网上书城系统java源码

teqc 的plot files 可以通过此软件进行图形展示，如有问题请指教留言。1. 软件处理的数据格式为COMPACT3格式，老版本的格式并不兼容，请使用最新版本的teqc2. 软件不进行数据处理，仅对teqc输出的结果文件进行图形展示:*.azi - 卫星方位角文件*.ele - 卫星仰角文件*.i12 - d电离层延迟*.d12 - 电离层延迟变化*.m12 - 多路径效应*.m21 - 多路径效应*.sn1 - 载噪比*.sn2 - 载噪比

这是一个变压器故障诊断改良三比值法德VC++ 源代码， 而且程序中实现了读写txt文件。文件中的数据是实际运行变压器的现场数据。程序简单易懂。

资源分有点多的，但是值得，免费的源代码程序、文档说明等。物联网专业现在吵得很火，我也是其中的一位学员，这是我写的一个小程序，对于学习物联网的朋友们来说，这个是常常要用到的，也是遇到的，包括了串口数据的接收、RFID卡读写操作，以及数据库的增加、修改、删除、定时器的使用、还有一个数据库，数据库的建立、表的数据操作等。今天给大家分享这一个小程序，与大家共同学习，有兴趣的或不懂的可以加我的扣扣1647294495，我很乐意跟大家一起学习，一起进步。

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网络斗地主，可以三个人同时玩的斗地主游戏，里面有实验报告

基于opencv的道路车道线检测。 采用了边缘检测法先检测出绘图图像的边缘，再hough直线拟合，拟合出图中的直线。由于这样查找到的直线非常多，所以先筛选掉角度明显有误的直线，在剩下的直线中保留最长的一组。 然后根据栅格扫描的方式进行逐行扫秒，把得到的交点，和道路中间的灰度小块进行块匹配，因为道路的分道线和道路的颜色是不一样的，根据块匹配区分该点是在分道线上还是在道路上，统计得到中心点左右两侧最匹配的两条直线，作为检测到的道路车道线。

【实例简介】LSTM异常检测自动编码器 使用LSTM自动编码器检测异常并对稀有事件进行分类。 如此多次，实际上是现实生活中的大多数数据，我们都有不平衡的数据。 数据是我们最感兴趣的事件，很少见，不像正常情况下那么频繁。 例如，在欺诈检测中。 大多数数据是正常情况，无论数据是否已标记，我们都希望检测异常或何时发生欺诈。 处理未标记的数据时，我们通常会使用“异常值检测”方法，例如，基于聚类的局部离群值因子（CBLOF） ，基于直方图的离群值检测（HBOS）等。而标记的数据被视为“分类”问题和分类器，如和。 但是，由于正数据点在数据中很少见，因此该算法发现很难从数据中学到很多东西。 例如，分类器通常最终会在所有情况下都预测为“负”，以实现最佳准确性。 在这里，我们将研究可用于有监督和无监督以及罕见事件分类问题的另一种方法。 长短期记忆自动编码器。