工程团队常面临一项共同挑战：重新设计数据模型以支持清晰准确的抽象和更复杂的功能。
这意味着，在生产环境中，需要迁移数以百万计的活跃数据对象，并且重构上千行代码。
用户期望StripeAPI保障可用性和一致性。
所以在进行迁移时，需要格外谨慎，必须保证数据的数值正确无误，并且Stripe的服务始终保持可用。
本文将展示国外移动支付服务商Stripe如何安全地对数以亿计的Subscriptions（订阅服务）对象进行大规模迁移。
数以亿计的Subscriptions对象。
在生产环境数据库上进行涉及到所有这些对象的大规模迁移会有巨大的工作量。
想象一下，迁移一个Subscription对象需要花费一秒钟，若以顺

目录第1章控制系统案例的MATLAB实现1.1MATLAB/Simulink在时域分析中的应用1.2MATLAB在积分中的应用1.3MATLAB在微分方程中的应用1.4MATLAB/Simulink在根轨迹分析中的应用1.5MATLAB在频域响应中的应用1.6MATLAB/Simulink在状态空间中的应用1.7MATLAB在PID控制器设计中的应用1.8MATLAB在导弹系统中的应用第2章通信系统建模与仿真2.1数字信号的传输2.1.1数字信号的基带传输2.1.2数字信号的载波传输2.2扩频系统的仿真2.2.1伪随机码产生2.2.2序列扩频系统第3章通信系统接收机设计3.1利用直接序列扩频技术设计发射机3.2利用IS95前向链路技术设计接收机3.3利用OFDM技术设计接收机3.4通信系统的MATLAB实现第4章调制与解调信号的MATLAB实现4.1调制与解调简述4.2模拟调制与解调4.2.1模拟线性调制4.2.2双边带调幅调制4.2.3单边带调幅调制4.2.4模拟角度调制4.2.5脉冲编码调制第5章神经网络的预测控制5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法5.4预测控制5.4.1基于CARIMA模型的JGPC5.4.2基于CARMA模型的JGPC第6章控制系统校正方法的MATALB实现6.1PID校正6.1.1PID调节简介6.1.2PID调节规律介绍6.1.3PID调节分析介绍6.2控制系统的根轨迹校正6.2.1根轨迹的超前校正6.2.2根轨迹的滞后校正6.2.3根轨迹的滞后超前校正6.3控制系统的频率校正6.3.1频率法的超前校正6.3.2频率法的滞后校正第7章通信系统的模型分析7.1滤波器的模型分析7.1.1滤波器的类型、参数指标分析7.1.2滤波器相关函数及模拟7.1.3滤波器的相关实现7.2通信系统的基本模型分析7.2.1模拟通信系统的基本模型分析7.2.2数字通信系统的基本模型分析7.3模拟通信系统的建模与仿真分析7.3.1调幅广播系统的仿真分析7.3.2调频立体声广播的信号结构7.3.3彩色电视信号的构成和频谱仿真分析第8章挠性结构振动控制的应用8.1挠性结构的概述8.2挠性结构的主动振动及仿真8.2.1前滤波8.2.2后滤波8.2.3仿真第9章基于小波的信号突变点检测算法研究9.1信号的突变性与小波变换9.2信号的突变点检测原理9.3实验结果与分析9.3.1Daubechies5小波用于检测含有突变点的信号9.3.2Daubechies6小波用于检测突变点第10章小波变换在信号特征检测中的算法研究10.1小波信号特征检测的理论分析10.2实验结果与分析10.2.1突变性检测10.2.2自相似性检测10.2.3趋势检测第11章小波变换图像测试分析11.1概述11.2实例说明11.3输出结果与分析11.4源程序11.4.1nstdhaardemo.m11.4.2thresholdtestdemo.m11.4.3modetest.m11.4.4nstdhaardec2.m11.4.5nstdhaarrec2.m11.4.6mydwt2.m11.4.7myidwt2.m第12章基于小波分析的图像多尺度边缘检测算法研究12.1多尺度边缘检测12.2快速多尺度边缘检测算法12.3实验结果与分析第13章基于小波的信号阈值去噪算法研究13.1阈值去噪方法13.2阈值风险13.3实验结果与分析第14章基于MATLAB的小波快速算法设计14.1小波快速算法设计原理与步骤14.2小波分解算法14.3对称小波分解算法14.4小波重构算法14.5对称小波重构算法14.6MATLAB程序设计实现第15章小波变换检测故障信号与小波类型的选择15.1故障信号检测的理论分析15.2实验结果与分析15.2.1利用小波分析检测传感器故障15.2.2小波类型的选择对于检测突变信号的影响15.3小波类型选择第16章基于小波图像压缩技术的算法研究16.1图像的小波分解算法16.2小波变换系数分析16.3实验结果

Matlab小波分解和重构算法-db2.m这是我自编的一个小波分解和重构的程序。
重构部分就没有画出近似部分和细节部分的频谱图了。
跟分解过程是相反的过程。
运行结果：Figure15.jpg小波分解和重构算法Figure16.jpg小波分解和重构算法Figure17.jpg小波分解和重构算法Figure18.jpg小波分解和重构算法

stanford大学的matlab压缩感知工具箱sparseLab。
安装方法看附带文档关于压缩感知信号重构的matlab程序工具箱(Toolboxoncompressedperceptionofthesignalreconstructionmatlabprogram)

压缩感知的稀疏重构中广泛应用的正交匹配追踪（OMP）算法matlab程序，该算法由香港大学电子工程系沙威老师开发，代码注释详细，便于读者理解。
已测试，可以正常运行。
读者通过代码可以加深对该算法以及压缩感知、稀疏重构的认识。

使用小波DB4，实现一维小波分解与重构，代码数据齐全，可以直接运行。

利用小波分解对含噪声图像进行阈值去噪，重构得到新图像。
小波去噪算法实现，非常好用..

