心形代码编程pycharm
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
Python爱心源码(内附完整代码和项目,可运行)
Python爱心源码,用Pycharm运行,效果惊艳。 电视剧里的一样 爱心源码 解压后,点击里面爱心代码.py,即可打开。用Pycharm编译器打开。
基于python爱心代码
python爱心代码高级
零基础Python做词云,超简单!
零基础Python做词云 网上做词云的教程无数,大多都是各种乱七八糟的库一大堆,其实词云超简单,come on!一起coding! 工具: Python (3以后的版本随意) IDE:Pycharm (IDE就是方便coding的一个程序,不会安装可以参考另一篇文章) 用到的库:worldcloud,imageio,jieba 正文讲解: 关于库: wordcloud: 要想词云做的好,wordcloud少不了,worldcloud用于生成词云。 用到的函数:wordcloud.WordCloud().generate() : 就是这个函数造出的词云,第一个括号里填词云的各种参数,第二个括号里
python 安装包、基础学习资料、代码应用示例
安装包 python-3.7.0.rar 链接:https://pan.baidu.com/s/1Gl5QUMrLFoTekENighd0iw 提取码:ysgx pycharm5.0.3.zip 链接:https://pan.baidu.com/s/1DpzRiMWSW2byWjB1cYmQKw 提取码:9rgi Anaconda3 jupyter notebook 第一步进入: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 第二步选择: Anaconda3-5.3.1-windows-x86_64.exe 632.5Mib
六行python代码的爱心曲线详解
前些日子在做绩效体系的时候,遇到了一件囧事,居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了,尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法,还是十分的惭愧。实际上,当时有效偏颇了,忽略了问题的本质,解决数据分析和可视化问题,其实也是Python的拿手好戏。 例如,画出指定区间的一个多项式函数: Python 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y = .25 * (X + 4.) * (X + 1.) * (X - 2.) plt.title(
python 实现画爱心源码
Python是一种非常强大的编程语言,它可以帮助我们实现很多有趣的功能,其中之一就是用Python画出一个爱心的图形。 画爱心的过程,首先要导入Python的turtle模块,这个模块能够帮助我们把想像中的图形画出来。在导入turtle模块之后,我们就可以开始画爱心了,我们需要使用turtle模块提供的函数来实现。 首先,我们需要使用turtle.forward()函数前进一段距离,然后使用turtle.left()函数向左转一段角度,然后再使用turtle.forward()函数前进一段距离,再使用turtle.right()函数向右转一段角度,再使用turtle.forward()函数前进一段距离,以此类推,画出一个爱心的形状。 为了让爱心看起来更加精美,我们可以使用turtle.color()函数来设置爱心的颜色,我们也可以使用turtle.fillcolor()函数来设置爱心的填充颜色,最后,我们可以使用turtle.fill()函数来实现爱心的填充效果。 通过以上几步,我们就可以用Python绘制出一个可爱的爱心图形。Python画爱心不仅可以用来提高学习者对Pyth
如何使用Python 打印各种三角形
主要介绍了如何使用Python 打印各种三角形,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
python爱心代码高级.pdf
