3月5日,zhouzhangkui (周药师)陪我逛步行街,还请我吃广东菜,太谢谢了

痞子酷 2011-03-07 10:07:43
3月5日,zhouzhangkui (周药师)陪我逛步行街,还请我吃广东菜,太谢谢。


花甲和鹅,真好吃!!!粤菜非常不错!
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CppFile 2011-03-09
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你们2个谁是女人?
貓哥是個傳說 2011-03-09
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好啊~
痞子酷 2011-03-09
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呵呵~~~~~~~~~
gejiemei520 2011-03-08
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hyz_cs 2011-03-08
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好浪漫,哈哈哈..
貓哥是個傳說 2011-03-08
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小周同學,你也說要請俺喝茶的
[Quote=引用 25 楼 zhouzhangkui 的回复:]

再次看见高大威猛,风度翩翩的ouygg大神,振奋人心啊

还有很多很多好吃的广东菜,下次继续
[/Quote]
bigfog 2011-03-08
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凑热闹
dfdscx 2011-03-08
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围观JQ
周药师 2011-03-08
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[Quote=引用 33 楼 bubblekitty 的回复:]

小周同學,你也說要請俺喝茶的
引用 25 楼 zhouzhangkui 的回复:

再次看见高大威猛,风度翩翩的ouygg大神,振奋人心啊

还有很多很多好吃的广东菜,下次继续
[/Quote]

猫哥下次你来了 我一定逮住你
周药师 2011-03-08
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[Quote=引用 33 楼 bubblekitty 的回复:]

小周同學,你也說要請俺喝茶的
引用 25 楼 zhouzhangkui 的回复:

再次看见高大威猛,风度翩翩的ouygg大神,振奋人心啊

还有很多很多好吃的广东菜,下次继续
[/Quote]

猫哥下次你来了 我一定逮住你
lghndyz 2011-03-08
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ydlchina 2011-03-07
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难道是一起庆祝节日
My_Love 2011-03-07
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我一直以为是一个人来着。
痞子酷 2011-03-07
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3陪:陪吃、陪玩、陪照相
Jim@luckeeinc.com 2011-03-07
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莫非是两个大男热逛街?
loveshell 2011-03-07
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陪睡没
hemiya 2011-03-07
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古典概型 2011-03-07
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好浪漫嗳。。。
xuzhu3000 2011-03-07
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很奇怪,在笔记本上可以看到,在这个台式机上就看不到。。。
周药师 2011-03-07
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[Quote=引用 26 楼 xuzhu3000 的回复:]

为什么在这个电脑上我看不到自己的头像
[/Quote]
真帅
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内容概要:本文围绕《【卫星信号】模拟卫星信号传播研究(Matlab代码实现)》这一技术资源展开,系统介绍了利用Matlab进行卫星信号传播过程建模与仿真的方法。该资源聚焦于构建卫星信号在复杂空间环境中的传播模型,综合考虑自由空间路径损耗、大气吸收、多径效应、多普勒频移、电离层闪烁及噪声干扰等多种物理因素,通过Matlab编程实现信号传输特性的动态仿真与可视化分析,帮助研究人员深入掌握卫星通信信道的关键特性与建模流程。; 适合人群:具备Matlab编程能力和通信原理基础知识的高校研究生、科研机构研究人员及从事卫星通信、导航定位、遥感遥测等领域的工程技术人员,特别适用于需要完成相关课题仿真、毕业设计或项目开发的初级与中级科研人员。; 使用场景及目标:①用于教学与课程设计中加深对卫星信号传播机制的理解;②支撑卫星通信系统链路预算、接收机灵敏度分析与抗干扰算法设计;③服务于学术论文撰写、科研项目申报中的仿真验证环节,提供可复用的代码框架与建模思路。; 阅读建议:建议读者结合经典通信理论教材同步学习,重点剖析代码中关于信号调制、信道建模、噪声叠加与接收端解调等模块的实现逻辑,动手运行并调整轨道参数、频率、环境条件等变量,观察信号质量变化,从而深化对卫星信道动态行为的认知。
内容概要:本文系统介绍了2024年最新提出的两种智能优化算法——青蒿素优化算法与霜冰优化算法(RIME),并通过Matlab代码实现对二者进行了深入对比研究。文档不仅阐述了两种算法的核心原理与数学模型,还全面展示了其在电力系统优化、新能源调度、路径规划、机器学习参数调优等复杂工程问题中的应用性能差异。文中涵盖了微电网调度、电动汽车充电优化、无人机三维路径规划、风光互补制氢系统调度等多个前沿科研方向的典型案例,并配套提供了完整的Matlab仿真代码与模型资源,便于读者复现高水平学术论文成果并开展创新性研究。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab/Simulink环境,正在从事智能优化算法相关研究的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适用于专注于能源系统优化、智能交通、智能制造、自动化控制等领域的科研工作者。; 使用场景及目标:①深入理解青蒿素算法与RIME算法的基本思想、迭代机制与收敛特性;②通过实际代码复现EI、顶刊级别论文中的优化模型;③在具体科研项目中对比两类算法的寻优能力、稳定性与计算效率,完成算法选型与改进;④拓展新型优化算法在多能互补系统、智能路径规划、分布式调度等交叉学科中的创新应用。; 阅读建议:建议读者结合网盘提供的完整代码资源,按照文档中给出的应用实例循序渐进地实践操作,重点关注不同场景下的参数设置策略、算法收敛曲线分析与鲁棒性表现,同时关注公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与更新资料。

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