用于电气工程及其自动化专业的毕业设计，主要内容包括含DG的配电网潮流计算，改进二进制粒子群的算法进行配电网重构

一共四个，其中pdf三个包，源码一个包第一章J2EE快速入门1.1J2EE概述1.1.1J2EE的来源1.1.2J2EE整体框架1.1.3从J2EE到JavaEE1.2J2EE组件1.2.1客户端组件1.2.2Web组件1.2.3业务逻辑组件1.3J2EE容器1.3.1容器服务1.3.2容器类型1.4J2EE核心技术1.4.1Servlet1.4.2JSP（Java服务页面）1.4.3EJB（企业JavaBean）1.4.4JDBC（Java数据库连接）1.4.5JTA/JTS（Java事务）1.4.6JNDI（Java命名和目录服务）1.4.7JavaMail（Java邮件服务）1.4.8RMI（远程方法调用）1.4.9JMS（Java消息服务）1.4.10JMX（Java分布式管理）1.4.11JACC（Java容器授权合同）1.4.12JCA（Java连接器体系）1.5小结第二章MVC模式介绍2.1MVC模式概述2.1.1MVC模式的设计思想2.1.2MVC模式的处理过程2.2Model规范2.2.1Model1规范2.2.2Model2规范2.3使用MVC的优劣2.3.1使用MVC模式的好处2.3.2使用MVC模式的不足之处2.4目前市场上常见的轻量级J2EE开发容器2.5小结第二篇建立和使用J2EE的开发平台第三章建立Java的开发平台3.1建立Java的开发环境3.1.1下载JDK3.1.2安装JDK3.1.3设定Path、Classpath和JAVA_HOME3.2验证JDK是否安装成功3.3建立J2EE的开发环境3.3.1下载SDK3.3.2安装SDK3.3.3设定Path、Classpath和J2EE_HOME3.4小结第四章Tomcat使用指南4.1Tomcat简介4.1.1Tomcat的目录结构4.1.2Tomcat的配置参数4.2建立Tomcat的开发环境4.2.1下载Tomcat4.2.2设定TOMCAT_HOME4.3验证Tomcat是否安装成功4.4创建和发布Web应用4.4.1创建和发布JSP应用程序4.4.2创建和发布Servlet应用程序4.5小结第五章Eclipse使用指南5.1Eclipse简介5.1.1Eclipse的历史5.1.2Eclipse的运行机制5.2建立Eclipse的开发环境5.2.1下载Eclipse5.2.2配置Eclipse5.3整合Eclipse和Tomcat5.3.1下载Eclipse的Tomcat插件5.3.2为Eclipse配置Tomcat插件5.4使用Eclipse建立Web开发项目5.5Eclipse的常用快捷键5.5.1有关格式化的快捷键5.5.2有关调试的快捷键5.5.3有关重构的快捷键5.6小结第六章Log4j使用指南6.1Log4j介绍6.1.1Log4j历史6.1.2Log4j组成6.2建立Log4j的开发环境6.2.1下载Log4j6.2.2配置Log4j6.3Log4j的使用方法6.3.1配置Log4j6.3.2配置根Logger6.3.3指定日志输出位置6.3.4指定日志输出格式6.3.5指定日志输出优先级6.3.6在代码中使用Log4j6.4改进Log4j6.5小结第七章Ant使用指南7.1Ant介绍7.1.1Ant简介7.1.2为什么要使用Ant7.2建立Ant的开发环境7.2.1下载Ant7.2.2配置Ant7.3Ant的使用方法7.3.1Ant能完成的工作7.3.2配置文件build.xml7.3.3编译源代码7.3.4创建JAR文件7.4小结第八章JUnit使用指南8.1JUnit介绍8.1.1JUnit简介8.1.2为什么要使用JUnit8.2建立JUnit的开发环境8.2.1下载JUnit8.2.2配置JUnit8.3JUnit的使用方法8.3.1继承TestCase8.3.2编写测试方法8.3.3编写断言8.4JUnit的新特性8.4.1改变测试方法的命名方式8.4.2不再继承TestCase8.4.3改变初始化和销毁方式8.4.4改变异常处理的方式8.5小结第九章CVS使用指南9.1CVS介绍9.1.1CVS简介9.1

压缩感知的稀疏重构中广泛应用的正交匹配追踪（OMP）算法matlab程序，该算法由香港大学电子工程系沙威老师开发，代码注释详细，便于读者理解。
已测试，可以正常运行。
读者通过代码可以加深对该算法以及压缩感知、稀疏重构的认识。

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。