下面的内容，是笔者在学习和工作中的一些总结，其中概念性的内容大多来自书中，实践性的内容大多来自自己的工作和个人理解。
由于资历尚浅，难免会有很多错误，望批评指正！数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。
对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：以Hadoop、Spark、Hive等组建为中心的数据架构体系。
各种数据建模方法，如维度建模。
调度系统、元数据系统、ETL系统、可视化系统这类辅助系统。
我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大，在数据仓库体系中，数据模型的核心地位是不可替代的。
因此，下面的将详细地阐述数据建模中的典型代表：维度建模，对它的的相关理论以及实际使用做深入的分析。
由于资历尚浅，难免会有很多错误，望批评指正！数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。
对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容：以Hadoop、Spark、Hive等组建为中心的数据架构体系。
各种数据建模方法，如维度建模。
调度系统、元数据系统、ETL系统、可视化系统这类辅助系统。
我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大，在数据仓库体系中，数据模型的核心地位是不可替代的。
因此，下面的将详细地阐述数据建模中的典型代表：维度建模，对它的的相关理论以及实际使用做深入的分析。
2025/2/10 4:56:32
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通过研究恒模盲均衡算法的特点,本文提出了一种基于Simulink的恒模盲均衡算法的建模方法。
该方法避开了使用复杂编程语言的实现方式,而是采用基于物理级的动态可视化的建模方法。
为了验证仿真模型的正确性和有效性,本文构建了BPSK数字通信系统,并以该通信系统为平台,对其均衡性能进行了仿真分析。
为了分析该算法的优缺点,与基于LMS算法和RLS算法的非盲均衡器进行了对比,给出了三种不同均衡算法的系统误码率、星座图及收敛曲线。
仿真结果表明:本文对恒模盲均衡算法的建模方法是正确的,具有很好的对时变信道均衡的性能,并且系统的误码性能很好,而且该算法不需要任何输入信号的先验知识。
同时,本文也指出了该算法存在收敛较慢、系统误码率较高的缺点。
该方法避开了使用复杂编程语言的实现方式,而是采用基于物理级的动态可视化的建模方法。
为了验证仿真模型的正确性和有效性,本文构建了BPSK数字通信系统,并以该通信系统为平台,对其均衡性能进行了仿真分析。
为了分析该算法的优缺点,与基于LMS算法和RLS算法的非盲均衡器进行了对比,给出了三种不同均衡算法的系统误码率、星座图及收敛曲线。
仿真结果表明:本文对恒模盲均衡算法的建模方法是正确的,具有很好的对时变信道均衡的性能,并且系统的误码性能很好,而且该算法不需要任何输入信号的先验知识。
同时,本文也指出了该算法存在收敛较慢、系统误码率较高的缺点。
2025/1/27 0:12:35
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系统动力学方法高度抽象，主要用于战略层。
流程导向型（离散事件）建模主要用于操作和策略层。
基于智能体的建模可应用于任何层面：智能体可以是竞争的公司、消费者、项目、概念、车辆、行人、机器人等。
在AnyLogic中，用户可以始终选择其中最有效的建模方法，或将它们结合在一起解决问题。
同时AnyLogic完全支持面向对象建模和层次化建模。
流程导向型（离散事件）建模主要用于操作和策略层。
基于智能体的建模可应用于任何层面：智能体可以是竞争的公司、消费者、项目、概念、车辆、行人、机器人等。
在AnyLogic中，用户可以始终选择其中最有效的建模方法，或将它们结合在一起解决问题。
同时AnyLogic完全支持面向对象建模和层次化建模。
2025/1/17 10:14:05
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本书简要介绍了Verilog硬件描述语言的基础知识，包括语言的基本内容和基本结构，以及利用该语言在各种层次上对数字系统的建模方法。
书中列举了大量实例，帮助读者掌握语言本身和建模方法，对实际数字系统设计也很有帮助。
第3版中添加了与Verilog2001有关的新内容。
本书是VerilogHDL的初级读本，可作为计算机、电子、电气及自控等专业相关课程的教材，也可用作相关科研人员的参考书。
书中列举了大量实例，帮助读者掌握语言本身和建模方法，对实际数字系统设计也很有帮助。
第3版中添加了与Verilog2001有关的新内容。
本书是VerilogHDL的初级读本，可作为计算机、电子、电气及自控等专业相关课程的教材，也可用作相关科研人员的参考书。
2024/10/18 4:36:15
4.74MB
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本文档适合刚接触Anylogic建模工具的初学者，用最经典的建模例子帮助初学者掌握基本的建模方法，建模思想。
快速入门，本文档可以和BigBook中文案例精选相结合。
快速入门，本文档可以和BigBook中文案例精选相结合。
2024/9/24 12:08:23
9.54MB
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在遥感图像的众多分割方法中，高斯混合模型(GMM)是一种常用的图像建模方法。
提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。
介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。
比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。
采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。
在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。
提出了高斯-瑞利混合模型(GRMM)可能更适合对遥感图像建模。
介绍了传统高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的区别。
比较了这两种混合模型对图像建模的结果，并用数据说明高斯-瑞利混合模型拟合图像的像素分布误差更小。
采用最大熵方法确定图像的最佳分类数，采用马尔可夫随机场(MRF)方法及新的势能函数完成图像的分割，采用迭代条件模型(ICM)完成分割过程中的最大后验概率计算问题。
在实验中采用了3幅遥感图像，实验过程中比较了各个图像运用高斯混合模型和高斯-瑞利混合模型的分割和拟合结果，分别通过数据和分割结果体现了该分割方法的效果。
2024/9/16 15:29:46
5.33MB
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这是一本电力电子小信号建模方法的书籍，主要讲述了关于常用的DC-DC的小信号建模方法
2024/9/15 13:25:07
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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。
2024-04-09 15:03
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