05 2018 档案

《空中交通管理基础》-潘卫军主编-第五章-空域
摘要：第五节 扇区划设和终端飞行管制区规划 阅读全文
posted @ 2018-05-31 17:32 何爱平 阅读(422) 评论(0) 推荐(0)
《空中交通管理基础》-潘卫军主编-第四章-机场
摘要：第一节 机场概述 第三节 机场的地面运行 第四节 机场容量和延误 第一，一些不可避免的因素，如风向，天气，航空器的性能，对服务要求的随机性等； 第二，一些可以避免的因素，但是完全消除会付出昂贵的代价，甚至超过效益； 第三，延误的随机性确定了必有一些航空器的延误时间会超过所谓可接受的长度。 解决延误的 阅读全文
posted @ 2018-05-31 14:45 何爱平 阅读(1013) 评论(0) 推荐(0)
《空中交通管理基础》-潘卫军主编-第三章-航空器和飞行高度层
摘要：第一节 航空器 按照最大起飞重量划分：（实际是按照飞机产生和承受的尾流大小来分） 按重量划分 大于136吨 重型机（H） 7到136吨 中型机（M） 小于等于7吨 轻型机（L） 按进近的性能划分：（以下速度均为指示空速) A类 空速≤169km/h B类 169km/h≤空速≤ 224km/h C类 阅读全文
posted @ 2018-05-30 17:36 何爱平 阅读(2972) 评论(0) 推荐(0)
《空中交通管理基础》-潘卫军主编-第二章-管制机构及职能
摘要：第一节 民航的管理机构和管制单位 第二节 管制员 阅读全文
posted @ 2018-05-30 14:45 何爱平 阅读(1241) 评论(0) 推荐(0)
《空中交通管理基础》-潘卫军主编-第一章-概论
摘要：第一节 空中交通管理 阅读全文
posted @ 2018-05-30 13:49 何爱平 阅读(1000) 评论(0) 推荐(0)
Python之基础数学知识
摘要：一、线性代数 1.求转置 2.矩阵乘法 3.各种乘积运算（a，b为两个不同的向量） (1)点积（普通乘法）：a.dot(b) 或 numpy.dot(a, b) (2)内积（点运算）：numpy.inner(a, b) (3)外积（叉运算）：numpy.outer(a, b) (4)元素积：nump 阅读全文
posted @ 2018-05-30 09:24 何爱平 阅读(1620) 评论(0) 推荐(0)
机器学习
摘要：定义：从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。 机器学习所牵扯的一些相关范围的学科与研究领域：模式识别，数据挖掘，统计学习，计算机视觉，语音识别， 自然语言处 阅读全文
posted @ 2018-05-29 17:23 何爱平 阅读(321) 评论(0) 推荐(0)
飞机3D轨迹绘制(经度-纬度-高度）
摘要：使用Python绘制 轨迹图形： 阅读全文
posted @ 2018-05-28 15:31 何爱平 阅读(4754) 评论(2) 推荐(0)
民航飞机专业词汇
摘要：一、飞行常用单位 1.路程单位： 海里（nautical mile）：1海里(nm)等于1.852公里，在不同的纬度，海里的换算数值也有差异 几何意义：它等于地球椭圆子午线上纬度1分（一度等于六十分，一圆周为360度）所对应的弧长。计算公式： 1海里=子午线长度的两倍÷360÷60≈1852.25- 阅读全文
posted @ 2018-05-24 16:10 何爱平 阅读(2966) 评论(0) 推荐(0)
Python解微分方程
摘要：1.求解常微分方程的步骤： 阅读全文
posted @ 2018-05-23 15:33 何爱平 阅读(9514) 评论(1) 推荐(0)
Python进行数值计算
摘要：1.计算积分 （1）计算定积分 from scipy import integrate #定义函数def half_circle(x): return (1-x**2)**0.5 pi_half, err = integrate.quad(half_circle, -1, 1) print(pi_h 阅读全文
posted @ 2018-05-23 14:25 何爱平 阅读(8503) 评论(0) 推荐(0)
Python绘制分段函数
摘要：1.绘制分段函数：y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t) 阅读全文
posted @ 2018-05-22 13:24 何爱平 阅读(13892) 评论(0) 推荐(0)
Python数据处理——绘制函数图形以及数据拟合
摘要：1.多项式拟合 2.指定函数拟合 #使用非线性最小二乘法拟合import matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.optimize import curve_fitimport numpy as np#用指数形式来拟合x = np.arange(1, 17, 1)y = 阅读全文
posted @ 2018-05-21 17:38 何爱平 阅读(14968) 评论(0) 推荐(0)
机器学习中的预测问——回归与分类
摘要：回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数，这个函数能够很好的拟合现有数据，并且能对未知的数据进行预测。 原文出处：https:// 阅读全文
posted @ 2018-05-21 16:41 何爱平 阅读(1904) 评论(0) 推荐(0)
Python课程之字典
摘要：字典(dict) 一、定义：字典类型在其他语言中又称为map，是一种映射类型，并且{key:value}无序，其关键字必须为不可变类型（如：元组/字符串），在同一个字典中关键字必须互不相同（若出现相同关键字，则以第一个为准） 二、操作 1.创建： dic={} #创建一个空字典 dic={'Jack 阅读全文
posted @ 2018-05-18 17:21 何爱平 阅读(226) 评论(0) 推荐(0)
Python课程之元组
摘要：元组（Tuple） 一、定义： 与列表（list)不同的是，元组不支持修改，但是若元组中的元素本身是可变对象，如列表，则可以修改。元素之间用逗号隔开，并且元素的类型可以任意。 二、操作： 1.创建：直接info_tuple=(50,) #若元组内仅包含一个元素时，需要在第一个元素的后面加上一个逗号 阅读全文
posted @ 2018-05-18 16:20 何爱平 阅读(205) 评论(0) 推荐(0)
我的第一个随笔
摘要：Python语言学习： 1.视频学习 2.网站博客学习 3.项目实战 4.笔记总结 阅读全文
posted @ 2018-05-18 15:57 何爱平 阅读(117) 评论(0) 推荐(0)