python爱心代码高级 这段代码使用numpy库和matplotlib库绘制了一个高级的爱心图形。它首先定义了一个爱心曲线的方程,然后使用该方程生成曲线上的点。接下来,使用matplotlib库绘制了爱心图形,并设置了图形的样式。最后,通过plt.show()显示了图形。 你可以将这段代码保存为一个Python文件,在终端中运行,即可得到一个高级的爱心图形。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义爱心曲线方程 def heart_curve(t): x = 16 * np.power(np.sin(t), 3) y = 13 * np.cos(t) - 5 * np.cos(2*t) - 2 * np.cos(3*t) - np.cos(4*t) return x, y # 生成曲线上的点 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) x, y = heart_curve(t)
python 基础学习资料
安装包 python-3.7.0.rar 链接:https://pan.baidu.com/s/1Gl5QUMrLFoTekENighd0iw 提取码:ysgx pycharm5.0.3.zip 链接:https://pan.baidu.com/s/1DpzRiMWSW2byWjB1cYmQKw 提取码:9rgi Anaconda3 jupyter notebook 第一步进入: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 第二步选择: Anaconda3-5.3.1-windows-x86_64.exe 632.5Mib 20
Python项目-实例-23 画爱心.zip
Python 毕业设计,基于 Python 开发的,含有代码注释,新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 包含:项目源码、数据库脚本、软件工具等,前后端代码都在里面。 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷,具有很高的实际应用价值。 项目都经过严格调试,确保可以运行! 1. 技术组成 开发环境:Pycharm 数据库:MySql(建议用 5.7 版本,8.0 有时候会有坑) 数据库工具:navicat
Python编写的一个心型和玫瑰花的文件
使用Python编写,在屏幕上显示一个心型,同时勾画出一朵玫瑰花,可展示给女友看
【CEEMDAN-VMD-GRU】完备集合经验模态分解-变分模态分解-门控循环单元预测研究(Python代码实现)
内容概要:本文研究了一种基于CEEMDAN-VMD-GRU的组合预测模型,旨在实现对非平稳、高噪声时间序列数据的高精度预测。该模型首先采用完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对原始信号进行自适应分解,有效缓解模态混叠问题并提升分解稳定性,获得一系列本征模态函数(IMF)分量;随后引入变分模态分解(VMD)对各IMF分量进行二次精细化分解,进一步优化频带划分,提取更具规律性和物理意义的子序列成分;最后利用门控循环单元(GRU)神经网络对每个分解后的子序列分别建立时序预测模型,充分挖掘其动态演化特征,并通过集成各子序列的预测结果生成最终输出。该方法融合了CEEMDAN的强鲁棒性、VMD的精确频域分离能力以及GRU在长期依赖建模方面的优势,显著提高了在复杂场景下的预测精度与泛化能力。文中配套提供了完整的Python代码实现,便于读者复现实验过程与应用于实际工程项目。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习知识,从事电力系统、能源预测、信号处理等相关领域研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①解决高噪声、非平稳时间序列的预测难题;②提升风电功率、电力负荷等能源数据的预测准确性;③学习信号分解技术(CEEMDAN、VMD)与深度学习(GRU)的融合建模范式。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,逐步实现并调试模型的各个模块,重点关注CEEMDAN与VMD的参数设置对分解效果的影响,以及GRU网络结构的设计与训练过程,深入理解多阶段分解-预测架构的设计思想与优势。
黑暗爱心表白网页源码
自己看标题就知道了。
基于粒子群优化算法的三方三层的主从博弈能源系统优化模型研究(Matlab代码实现)
