在相机成像后基于matlab通过灭点计算，可将二维图像三维还原。

1仿真电路图2静态分析3电压放大倍数4最大输出功率和效率5测量交越失真

自己做的，经过了一个系的真实测试。
语言：Java。
核心技术点：Maven+SpringMvc+Spring+Mybatis数据库Mysql。
注意：上传的这个版本不是正式版，少了管理员的功能，管理员的功能给了教师。
不过用来学习和交作业完全可以。
前端我用了两个前端技术，Hui-admin、amaze

光纤LP模式的matlab可视化，每个txt的前两段是本征值的求解（通过图像交点大概判断，然后用sizeof确定交点），注意：绘图需要ploar3D的m文件，也另外上传了

上次介绍了开源项目如何利用TravisCI进行持续集成，但是如果你的项目不是开源项目，用TravisPro就需要交钱了。
如果不想交钱，可以自己搭建CI环境，利用JenkinsCI进行持续集成。
首先，我们从Jenkins官方网站https://jenkins.io/下载最新的war包。
虽然Jenkins提供了Windows、Linux、OSX等各种安装程序，但是，这些安装程序都没有war包好使。
我从未见过Jenkins这样把Java包做得如此简单的项目。
只需要运行命令：Jenkins就启动成功了！它的war包自带Jetty服务器，剩下的工作我们全部在浏览器中进行。
第一次启动Jenkins时，出于

交直交电力机车介绍，指交直交变流器供电、交流电机传动的电力机车。
基本结构：电压型、电流型交直交变流器供电的异步电机系统。
目前世界上一般都采用电压型。

Android专用驱动构成了Android运行时的基石。
从技术上来讲，Android专用驱动也是整个Android系统的亮点，特别是Binder驱动。
Binder是一种进程间通信机制(IPC)，它与传统的IPC机制对比，最大的特点是高效，因为通信数据在两个进程之间只需要执行一次拷贝即可。
Binder在Android系统里面使用得非常广泛以及频繁。
在涉及到比较大的通信数据时，Binder通常还结合另外一个驱动Ashmem来使用。
Ashmem是一个共享内存驱动，它与传统的共享内存相比，最大的特点是它是通过文件描述符来描述的，并且可以动态地进行分块管理。
动态分块管理的目的是可以将部分不再使用了的内存交回给系统，非常适合内存较小的移动设备使用。
另外一个专用驱动Logger是一个日志驱动，它与传统的日志系统对比，特点是日志是记录在内核空间而非文件中，这样就可以提高日志的读写速度。
这个PPT讲Logger、Binder和Ashmem三个Android专用驱动的实现原理。
由于这三个驱动在Android源代码里面用得非常广泛和频繁，因此理解它们的实现原理，就可以掌握Android的精华。
这对以后阅读Android系统的其它代码，也是非常有帮助的。

餐饮管理系统课程设计报告加源码加数据库自己开发适合初学者交课程设计

对模糊集的简介。
包括模糊集的基本概念（隶属函数、隶属度）、表示方法（序偶、向量及Zadeh表示法）、典型隶属度函数（三角形、梯形、高斯等）、基本运算（包含、并、交、补、t-膜或三角模、s-模或t-余模）、模糊集扩展（二型、区间值、直觉、格值、软集、flou集等模糊集）、分解定理和表现定理（λ截集、凸模糊集）、模糊蕴涵算子及案例分析

前言第1章概述1.1宽带无线移动通信系统的发展1.2功率放大器线性化技术简介1.2.1国内外研究现状1.2.2本书的创新性工作1.3本书结构安排第2章功率放大器数学模型2.1功率放大器非线性效应分析2.2非线性效应基带等效分析2.3无记忆功率放大器典型模型2.3.1Saleh模型2.3.2Rapp模型2.3.3多项式模型2.4宽带功率放大器记忆效应分析2.5有记忆功率放大器模型2.5.1Volterra模型2.5.2多项式模型2.5.3Wiener模型2.5.4Hammerstein模型2.5.5并行Hammerstein模型2.5.6神经网络模型2.6本章小结第3章功率放大器非线性对传输信号的影响3.1非线性的时域及频域分析3.1.1谐波失真3.1.2互调失真3.1.3交调失真3.1.4AM/AM和AM/PM畸变3.2功率放大器非线性对多载波信号功率谱的影响3.2.1无记忆模型功率谱的解析表达3.2.2有记忆模型功率谱的解析表达3.2.3仿真及分析3.3功率放大器非线性对多载波信号符号率的影响3.3.1误符号率的解析表达3.3.2仿真及分析3.4功率放大器非线性评价指标3.4.1分贝压缩点功率3.4.2三阶互调系数3.4.3三阶截断点3.4.4交调系数3.4.5输入及输出回退3.4.6系统性能总损耗3.5本章小结第4章宽带功率放大器预失真技术简介4.1数字预失真技术综述4.2预失真技术基本原理4.3非自适应性预失真技术4.3.1方案概述4.3.2特性曲线的测量4.4射频自适应预失真技术4.5中频自适应预失真技术4.6基带自适应数字预失真技术4.7本章小结第5章宽带功率放大器预失真估计结构5.1直接学习结构5.2间接学习结构5.2.1基于IDLA的新算法5.2.2仿真及分析5.3本章小结第6章基于查询表的数字预失真6.1查询表预失真方法综述6.1.1查询表形式6.1.2查询表的指针方式6.1.3查询表地址索引方式6.1.4查询表自适应算法6.1.5查询表预失真方法的不足6.2无记忆查询表预失真方法6.2.1常规查询表预失真算法6.2.2改进的查询表预失真方法6.3有记忆查询表预失真方法6.3.1一维查询表预失真方法6.3.2二维查询表预失真方法6.4本章小结第7章基于多项式的数字预失真7.1多项式预失真方法综述7.1.1多项式模型7.1.2多项式自适应算法7.1.3多项式预失真方法的不足7.2多项式形式的选择7.2.1预失真多项式形式7.2.2正交多项式模型7.3无记忆多项式预失真方法7.3.1分段无记忆多项式预失真方法7.3.2直接学习结构递推系数估计方法7.3.3间接学习结构系数估计方法7.3.4正交多项式预失真方法7.3.5动态系数多项式预失真方法7.4有记忆多项式预失真方法7.4.1分段有记忆多项式预失真方法7.4.2归一化最小均方系数估计方法7.4.3广义归一化梯度下降系数估计方法7.4.4广义记忆多项式预失真方法7.4.5分数阶记忆多项式预失真方法7.4.6Hammerstein预失真方法7.5本章小结第8章宽带功率放大器预失真方案设计8.1数字预失真系统设计8.2反馈环路延迟估计8.2.1常规环路延迟估计方法8.2.2提出的环路延迟估计方法8.2.3仿真分析8.3PAPR降低技术与预失真8.3.1问题引出8.3.2PAPR降低技术8.3.3限幅对OFDM信号预失真性能的影响8.3.4PAPR降低技术与PA线性化的内在联系8.4宽带功率放大器的有效阶估计8.5关于硬件实现8.5.1非自适应预失真硬件实现8.5.2自适应数字预失真硬件实现8.6宽带功率放大器预失真新理论与技术8.6.1功率放大器预失真新理论8.6.2功率放大器预失真新技术8.7本章小结参考文献附录A符号表附录B缩略语

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。