本书作为自动控制原理系列课程实践性教学的教程，较全面地涵盖了经典控制理论知识的重点和难点，精心设计了近30个实验项目。
本书共分8章，每章均有自动控制系统硬件实验和MATLAB/Simulink仿真实验。
第1章为MATLAB7．1与Simulink6．1入门基础，主要从应用角度介绍MATLAB7．1的语言墓础和控制系统工具箱函数，以及使用Simulink6．1建模仿真的方法；
第2～7章按照自动控制原理知识体系，依次安排了近30个实验项目，内容覆盖控制系统数学模型的建立、线性系统的时域分析法、根轨迹法、频域分析法和校正设计以及非线性控制系统分析；
第8章为控制系统综合设计，主要1922E业实际工程中较常用的控制系统（如电动机调速系统、温度控制系统、步进电动机控制系统等）进行综合设计实验。
本书共分8章，每章均有自动控制系统硬件实验和MATLAB/Simulink仿真实验。
第1章为MATLAB7．1与Simulink6．1入门基础，主要从应用角度介绍MATLAB7．1的语言墓础和控制系统工具箱函数，以及使用Simulink6．1建模仿真的方法；
第2～7章按照自动控制原理知识体系，依次安排了近30个实验项目，内容覆盖控制系统数学模型的建立、线性系统的时域分析法、根轨迹法、频域分析法和校正设计以及非线性控制系统分析；
第8章为控制系统综合设计，主要1922E业实际工程中较常用的控制系统（如电动机调速系统、温度控制系统、步进电动机控制系统等）进行综合设计实验。
2025/3/9 14:41:51
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功能介绍如下：1、获取本地歌曲列表，实现歌曲播放功能。
2、利用硬件加速感应器，摇动手机实现切换歌曲的功能3、利用jsoup解析网页数据，从网络获取歌曲列表，同时实现歌曲和歌词下载到手机本地的功能。
4、通知栏提醒，实现仿QQ音乐播放器的通知栏功能.涉及的技术有：1、jsoup解析网络网页，从而获取需要的数据2、android中访问网络，获取文件到本地的网络请求技术，以及下载文件到本地实现断点下载3、线程池4、图片缓存5、service一直在后台运行6、手机硬件加速器7、notification通知栏设计8、自定义广播9、android系统文件管理音乐播放器的讲述博文地址：http://blog.csdn.net/u010156024/article/details/47685141
2、利用硬件加速感应器，摇动手机实现切换歌曲的功能3、利用jsoup解析网页数据，从网络获取歌曲列表，同时实现歌曲和歌词下载到手机本地的功能。
4、通知栏提醒，实现仿QQ音乐播放器的通知栏功能.涉及的技术有：1、jsoup解析网络网页，从而获取需要的数据2、android中访问网络，获取文件到本地的网络请求技术，以及下载文件到本地实现断点下载3、线程池4、图片缓存5、service一直在后台运行6、手机硬件加速器7、notification通知栏设计8、自定义广播9、android系统文件管理音乐播放器的讲述博文地址：http://blog.csdn.net/u010156024/article/details/47685141
2025/3/9 14:32:53
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在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们战略上要重视它，战术上又要藐视它。
先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在很流行的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右，假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。
对于一个后台服务器，单机的平均QPS可以到达800-1000，单独看写的业务量很简单。
为什么我们又不能说轻视它？第一，我们看它的数据存储，每天一百万的话，一年数据量的规模是多少？其次，刚才说的订单量，每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单，后面业务场景的访问量往
先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级？现在很流行的优步(Uber)，从媒体公布的信息看，它每天接单量平均在百万左右，假如每天有10个小时的服务时间，平均QPS只有30左右。
对于一个后台服务器，单机的平均QPS可以到达800-1000，单独看写的业务量很简单。
为什么我们又不能说轻视它？第一，我们看它的数据存储，每天一百万的话，一年数据量的规模是多少？其次，刚才说的订单量，每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单，后面业务场景的访问量往
2025/3/9 12:43:49
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NPOI（开源的.NET读写Excel、WORD等文档的类库）的使用教程，从作者博客的网友整理出来的，为方便所有NPOI的使用者特制作成PDF文档。
2025/3/9 10:08:33
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机器学习-强化学习-汤普森采样强化学习：汤普森采样：我们需要在有效的勘探与开发之间找到适当的平衡。
与UCB算法不同，汤普森采样算法是一种概率算法。
该算法具有代表我们对世界的感知以及我们认为这些机器中的每台机器的实际预期收益可能位于的分布。
与UCB相比，Thomas采样的优点之一是它可以适应延迟的反馈。
我将使用与UCB算法相同的数据集。
与UCB算法相比，汤普森采样算法产生了更好的结果（能够在尽可能少的回合中确定最佳广告）。
该算法的工作原理如下：在第n轮中，我们为每个广告i考虑两个数字：N1（n）：-直到第n轮我获得奖励1的广告的次数，N0（n）：-广告获得奖励0到第n轮的次数。
对于每个广告i，我们从以下分布中随机抽取：0i（n）=B（N1（n）+1，N0（n）+1）我们选择最高0i（n）的广告
与UCB算法不同，汤普森采样算法是一种概率算法。
该算法具有代表我们对世界的感知以及我们认为这些机器中的每台机器的实际预期收益可能位于的分布。
与UCB相比，Thomas采样的优点之一是它可以适应延迟的反馈。
我将使用与UCB算法相同的数据集。
与UCB算法相比，汤普森采样算法产生了更好的结果（能够在尽可能少的回合中确定最佳广告）。
该算法的工作原理如下：在第n轮中，我们为每个广告i考虑两个数字：N1（n）：-直到第n轮我获得奖励1的广告的次数，N0（n）：-广告获得奖励0到第n轮的次数。
对于每个广告i，我们从以下分布中随机抽取：0i（n）=B（N1（n）+1，N0（n）+1）我们选择最高0i（n）的广告
2025/3/9 6:41:01
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这是从kaggle上下载的“givemesomecredit”信用比赛的原始数据，用于个人信用评估相关机器学习模型
2025/3/8 7:16:34
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1.从键盘输入两个命题变元P和Q的真值，求它们的合取、析取、条件和双条件的真值。
（A）2.求任意一个命题公式的真值表（B，并根据真值表求主范式（C））
（A）2.求任意一个命题公式的真值表（B，并根据真值表求主范式（C））
2025/3/8 5:40:41
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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