - 已在库中实现 - Monge Transport [10] - 已在库中实现 - 联合分配最优传输(JDOT)[11] - 改编自结果比较研究 React顺序版本为:1.0

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • CrossDomainFaultDetection
    优质
    CrossDomainFaultDetection是一个集成学士论文相关实验和示例代码的开源仓库,旨在促进跨领域故障检测技术的研究与应用。 跨域故障检测的存储库包括实验代码及学士学位示例:通过最佳传输进行跨域故障检测。更多细节即将推出! 动态系统实施基准: - 两缸系统 - 连续搅拌反应釜(CSTR) 模型识别: - 一阶加延时 - 二阶加延时 PID调整方法包括: - 直接合成[2]实施算法 基于实例的传输技术有: - 内核均值匹配(KMM)[3] - Kullback-Leibler重要度估计数(KLIEP)[4] - 最小二乘重要性拟合(LSIF)[5] 基于特征的转移方法包括: - 传输成分分析(TCA)[6] - 测地线内核(GFK)[7] - 主成分分析(PCA) - 领域对抗神经网络(DANN)[8] 最佳运输实施算法如下: - Sinkhorn Transport [9] - 已在库中实现 - Monge Transport [10] - 已在库中实现 - 联合分配最优传输(JDOT)[11] - 改编自结果比较研究 React顺序版本为:1.0
  • GEE_code-along: 此视频中基本
    优质
    此GitHub仓库提供了与视频教程配套的基本代码示例,便于学习者跟随视频内容进行实践操作和代码演练。 Google Earth Engine(GEE)简介 此存储库简要介绍了使用“一起编码”的练习,请单击链接以在浏览器中将其打开! 本活动将向您介绍JavaScript(JS)的基础知识,并以您对Python已有的知识为基础。代码从JS_basics.js开始,让您在JS中实践一些基本的编程技能;然后是DSM_analysis ,这将是您在GEE中的第一个分析! 如果您想深入研究,则可以找到更多资源。这些内容发布于我们的代码之前,旨在让学生对其将要使用的东西有一个良好的了解。 我也提前让他们注册了GEE服务,因为在撰写本段落时,批准过程大约需要1周的时间。 JS入门请记住,在JS_basics.js中没有进行地理空间分析。相反,所有输出均在GEE控制台选项卡中呈现。我们在GEE中的首次分析是导入ALOS World 3D-30m(AW3D30)全球数字表面模型,其水平分辨率约为30米。
  • 移动应用开发-详尽资料.zip
    优质
    《移动应用开发实践库》是一份综合资源包,内含全面的教学文档和丰富的实战代码案例,旨在帮助开发者提升移动应用开发技能。 移动应用开发实验库-齐全资料+实验案例源码.zip
  • 公司管理系统开发践(及源)-kaic.docx
    优质
    本文档《公司仓库管理系统开发与实践》详细探讨了仓储管理系统的理论架构及其实际应用,并提供了相关源代码。 目录 1 绪论 1.1 研究背景与意义 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意义 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国外研究现状 1.2.2 国内研究现状 1.3 研究内容与方法 1.3.1 研究内容 1.3.2 研究方法 1.4 论文的组织结构 2 相关技术介绍 2.1 B/S 结构 2.2 Java语言 2.3 SSM框架 2.4 MySQL数据库 3 系统分析 3.1 系统的需求分析 3.2 系统的可行性分析 3.2.1 经济可行性 3.2.2 技术可行性 3.2.3 操作可行性 4 系统设计 4.1 系统的总体功能设计 4.2 数据库设计 4.2.1 概念设计 4.2.2 逻辑设计 5 系统实现 5.1 个人中心 5.2 仓库管理 5.3 材料管理 5.4 基础数据管理 5.5 公告管理 5.6 用户管理 6 系统测试 6.1 测试概述 6.2 测试结果 7 总结与展望 参考文献 致谢
  • ScintillaDemo: 本一个基于MFCScintilla及完整源
    优质
    简介:ScintillaDemo 是一个基于Microsoft Foundation Classes (MFC) 的 Scintilla 示例项目,提供完整的源代码以供学习和参考。 ScintillaDemo是一个开源项目,在Microsoft Foundation Classes(MFC)框架下为用户提供了一个使用Scintilla编辑库的实例。Scintilla是一款功能强大的文本编辑组件,广泛应用于各种文本编辑器和编程环境中,如Notepad++。该项目不仅提供一个演示程序,并附带了完整的Scintilla源代码供开发者深入理解其工作原理并进行自定义开发。 以下是Scintilla的一些主要特点与功能: 1. **语法高亮**:支持多种语言的语法高亮显示,包括C++, Python, Java等,通过识别关键字、注释和字符串等方式提高可读性。 2. **代码折叠**:允许隐藏或展开代码块,便于查看及管理大量源码。 3. **自动完成**:根据输入字符提供智能提示功能以加快编码速度。 4. **多选与多光标操作**:支持在多个位置同时编辑文本提高效率。 5. **搜索和替换**:具备全文搜索和替换能力,并支持正则表达式匹配。 6. **Unicode兼容性**:能够处理多种字符集,确保跨平台的无缝工作体验。 7. **可定制样式与主题设置**:用户可以自定义颜色、字体等视觉元素以适应个人偏好或项目要求。 Scintilla MFC演示程序展示了如何在MFC应用程序中集成使用Scintilla编辑器。通过该示例,开发者能够学习到创建Scintilla控件的方法以及实现语法高亮显示规则和代码折叠等功能的步骤。这对于构建自己的文本编辑工具或者增强现有应用中的文本处理功能非常有用。 下载后的`ScintillaDemo-main`文件夹内包含了项目的源码、MFC应用程序的主要程序代码及可能涉及到的配置与资源文件等信息。通过研究这些材料,开发者可以了解如何将Scintilla库集成到MFC项目中,并利用提供的API来实现各种文本编辑功能。 此外,建议访问Scintilla官方网站获取更多详细文档和最新更新资讯以解决开发过程中遇到的问题并获得最佳实践指导和支持。 总之,对于希望在MFC环境下使用Scintilla或深入了解此类组件特性的开发者而言,ScintillaDemo项目是一个极佳的学习资源。通过对其进行研究学习不仅可以掌握如何有效运用Scintilla库功能,还能提升自身软件开发能力。
