我一直试图实现一个简单的LMS自适应波束形成代码。由于我没有Matlab许可证,所以我决定使用Julia,因为它们非常相似。为了使基本代码正常工作,我实现了MVRD波束形成示例,该示例在Matlabs网站上找到(我现在似乎找不到链接)。然后,我使用链接使LMS运行。
我现在的代码是
using Plots
using LinearAlgebra
# Source: https://teaandtechtime.com/adaptive-beamforming-with-lms/
M = 20; # Number of Array Elements.
N = 200;
我正在尝试执行以下代码:
SELECT * FROM `lms_test`
WHERE NOT EXISTS
(SELECT * FROM `lms_studenttest`
WHERE `lms_test`.slug = `lms_studenttest`.testId
AND `lms_studenttest`.`studentId`='10a75c804b8851520993dedc42334c0f'
)
AND `lms_test`.`testType`= 'Practice Test'
但并没有获得成功。
帮我做
现在,我正在创建具有bezier控制柄的多边形。它工作得很好,除了现在我总是这样做:
for(float i = 0; i < 1; i += 0.04)
{
interpolate A, a.handle to B.handle, B at time i
}
问题是,无论点A和B之间的距离有多短或多长,它总是会产生相同数量的点。我怎么做才能让它看起来总是很好,但只能插值到它必须的程度。例如:如果Distance(A,B)是40,那么它可能只细分15次,但如果Distance(A,B)是20,它可能只细分7次,等等。我如何才能将其作为质量ex的函数:
float GetThresh
我面对的是ORA- 00937 :不是单群组函数00937。00000 -此sql查询中的"not a single-group group function“错误问题 select c.First_Name,sum(r.installment_number)
from LMS_CUSTOMER_M c, LMS_REPAYSCH_DTL r,LMS_AGREEMENT_DTL a
where (c.Customer_ID=a.Lessee_ID and a.agreement_id= r.agreement_id)
and a.Loan_Disbursal_Date < r.
请有人告诉我这里的语法错误是什么:
SELECT T.id,T.vmProductID,T.name AS Course,C.title AS Category FROM j25_lms_tests AS T LEFT JOIN j25_lms_categories AS C ON C.id = T.catid WHERE T.published=1 AND T.vmProductID IN() ORDER BY T.ordering
这是脚本中的主要代码:“选择T.id、T.vmProductID、T.name作为课程,从#__lms_tests选择C.title作为类别,从T左加入#__l
我正在尝试安装一个用于激光设备(http://sicktoolbox.sourceforge.net/docs/sicktoolbox-quickstart.pdf)的“工具箱”,当我试图构建它时,我收到了这条消息(命令在5.2节):
Building Sick LMS mex...
Building with 'g++'.
/home/ark3420/SICK/sicktoolbox-1.0.1/matlab/../c++/drivers/lms/sicklms-1.0/SickLMSBufferMonitor.cc
:131:48: erro
在我的react应用程序中,我使用passport和passport-local-mongoose进行身份验证。登录和注册工作没有任何问题。但是重置密码/更改密码不能正常工作。我有重置密码组件,如下所示
ResetPassword.js
var React = require("react");
var helpers = require("../utils/helpers");
class ResetPassword extends React.Component {
constructor(props){
super(props);
t
我正在尝试根据数据点的密度对数据进行聚类。
我想根据density.Like在这些区域周围绘制轮廓线,这样:
为了达到这一点,我正在尝试修改中的以下代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import gaussian_kde
# Generate fake data
x = np.random.normal(size=1000)
y = x * 3 + np.random.normal(size=1000)
# Calculate the point density