酷代码
AI
首页
AI工具箱
在线工具
证件照自拍
证件照换底色
关于
设置
登录/注册
菜单
全部AI
/
热门
/ AI写代码神器
服务商
DeepSeek
字节豆包
阿里通义
讯飞星火
百度文心
GPT
开启上下文联想
更多选项
快捷项
语言方向:不限
语言方向:Java
语言方向:C#
语言方向:Python
语言方向:C++
语言方向:C
语言方向:JavaScript
语言方向:Go
语言方向:Ruby
语言方向:Swift
语言方向:R
语言方向:PHP
语言方向:CSS
语言方向:TypeScript
语言方向:Shell
语言方向:Scala
语言方向:Maxscript
语言方向:html
系统环境:不限
系统环境:Windows
系统环境:Linux
系统环境:Mac
其他AI
AI写代码神器
AI问答
AI新闻评论
AI摘要生成
AI高端主持词
AI工作总结报告
AI爆文标题助手
证件照自拍
证件照换底色
问AI
在文本框内输入内容,点击“问AI”即可获得参考结果
"酷代码AI"是一家去中心化AI聚合平台,旨在共享AI低成本地处理文案类、代码类的工作,提升学习、工作的效率与质量。一次注册,畅游多家AI产品!
最新免费问AI
如何隐藏我的提问?
AI写代码神器
C# 用正则表达式让 string s = "abcablc";中的第二个a 变成*(342点数解答 | 2025-06-12 15:33:45)
9
AI写代码神器
正则表达式 匹配字符串中 第二个重复的字符 (229点数解答 | 2025-06-12 15:27:32)
11
AI写代码神器
匹配 abcablc 使用 正则表达式中 的第二个 a(554点数解答 | 2025-06-12 15:25:28)
10
AI写代码神器
无法解析名称 'comm.HammingEncoder'。 出错 untitled (第 17 行) hamming_enc = comm.HammingEncoder(n, k); ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^(458点数解答 | 2025-06-12 15:05:04)
8
AI写代码神器
1.首先,选取一幅图像。可以选择任何一幅图像,无论是彩色还是黑白的,大小也没有限制。(图片路径为C:\Users\18241\Pictures\Camera Roll\屏幕截图 2025-02-27 235704.png) 2.将该图像数据导入MATLAB,并对其进行(15,11)汉明码编码。汉明码是一种纠错码,可以检测和纠正数据传输过程中的错误。在这一步中,需要使用matlab的编码函数来生成多项式自定。 3.将编码后的数据进行16qam调制。QAM是一种数字调制技术,可以将数字信号转换为模拟信号,以便在信道中进行传输。在这一步中,需要使用MATLAB的调制函数来生成QAM星座图,并设置传码率和载波频率等参数。 4.将已调制信号送入信噪比为10dB的AWGN信道。AWGN信道是一种加性高斯白噪声信道,常用于模拟无线传输中的噪声干扰。在这一步中,需要使用MATLAB的信道函数来模拟AWGN信道。 5.将经过信道后的接收信号进行滤波、解调及译码等处理,以恢复出原图像。在这一步中,需要使用MATLAB的解调函数来解调接收信号,并使用译码函数来译码汉明码,最终得到原始图像数据。 6.检查恢复(706点数解答 | 2025-06-12 15:03:34)
11
AI写代码神器
1.首先,选取一幅图像。可以选择任何一幅图像,无论是彩色还是黑白的,大小也没有限制。 2.将该图像数据导入MATLAB,并对其进行(15,11)汉明码编码。汉明码是一种纠错码,可以检测和纠正数据传输过程中的错误。在这一步中,需要使用matlab的编码函数来生成多项式自定。 3.将编码后的数据进行16qam调制。QAM是一种数字调制技术,可以将数字信号转换为模拟信号,以便在信道中进行传输。在这一步中,需要使用MATLAB的调制函数来生成QAM星座图,并设置传码率和载波频率等参数。 4.将已调制信号送入信噪比为10dB的AWGN信道。AWGN信道是一种加性高斯白噪声信道,常用于模拟无线传输中的噪声干扰。在这一步中,需要使用MATLAB的信道函数来模拟AWGN信道。 5.将经过信道后的接收信号进行滤波、解调及译码等处理,以恢复出原图像。在这一步中,需要使用MATLAB的解调函数来解调接收信号,并使用译码函数来译码汉明码,最终得到原始图像数据。 6.检查恢复出的图像有无误码。在这一步中,需要使用MATLAB的比较函数来比较原始图像数据和恢复出的图像数据,以检查是否存在误码。(924点数解答 | 2025-06-12 15:00:49)
11
AI写代码神器
A. 实验内容:用 NumPy 生成一组线性数据加点噪声训练线性回归模型画图观察模型的拟合效果。 任务: (1) 模拟线性数据(带噪声):y = 5x + 噪声(均值20, 标准差10),构成比较真实的线性关系数据。 (2) 数据划分:使用 train_test_split 划分训练集和测试集。 (3) 模型训练与预测:通过 LinearRegression() 拟合模型并进行预测。 (4) 模型评估:使用均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、R²决定系数来评价模型。 (5)结果可视化:使用散点图和预测回归线展示模型效果。 B. 实验步骤: (1)导入scikit-learn库,并使用 NumPy 生成x自变量数据 from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score import numpy as np (651点数解答 | 2025-06-12 13:18:59)
12
AI写代码神器
输出图形问题: 编程使用for循环输出如下图形: ********** ********* ******** ******* ****** ????? **** *** ** * 要求:使用循环嵌套语句实现。不可以使用三引号''''''。(174点数解答 | 2025-06-12 11:09:16)
9
AI写代码神器
输出图形问题: 编程使用for循环输出如下图形: ********** ********* ******** ******* ****** ????? **** *** ** * 要求:使用循环嵌套语句实现。不可以使用三引号''''''。(250点数解答 | 2025-06-12 11:06:54)
11
AI写代码神器
用VBA在C盘复制一个文件夹,黏贴到D盘(496点数解答 | 2025-06-12 10:39:53)
11
AI写代码神器
<!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=no"> <title>炭翁的抉择 - 手机版</title> <style> * { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; font-family: "Microsoft YaHei", sans-serif; } body { background-color: #f0f0f0; color: #333; min-height: 100vh; (2675点数解答 | 2025-06-12 02:49:33)
14
AI写代码神器
生成无名杀技能代码,技能效果是每回合开始时可以选择扣除一点体力上限,获取场上一个武将的技能(598点数解答 | 2025-06-11 23:19:16)
9
发送