隶属函数修正

输入隶属函数参数修正算法为：其中

漏洞已证实：[x, y, z] = 球体(20); hs = surf(x, y, z, 'facecolor', 'y'); 视图(2)轴相等 hl = 光; 光角(hl, 0, 0) % 光在-Y轴，因此在底部旋转(hs, [0 0 1], 30) % 将球体向右旋转30°光看起来像是移动了。这是由于rotate.m函数中的一个错误。冲浪对象的“VertexNormals”属性现在已更新到“xdata”、“ydata”和“zdata”属性。这一问题已在提交的rotate.m版本中得到解决。

备考时修正版053 vce题目修正，以确保内容清晰无误。

音乐标签乱成一锅粥？QQ 音乐修正工具还挺能救场的。专门用来修正下载歌曲的信息，比如歌名错了、专辑空了、封面全没了那种。操作也简单，导入音乐一键修正，效率高，兼容性还不错，老版本的 QQ 音乐文件它也认得。 QQ 音乐文件信息总出问题？QQ 音乐修正工具的批量修正功能帮你省不少事。不用改文件名、不用另装播放器，点几下就能修好，像自动加上歌手、年份那种，适合老歌整理。导入路径后点“修正”，响应也快，几秒就搞定。 支持格式还蛮多的，.mp3、.flac都能识别，还能顺手替你把封面图补全了。整理自己的音乐库或者备份老收藏的时候用它，真的事半功倍。有点像音乐信息的“美颜神器”。 用的时候注意下：文件路

在通道设计中，管壁粗糙度会影响流体的流动特性。为了考虑粗糙度对压降计算的影响，需要对压降公式进行修正。修正方法是引入粗糙度系数，将实际管道中带粗糙度的压降换算成等效光滑管道中的压降。

我不太清楚怎么描述，但我需要一个地形图。

此代码执行了两种修正后的Mann-Kendall检验，考虑了时间序列的自相关（Hamed和Rao，1998）。替代了对趋势的传统检验方法，检验了向量V中趋势缺失的零假设。测试结果显示H = 1，在显著性水平alpha上拒绝了原假设。H = 0表示未能在显著性水平alpha上拒绝原假设。

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英文文章修正的实验项目，用的是 NLP 技术来自动改文章里的定冠词，挺适合做语法或者教育类产品的。代码全是用 Python 3 写的，依赖也比较常见，像是NumPy、Pandas这些。如果你用过Anaconda，那安装环境就更轻松了，基本一装就能跑。数据方面用的是UMBC WebBase 语料库，内容量蛮大的，适合训练模型。 项目目录下的代码结构还算清晰，适合快速上手。要是你想试试自动校正文法，是英文文章里的冠词（像“a”和“the”这种小词），这个项目可以说是现成的起点。改改模型结构或者调整语料也都挺方便。 哦对了，如果你对数据感兴趣，可以顺手看看这些资源： python 数据 pan

矿业投资决策中，面对的不确定性和模糊性太多，这时候一个靠谱的算法就能帮大忙。基于熵的数据挖掘方法，结合隶属度转换算法，可以有效地从冗余数据中提取出有价值的信息。这种方法的三步计算流程：有效、可比、合成，也就简单记成 M(1,2,3)了。通过它，矿业投资决策的模糊评价能大大提高准确度，最终决策者做出更有信心的判断。实例表明，这个方法挺靠谱，结果的置信度也高哦。对于需要进行矿业投资决策的朋友，这个方法值得一试！