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习题2-2 阶梯电价 (15分)
为了提倡居民节约用电，某省电力公司执行“阶梯电价”，安装一户一表的居民用户电价分为两个“阶梯”：月用电量50千瓦时（含50千瓦时）以内的，电价为0.53元/千瓦时；超过50千瓦时的，超出部分的用电量，电价上调0.05元/千瓦时。请编写程序计算电费。
3.2K10发布于 2021-04-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-2 内积
对于分类问题，我们不再像回归问题那样，找出直线的斜率和截距。为了方便理解，将拥有一个特征的回归问题所绘制的图示和拥有两个特征的分类问题绘制的图示进行对比。
54610编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-2 R语言基础 向量
> x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致，R就会强制转换，将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d")
73210发布于 2020-09-16 - 来自专栏coding for love
2-2 什么是模块打包工具
关于模块和模块化，百度百科有一段引用自《Java应用架构设计：模块化模式与OSGi》一书的解释非常好：
93300发布于 2019-04-18 - 来自专栏波波烤鸭
2-2 SPU和SKU详解及MyBatisPlus自动生成
2-2 SPU和SKU详解 商城系统中的商品信息肯定避免不了SPU和SKU这两个概念，本节就给大家详细介绍下这块的内容 1、掌握SKU和SPU关系 SPU = Standard Product Unit SKU=stock keeping unit(库存量单位) SKU即库存进出计量的单位， 可以是以件、盒、托盘等为单位。 SKU是物理上不可分割的最小存货单元。 AutoGenerator 是 MyBatis-Plus 的代码生成器，通过 AutoGenerator 可以快速生成 Entity、Mapper、Mapper XML、Service、Controller 等各个模块的代码
3K41发布于 2021-01-21 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(2-2)
数据高可用服务 HHDB Server在计算节点、数据节点、配置库等层次提供全面的高可用保障。 提供完善的心跳检测、故障切换对存储节点同步追平判断、全局自增序列在故障时自动跳号、客户端连接Hold等机制，保障数据服务的可用性与数据的一致性。
17310编辑于 2024-11-28 - 来自专栏刷题笔记
2-2 学生成绩链表处理 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101169860 2-2 学生成绩链表处理 (20 分) 本题要求实现两个函数，一个将输入的学生成绩组织成单向链表
1.6K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏python3
Python自动化开发学习2-2
默认写文件的时候，是先写入缓存，等缓存到一定数量后再一次全部写入硬盘。如果对数据的实时性要求高的话，又不想关闭文件的话，就需要这个方法来手动强制执行一次写如到硬盘的操作。 2、允许用户根据商品编号购买商品 3、用户选择商品后，检测余额是否够，够就直接扣款，不够就提醒 4、可随时退出，退出时，打印已购买商品和余额 5、在用户使用过程中， 关键输出，如余额，商品已加入购物车等消息
65330发布于 2020-01-10 - 来自专栏悟道
2-2 二分&前缀和模板
二分模板 int mid=0; while(left<right){ mid=(left+right)/2; if(check(mid)<K) r=mid; else l=mid+1; } 前缀和模板 : 前缀呢 无非就是 从left->right的和: ( s[right] - s[left-1]) import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(Stri
33730发布于 2021-03-11 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-2：性别质控
「原理：」检查性别差异。先验信息，女性的受试者的F值必须小于0.2，男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交（纯合子）估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。
1.5K31发布于 2020-05-18 - 来自专栏HenCoder
HenCoder UI 部分 2-2 全新定义 View 的尺寸
这期是 HenCoder 布局部分的第二期：重写 onMeasure() 来全新定制自定义 View 的尺寸。
