GShang

摘要： 阅读全文

摘要： Hi! 这是一条广播消息。很长很长很长很长哈high还好还好哈Hi! 这是一条广播消息。很长很长很长很长哈high还好还好哈 Hi! 这是一条提示消息。 Hi! 这是一条提示消息 阅读全文

摘要： 什么是Vue? 接触前端时，一直在想，网页中那么多数据，怎么一次性渲染到页面中？通过js可以实现，但是比较繁琐，需要组合字符串，很麻烦。还有更好的办法吗？ 直到我遇见了Vue...... 首次接触到Vue，进了官网，看到官方介绍视频我就已经跃跃欲试了，真的非常方便！ 总的来说，Vue可以把网页中的各 阅读全文

摘要： 制作主题需要考虑哪些？ 在博客园里混了一年多，各式各样的主题琳琅满目，各有特色。但是我发现的是，有些细节没有注意到。这里我主要提几点个人对于博客园主题的基本需求。 功能实用。博客园自带的功能尽可能多的保留。诸如随笔分类、标签、随笔档案等等。 外观简洁大方。博客园不乏各种技术大佬，但是程序员的审美似乎 阅读全文

摘要： Matlab可以[通过function去定义一些功能函数](https://www.cnblogs.com/gshang/p/11275156.html)，这使得代码变得简洁和高效。但是如果遇到的是一些简单的数学公式组成的函数表达式，继续用function去定义函数，似乎显得有些冗杂和多余。这时候，就可以尝试运用匿名函数了。 阅读全文

摘要： 在运动学片段提取阶段，我们成功地提取到了每个文件下的运动学片段。下面，我们将把这些运动学片段放到一起，进行特征值计算，和工况曲线的构建。 理解工况曲线 明确工况曲线的基本含义 在构建工况曲线之前，首先得明白，什么是工况曲线？ 一般来说，所谓的汽车行驶工况曲线，就是一段时长为1800秒以内的描述汽车行 阅读全文

摘要： 在数据预处理阶段，我们成功对每个文件的异常数据做出了异常处理，下面我们开始对各个文件做运动学片段提取。 在这里首先插一句，其实预处理阶段，我们对数据的异常处理大部分都是以剔除的方式处理的，这种方式有利有弊！利处自然是简单省事，并且一般来说，产生的异常数据都是无效的，留着也没用，反而会影响片段时长的占 阅读全文

摘要： 在准备阶段，我们取得了突破性的进展，全面掌握了这个题目的来源和做法，下面开始做第一问。 解题思路 明确技术路线 开始做题目之前，在前面的基础工作开展后，就可以明确汽车行驶工况构建的基本研究技术路线了： 汽车行驶工况曲线构建的研究技术路线（点击查看大图） 在前面两个研究内容上，题目已经给出了最终的成功 阅读全文

摘要： 2019年研究生数学建模比赛，我们组选择的是D题目——《汽车行驶工况构建》。 选题分析 其实题目一发下来后，基本确定了这几个题目的已知条件、难易程度、问题结果要求等等，具体分析画了个思维导图： 对于A题目，没有接触过专业训练的同学一般都不会去选，因为这个涉及到AI训练的问题。不知道参加比赛的小伙伴们 阅读全文

摘要： 博客园的日历其实很好用，只是不够好看！ 阅读全文

摘要： 研究生数学建模比赛时间安排，100个小时的鏖战！ 阅读全文

摘要： 一款完全自定义的博客园主题！ 阅读全文

摘要： 基于 silence 私人定制的主题。 阅读全文

摘要： Visio 功能栏扩展，添加 Mathtype 。 阅读全文

摘要： 智能优化算法之模拟退火算法。 阅读全文