《InsideTheC++ObjectModel》专注于C++对象导向程序设计的底层机制，包括结构式语意、暂时性对象的生成、封装、继承，以及虚拟——虚拟函数和虚拟继承。
这本书让你知道：一旦你能够了解底层实现模型，你的程序代码将获得多么大的效率。
Lippman澄清了那些关于C++额外负荷与复杂度的各种错误信息和迷思，但也指出其中某些成本和利益交换确实存在。
他阐述了各式各样的实现模型，指出它们的进化之道及其本质因素。
本书涵盖了C++对象模型的语意暗示，并指出这个模型是如何影响你的程序的。
本书重点：探索“对象导向程序所支持的C++对象模型”下的程序行为。
对于“对象导向性质之基础实现技术”以及“各种性质背后的隐含利益交换”提供一个清楚的认识。
检验由程序变形所带来的效率冲击。
提供丰富的程序范例、图片，以及对象导向观念和底层对象模型之间的效率测量。
C++成山似海的书籍堆中，这一本不是婴幼儿奶粉，也不是较大婴儿奶粉，它是成人专用的低脂高钙特殊奶粉。
对于C++底层机制感兴味的读者，这本书会给你“漫卷诗书喜欲狂”的感觉。
了解C++ObjectModel，是学习ComponentObjectModel的最短路线。
如果你是一位C++程序员，渴望对于底层知识获得一个完整的了解，那么InsideTheC++ObjectModel正适合你。
关于作者：StanleyLippman目前是华特迪斯尼主题动画公司（WaltDisneyFeatureAnimation）的主要软件工程师。
他曾经在AT&T贝尔实验室领导cfront3.0和2.1版的编译器开发小组。
他也是贝尔实验室中由BjameStroustrup所领导的Foundation专案组中的一员，负责对象模型并研究C++程序开发环境。
Stan著有极为成功的C++Primer一书，也发表过许多C++方面的论文。
Stan最近刚从C++Report的编辑位置上“退隐”，他曾在那个位置上做了4年。
他的C++论述遍及全球。
关于译者：侯捷，海峡两岸著名的电脑技术自由作家，对于技术的钻研和发表，有独特的品性与坚持。
作品涵盖著、译、评三方面，散见于各种刊特、媒体、网站论坛，深受读者喜爱和尊敬。
作者简介：StanleyB.Lippman的职业是提供关于C++和面向对象的训练、咨询、设计和指导。
他在成为一名独立咨询顾问之前，曾经是迪士尼动化公司的首席软件设计师。
当他在AT&TBell实验室的时候，领导了cfront3.0版本和2.1版本的编译器开发组。
他也是BjarneStroustrup领导的Bell实验室Foundation项目的成员之一，负责C++程序设计环境中的对象模型部分。
他还撰写了许多关于C++的文章。
目前他已受雇于微软公司，负责VisualC++项目。
 目录:  本立道生(侯捷译序)目录前言(StanleyB.Lippman)第0章导读(译者的话)第1章关于对象(ObjectLessons)1.1C++模式模式(TheC++ObjectModel)1.2关键词所带来的差异(AKeywordDistinction)1.3对象的差异(AnObjectDistinction)第2章构造函数语意学(TheSemanticsofconstructors)2.1DefaultConstructor的建构操作2.2CopyConstructor的建构操作2.3程序转换语意学(ProgramTransformationSemantics)2.4成员们的初始化队伍(MemberInitializationList)第3章Data语意学(TheSemanticsofData)3.1DataMember的绑定(TheBindingofaDataMember)3.2DataMember的布局(DataMemberLayout)3.3DataMember的存取3.4“继承”与DataMember3.5对象成员的效率(ObjectMemberEfficiency)3.6指向DataMembers的指针(PointertoDataMembers)第4章Function语意学(TheSemanticsofFunction)4.1Member的各种调用方式4.2VirtualMemberFunctions(虚拟成员函数)4.3函数的效能4.4指向MemberFunctions的指针(Pointer-to-MemberFunctions)4.5InlineFunctions

RBF神经网络负荷预测MATLAB法式

本文引见了由变频器、PLC、数模转换模块、温度模块、温度传感器等组成的温差闭环控制在中央空调系统节能改造中的应用。
通过温差闭环控制，使冷冻水泵和冷却水泵能随空调负荷的变化而自动变速运行，大大优化了系统的运行质量，达到了显著的节能效果。

连续潮流：又称为延拓潮流，是电力系统电压稳定性分析的有力工具，它通过在常规潮流基础上引入一个负荷增长系数来克服雅可比矩阵奇异，从而克服接近稳定极限运行状态时的收敛问题，解决了常规潮流在崩溃点外无解和在崩溃点附近不能可靠收敛的问题。
连续潮流法是从初始稳定工作点开始，随着负荷缓慢变化，沿相应的PV曲线对下一工作点进行预估、校正，直至勾勒出完整的PV曲线。
PV曲线由于反映了系统随着负荷的变化而引起的节点电压的变化状况，因而，已经被广泛地用来确定系统运行点至电压崩溃点的距离，或确定电压崩溃点。
连续潮流法的基本思路就是从当前工作点出发，随负荷不断增加，不断用预测/校准算子来连续求解潮流（系统的运行点），直至求得电压崩溃点（SNB），在得到整条PV曲线的同时，也获得负荷临界状态的潮流解（稳定欲度）。

电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要。
根据历史电网负荷数据，用深度置信网络预测未来负荷大小，是很好的学习材料，特别适合刚入门人员。

SYNFlood是当前最盛行的DoS（拒尽服务进攻）与DDoS（分布式拒尽服务进攻）的方法之一，这是一种利用TCP协议缺点，发送大批伪造的TCP连接请求，从而使得被进攻方资源耗尽（CPU满负荷或内存不足）的进攻方法。

用于负荷数据曲线分析，输出曲线数据，输出分类结果，并可视化显示聚类效果。
该方法采用均一化、曲线平滑、特殊值处理、DB值评价聚类结果、自动选择聚类数等过程，能够较好的完成曲线数据处理。

遗传算法优化BP网络(用于电力负荷猜测猜测）.

《CNH-M磁力泵碳化硅轴承的改进》由于金属材料和碳化硅的比重相差较大，要考虑轴套过大会添加电机负荷，可适当将轴套外径改小，轴承内径减小。
H8/f7，H7/n6

柴油发机电负荷计算书

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。