本书以生产调度的基本理论及其应用为主，介绍了与调度相关的若干基本算法模型及其在实际中的应用。
内容涵盖了确定性调度模型、随机调度模型、调度理论的应用等三部分。
内容及难度适合工业工程专业高年级本科生或研究生及相关的工程技术人员。

在本资源中，我们关注的是一个基于Java编程语言开发的B2B（Business-to-Business）电子商务系统的实例源码。
B2B电子商务是指企业与企业之间的在线交易，它涵盖了供应链管理、采购、销售、物流等多个环节。
这个系统可能是用于帮助公司进行商品和服务的买卖、订单处理、库存管理等核心业务流程的数字化平台。
Java作为开发语言，以其跨平台的特性、丰富的类库以及强大的性能，被广泛应用于大型企业级应用系统开发。
这个系统可能利用了Java的Spring框架，这是一个开源的应用框架，提供了一整套企业应用开发所需的基础设施，如依赖注入、数据访问、事务管理、AOP（面向切面编程）等。
在源码中，我们可以期待看到以下几个关键部分：1.**模型层（Model）**：这部分代码通常包含了业务逻辑和数据对象，如产品、订单、客户等实体类。
它们是系统的核心，定义了业务规则和数据结构。
2.**视图层（View）**：负责展示用户界面，可能采用了JavaServerPages（JSP）或Thymeleaf等技术，与用户交互，显示数据。
3.**控制器层（Controller）**：作为模型和视图之间的桥梁，处理用户请求，调用业务逻辑，并将结果传递给视图层。
SpringMVC是常见的实现方式。
4.**数据库访问层（DAO）**：用于处理与数据库的交互，可能会使用Hibernate或MyBatis这样的持久化框架。
5.**服务层（Service）**：封装了业务逻辑，提供给控制器调用。
服务层是系统的核心，实现了B2B电子商务的各种功能，如产品查询、订单创建、支付处理等。
6.**配置文件**：如Spring的bean配置文件，定义了各组件的依赖关系和初始化参数。
7.**测试代码**：为了确保代码质量，通常会有单元测试和集成测试，使用JUnit或其他测试框架编写。
8.**安全控制**：系统可能会采用SpringSecurity或ApacheShiro来实现用户认证和授权，保护敏感信息。
9.**异常处理**：全局异常处理器可以统一捕获和处理系统运行时可能出现的异常，提高系统的健壮性。
10.**国际化与本地化（I18N/L10N）**：如果系统支持多语言，会包含相应的资源配置文件。
11.**日志记录**：通过Log4j或SLF4J记录系统运行过程中的信息，便于问题排查和性能优化。
在深入研究这个源码之前，你需要有一定的Java基础，了解Spring框架以及MVC设计模式。
通过分析和学习这个系统，你不仅可以掌握B2B电子商务的业务流程，还能提升你的Java开发技能和对大型系统架构的理解。
同时，这也是一种实践性的学习方式，有助于你更好地应对实际项目中的挑战。

该资源是一个综合性的Java毕业设计项目，主要涵盖了商品供应管理系统的开发全过程，包括项目报告、答辩PPT、源代码、数据库以及部署视频等关键组成部分。
这个项目对于学习和理解Java编程语言在实际业务系统中的应用具有很高的参考价值，尤其是对于正在准备毕业设计的学生。
我们来探讨“基于Java的商品供应管理系统”这一核心概念。
Java是一种广泛应用的面向对象的编程语言，以其跨平台的特性而闻名。
在商品供应管理系统中，Java可以用于构建后端服务器，处理数据的增删改查、业务逻辑处理以及与前端交互等功能。
该系统可能采用了MVC（Model-View-Controller）设计模式，这是一种常用的应用程序设计架构，能够将业务逻辑、用户界面和数据存储分离，便于维护和扩展。
项目报告通常会详细描述系统的背景、需求分析、系统功能设计、技术选型、数据库设计、系统实现以及测试结果等。
在这个报告中，你可以了解到商品供应管理系统的具体业务流程，如供应商管理、商品入库、出库、库存管理、订单处理等关键功能的实现细节。
答辩PPT则集中展示了项目的亮点、关键技术以及解决方案。
这部分内容可以帮助我们快速了解项目的核心价值，同时为口头阐述提供了依据。
PPT中可能会包含系统架构图、流程图、关键类的设计等视觉元素，有助于理解系统的整体结构。
源代码是项目的核心部分，它揭示了系统如何通过Java编程语言实现各项功能。
通过阅读源代码，我们可以学习到如何使用Java进行数据库操作（例如，使用JDBC或ORM框架如Hibernate），如何设计和实现业务服务，以及如何创建RESTfulAPI供前端调用。
此外，源代码也可能包含了错误处理、日志记录等最佳实践。
数据库文件通常包含了商品供应管理系统的数据模型和数据结构。
可能是SQL脚本文件，用于创建表、定义字段、建立索引等。
通过对数据库设计的分析，我们可以了解到商品、供应商、库存、订单等实体的关联关系，以及系统如何存储和查询数据。
部署视频提供了实际运行环境下的系统演示，展示了如何配置服务器环境（如Tomcat）、如何导入数据库、如何启动项目以及如何进行基本的操作。
这对于初学者来说非常有帮助，能够直观地了解一个完整的项目部署过程。
这个Java毕业设计项目是一个很好的学习资源，它涵盖了软件工程的各个环节，从需求分析到系统设计，再到编码实现和部署，对于提升Java开发技能和理解业务系统运作有着显著的帮助。

植被光学遥感模型与植被结构参数化，植被冠层光谱反演

基于混合高斯模型并利用meanshift算法结合实现视频中运动目标的跟踪，可处理复杂背景，实时

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。
如果数据波动平稳，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：　　　经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；
　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；
　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；
　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
　　试算法。
根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。
则1997年的预测销售量为：1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

组态王KingSCADA工程源码样例，数据集例程，数据模型例程，SCADADemo

simulink中的SVPWM仿真模型文件及m代码，含有两个simulink模型及m文件，使用时注意存放路径，matlab版本应该无影响，具体使用说明及详解可见本人博文。

生物力学仿真平台上所建的踩踏模型，C++改变的语言AnyScript

提高锁相环(phase—lockedloop，PLL)的动态性能和锁相精确度，提出一种基于dq变换的改进锁相环，其通过平均值环节而不是延时信号消除(delayedsignalcancellation，DSC)或低通滤波器(10wpassfilter，LPF)预先将负序与谐波分离出去，大幅缩短了暂态响应时间，同时亦消除了系统电压不平衡或畸变对锁相精确度的影响。
详述了该PLL的工作原理；
给出了关于负序与谐波分离方法的讨论；
推导了控制环的线性化模型及其PI参数的整定方法。
仿真与实验结果表明，由于采用平均值环节和不存在传统软件锁相环(softwarephase—lockedloop，SPLL)具有的耦合关系，该PLL可快速而准确地锁定系统电压中正序基波分量的相位，具有高动态性能和锁相精确度，适用于动态电压恢复器(dynamicvoltagerestorer，DVR)或统一电能质量控制器(unifiedpowerqualitycontroller，UPQC)等对电压变化敏感的柔性交流输电系统(f

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。