丹麦水科所mike21MT泥沙模块计算教程，文档最后附有计算案例，计算中的各个参数的选取也有说明。

自己开发的风资源分析工具包WindAnalysis-WindAnalysis1-V1.4.1.zip本帖最后由He_Challen于2017-9-614:40编辑由于工作的原因，今年项目开始转型风电项目，在慢慢上手的过程中发现，风电所涉及的软件清一色北欧的，好不好用只有用了才知道。
因为仅是为前期风电开发做技术分析，老外的软件一个是不容易上手，二是操作复杂。
随下决心自己开发一套专门用于项目前期的风资源分析工具包。
就这样开始而一发不可收拾，从最开始的结构搭建、输出设计便沉迷此中两个月，推出的前三个版本都不太稳定，要么是兼容不好，要么是数据处理的时逻辑顺序有问题，总之在最初的三个版本在大量项目的测风数据的测试下暴漏出一堆又一堆的BUG。
说实话，中途曾想过放弃，一个人孤军奋战实在是太孤独难耐了，多年工作环境造就的内心还是比较强大的，最终还是坚持了下来。
在飞机上、动车上、出差的酒店里、办公桌前开始了一遍又一遍的调试修改，度过了一个又一个难免的夜晚。
最终完成的兼容性和稳定性都可靠的V.1.4.1版本，经反复测试没有问题后，将这个版本作为目前能完成的最终的版本发出来供同行们使用，方便工作和分析。
下面对工具包中的WindAnalysis1和WindAnalysis2的功能做个介绍，过一阵闲了编个教程发出来供大家使用。
WindAnalysis1工具包能够对获取的整个测风数据构建dateset结构体，根据时间序列进行综合整理分析，通过运行可以获得如下分析结果：a．不同高度风速、风向、温度、压强的时间序列分布图；
风速、风向、温度、压强.jpgb．整个测风数据质量判断，及质量分析图；
测风数据质量评估.jpgc．不同高度湍流强度按照风速的分布、各风速对应的湍流强度与其平均湍流强度的分布图；
湍流分布.jpgd．不同高度月平均风速分布图；
月平均风速.jpge．不同高度日平均风速分布图；
日平均风速.jpgf．不同高度风速频率分布直方图；
风频分布.jpgg．不同高度风速风向玫瑰图；
风向、风能玫瑰图.jpgh．风切变拟合和计算；
风切变拟合.jpgi．风切变系数随月分布图；
月风切变.jpgWindAnalysis2为针对特定高度H处的风资源进行详细分析，包括：a.测风时间序列上风速、湍流偏离测风周期内平均值的偏离程度；
风速、湍流时间序列分布.jpgb.风速的威布尔分布拟合和参数计算；
威布尔分布.jpgc.威布尔分布拟合的误差和相关系数R2的计算分析；
拟合误差分析.jpgd.风切变拟合和切边系数计算；
风切变拟合.jpge.指定轮毂高度处的平均风速推算及威布尔分布拟合；
轮毂高度处威布尔分布.jpgf.根据选型风机的参数，绘制功率曲线和推力系数曲线；
功率特性曲线.jpg不仅限于以上figure图文件的生成，还能够估算出指定轮毂高度hub（hub＞H）测风塔处的发电量，在CommandWindow窗口中输出计算结果，作为风资源分析的参考。
计算结果.pngWindAnalysis风数据分析工具包教程-V1.4.pdfWindAnalysis1-V1.4.1.zipWindAnalysis2-V1.4.1.zip-------------------------------------------------------------------

ionicapp项目开发过程中需要用到定位，在网上找了好久只找到高德的android插件，最后自己动手写了一个插件，可以兼容ios和android，可下载后在本地安装。

作者对本书作了许多教学方法上的精心细致的安排，这形成了本书的一个明显的特色：每章开头是与该章内容有关的专业性讨论，每章后有小结；
所有的原理均通过清晰的逻辑推导得出，提供解答详细的例题和各种类型的大量习题；
书中包含PSpice软件仿真内容，并有相应的习题；
每章最后一节研究应用实例，帮助学生掌握相关概念和方法的应用。
这些特色使本书成为一本明白易懂、内容丰富、条理清晰、富有趣味的教科书。
本书除可供电类各专业的学生作为教科书使用外，还适于自学者使用，或供有关技术人员、高校教师参考。

EEMD是针对EMD方法的不足，提出了一种噪声辅助数据分析方法。
EEMD分解原理为：当附加的白噪声均匀分布在整个时频空间时，该时频空间就由滤波器组分割成的不同尺度成分组成。
当信号加上均匀分布的白噪声背景时，不同尺度的信号区域将自动映射到与背景白噪声相关的适当尺度上去。
当然，每个独立的测试都可能会产生非常嘈杂的结果，这是因为每个附加噪声的成分都包括了信号和附加的白噪声。
既然在每个独立的测试中噪声是不同的，当使用足够测试的全体均值时，噪声将会被消除。
全体的均值最后将会被认为是真正的结果，随着越来越多的测试，附加的噪声被消除了，唯一持久稳固的部分是信号本身。

GN算法的一个例子，就是先确定节点之间的邻接关系，然后，根据这个来做聚类划分，最后画出图来

对于一副图像，比如1000*800分辨率，我们在处理时，通常思路是从第1个像素开始，一直计算到最后一个像素。
其实，目前不论手机还是个人电脑，处理器都是多核。
那么完全可以将整副图像分成若干块，比如cpu为4核处理器，那么可以分成4块，每块图像大小为1000*200，这样程序可以创建4个线程，每个处理器执行一个线程，每个线程处理一个图像块。
更多内容可参考：http://blog.csdn.net/grafx/article/details/71084473

这些东西源自AndroidstudioSDK，其他地方好难找，网上不好搜到。
没有这个东西，编译老是出错，下载，并解压这些包放到～AndroidStudioSDK～\extras\android\m2repository\com\android\support\appcompat-v7记得修改maven-metadata.xml里的最好版本号和其他选项比如最后更新日期21.0.021.0.221.0.322.0.022.1.022.2.022.2.1

首先,本文阐述倒立摆的国内外发展现状并介绍倒立摆的自动起摆和稳定控制方法。
其次,对倒立摆的稳定控制方法进行比较。
最后,对倒立摆控制算法今后的发展趋势做进一步预测。

这是基于RT-Thread4.0.2版本基础移植ADS1256驱动程序测试用例在.c文件最后部分

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。