内容概要:本研究提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的三方三层主从博弈模型,用于优化能源系统的运行与调度。该模型充分考虑了能源系统中多个利益主体(如能源供应商、运营商与用户)之间的复杂交互关系,构建了包含上、中、下三层架构的博弈框架,分别对应不同的决策层级与目标。通过引入主从博弈理论,实现了各层级间非对称权力结构下的最优策略求解,确保系统在满足各类约束条件下达到经济性、稳定性和低碳性的多目标平衡。研究采用Matlab进行算法实现与仿真验证,结果表明所提模型能够有效协调多方利益,提升能源利用效率与系统整体性能。; 适合人群:具备一定电力系统、优化算法或博弈论基础知识,从事能源系统优化、智能算法应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于综合能源系统、微电网、电力市场等场景下的多主体协同优化调度;②为研究主从博弈在能源领域的建模与求解提供方法参考;③通过Matlab代码实现,帮助读者深入理解粒子群算法与博弈论结合的实际应用过程。; 阅读建议:建议读者结合博弈论基础与智能优化算法知识进行学习,重点关注模型构建逻辑与算法实现细节,并通过调试提供的Matlab代码加深对三方三层架构与主从博弈求解过程的理解。
论文复现基于改进型混合有限集模型预测控制(FCS-MPC)的模块化多电平换流器MMC环流抑制与相间电压均衡控制研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文围绕三电平VIENNA整流器的双闭环控制与中点电位平衡问题展开仿真研究,提出了一种基于上下电容电压差值补偿的中点电位平衡策略。该策略在传统电压外环与电流内环构成的双闭环PI控制基础上,引入电容电压偏差作为反馈信号,通过调节SVPWM调制中冗余小矢量的作用时间,实现对中点电荷的定向搬运,从而主动抑制中点电位波动。仿真结果表明,所提方法在800 V直流母线工况下,不仅能实现稳定的电压跟踪与良好的输入电流波形(低THD),还能显著提升上下电容电压的均衡度,且在动态负载变化下具备恢复能力。研究验证了电压稳定、电流低谐波与中点均衡三者在统一控制框架下的协同实现,避免了额外硬件均压电路的使用。; 适合人群:电力电子、电气工程及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事新能源、电动汽车充电、工业电源等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握三电平VIENNA整流器的工作原理与中点电位波动的成因;② 学习并复现基于双闭环PI与SVPWM的控制系统设计;③ 深入理解并实现利用冗余小矢量进行中点电位主动平衡的控制思想与仿真方法;④ 为实际工程项目中解决类似拓扑的均压问题提供理论依据和技术参考。; 阅读建议:本文理论分析与仿真验证紧密结合,建议读者在理解第2、3节拓扑与控制结构的基础上,重点研读第4节差值补偿原理与SVPWM的配合机制,并结合第5节的仿真波形进行对照分析,有条件者应动手复现Simulink模型,通过调整参数观察控制效果的变化,以加深对控制策略动态性能的理解。
塔式熔盐光热朗肯循环电站建模!并且搭建了Simulink模型!!
内容概要:本文详细介绍了塔式熔盐光热朗肯循环电站的系统建模过程,并基于Simulink平台构建了完整的动态仿真模型。研究涵盖电站整体架构设计、核心组件(如太阳能集热场、熔盐储热系统、蒸汽发生器和汽轮发电机组)的数学建模,以及关键控制策略的实现,重点探讨了如何通过仿真手段对光热发电系统的热力循环特性、能量转换效率及多工况动态响应进行分析与优化。所搭建的模型能够精确模拟太阳辐照变化下的集热过程、熔盐介质的储/放热行为、工质相变及汽轮机发电等关键环节,为光热电站的系统集成、运行调控和性能评估提供了可靠的技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、热能工程或自动化背景的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展塔式光热电站的能量流与控制逻辑仿真;②研究熔盐储热系统与朗肯循环耦合的动态特性;③优化光热发电系统在不同气象条件和负荷需求下的运行策略与调度方案。; 阅读建议:建议结合Simulink模型文件同步操作,重点关注各子系统模块的参数设置、信号连接逻辑与控制算法实现,同时可引入天气波动、昼夜交替或负荷扰动等实际工况因素,以增强仿真的真实性和工程参考价值。
