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Kubernetes是Google开源的Docker容器集群管理系统，为容器化的应用提供资源调度、部署运行、服务发现、扩容缩容等整一套功能，本文旨在梳理其架构、概念及基本工作流，并通过一个示例应用介绍如何使用Kubernetes。
Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统。
它构建Ddocker技术之上，为容器化的应用提供资源调度、部署运行、服务发现、扩容缩容等整一套功能，本质上可看作是基于容器技术的mini-PaaS平台。
本文旨在梳理Kubernetes的架构、概念及基本工作流，并且通过运行一个简单的示例应用来介绍如何使用Kubernetes。
以下伟原文：如下图所示是我初步阅读文

新能源电动汽车整车控制器开发应用，电动大巴车，电动物流车整车控制器，整车控制策略，通讯协议，CAN总线开发

从键盘输入中缀表达式，建立操作数与运算符堆栈，计算并输出表达式的求值结果。
基本要求：实现+,-,*,/四个二元运算符以及（）；
操作数范围为0至9。
提高要求：实现+,-两个一元运算符（即正、负号）；
操作数可为任意整型值（程序可不考虑计算溢出）。
若两个整数相除，结果只保留整数商（余数丢弃）；
每位同学可选择实现基本要求或者提高要求；
程序可不处理表达式语法错误。

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【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

Web开发人员训练营导航基础环境与工具ChromeNode.jsVisualStudio程式码有用的VSCode技巧：如果要生成一些伪文本，可以键入lorem并按Enter。
例如，如果要填写10个字，则可以输入loren10并按Enter要复制整行并粘贴在下面，您可以使用option+shift+向下箭头您可能需要的有用扩展：Eslint，Prettier，HTML代码段，复制相对路径，代码拼写检查器，LiveServer，TabNine等。
通过点击command+shift+p打开设置（JSON），创建自己的VSCode设置，然后粘贴的内

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

BerneseGPS数据处理软件在2004年12月推出的5.0版本，主要针对大学、研究机构和高精度的国家测绘机构等用户，与BerneseV4.2版本相比其界面更加友好，模块条理更为清晰，并且对非差模型作了较大改动，使其精度更高。
BerneseV5.0软件既可用非差方法进行精密单点定位，又可用双差方法进行整网平差。
而且它能对GPS数据和GIONASS数据同时处理。
其中BPE具有自动处理功能且满足GPS高精度定位应用。

我曾经使用过很长一段时间OOMMF，为了熟练使用，几乎把整本OOMMF的英文说明书都翻了一遍，后面为了方便，记录下来了很多中文的说明，希望能够帮助到大家。

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。