编程文章

Windows命令行command的Shell命令详细解析和语法

CMD命令大全及详细解释和语法CMD命令大全及详细解释和语法Microsoft Windows XP [版本 5.1.2600]有关某个命令的详细信息,请键入 HELP 命令名ASSOC 显示或修改文件扩展名关联。AT 计划在计算机上运行的命令和程序。ATTRIB 显示或更改文件属性。BREAK 设置或清除扩展式 CTRL+C 检查。CACLS 显示或修改文 …

Win11 中文资源管理器体验:全新右键菜单,快速切换视图

IT之家 7 月 1 日消息 微软正式发布 Windows 11 之后,很快便带来了首个预览版 22000.51。相比此前泄露的版本,这一个预览版全面支持简体中文,可以看出文件资源管理器、右键菜单的新变化。IT之家安装了这一版本,下面为大家带来体验。一、文件资源管理器微软为 Win11 带来了全新的文件资源管理器,系统图标全面改版,更易识别。在资源管理器中, …

系统小技巧:实用简单的PowerShell命令

从Windows 10 1703版开始,PowerShell取代了原命令提示符的位置,成为Windows管理的必备利器。然而许多普通Windows用户不知它的用途。其实,通过在PowerShell窗口中执行简单的命令,往往可以解决一些实际问题。预备知识:PowerShell的基本使用在开始按钮上单击鼠标右键,可以看到PowerShell的入口;此外,在资源管 …

在windows系统里使用到我们的shell脚本

相信有不少同事,在学习了linux系统后,大部分工作用到的服务器系统都以linux为主,但是windows系统也必不可少的需要用到。有时候我们写了一个shell脚本,在linux系统流畅运行,但是因为实际需要,就要在windows系统里也要用到脚本。但是习惯了linux中vim编辑器的我,批处理bat文件确实不想再写一遍。于是,就看到了这个工具。相信不少开 …

无线传感器网络LEACH协议的改进(无线传感器网络传输控制协议的基本要求)

摘 要: 针对无线传感器网络典型分簇协议LEACH簇首随机选择和频繁分簇的问题,提出一种基于LEACH的改进协议。簇首的选择分为奇数轮和偶数轮,在奇数轮簇首的选择时,节点生成一个随机数,将此随机数和阈值进行比较,小于阈值的节点成为簇首节点,其中阈值的生成考虑了节点的能量。在偶数轮簇首选择时,每个簇选择上轮中簇内能量最高的节点作为本轮簇首。协议能够有效均衡网络 …

Python离散事件仿真教程「Simpy」

离散事件仿真 (DES) 往往是专门产品的领域,例如 SIMUL8 和 MatLabSimulink 。然而,当我在 Python 中执行过去使用 MatLab 的分析时,我很想测试 Python 是否也有 DES 的解决方案。DES 是一种使用统计函数对现实事件进行建模的方法,通常用于医疗保健、制造、物流等领域的队列和资源使用。最终目标是获得关键运营指标, …

网络控制系统时延解决方案的研究(网络时延的组成及其含义)

摘 要: 网络系统中存在着延时、丢包等问题,在传统的控制系统中引入网络作为信号传输媒介后,会降低系统的控制性能,甚至造成系统的不稳定。传统的控制方法对于网络控制系统已经不再适用,因此采用预测控制的算法对网络系统的时延问题进行了深入研究。通过Matlab仿真,结果显示网络预测控制能够在不稳定时延的网络环境中保证良好的控制输出。针对网络时延的预测控制的数学实现方 …

一文学会Python的变量命名规则!(python的变量命名规范)

目录1.变量的命名原则3.内置函数尽量不要做变量4.删除变量和垃圾回收机制5.结语1.变量的命名原则①由英文字母、_(下划线)、或中文开头②变量名称只能由英文字母、数字、下画线或中文字所组成。③英文字母大小写不相同实例:爱_aiA=1print(爱_aiA)2.下列是不可当作变量名称的 Python 系统保留字and:, as, assert, break, …

MATLAB环境下基于线性回归的快速充电锂离子电池剩余循环寿命预测

锂离子电池(简称锂电池)以其能量密度高、功率大和自放电率低等优势而广泛应用于储能领域。 然而,锂离子电池在长时间使用中会发生性能和寿命的衰减,且成组电池中个别电芯性能的衰减极易导致严重安全隐患,这已成为锂电池安全性与可靠性的持续挑战。因此,准确预测锂电池剩余使用寿命 (Remaining Useful Life,RUL)对完善电池管理策略,降低电池运行风险、 …

Matlab和Python环境下的深度学习小项目(第二篇)

使用深度学习方法对脑部MRI进行年龄分类算法程序讲解如何应用迁移学习调整预训练深层神经网络 (ResNet-18),以对大脑 MRI 数据集进行年龄分类。数据集包含从 155 名研究参与者处获得的脑部MRI数据,为了使用2D图像数据预训练的轻量级深层网络模型 (ResNet-18) ,使用2D 轴向中间切片图像。共三个年龄组类别:3-5岁,7-12,18 岁 …