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CEEMD分解，可执行版本

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简介：
CEEMD分解，可执行版本是一款基于CEEMD（完备ensemble经验模式分解）算法开发的软件工具，提供便捷的数据分析和信号处理功能。用户无需编程知识即可运行此应用，适用于科研、工程等领域中复杂数据集的高效解析与可视化展示。 使用CEEMD分解信号以获取IMF分量，然后根据自己的想法进行操作。可以运行后给予好评，积分不足，请谅解并感谢您的支持。

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  • CEEMD分解，可执行版本
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    CEEMD分解，可执行版本是一款基于CEEMD（完备ensemble经验模式分解）算法开发的软件工具，提供便捷的数据分析和信号处理功能。用户无需编程知识即可运行此应用，适用于科研、工程等领域中复杂数据集的高效解析与可视化展示。 使用CEEMD分解信号以获取IMF分量，然后根据自己的想法进行操作。可以运行后给予好评，积分不足，请谅解并感谢您的支持。
     
  • Centernet原版可执行版本.rar
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    该文件为Centernet模型的原版可执行版本，包含已训练的模型和相关配置文件，便于直接运行及测试，在目标检测领域具有广泛应用价值。 CenterNet编译好的版本（Objects as Points）使用的环境请根据github上的说明自行配置。
     
  • Paint.NET-3.36(可执行版本).zip
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    Paint.NET-3.36(可执行版本)是一款免费、功能强大的图像和图形编辑软件。该版本提供了一个直观的界面，支持图层操作，特效添加等多种高级功能。 Paint.NET 是一款图像和照片处理软件，由华盛顿州立大学的学生开发并维护，并得到微软公司的项目指导支持。最初定位为MS Paint的免费替代品，现在已发展成一个功能强大且易于使用的图像编辑工具，具备图层、无限历史记录、特效以及多种实用工具等功能，并采用开放源代码和完全免费的形式提供给用户使用。其界面与Photoshop有几分相似，开发语言是C#。 Paint.NET 最后一次开源的版本为3.3.6，之后该软件不再开源发布。 此外，它支持在Visual Studio 2019环境下运行。
     
  • CBioPortal 4.1.3版本的Docker可执行包
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    CBioPortal 4.1.3版本的Docker可执行包提供了一个封装好的环境，便于用户快速部署和运行癌症基因组学数据平台CBioPortal。此版本优化了性能，并修复了一些已知问题。 cbioportal的最新版本4.1.3提供了Docker可执行包。 1. 该包已经集成了配置文件和系统启动所需的全部文件； 2. 下载后可以直接使用docker-compose up命令进行本地部署； 3. 不再需要其他的步骤。
     
  • SQLCipher命令行版本的可执行文件
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    SQLCipher命令行版本提供了一个独立的可执行文件，用于直接在终端环境中管理和加密基于SQLite数据库的文件。它支持数据导入、导出及高级查询功能，便于开发者和管理员进行快速测试与操作。 命令行版sqlcipher可执行文件已编译好。包括：libcrypto-3.dll、sqlcipher.exe、sqlite3.dll以及库调用提示缺少dll等问题。使用方法参考相关博客文章。
     
  • RTKLIB B34 BIN版本的可执行文件
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    RTKLIB B34 BIN版是一款专为卫星导航与定位领域设计的高级软件工具。此版本提供了精确、高效的GNSS数据处理功能，适用于科研及工程应用，支持现代化卫星信号（如BDS B1C, GPS L5等），助力实现厘米级精度定位。 针对rtklib b34存在的bug进行了修复，并使用C++ Builder重新编译了软件，现在可以正常计算GPS+BDS+GAL+GLO的实时数据以及事后处理。 支持标准的和精确的定位算法：包括GPS、GLONASS、QZSS准天顶卫星系统、北斗和SBAS。同时支持多种定位模式与GNSS实时和后处理功能，并且能够接收IGS实时数据流解算实时PPP，还具备实时数据流的接收与存储能力。 此外，软件还能进行RTCM和Rinex数据之间的转换。
     
