ESP3

ESP3是由新西兰惠灵顿的渔业声学团队开发的开源软件，可视化和处理渔业声学数据。它支持SIMRAD EK60和EK80数据（.raw），并部分支持其他格式如NIWA CREST、Furuno FCV-30和ASL AZFP。ESP3提供多种标准数据处理程序，包括校准、回声积分和多种算法，如不良ping识别、自动底部检测、单个目标识别和跟踪、学校检测与分类。该软件正在积极开发中，特别是在宽带处理方面。入门ESP3需要MATLAB R2019b或更高版本及相关工具箱。详细安装指南请参阅软件下载部分。

使用 ESP8266 微控制器、Arduino 和传感器，通过 RedisLabs 云端平台构建物联网应用，实现设备与云端无缝交互。

在本项目中，我们将利用NCD振动和温度传感器以及ESP32和ThingSpeak平台来测量振动和温度数据。同时，通过ThingSpeak和IFTTT将不同的温度和振动读数发送到Google Sheet进行分析。振动是机器和设备在运动或振动时产生的结果。在工业系统中，振动可能表现为麻烦的症状或动机，与日常操作息息相关。例如，砂光机和玻璃杯的振动特性不同。内燃发动机和工具本质上会带来一定程度的不可避免的振动。未受控制的振动可能导致损坏或加速设备的恶化。通过使用ESP32和NCD无线振动传感器在ThingSpeak上分析温度和振动数据，可以最大程度地减少这些潜在损害。ESP32是一款强大的IoT模块，结合了Wi-Fi和蓝牙功能，适用于各种应用场景。

ESP-DNN: Graph Convolutional Deep Neural Network for Predicting Electrostatic Potential Surfaces from DFT Calculations This repository contains trained models and code designed for generating ligands and proteins, creating electrostatic potential (ESP) surfaces that closely resemble DFT-quality molecular surfaces. The PQR files generated by our model include atomic charges and dipole-like atomic features, such as lone pairs, σ-conjugation, and p-orbitals. To generate ligand PQR files, a graph convolutional deep neural network (DNN) model was trained on about 100,000 molecules with ESP surfaces derived from DFT calculations. For proteins, parameterized charges of amino acids were used, ensuring compatibility with the ligand ESP surfaces generated by the DNN model. For more detailed methods and validation information, refer to the full documentation. System Requirements The program can only run on 64-bit Linux operating systems. Installation Instructions To run ESP-DNN, you will need to:1. Clone this repository.2. Set up Python and required dependencies.3. (Optional) Install additional packages. The package has been developed and tested with Python 2.7 and the following third-party libraries:- rdkit == 2018.09.3- keras == 2.2.4- tensorflow == 1.10.0- num

三维曲线图 plot3 基本的三维图形指令: plot3(X,Y,Z)- X,Y,Z 是长度相同的向量，绘制一条分别以向量 X,Y,Z 为 x,y,z 轴坐标值的空间曲线。 plot3(X,Y,Z): X,Y,Z 均是 mxn 的矩阵，绘制 m 条曲线，第 i 条曲线分别以 X,Y,Z 矩阵的第 i 列分量为 x,y,z 轴坐标值的空间曲线。 plot3(x,y,z,s): 带开关量 plot3(x1,y1,z1,'s1', x2,y2,z2,'s2', …) 使用 plot3 可以方便地创建三维空间中的曲线，为数据可视化提供强有力的支持。

SQLite Expert 3 是一款可视化 SQLite 工具，辅助开发人员提升效率。

开源的sqlite项目，提供sqlite3_key、sqlite3_rekey功能。

数据挖掘实验一中使用的第三个数据资源。

MP3Gain 通过分析 MP3 文件，将其音量无损调节至指定的目标水平。它超越了峰值归一化，而是进行统计分析，以判断音频对人耳实际发出的响度。

初音模型3DMAX是基于世界知名的虚拟歌手初音未来所创建的三维模型资源，广泛用于创作音乐MV、动画、游戏、虚拟现实等项目。初音未来由Crypton Future Media公司推出，以其独特的形象和音乐风格在全球范围内拥有大量粉丝。 在3DMAX中，初音模型通常包含以下关键元素：1. 3D几何体：模型的基础，由多边形等构成，精确再现初音的身体特征。2. 纹理：增添模型色彩和质感，包括颜色贴图、法线贴图等，模拟皮肤、衣物等的质感。3. 材质：定义物体表面的光学属性，如反射和光泽，使模型更真实。4. 骨骼绑定：将模型与骨骼结构关联，实现动画效果。5. 动画控制器：提供工具创建和编辑动画，调整模型动作和表情。6. 灯光和摄像机：模拟光源，决定观众观察场景的方式。7. 渲染设置：调整抗锯齿、阴影等，生成高质量的静态图像或视频序列。 初音模型3DMAX的使用不仅限于专业设计师，也是爱好者和学习者熟悉3DMAX软件、提高3D动画技能的理想资源。通过下载并导入“小初音.max”文件，用户可以探索和编辑模型，进行个性化创作。在实际应用中，初音模型可用于游戏开发、音乐视频制作或教育环境中作为教学示例。它激发着无数创作者的灵感。