张士玉小黑屋

目录一、初识matplotlib.pyplot1.绘制图像2.设置图片大小3.保存图片文件4.设置X，Y轴刻度范围自定义刻度内容5.添加描述信息（标题、轴标签）6.设置显示中文（导入字体模块）7.绘制网格绘制一个温度随时间变化的折线图实例二、常见绘图属性设置1.绘图符号（Makers）2.线型（LineStyles）3.颜色缩写（Colors）4.Windows字体中英文名称对照面向对象方式绘图配置对象的属性 绘制多个子图三、Artist对象Artist对象进行绘图的流程设置Artist属性一些例子 Figure容器坐标轴刻度设置#matplotlib提供快速绘图模块pyplot，它模仿了MATLAB的部分功能importmatp

写在前面：这个题目主要通过仔细阅读题目的需求，再通过对文件流以及Vector、ArrayList等容器的控制来完成整个代码体系的构建。因为当时正在学习，对代码的构建逻辑不够规范，思想不够到位的地方也难以避免，在这里抱歉抱歉。不过这一版的构建完思路之后写的非常顺，在容器的使用上比较讨巧思路比较简单，希望看完之后能够有所帮助。编写一个Inventory.java完成以下功能：   1．程序首先打开并读取Inventory.txt中记录的所有库存记录，然后读取Transactions.txt，处理这个文件中包含的事务，记录发货记录到Shipping.txt，并记录错误信息到Errors.txt中。最后更新库存到另外一个文件NewInventory.txt中。   2．文件Inven

文章目录前言一.centos下载地址二、安装总结前言centos9最新的centos版本，在近期的使用中发现它的操作界面与以往的centos7/8更加舒适，界面优化更加精细一.centos下载地址https://centos.org/download/输入地址后跳出下面界面，在centosLINUX和centosStream中选择后者，并点击x86_64即可二、安装新建虚拟机打开安装好的VMware,点击文件，或者在主页新建虚拟机（VMware16,17都可以，在网页下载好后搜索对应16或者17的秘钥，输入即可永久激活）点击新建虚拟机后会跳出一下界面选择自定义，下一步在兼容性选项里其实默认即可，也可以选择16的版本，点击下一步在这里选择稍后安装操作系统，

?返回专栏总目录文章目录一、linux目录结构二、linux文件层次标准三、linux目录结构沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！??本篇我们从目录管理入手，会更直观的理解linux的目录结构。一、linux目录结构Linux整个文件系统是以“/”目录开始，根目录是最顶层，前面讲根目录和家目录概念的时候已经提到了。它下边包括众多的目录，这些目录又称为子目录，子目录下边又包含更多的目录，它形成了一个像树一样的结构，大家可以把它想像成一个倒挂的树，就是从树根开始往下，它的枝叶是一支一支的，就好比我们的树根。Linux整个文件系统是以“/”目录开始，在linux中是没有C盘D盘E盘这个概念的。我们可

总结一下比赛过程，省二菜鸟，欢迎大佬指教1.比赛任务详情见十七届比赛细则第十七届智能车竞赛智能视觉组比赛细则_卓晴的博客-CSDN博客_智能视觉组，我这里简单介绍一下。任务流程可以概括为：小车在起点出扫描一张A4纸（A4纸上有坐标点进而获得各个目标的位置）->扫描完后出发依此到达目标附近->到达每个目标附近后对目标进行识别->识别完成后不同的类别按照要求利用电磁铁搬运到指定位置->所有目标搬运完后返回起点。任务中用到的A4纸、和贴有目标照片的kt板如下图所示。【PS：一开始规则发布是圆形的kt板，后来改成了正方形的了】 处理上面提到的内容，比赛场地周围还布置有Aptag二维码，用于帮助小车定位，不过我们这一届比赛的时候我几乎没看见有人用到这个二维码，基

?项目专栏：【深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码+数据集+原理介绍）一、数据集介绍?本专栏使用的数据集为风速预测的时间序列数据，该数据集包含一个气象站内嵌入的5个天气变量传感器阵列的6574个每日平均样本。该设备位于油田21M处的一个非常空旷的区域。?数据记录时间为1961-01-01-1978-12-31，提供了GroundTruth日平均降水量、最高和最低温度以及草地最低温度。?在这个数据集中，每天记录8个不同的天气统计量（比如气温、气压、湿度、风速等），时间间隔为1天，也就是每天的数据为1个样本，每个样本的特征维度为8。?注意：如果没有特殊任务需求，专栏中的每个项目都使用这个数据集方便

目录1.概要2.低通滤波器设计例withdesignfilt()2.1要点一：归一化频率2.2要点二：如何使用所生成的滤波器3.designfilt()的功能3.1能设计什么类型的滤波器 3.2设计(优化)方法4.特殊类型滤波器设计工具4.1巴特沃斯滤波器设计4.2半带滤波器设计5.图形化设计工具filterDesigner1.概要        Matlab提供了非常丰富的滤波器设计工具，其中最基本的是designfilt()函数。designfilt()函数是通用的滤波器设计工具，可以用于设计各种类型的数字滤波器，以及模拟滤波器的数字近似。Matlab还提供了其它很多专用类型的滤波器设计函数，还有基于图形化界面进行滤波器设计的工

目录一、前端数据回显（页面间数据展示）1、图篇帮助理解2、描述：3、代码4、两个API，一个v-model二、数据库数据回显 1、描述：2、核心代码:3、比较完整代码：(这是elementui官方文档上的)4、改动过的，更加适应现实场景的代码：  几个注意点：一、前端数据回显（页面间数据展示）1、图篇帮助理解2、描述： 被选择的el-table多选框行数据，以此显示在另一张页面上，类似v-model，实时展示。  在不了解row-ley,reserve-selection这两个el-table方法之间，为了实现页面间数据回显必然会走些弯路。把简单的操作复杂化了。3、代码<template><div><el

最近全网火爆刷屏的热门词auto-gpt，在全网站频频出现:"ChatGPT过时了，Auto-GPT才是未来""它所具备的能力主打的就是一个“自主”，完全不用人类插手的那种！"到底什么是auto-gpt?1、Auto-GPT和ChatGPT有什么区别Torantulino/Auto-GPT和ChatGPT都是基于GPT模型的神经网络模型，但它们之间有一些本质上的区别：目标不同：Auto-GPT的目标是使用自动化搜索算法寻找最优的预训练神经网络结构，以提高语言建模任务的性能。而ChatGPT的目标是针对聊天场景进行微调，从而生成更加自然流畅的对话。数据集不同：Auto-GPT使用了大量的通用文本语料库来进行预训练，而ChatGPT则使用了专门针对聊天对话收集的语料库来进行微调训练

1月份开始，chatgpt开始火上天了。但其实很多人都不知道它真正的能力和魅力在哪里。甚至有人不停的问他是男的女的，多大岁数，叫啥名字，然后问了几个无聊的闲聊问题后，觉得这个AI好像也没什么厉害的。正所谓是，提问者有多厉害，这个模型就会有多厉害。我把ChatGPT的核心能力归结为三点：1.强大的长内容生成能力以前的对话模型，输出往往不超过20个字，字数稍微一多就开始结巴，或者输出没有营养的内容。但chatgpt不一样，它能给你生成非常有信息量、有帮助的优质内容。正是因为这个能力，很多人用它来写文章、写小说、写代码甚至写论文。可以说，长内容生成能力是这个模型的最核心能力。2.强大的世界知识储备这个模型是在整个互联网上训练的，可以说天文地理无所不知，甚至你问他一个特别学术的前