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亮剑 [/color]
周药师
2013-11-22 10:45:54
京城依旧红灯酒绿,记得那年在北京跟
亮剑
兄在鸟巢边,畅饮诗词曲赋,不知君兮何在?
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京城依旧红灯酒绿,记得那年在北京跟 亮剑 兄在鸟巢边,畅饮诗词曲赋,不知君兮何在?
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lyhoo163
2014-05-15
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加一点温!!!
水向东流时光怎么偷
2014-05-15
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haitao
2013-11-28
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如果能把 安卓、ios 都支持了,且稳定 还是有点机会
xiaoyulier
2013-11-28
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任何一个开发软件都只能是一个时代,这个时代总会过去。
踢踏
2013-11-28
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来看看。。。
sanguomi
2013-11-27
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药妹CALL春
jjxxjjxx
2013-11-27
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内心的火热可以融化delphi的冰雪
老张-AI
2013-11-25
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babydog01
2013-11-25
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亮剑_
2013-11-25
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是啊,一晃三四年过去 杨花飞舞 恍似昨日 推杯换盏 意兴飞扬 又是秋风乍起萧瑟时 忆旧游
LastAvengers
2013-11-24
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呵呵 虽然不老……这些也看过来了
水向东流时光怎么偷
2013-11-24
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sololie
2013-11-24
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习惯性的是delphi每出一个新版本就会热一头半月,然后迅速回归寂静
周药师
2013-11-23
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前几年 热火朝天 一个帖子 马上就几十楼了 现在...
sololie
2013-11-23
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应该说“没想到 Delphi 板 依然这么清淡”
周药师
2013-11-23
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没想到 Delphi 板 也这么清淡了 可怜呀
浩南_哥
2013-11-23
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周药师
2013-11-22
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bd 自己留着用
通达信
亮剑
梯云纵
{}N:=20;N1:=7;N2:=69;{}
神奇红绿灯副图红灯买绿灯卖
{}RSV:= (CLOSE-LLV(LOW,3))/(HHV(HIGH,3)-LLV(LOW,3))*100; FASTK:=SMA(RSV,3,1); K:=SMA(FASTK,3,1); D:=SMA(K,5,1),
color
white; 85,POINTDOT,LINETHICK2; 15,POINTDOT,LINETHICK2; VAR1:=HHV(HIGH,5)-LLV(LOW,5); VAR2:=HHV(HIGH,5)-CLOSE; VAR3:=CLOSE-LLV(LOW,5); VAR4:=
多项式回归实战:用弯曲的线性模型拟合非线性数据
多项式回归是一种基础而强大的非线性建模技术,其本质是通过特征工程将原始输入变量(如x)扩展为高次项(x²、x³等),从而在保持线性模型求解结构的同时,拟合出曲线关系。它依托最小二乘法优化,兼具数学可解释性与工程实用性,广泛应用于传感器校准、材料力学建模、用户行为分析等场景。相比复杂黑盒模型,多项式回归调试直观、部署轻量,特别适合中小规模数据与物理规律初显的业务问题。本文聚焦于如何科学选择阶数、识别过拟合信号、结合交叉验证与正则化提升泛化能力,并自然引出样条回归等稳健替代方案。
Process-Origin-Trace-Integrity-Auditor-Evidence-Retention-v1.0-原创源码与文档.zip
原创 JavaScript 工程工具资源,包含完整源码、README、MIT License、原创与授权声明、可复现合成示例、3 项自动化测试、离线 HTML/JSON/SVG 报告及 1080×720 真实运行效果图。适合开发者进行本地分析、工程预检和结果复核;运行时零第三方依赖,不包含第三方源码、账号数据或受限素材。
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,通过Matlab代码实现,系统研究了9个高度敏捷目标在密集编队飞行中的轨迹生成与测量数据模拟。研究构建了一个高保真的仿真环境,用于测试和验证多目标跟踪算法的性能,重点模拟了目标的高机动性运动行为以及受噪声影响的观测过程,涵盖了轨迹建模、传感器测量仿真、噪声注入与数据处理等关键技术环节。该仿真平台可为雷达系统、无人机集群监控、空中交通管制等领域中的跟踪算法研发提供标准化、可复现的实验基础,尤其适用于评估JPDA、IMM-PF、PHD滤波等先进跟踪算法在复杂动态环境下的鲁棒性与准确性。研究成果具备较强的工程应用价值和学术研究意义。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事雷达信号处理、多目标跟踪、智能监控、无人机编队控制、自动化与信息工程等方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①为多目标跟踪算法(如JPDA、IMM、PHD滤波等)提供标准的高机动目标仿真测试环境;②研究密集编队下高机动目标的轨迹可观测性、测量模糊性与数据关联挑战;③支持学术论文中实验部分的复现、对比分析与算法性能验证。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码深入理解轨迹动力学建模与观测模型的设计逻辑,可通过调整目标机动参数、传感器噪声水平、遮挡概率或引入多传感器融合机制,进一步拓展仿真场景,以全面评估跟踪算法在不同复杂条件下的适应性与鲁棒性。
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