34530发布于 2018-08-20 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-2 线性表之链表 及其C++实现
2-2 线性表之链表 及其C++实现 采用顺序存储结构的顺序表，其数据元素是用一组地址连续的存储单元来依次存放的，无须为表示数据元素之间的逻辑关系而增加额外的存储空间，其逻辑关系蕴含在存储单元的邻接关系中
1.4K20发布于 2019-07-02 - 来自专栏京程一灯
JavaScript 数据结构（2-2）：栈与队列-队列篇
翻译：疯狂的技术宅 说明：本文翻译自系列文章《Data Structures With JavaScript》，总共为四篇，原作者是在美国硅谷工作的工程师 Cho S. Kim 。由京程一灯老编 疯
48020发布于 2019-03-28 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-2)
代码清单2-2 int Count(BYTE v) { int num = 0; while(v) { num += v & 0x01;
22930编辑于 2022-11-30 - 来自专栏韦东山嵌入式
鸿蒙系统开发教程_韦东山 2-2必备基础知识
APP通过标准的open/read/write等文件操作函数去调用驱动程序。 如下图所示： 为何要多此一举？ 既然APP使用驱动是调用open/read/write等接口， 那么写驱动程序是最简单的方法就是提供对应的drv_open/drv_read/drv_write等函数。
56420编辑于 2022-05-05 - 来自专栏ypw
题目 1674: 算法2-2：有序线性表的有序合并
那么我们还可以想到第二种思路就是跟归并排序差不多，两个数组，然后设立两个变量模拟指针，然后进行比较。
58110发布于 2021-03-04 - 来自专栏HenCoder
HenCoder Android UI 部分 2-2 全新定义 View 的尺寸
这期是 HenCoder 布局部分的最后一期：重写 onMeasure() 和 onLayout() 来定制 Layout 的内部布局。
34220发布于 2018-08-20 - 来自专栏新智元
Meta公布黑科技：戴上腕带即可隔空打字，引领神经接口AR革命
Orion AR眼镜 meta推出的肌电图腕带 戴上这样一个腕带，你让双手舒适地放在身侧，同时进行鼠标的滑动、点击和滚动等操作，无缝控制数字内容。 emg2pose姿态估计：可完全预测用户的手部配置 另一个名为emg2pose的数据集，旨在解决肌电信号与手部运动之间的映射问题，这对于人机交互、康复工程和虚拟现实等领域具有重要意义。 该数据集包含来自193名参与者的370小时sEMG和手部姿态数据，从29个不同的行为组中采集，包括拳头、从一数到五等众多动作。 数据集包含25253个HDF5文件，合计达到431GB。 此外，数据集包含详细的元数据，如用户ID、会话、阶段、手部侧向、是否移动等，便于进行多样化的分析和实验。 在不同采集阶段及不同用户间，基于vemg2pose预测的泛化能力 emg2pose不仅提升了动作识别的准确性，还为手势控制、康复治疗等有潜在的应用可能。
43900编辑于 2025-02-15 - 来自专栏BCI脑机接口
基于EEG-EMG混合控制方法的研究—生物机器人应用：现状、挑战与未来方向（一）
尽管肌电图（EMG）信号仍然存在一些挑战，但利用EMG信号控制此类生物机器人应用的进展是巨大的。 基于肌电的方法不能用作输入，例如，上肢完全瘫痪的人可能无法使用外骨骼等设备，因为很难从瘫痪肢体的肌肉获取控制信号。 在轮椅、假肢、外骨骼等应用中可以找到实现基于EEG信号的接口的各种尝试。 此外，在外骨骼等例子中，肌电图信号所需的一些肌肉可能断开或麻痹，或者连接到所需肌肉的某些神经可能断开。在这种情况下，脑电图也可以用来补偿丢失的肌电信号。 尽管对基于EMG的控制方法或基于EEG的控制方法（使用BCI）有许多评论，但很难找到任何当前在生物机器人应用中的EEG-EMG混合方法的深入综述。
81810发布于 2020-12-22 - 来自专栏BCI脑机接口
基于EEG-EMG混合控制方法的研究—生物机器人应用：现状、挑战与未来方向（二)
02 基于肌电图的混合控制方法综述 基于EEG-EMG的混合控制接口的基本思想是在控制方法中融合EEG和EMG信号，信号的融合可以以许多不同的方式进行，并且可能取决于特定应用和用户能力等因素。 基于肌电图和脑电图的分类器输出，在第一种方法中，使用等平衡的融合权值来组合肌电和脑电分类器的输出；在第二种方法中，对贝叶斯融合方法进行了测试。 因此，识别和消除外骨骼等生物机器人控制方法中的颤振效应具有重要意义。一些研究，如使用主动可穿戴外骨骼抑制震颤，以及在使用动力辅助机器人时避免不必要的振动或运动。 在设计的框架中，EEG和EMG信号没有直接结合。 一些研究小组已经提出将脑电图和肌电信号整合在控制方法中，用于生物机器人的外骨骼等应用。 除了上述方法外，很少有文献提出BCIs中混合传感器融合的概念设计，在这些设计中，不仅要结合EEG和EMG信号，还要结合其他输入，如简单开关和运动传感器的信号，以提高信息传输速率、可用性和可靠性等。
1.3K30发布于 2020-12-23
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