报道了一种基于偏振锁相的自适应非线偏光-线偏光的产生方法。
将激光器输出的非保偏光分成两束偏振态相互垂直的线偏光，基于偏振相干合成的原理，利用基于随机并行梯度下降算法的相位调制器将两个偏振态的光束的相位差锁相到mπ，合成输出的光束即为高消光比的线偏光。
理论上，建立了该方法的数学模型，并分析了各种因素对输出消光比和转换效率的影响。
实验上，利用空间结构的光路，搭建了相应的实验系统，实现了非线偏激光到线偏振光的自适应偏振转换，获得输出激光偏振度为93.5%，转换效率为88%的线偏振激光输出。

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

CPUGPU协同并行计算；
异构混合，协同并行计算，ＧＰＵ计算，性能优化

简单的串行数据到8位并行数据的转换，verilog语言描述

这本书主要是讲在使用C++11特性时对并发的深入探讨。
它是由作为语言新线程支持基础的BoostThread库的主要开发及维护人员编写的。
总之，作者很有权威性。
该书从最基础的东西开始，假设读者已经有良好(甚至是非常好)的语言基础，但是首次接触并行代码。
该书逐步地探讨了一些由并发带来的问题，讲述了互斥的解决方案和局限性，以及它们是如何在C++11中实现的。
接下来讲述了C++的内存模型和原子类型。
最后，深入探讨了基于锁和无锁数据结构的设计。
这是自从HerbSutter在书中讨论这个话题之后，我所见过的最好的处理方法。
这本书很全面地涵盖了一些真正重要的话题，这些话题在其他书籍中是经常被忽略的，比如像，多线程的代码设计，线程应用程序的调试。
当然，在我看来，这两者都描述得太少了。
书中大部分内容都是作为参考资料(就单独的C++线程库就有差不多130页)。
另一个附录是一个完整的消息框架，并给出了代码和注解。
毫无疑问，作者还是花费了很大的心思，相关的内容都讲到了。
对于这本书，我也有不满意之处，但是它们都微不足道。
第一个就是你必须深入了解C++，否则阅读起来比较困难。
另一个就是作者最后一章讲述的线程池，用红色字体显示的”高级线程”。
在我看来，线程池在并发处设定标记很有意思，但是很可惜，作者却在这儿停笔了。
由此可得知，虽然作者在目录有提及到角色模型，但并没有进行讲解，就好像它压根儿不存在一样，可能在William看来，它其实对好几种语言至关重要，却不包括C++。
总的来说，这些不满意之处只能反应我的偏好，不能说明这本书有缺陷。
William的这本书非常棒，至少在未来的很长一段时间里都能称得上是这个领域的典型著作。
如果你想更仔细地看下这本书的内容，我们最近在一篇很受欢迎的文章里”WaitingforOne-OffEventswithFutures。
”有摘选了一些片段。

大地电磁测深法的粒子群反演算法程序，一维，子群算法粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（ParticleSwarmOptimization），缩写为PSO，是近年来由J.Kennedy和R.C.Eberhart等[1]开发的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-EA)。
PSO算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。
粒子群算法是一种并行算法。

随着互联网信息技术的飞速发展，数据量不断增大，业务逻辑也日趋复杂，对系统的高并发访问、海量数据处理的场景也越来越多。
如何用较低成本实现系统的高可用、易伸缩、可扩展等目标就显得越发重要。
为了解决这一系列问题，系统架构也在不断演进。
传统的集中式系统已经逐渐无法满足要求，分布式系统被使用在更多的场景中。
分布式系统由独立的服务器通过网络松散耦合组成。
在这个系统中每个服务器都是一台独立的主机，服务器之间通过内部网络连接。
分布式系统有以下几个特点：可扩展性：可通过横向水平扩展提高系统的性能和吞吐量。
高可靠性：高容错，即使系统中一台或几台故障，系统仍可提供服务。
高并发性：各机器并行独立处理和计算。
廉价高效：

TTY::ProgressBar灵活而可扩展的进度条，适用于终端应用程序。
TTY::ProgressBar为工具箱提供独立的进度条组件。
产品特点可定制从许多选项中进行选择，以获取所需的行为。
灵活。
描述条形并从许多预定义的和。
可扩展。
定义以适应您的需求。
强大。
并行显示进度条。
显示进度的无限制操作。
随时并进度。
在进度栏中包含字符。
在所有ECMA-48兼容终端上均可使用。
安装将此行添加到您的应用程序的Gemfile中：gem"tty-progressbar"然后执行：$bundle或自己安装为：$geminstall

稀疏线性方程组求解Ax=b是很多科学计算与工程应用的核心问题，例如天气预报、流体力学仿真、经济模型模拟、集成电路仿真、电气网络仿真、网络分析、有限元方法等。
本报告以集成电路仿真中的极稀疏矩阵LU分解为例，讲述稀疏LU分解在GPU上的并行方法、以及性能优化方法。

并行结构FIR滤波器的VerilogHDL代码，Vivado工程，含testbench与仿真，仿真结果优秀

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。