AirymaxOS 极境智能体操作系统 基于Linux 6.6 进行微内化改造的kerne 本仓库是 AirymaxOS 的管理仓库,也是 airymaxhub 下的五个管理仓库之一
极境智能体操作系统,自有Kernel:ALK(Liunx 微内核化改造)支撑每秒数万 Agent 并发任务。整个AirymaxOS工程实现采用微内核思想,和AirymaxRT属于不同态,AirymaxRT能基于AirymaxOS运行,效率更高,速度更快,运行更稳定。
自适应多机器人编队规划,以包围和跟踪具有运动和可见性约束的目标(Matlab代码实现)
内容概要:本文提出了一种自适应多机器人编队规划方法,旨在实现对具有运动能力和传感器视野约束的目标进行有效包围与持续跟踪。该方法基于Matlab代码实现,综合考虑了实际应用中机器人的动力学限制与感知范围等关键因素,设计了能够根据目标动态行为自适应调整编队形态和控制策略的算法框架。通过构建合理的数学模型与控制律,系统可在复杂环境中维持稳定的包围构型,并确保各机器人对目标的可见性,从而提升跟踪的鲁棒性与可靠性。文中详细阐述了算法的设计原理、建模过程及仿真实验结果,验证了其在多种动态场景下的有效性与适应能力。; 适合人群:具备自动化、机器人学或控制理论基础的科研人员及研究生,尤其适用于从事多智能体协同控制、移动机器人路径规划与自主系统开发的相关研究人员。; 使用场景及目标:①解决复杂环境下多机器人协同围捕任务中存在的运动与感知受限问题;②为安防监控、环境探测、搜索救援等应用场景提供高效可靠的编队控制方案;③借助Matlab仿真平台开展算法验证与性能评估,推动理论成果向实际应用转化。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,并尝试在不同环境参数与初始条件下测试系统的响应特性,以全面掌握其适用边界与优化潜力。
【航空航天制造】基于飞秒激光的无涂层LSP技术:齿轮与叶片抗疲劳强化机理及工程化应用研究
内容概要:本文系统阐述了无涂层激光冲击强化(LSP)技术在航空齿轮与叶片等薄壁构件抗疲劳强化中的研究进展与应用前景。文章对比了传统喷丸、渗碳/渗氮及带涂层LSP技术的局限性,指出无涂层LSP技术通过摒弃吸收层,利用金属表面气化形成的等离子体实现冲击加载,具备非接触、无残留、低热损伤、可精准局部强化的优势。重点分析了纳秒与飞秒LSP的技术差异,强调飞秒激光“冷加工”特性对薄壁精密构件的适用性,并揭示了光斑搭接率、功率密度、冲击角等关键参数对残余应力场均匀性的调控机制。结合AISI 9310齿轮钢实验案例,定量展示了该技术在提升残余压应力深度(达450μm)、显微硬度(提升30%)、疲劳寿命(提高3~5倍)及耐蚀性(腐蚀电流密度降低76%)方面的显著效果。同时探讨了工程化应用中面临的表面粗化、构件变形和装备集成度低三大挑战,并提出了飞秒同步强化、分区扫描路径与移动式模块化装备等应对策略。最后展望其在航空发动机叶片、齿轮及其他高端制造领域的广阔应用潜力。; 适合人群:从事航空制造、材料表面工程、抗疲劳技术研究的科研人员与工程技术人员,以及具备材料科学与机械工程背景的研究生。; 使用场景及目标:①用于理解无涂层LSP技术的作用机制及其相较于传统工艺的核心优势;②指导航空精密构件表面强化工艺的选择与参数优化;③为新型抗疲劳制造技术的研发与工程转化提供理论依据与实践参考。; 阅读建议:建议结合文中图表(如残余应力洞调控、工艺流程与性能对比图)深入理解关键技术原理,重点关注飞秒LSP的冷加工特性和工艺参数协同调控规律,并联系实际工程问题思考其产业化落地路径。
chromedriver-mac-arm64-157.0.8103.78(Stable).zip
内容概要:Chrome for Testing 官方 chromedriver 157.0.8103.78 mac-arm64 平台(稳定版通道),原版未修改,附 README(来源与用法)。 适合人群:macOS Apple Silicon(M 系列) 上做 Web 自动化测试的工程师与学习者(Selenium/Playwright/Puppeteer)。 使用场景及目标:①本机 Chrome 大版本为 157 时的配套驱动;②CI/容器环境离线内置;③爬虫与自动化项目。 其他说明:chromedriver、Chrome for Testing 均为 Google 官方发布、允许自由分发的文件;本资源为第三方整理的下载便利服务。驱动版本必须与本机 Chrome 大版本一致。
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