学习记录之JSON
什么是JSONJSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它基于JavaScript的对象字面量语法。JSON格式易于阅读和编写，并且也易于机器解析和生成。它常用于客户端和服务器之间的数据传输。 JSON的基本数据结构包括对象（键值对集合）、数组（值的有序列表）、字符串、数字、布尔值和空值。它与JavaScript对象字面量的语法非常相似，但是它是一种独立于编程语言的数据格式，因此可以被多种语言解析和生成。 JSON常用于Web开发中，例如在将数据从服务器传输到客户端或在不同系统之间交换数据时。 JSON格式的数据易于处理和解析，因此在各种应用程序中广泛使用。 //1.Maven中导入alibaba的fastjson <dependency> ..
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MATLAB关于图像傅里叶变换以及滤波的初探
任务要求今天雪下的巨大，学的傅里叶变换（单独的还是明白了，但是怎么让他们跟图像放在一起）形成了低频和高频（我理解低频和高频是像素值变化的剧烈程度），对图像做了傅里叶变换，把低频的拿到了中间，应该叫移动，再用掩膜给他盖起来。比如我盖住了高频的，那么只有低频的进行复原，也就是说是个低通滤波器，反之就是个高通滤波器。 如此说来，高通滤波器下，变化剧烈的像素被保留，就能够获得轮廓。 代码img = imread('C:\Users\7878\Desktop\my_image.png'); img1 = imresize(img, 0.3); img1 = rgb2gray(img1); img1 = im2double(img1); subplot(2, 3, 1); imshow(img1); fftimg..
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学习记录之DOM
节点在 DOM（文档对象模型）中，节点（Node）是文档结构的基本构建块。DOM 是一种树状结构，它表示网页的层次结构，其中每个元素、属性、文本等都被表示为一个节点。节点之间的关系形成了整个文档的结构。 DOM 中的节点主要分为三类：元素节点、文本节点和属性节点。以下是它们的简要解释： 元素节点（Element Node）： 表示 HTML 元素，如 <div>、<p>、<a> 等。元素节点可以包含其他节点，形成嵌套关系。一个 HTML 文档就是由元素节点组成的树状结构。 文本节点（Text Node）： 表示 HTML 元素中的文本内容。文本节点是元素节点的子节点，它们不包含其他节点。例如，<p>这是一个文本节点</p> 中的 “这是一个文本节..
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学习记录之JavaScript
学习记录：~ 语言基础1.1 输出<script> document.write("Hello Javascript"); </script> 1.2 位置javascript代码必须放在script标签中 script标签可以放在html的任何地方，一般建议放在head标签里 <html> <script src="https://how2j.cn/study/hello.js"></script> </html> 1.3 注释类似c/c++， <script> //单行注释 /* 多行注释 */ document.write("Hello Javascript");..
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MATLAB关于图像修复的学习实践
任务需求天气怎么又有点暖和了，今天学了图像修复，以及图像的恢复。这两个貌似很相似，不过一个是对于噪声的，一个是直接把图片的一部分给扣走。晚上的任务是，能否自己实现一个图像补全，图像修复？ 查询资料图像补全，即是将图片中缺失的像素补充上, 目的是使得没有看过这原图像的观察者无法察觉出这其实是补全的图像。 有时为了移除图像中的一些物体, 会手动地将这些物体遮挡起来进行补全。 一般来说, 按照补全的难易程度可以将该问题分成两类: (1) 补全较小的区域 —— 细缝, 文字等; (2)补全较大的区域 —— 整块的缺失图片。 不过的话，这样看起来简单，其实是不太好做，这上面两张图是中科院研究所做的。我的话，想的是看看MATLAB中是否有类似的函数等可以使用。 方法大致如下： 实现img = imread('C:\..
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计算机网络数据封装
实验十、数据封装实验 一、实验目的1.回顾静态路由的配置方法，根据网络拓扑实现两台PC互通。 2.了解CISCO模拟器的simulation mode（模拟模式），观察网络数据包的来龙去脉。 3.掌握以太网帧的构成，了解各个字段的含义； 4．能够识别不同的MAC地址并理解MAC地址的作用； 5.掌握IP数据包的组成和网络层的基本功能； 6．理解ICMP协议与IP协议的封装关系。 二、实验内容1．安装CISCO模拟器； 2．画出网络拓扑图； 3．进行静态路由的配置； 4．测试网络的通信效果； 5.通过PING命令捕捉ICMP报文，观察ICMP协议与IP协议的封装关系。 三、实验原理1．以太网帧结构。以太网中传输的数据包通常被称为“帧”，以太网的“帧”结构如下： 各字段的含义： 目的地址：6个字节的目的物理地..
更多Unity中实现摄像头跟随物体旋转移动
需求想做一个类似于很多游戏中，你移动了视角，摄像机移动了视角，物体移动了角度。但是物体还是保持在屏幕中心，而且当你移动之后，wasd控制的移动是根据你的视角向前移动的，而不是向初始的方向移动，这个其实做起来还是有点难度（新。 实现player.cs using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class player : MonoBehaviour { public Camera playerCamera; public float rotateSpeed = 3f; public float moveSpeed = 1f; public Rig..
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机器学习中灰色模型学习
应用背景 数据不足： 在实际问题中，很多时候我们面对的数据可能是有限的、不足的，尤其是对于一些新兴、不成熟的领域或者新产品的推测。传统的统计方法和机器学习方法通常对于数据量的要求较高，而在这些情况下，数据量可能不足以支持建立复杂的模型。 不确定性： 一些系统的演化规律可能比较复杂，而且系统内部的因素相互影响，导致建模时存在较大的不确定性。灰色预测模型的设计目的就是在信息不完备和不确定性的情况下，提供一种相对简单但有效的预测手段。 小样本问题： 在某些情况下，由于资源有限或者系统较为封闭，我们只能获得有限的样本数据。灰色预测模型的一些变体，尤其是GM(1,1)，在小样本问题上表现出一定的优势。 使用方法灰色预测模型的核心思想是将时间序列数据分为两个部分：已知部分和未知部分。已知部分包括具有完整信息的历史数据..
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MATLABQ艮课堂任务之两张给定的图像数据规定化
任务描述天气很冷，Q艮又是作为最后一节课，没想到是布置了上课的作业（其实是课上交给他的话会有一扣扣的加分啊）。任务呢，是给定了图像像素的分布，为了简化，只有八像素的灰度。将原本图像，按照给定的分布，重新排布，称之为规定化。 代码如下： % 给定数组 A、B 和 C A = [790, 1023, 850, 656, 329, 245, 122, 81]; B = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]; C = [0, 0, 0, 15, 20, 30, 20, 15]; % 初始化结果数组 result = zeros(1, 8); resultadd = zeros(1, 8); % 计算数组 A 和 C 的累积和 A_sum = cumsum(A); A_p = A / max(A_s..
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路由器RIP协议实验
实验九、路由信息协议（RIP）实验 请大家画出如图所示拓扑图（与上次实验一样，这次采用动态路由协议进行配置） 名称 接口 IP地址 网关 Router1 F0/0 192.168.1.1/24 F0/1 172.1.1.1/24 Router2 F0/0 172.2.2.1/24 F0/1 192.168.1.2/24 PC1 172.1.1.2/24 172.1.1.1 PC2 172.1.1.3/24 172.1.1.1 PC3 172.2.2.2/24 172.2.2.1 PC4 172.2.2.3/24 172.2.2.1 Router1： 基本配置如下： Router(config)#router rip Router(..
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