本文实例为大家分享了python学生信息管理系统的具体代码，供大家参考，具体内容如下 #编译环境为python3 #学生信息管理系统包括基本的信息功能，能够实现学生信息的输入，查询，增添和删除 #基本框架：开始操作菜单，接收输入选项，调用相应的函数实现对应的功能，循环回到开始菜单， #操作菜单： student = [] def studentMeau(): print('-'*30) print('-------学生信息管理系统-------') print(' 1、添加学生信息') print(' 2、删除学生信息') print(' 3、查询学生信息') prin

使用该文档，可方便的查找函数的相关用法，而且，该文档具有目录。

【智能优化算法】基于遗传算法求解非线性目标函数最小值问题含Matlab源码.zip

本资源提供了一个使用MATLAB实现的三次样条插值（Cubic Spline Interpolation）的示例代码。三次样条插值是一种在给定数据点集合之间插入平滑曲线的方法，该曲线由一系列三次多项式段组成，每段只在相邻的两个数据点间有效。这种插值方法特别适用于需要通过一组离散数据点生成平滑曲线的情况，广泛应用于数据可视化、信号处理和数值分析等领域。 示例代码详细注释了每一步的执行过程，包括如何使用MATLAB内置函数进行三次样条插值，以及如何手动实现三次样条插值算法，以便于读者深入理解其工作原理和实现细节。此外，代码还具备历程，读者可以通过使用实例来直观展示插值效果并学习子函数的调用。 通过本资源，读者不仅可以快速掌握如何在MATLAB中进行三次样条插值，还能深入了解其背后的数学原理和计算方法，为解决实际问题提供有力工具。 若有问题请随时和博主联系，博主将切身指导！！

% function [y_lb,y_ub]=CI_reg(fun_name,a,b,k,K,Expansion) ％ 输入% fun_name 被调用的函数名% a 区间输入的下界向量% b 区间输入的上界向量%k CI展开的顺序%K 每个区间变量的扫描（验证）点% 切比雪夫多项式的扩展扩展类型-“完整”或“部分” ％ 输出y_lb响应下限％ % y_ub 响应上限 ％ 例子%[y_lb1,y_ub1]=CI_reg(@double_pendulum,[0.99 1.98]',[1.01 2.02]',4,10,'full');

使用方法参考下面的博文链接，可以仿真电路并得到一般电路的传递函数表达式 https://blog.csdn.net/weixin_42665184/article/details/126391065?spm=1001.2014.3001.5502

文件中包含多种求函数逼近的函数算法，如切比雪夫多项式逼近，离散周期数据点的傅立叶逼近，离散试验点的线性最小二乘拟合等

基于神经网络的自适应PID控制器 通过将RBF（BP）神经网络和PID控制器相结合，建立了神经网络PID控制器，采用传递函数进行系统建模，通过自动调整PID参数，实现了对方波信号的跟踪。 程序有注释

STM32G4系列片上FLASH读写函数，已封装好，具体使用情况见以下链接：https://blog.csdn.net/13011803189/article/details/135625151?spm=1001.2014.3001.5502 说明：可对任意的连续地址进行读写，可跨页读写。写入时，自动判断待写区域是否为空，对于非空区域，会自行擦除页，并且相关页（扇区）内的非写入区域的数据仍然保留。由于G4系列每次写入均为8字节，所以读函数也同样遵循了这个原则，也就是说读写的地址均应为8的倍数 --- 因为其中涉及到的判断比较多，容易疏漏，如果有问题可以给我私信留言，我好修改后再上传。

我们介绍了彩色玻璃冷凝物（CGC）密度矩阵ρ^ $$ \ widehat {\ rho} $$的概念。 这概括了强子波函数中色电荷分布的概率密度的概念，并且与在将部分强子自由度积分后将CGC理解为一种有效的理论相一致。 我们导出了密度矩阵的演化方程，并表明JIMWLK演化方程在此以色电荷密度基础中ρ的对角矩阵元素的演化出现。 我们分析了该密度矩阵在高能量演化下的行为，并表明其纯度随能量的降低而降低。 我们表明，密度矩阵的演化方程具有著名的Kossakowsky-Lindblad形式，描述了开放系统的密度矩阵的非单位演化。 此外，我们考虑了稀释极限，并证明了在大的速度下，密度矩阵的纠缠熵按照d dy S e =γ$$ \ frac {d} {dy} {S} _e = \线性增长。 γ$$，其中γ是领先的BFKL特征值。 我们还讨论了ρ^ $$ \ widehat {\ rho} $$在饱和状态下的演化，并将其与Levin-Tuchin定律相关联，发现熵再次以线性速度快速增长，但速度较慢。 通过分析全密度矩阵的稠密和稀疏方案，我们能够在方案之间建立对偶。 最后，我们介绍了从该密度矩阵派生