一、前言 本文是对2022年第十四届“电工杯” 高校数学建模挑战赛B题：5G网络环境下应急物资配送问题的解题思路，希望能够对正在学习数学建模或者研究该类问题的读者提供帮助。作者在当届的比赛中，获得了本科组三等奖的成绩，并且在这个的基础上进行了后期的思路改进，可以说这个思路还是具有一定的合理性的。PS：当年的获奖证书到现在没发，不知道组委会在搞什么飞机。喊话组委会：大哥们，23年的都快出成绩了，你们搞啥呢？二、问题背景 一些重特大突发事件往往会造成道路阻断、损坏、封闭等意想不到的情况，对人们的日常生活会造成一定的影响。为了保证人们的正常生活，将应急物资及时准
2022最新pytorch安装方法GPU版本python3.9torch-1.13.0+cu116-cp39torchvision-0.14.0从官网一键命令下载的pytorch是CPU版本的，我们需要手动安装GPU版本的解决方案查找对应版本下载对应的whl文件使用pip本地安装可能遇到的问题numpy和pandas报错，uninstall后重新install就行最后测试从官网一键命令下载的pytorch是CPU版本的，我们需要手动安装GPU版本的如图，这样是不能安装gpu版本的。解决方案查找对应版本这里针对python3.9版本，在此网站https://github.com/pytorch/
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1、产品简介H2是ThomasMueller提供的一个开源的、纯java实现的关系数据库。H2的主要特点是：非常快，开源，JDBCAPI；嵌入式和服务器模式；内存数据库；基于浏览器的控制台应用程序。2、漏洞概述H2数据库控制台中的另一个未经身份验证的RCE漏洞，在v2.1.210+中修复。2.1.210之前的H2控制台允许远程攻击者通过包含IGNORE_UNKNOWN_SETTINGS=TRUE;FORBID_CREATION=FALSE;INIT=RUNSCRIPT子字符串的jdbc:h2:memJDBCURL执行任意代码。3、影响范围1.1.1004、复现环境 Vulfocus在线
年末将至，还是要写点总结性的内容，以回顾过去一年做的各种事情。工作之外从客观数据上看，今年的收入水平略差于去年，主要是工作外的收入有所减少，其核心原因是没有录制新的课程内容进行变现，原本的计划是，录课一门Web3的开发课程讨论一下合约开发以及各种技巧，也因我转型做工具而迟迟未开始。为啥不发力课程变现了？各位从朋友圈应该也可以看出，今年我花了较多时间去尝试开发各种各样的工具、Saas服务，而没有怎么进行课程的变现了，其实本身在这块还是有些基础，继续努力与他人合作，有大概率可以获得更高的收入，但我一直尝试做工具开发，多数业余时间都在上面了，可以说今年是我的转型阵痛年。当然，知识付费还是好赛道，基于
摘要本文主要研究圆形编队的队形下被动接受信号无人机的定位、发射信号无人机的有效定位和无人机接收信息后的位置调整方案，以及锥形编队的队形下无人机位置的调整方案，同时充分考虑不同队形下无人机位置有无偏差的条件约束，综合评价分析得出无人机编队飞行中的纯方位无源定位的优化方案。针对问题一的第一小问，本问主要运用的是解析算法，首先对图中相应的变量作初始化定义，包括圆周半径，相邻两台无人机之间的连线及连线之间的夹角，为后续列式求解做好相应变量声明；其次，根据正、余弦定理进行三角定位，并列出相应方程，通过联立方程求出相应的表达式；最后，考虑无人机FY00与其余两架发射信号无人机的位置关系（优弧和劣弧），建立
文章目录第0步打开VS2022点击创建新项目第1步选择windows桌面向导第2步配置项目第3步选择空项目第4步找到生成依赖项选择生成自定义第5步勾选masm第6步新建文件第7步选择cpp文件并在下方手动指定asm后缀第8步配置解决方案的平台第9步查看asm文件的属性页第10步为程序打上断点第11步点击F5开始调试第12步CTRL+ALT+G打开寄存器第13步按F11逐步运行第14步按F11继续运行继续F11单步执行程序结束可能遇到的问题1.asm文件没有被编译2.使用中断会触发异常如果还有遇到的问题，可留言，尽力帮参考书籍参考博文进一步阅读第0步打开VS2022点击创建新项目第1步选择win
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2022年华数杯C题插层熔喷非织造材料的性能控制研究 仅献给读者的你原题再现： 熔喷非织造材料是口罩生产的重要原材料，具有很好的过滤性能，其生产工艺简单、成本低、质量轻等特点，受到国内外企业的广泛关注。但是，由于熔喷非织造材料纤维非常细，在使用过程中经常因为压缩回弹性差而导致其性能得不到保障。因此，科学家们创造出插层熔喷法，即通过在聚丙烯（PP）熔喷制备过程中将涤纶（PET）短纤等纤维插入熔喷纤维流，制备出了“Z型”结构的插层熔喷非织造材料。插层熔喷非织造材料制备工艺参数较多，参数之间还存在交互影响，加上插层气流之后更为复杂，因此，通过工艺参数（接收距离和热空气速度）决定结构变量（厚度、孔
1.PyTorch的安装（1）首先在命令行输入nvidia-smi查看本机的CUDA版本：（2）前往PyTorch官网：PyTorch，在GetStarted中设置以下选项：如果想在自己电脑上跑通代码，就选CUDA，如果不需要在自己电脑上跑，而是在服务器上跑，或者没有独立显卡，就选CPU。独立显卡需要NVIDIA显卡。这里我们一定要选择和自己版本相同或更低的CUDA。（3）激活一个Anaconda环境（本文在PyTorch环境下操作），Anaconda的安装与使用可以转至：Anaconda3安装与配置教程（2022.11），由于直接用PyTorch官网给出的命令进行安装速度非常慢，还很容易出错
