资源名字：基于javaEE+原生Servlet+MySql的网络考试系统设计与实现（源码+文档）_JAVAEE_网络考试系统.zip资源类型：项目全套源码+文档+辅导视频源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行。
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第6章课后习题及答案。
《自动控制原理（第二版）》课后答案(卢京潮著)西北工业大学出版社的。

对modisL1b数据进行重投影和几何校正的工具对modisL1b数据进行重投影和几何校正的工具对modisL1b数据进行重投影和几何校正的工具对modisL1b数据进行重投影和几何校正的工具

可实现闹钟，整点报数，软件复位，校正时、分信息。
但是由于做得匆忙，注释没有写。
慎点。

使用Python3实现了图片的亮度的自适应调整的算法，解决了图片亮度不一的问题。

用matlab实现控制系统的超前校正设计共15页学生课程设计

合成孔径雷达成像RD算法中用sinc插值校正距离弯曲的程序经编写并调试后上传，可以正常应用。
CSDN把下载所需积分调的太高（50），我来调少些。

已知参数和设计要求：M：小车质量 1.096kgm：摆杆质量 0.109kgb：小车摩擦系数 0.1N/secl：摆杆转动轴心到杆质心的长度 0.25mI：摆杆惯量 0.0034kgm2设计控制器,使得校正后系统的要求如下:系统的静态位置误差常数为10，相位裕量为50，增益裕量等于或大于10分贝。

开关电源功率因数校正电路设计与应用实例1.1功率因数定义及校正技术1.1.1功率因数定义及谐波1.1.2功率因数校正技术1.2功率因数校正控制技术1.2.1功率因数校正控制方法1.2.2功率因数校正电路控制器1.2.3功率因数校正技术发展动态第2章功率因数校正电路2.1无源PFC校正技术2.1.1无源PFC电路2.1.2改进型无源PFC电路2.1.3单相无源PFC整流器的电路拓扑2.2有源功率因数校正(APFC)电路2.2.1APFC电路工作原理及分类2.2.2APFC变换器中电流型控制技术2.2.3主频同步控制PFC电路2.2.4输入电流间接控制的APFC电路2.2.5临界导电模式APFC电路2.2.6DCVM模式工作的Cuk变换器的APFC2.3复合型单开关PFC预调节器及基于SEPIC的PFC电路2.3.1复合型单开关PFC预调节器2.3.2基于SEPIC的PFC电路2.4软开关PFC电路2.4.1单相三电平无源无损软开关PFC电路2.4.2单相Boost型软开关PFC电路2.5单级隔离式PFC2.5.1单级PFC技术2.5.2单级PFC变换器的功率因数校正效果分析2.5.3单级PFC电路的直流母线电压2.5.4单级PFC变换器的设计2.5.5基于Flyboost模块的新型单级PFC电路2.5.6恒功率控制的单级PFC电路第3章功率因数校正电路集成控制器3.1UC/UCC系列PFC集成控制器3.1.1UC3852PFC集成控制器3.1.2UC3854PFC集成控制器3.1.3UC3854A/BPFC集成控制器3.1.4UCC3858PFC集成控制器3.1.5UCCx850x0PFC/PWM组合控制器3.2TDA系列PFC集成控制器3.2.1TDA16888PFC集成控制器3.2.2TDA4862PFC集成控制器3.2.3TDA16846PFC集成控制器3.3其他系列PFC集成控制器3.3.1ML4841PFC集成控制器3.3.2ML4824复合PFC/PWM控制器3.3.3FA5331P（M）/FA5332P（M）PFC集成控制器3.3.4L4981PFC集成控制器3.3.5NCP1650PFC集成控制器3.3.6HA16141PFC/PWM集成控制器3.3.7MC34262PFC集成控制器3.3.8FAN4803PFC集成控制器3.3.9CM68/69xxPFC/PWM集成控制器第4章功率因数校正电路设计实例实例1基于UC3852的PFC电路设计实例实例2基于UC3845的PFC电路设计实例实例3基于UC3854A/B的PFC电路设计实例实例4基于UCC28510的PFC电路设计实例实例5基于UCC3858的PFC电路设计实例实例6基于TOPSwitch的PFC电路设计实例实例7基于ML4824的PFC电路设计实例实例8基于TDA16888的PFC电路设计实例实例9基于MC33260的PFC电路设计实例实例10基于NCP1650/1的PFC电路设计实例参考文献

如今，水资源管理已成为世界的重大利益。
然而，研究区域现有的水文气候历史数据的缺失或质量较差，有时使水文研究变得困难。
通常，设计概念雨流模型的目的是通过校正间隙和预测流量来带来适当的答案。
位于Cavally河上的Ity站的历史水文气候数据包含必须弥补的空白。
本研究旨在通过人工神经网络建立降雨径流模型，以填补卡夫里河流域伊特水文站流量数据系列的空白。
利用流量蒸散数据建立了具有两个条目（每月平均降雨量和蒸散量）和出口（流量）的前馈的多层感知器。
神经网络模型的各种体系结构的性能标准的比较表明，体系结构2-3-1给出了最佳结果。
该架构为校准提供了75.79％的Nash系数和95.64％的相关线性系数，为验证提供了73.32％的Nash系数和98.33％的相关线性系数。
模拟流量与观测流量之间的相关性很强。
校正和验证的相关系数分别为83.89％和83.08％。

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。