Echarts省市级地图资源，反正我是找到了我需要的连云港市的，里面有区域划分

德语句子的自动复杂度评估团队成员里奥·阮·拉乌尔·贝格·康拉德·斯特劳布·蒂尔·诺彻邮件地址现有代码片段利用的图书馆运行代码（稍后将设置主入口点）下载数据集：pythondownload_data.py项目状态数据分析我们的主要数据源是TextComplexityDE19数据集（），其中包含1000个德语句子，由外语学习者在7点Likert量表上标记为A级和B级，其中1表示低复杂度，高可读性句子，而7则相反。
其中900个句子来自23篇德国Wikipedia文章，其余100则来自LeichteSprache。
数据集中的每个句子至少由5个人标记，数据集中提供了它们的平均评分。
除了复杂性/可读性之外，还收集了句子的可理解性和词汇难度得分。
图：饼图显示（四舍五入的）评级分布。
评级不是平均分配的，因为平均没有句子收到7，而很少有人得到6。
在句子的

带式运输机上的单级蜗杆减速器设计含有设计图

计算机二级考试是全国计算机等级考试（NationalComputerRankExamination，简称NCRE）四个等级中的一个等级，由教育部考试中心主办，考核计算机基础知识和使用一种高级计算机语言编写程序以及上机调试的基本技能。
该资料包括office中的excel、word、ppt等学习资料及模拟考题

【内容介绍】本书以仿真应用为中心，系统、详细地讲述了过程控制系统的仿真，并结合MATLAB/Simulink仿真工具的应用，通过大量经典的仿真实例，全面讲述过程控制系统的结构、原理、设计和参数整定等知识。
全书分为基础篇、实战篇和综合篇。
基础篇包括过程控制及仿真概述、Simulink仿真基础、Simulink高级仿真技术，以及过程控制系统建模；
实战篇包括PID控制、串级控制、比值控制、前馈控制、纯滞后和解耦控制系统；
综合篇包括典型过程控制系统及仿真。
本书的特点是理论与仿真紧密结合，用仿真实例说话，通过仿真来加深对过程控制理论的理解，帮助读者掌握过程系统的分析、设计与整定等技术，切实缩短书本知识与实际应用的距离。
本书可作为自动化、信息、机电、测控、化学工程、环境工程、生物工程等专业的教材或参考书，也可供从事过程控制工程的人使用，对从事过程控制应用研究的研究生和研究人员也很有参考价值。
【本书目录】基础篇第1章过程控制及仿真概述　1.1过程控制系统概述1.1.1系统结构1.1.2系统特点1.1.3系统分类　1.2过程控制系统的性能指标1.2.1过渡过程性能指标1.2.2误差性能指标　1.3过程控制理论的发展现状　1.4过程控制系统仿真基础1.4.1计算机仿真基本概念1.4.2仿真在过程控制中的应用　　1.5Simulink在过程仿真中的优势　1.6本章小结第2章Simulink仿真基础　2.1Simulink仿真概述2.1.1Simulink的启动与退出2.1.2Simulink模块库　2.2Simulink仿真模型及仿真过程2.2.1Simulink仿真模型组成2.2.2Simulink仿真的基本过程　2.3Simulink模块的处理2.3.1Simulink模块参数设置2.3.2Simulink模块基本操作2.3.3Simulink模块连接　2.4Simulink仿真设置2.4.1仿真器参数设置2.4.2工作空间数据导入2.4.2导出设置　2.5Simulink仿真举例　2.6本章小结　习题与思考第3章Simulink高级仿真技术　3.1Simulink子系统及其封装3.1.1创建子系统3.1.2封装子系统3.1.3封装的查看和解封装3.1.4子系统实例　3.2S函数设计与应用3.2.1S函数设计模板3.2.2S函数设计举例　3.3使用Simulink仿真命令　3.4Simulink仿真建模的要求　3.5Simulink控制系统仿真实例　3.6本章小结　习题与思考第4章过程控制系统建模　4.1过程模型概述4.1.1过程建模的目的和要求4.1.2过程模型类型4.1.3自衡过程与非自衡过程　4.2常见的过程模型类型4.2.1自衡非振荡过程4.2.2无自衡非振荡过程4.2.3自衡振荡过程4.2.4具有反向特性的过程　4.3过程建模基础4.3.1过程建模法分类4.3.2阶跃响应法建模4.3.3过程模型的特点　4.4单容过程模型4.4.1无自衡单容过程4.4.2自衡单容过程　4.5多容过程模型4.5.1有相互影响的双容过程4.5.2无相互影响的双容过程　4.6模型参数对控制性能的影响4.6.1静态增益的影响4.6.2时间常数的影响4.6.3时滞的影响　4.7本章小结　习题与思考实战篇第5章PID控制　5.1PID控制概述　5.2PID控制算法5.2.1比例（P）控制5.2.2比例积分（PI）控制5.2.3比例微分（PD）控制5.2.4比例积分微分（PID）控制　5.3PID控制器参数整定5.3.1Ziegler-Nichols整定法5.3.2临界比例度法5.3.3衰减曲线法　5.4本章小结　习题与思考第6章串级控制系统　6.1串级控制系统概述6.1.1基本概念6.1.2基本组成6.1.3串级控制的特点　6.2串级控制系统性能分析6.2.1抗扰性能6.2.2动态性能6.2.3工作频率6.2.4自适应能力　6.3串级控制系统设计6.3.1副回路选择6.3.2主、副控制器的设计　6.4串级控制参数整定6.4.1逐次逼近法6.4.2两步法6.4.3一步法　6.5综合仿真实例6.5.1串级与单回路控制对比仿真6.5.2串级控制的参数整定仿真6.5.3串级控制系统设计