  • 6SV2.1_WIN10_可执行文件和Fortran版本.zip
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    该压缩包包含适用于Windows 10操作系统的6SV2.1软件可执行文件及其Fortran源代码版本，便于用户直接运行或进行二次开发。 6S最新版辐射传输模型6SV2.1提供了Fortran版本以及在Windows 10下可通过IDL调用的6Sv2.1.exe版本。
     
  • Java可执行而Javac不可执行的原因分析
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    本文探讨了为何Java程序可以被执行，而编译器Javac本身却不能直接运行的原因，深入解析了Java虚拟机与类加载机制。 JDK安装检验过程中，能够执行java命令但无法执行javac命令的原因可能是环境变量配置不正确或者JDK安装不完整。确保JAVA_HOME和PATH环境变量已经正确设置，并且重新检查JDK的完整性，以解决这个问题。
     
  • CEEMD分解结合样本熵(Matlab实现)
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    本研究采用CEEMD（互补 ensemble empirical mode decomposition）技术对信号进行分解，并结合样本熵方法分析复杂系统的行为特征。通过Matlab编程实现了该算法的有效应用，为数据分析提供了一种新的视角和工具。 简介：该傻瓜程序用于对原始信号进行分解，并计算分解后不同模态函数的样本熵。已为这个Matlab程序添加了一定注释和改进，包括参数设置等，使其更易于理解且避免了浪费时间在网络上搜索不可运行的代码；操作方法：只需运行main函数即可，确保正确无误地执行并带有原始数据、图表输出等功能，非常适合用于写论文。后续还将更新模糊熵计算函数。
     
  • 二维CNN与三维CNN，可执行版本
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    本项目提供二维和三维卷积神经网络（CNN）模型的实现代码，可用于图像及视频分析任务。包含详细文档说明，便于用户快速上手使用。 二维卷积神经网络（2D CNN）与三维卷积神经网络（3D CNN）是深度学习领域中的重要模型，在图像处理及计算机视觉任务中广泛应用。这两种结构基于卷积神经网络的基本原理，但在不同类型的输入数据上各有优势。 二维CNN主要用于传统的图像处理任务，如分类、目标检测和分割等。2D CNN通过二维卷积层捕捉图像的局部特征，比如边缘、纹理与形状。每一层的卷积核在二维平面上滑动以提取特征并传递到下一层；池化层降低空间维度减少计算量同时保留重要信息；全连接层则用于分类或回归任务。 三维CNN扩展了2D CNN的概念，适用于处理具有时间或深度维的数据，例如视频、多通道图像（如高光谱图像HSI）或者3D物体。3D卷积核不仅考虑空间信息还包含时间或深度维度的信息，这使得它能够有效捕捉时空模式，在动作识别等任务中表现优异；对于HSI数据而言，3D CNN可以分析不同波段间的相互关系以实现更精确的分类和分析。 在某个名为“HSI_Classification-master”的压缩文件包里可能包含了一个使用3D CNN对高光谱图像进行分类的研究项目。该项目通常包括以下内容： 1. 数据集：用于训练与测试的高光谱图像。 2. 预处理脚本：负责归一化、降噪或波段选择等步骤以优化数据质量。 3. 模型代码：使用Python语言实现，可能基于TensorFlow、PyTorch或其他深度学习框架构建3D CNN架构。 4. 训练脚本：定义了模型训练过程中的关键参数如损失函数、优化器及学习率调整策略。 5. 评估指标：用于衡量模型性能的准确度、F1分数等标准。 6. 结果可视化工具：展示分类结果的地图或其他形式输出。 通过这个项目，我们能深入了解3D CNN在高光谱图像分类中的应用，并与2D CNN处理此类数据时的表现进行比较。同时，它也是一个学习深度学习和实践3D CNN的良好平台，有助于提高相关领域的技能水平。