  • ICAFastICA,
    优质
    本项目提供ICA(独立成分分析)和FastICA算法的实现及配套实验代码。旨在通过Python等语言的实际操作,帮助学习者深入理解信号处理中的盲源分离技术,并应用于实际问题中。 ICA(独立成分分析)和fastICA是常用的数据处理技术,在实验中通常会使用相应的语言源文件来实现这些算法。
  • F103HALCube.zip
    优质
    本资源包含F103HAL库在STM32CubeIDE环境下进行开发的基础实验代码示例,适用于初学者快速上手STM32微控制器编程。 使用STM32CubeMX生成一个简单的STM32F103ZET6项目,该项目包含ADC、PWM、TIM、EXIT等功能例程。
  • OFDMFBMC硕
    优质
    本项目包含一套完整的OFDM(正交频分复用)与FBMC(滤波器组多载波)技术相关硕士论文源代码,适用于通信系统研究及仿真。 OFDM和FBMC硕士毕业论文代码相关的内容可以进行研究与学习。这段文字无需包含任何联系信息或网站链接。希望这些内容对你的研究有所帮助。
  • 简明模板:适用于XeLaTeX技术报告模板(、硕及博
    优质
    这是一个简洁且功能全面的XeLaTeX模板,专为撰写学术论文和技术报告设计,同时支持不同学位级别的论文格式要求。 在学术界撰写论文或报告是一项重要的任务,无论是学士、硕士还是博士研究生都需要掌握这一技能。XeLaTeX是一种基于LaTeX的排版系统,它扩展了原生LaTeX的功能,支持直接处理Unicode字符和现代字体,使得多语言排版变得更加便捷。“简单论文”模板为用户提供了在XeLaTeX环境中快速开始编写学术论文或技术报告的基础框架。 让我们了解XeLaTeX的基础知识。XeLaTeX是LaTeX的一个分支,由Jonathan Kew开发,其核心优势在于对OpenType字体和Unicode的直接支持。这意味着你可以轻松地在文档中使用各种特殊字符和符号,包括中文、日文等非拉丁字符集。此外,XeLaTeX允许通过文件路径引用字体而无需额外安装宏包,简化了字体管理。 模板设计时通常会包含以下几个部分: 1. **文档类**:选择合适的文档类是创建论文结构的关键。在XeLaTeX中,可能使用`book`、`article`或`report`等类。对于硕士或博士学位论文,更常用的是`report`类,因为它提供了章节结构。 2. **包引用**:模板会预定义一些常用的LaTeX包,如用于插入图像的`graphicx`, 用于创建超链接和书签的`hyperref`, 和处理参考文献的`biblatex`. `xunicode`和`fontspec`则分别用于处理Unicode字符和字体设置。 3. **自定义命令**:模板可能包含一些自定义命令,例如定义专有名词缩写或特定格式标题与子标题的创建。 4. **页面布局**:通过使用`geometry`包可以调整页边距和纸张大小以满足学校或者期刊的要求。 5. **章节和节**:模板预先设定了章节及小节样式,如字体、字号以及对齐方式等细节。 6. **参考文献**:`biblatex`提供了灵活的引用格式选择,可以根据学科领域挑选合适的引用风格,例如APA, MLA或Chicago等。 7. **页眉和页脚**:使用`fancyhdr`包可以定制页眉与页脚内容以显示章节标题、页面编号等信息。 8. **摘要**:论文通常需要包含一个简短的摘要部分,可以通过LaTeX中的`abstract`环境轻松实现这一需求。 9. **目录**:利用`tocloft`包能够控制目录样式包括字体大小和间距以及章节编号的形式。 10. **代码列表**:如果在文中涉及编程相关内容,则可以使用`listings`包插入并格式化源代码片段。 这个名为“simple-thesis-dissertation-master”的模板文件提供了一个基础框架,涵盖了上述要素。使用者只需根据个人需求填充内容、替换章节标题及调整参考文献等即可。同时为了符合特定学术规范可能需要对模板进行相应修改。 使用XeLaTeX模板能够为作者提供一个高效且规范的起点,帮助他们专注于论文的内容而无需过多考虑格式问题。通过学习和应用这样的模板不仅可以提高最终文档的质量还能节省大量时间使精力集中在研究本身上。
  • TransBTS官方:此TransBTS官方
    优质
    简介:TransBTS官方代码库汇集了该模型的全部官方源码,便于研究人员和开发者学习、实验及进一步开发。 TransBTS:使用变压器的多模式脑肿瘤分割 这是正式实现的一部分。可以从相关来源获取多模式脑肿瘤数据集(BraTS 2019)。 3D TransBTS架构描述如下: 要求: - Python 3.7 - PyTorch 1.6.0 - TorchVision 0.7.0 数据预处理步骤包括从下载的数据集中将.nii文件转换为.pkl文件,并进行日期归一化。 运行命令:`python3 preprocess.py` 训练过程涉及在BraTS数据集上使用训练脚本。分布式培训可用于建议的TransBTS模型,其中--nproc_per_node参数指定了使用的GPU数量,而--master_port则用于指定端口号。 运行命令:`python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --master_port 20003 train.py` 测试已训练好的模型时,请使用相应的测试脚本。