realplayer播放器是来自RealNetworks公司开发的一款老牌经典的骨灰级多媒体视频播放器，从Windows95开始就已经开发了的产品，迄今有20多年的历史了，所以网上很多人不知道realplayer播放器是要什么格式或realplayer可以播放的文件格式是什么的问题，当时realplayer播放器算是装机必备软件，非常的经典好用，拥有简洁直观的用户界面，并集成有RealNetworks公司的关键技术——RealMediaTMHD，用户可使用RealMediaTMHD来播放RMHD格式（RMHD是RMVB的升级格式，RealPlayerHD2016拥有卓越的画面品质和超快的传输速度）的视频，而RealPlayerHD是RMHD视频以及广受欢迎的RM和RMVB视频的最佳播放器。

PID电机控制目录第1章数字PID控制1.1PID控制原理1.2连续系统的模拟PID仿真1.3数字PID控制1.3.1位置式PID控制算法1.3.2连续系统的数字PID控制仿真1.3.3离散系统的数字PID控制仿真1.3.4增量式PID控制算法及仿真1.3.5积分分离PID控制算法及仿真1.3.6抗积分饱和PID控制算法及仿真1.3.7梯形积分PID控制算法1.3.8变速积分PID算法及仿真1.3.9带滤波器的PID控制仿真1.3.10不完全微分PID控制算法及仿真1.3.11微分先行PID控制算法及仿真1.3.12带死区的PID控制算法及仿真1.3.13基于前馈补偿的PID控制算法及仿真1.3.14步进式PID控制算法及仿真第2章常用的PID控制系统2.1单回路PID控制系统2.2串级PID控制2.2.1串级PID控制原理2.2.2仿真程序及分析2.3纯滞后系统的大林控制算法2.3.1大林控制算法原理2.3.2仿真程序及分析2.4纯滞后系统的Smith控制算法2.4.1连续Smith预估控制2.4.2仿真程序及分析2.4.3数字Smith预估控制2.4.4仿真程序及分析第3章专家PID控制和模糊PID控制3.1专家PID控制3.1.1专家PID控制原理3.1.2仿真程序及分析3.2模糊自适应整定PID控制3.2.1模糊自适应整定PID控制原理3.2.2仿真程序及分析3.3模糊免疫PID控制算法3.3.1模糊免疫PID控制算法原理3.3.2仿真程序及分析第4章神经PID控制4.1基于单神经元网络的PID智能控制4.1.1几种典型的学习规则4.1.2单神经元自适应PID控制4.1.3改进的单神经元自适应PID控制4.1.4仿真程序及分析4.1.5基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制4.1.6仿真程序及分析4.2基于BP神经网络整定的PID控制4.2.1基于BP神经网络的PID整定原理4.2.2仿真程序及分析4.3基于RBF神经网络整定的PID控制4.3.1RBF神经网络模型4.3.2RBF网络PID整定原理4.3.3仿真程序及分析4.4基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制4.4.1神经网络模型参考自适应控制原理4.4.2仿真程序及分析4.5基于CMAC（神经网络）与PID的并行控制4.5.1CMAC概述4.5.2CMAC与PID复合控制算法4.5.3仿真程序及分析4.6CMAC与PID并行控制的Simulink仿真4.6.1Simulink仿真方法4.6.2仿真程序及分析第5章基于遗传算法整定的PID控制5.1遗传算法的基本原理5.2遗传算法的优化设计5.2.1遗传算法的构成要素5.2.2遗传算法的应用步骤5.3遗传算法求函数极大值5.3.1遗传算法求函数极大值实例5.3.2仿真程序5.4基于遗传算法的PID整定5.4.1基于遗传算法的PID整定原理5.4.2基于实数编码遗传算法的PID整定5.4.3仿真程序5.4.4基于二进制编码遗传算法的PID整定5.4.5仿真程序5.5基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID控制5.5.1仿真实例5.5.2仿真程序第6章先进PID多变量解耦控制6.1PID多变量解耦控制6.1.1PID解耦控制原理6.1.2仿真程序及分析6.2单神经元PID解耦控制6.2.1单神经元PID解耦控制原理6.2.2仿真程序及分析6.3基于DRNN神经网络整定的PID解耦控制6.3.1基于DRNN神经网络参数自学习PID解耦控制原理6.3.2DRNN神经网络的Jacobian信息辨识6.3.3仿真程序及分析第7章几种先进PID控制方法7.1基于干扰观测器的PID控制7.1.1干扰观测器设计原理7.1.2连续系统的控制仿真7.1.3离散系统的控制仿真7.2非线性系统的PID鲁棒控制7.2.1基于NCD优化的非线性优化PID控制7.2.2基于NCD与优化函数结合的非线性优化PID控制7.3一类非线性PID控制器设计7.3.1非线性控制器设计原理7.3.2仿真程序及分析7.4基于重复控制补偿的高精

基于CarbonData构建万亿级数据仓库.pdf

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递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。
一种是时间递归神经网络（recurrentneuralnetwork），又名循环神经网络，另一种是结构递归神经网络（recursiveneuralnetwork）。
时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。
RNN一般指代时间递归神经网络。
单纯递归神经网络因为无法处理随着递归，权重指数级爆炸或消失的问题（Vanishinggradientproblem），难以捕捉长期时间关联；
而结合不同的LSTM可以很好解决这个问题。

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。