通过此书，你将学习：希望你的网络应用超越平庸进入Web2.0时代？《深入浅出Rails》将使你的编程和生产力达到最大值。
你将学习一切Railsscaffolding的基本原理，以创建自定义的交互式网络应用程序，全部使用Rails的一套丰富的工具和MVC框架。
你将掌握数据库交互、Ajax和XML的集成、丰富的内容，甚至数据的动态图形——曾经要使用Java、PHP、Perl建立相同的应用程序。
你甚至可以舒适并熟练地使用Ruby——但你是在Web编程的上下文中去做这些，而不是另一个无聊的“Hello，World！”。
本书的特别之处我们认为你的时间如此宝贵以至于不应该花费在为新概念伤脑筋上面。
《深入浅出Rails》用最新的认知科学和学习理论打造多感官的学习体验，运用适合大脑工作方式的直观的格式编排，而不是令人昏昏欲睡的密密麻麻的文字。

配置:Myeclipse+tomcat+Mysql<br>运用技术Jsp+Serlvet+JavaBean+JDBC直连<br>下载后有说明文档<br>希望大家能够通过系统学习到知识<br>

【新能源微电网】新能源微电网是由分布式电源、储能设备、能量转换装置等组成的微型发配电系统，能够在独立或并网状态下运行，具有自我控制、保护和管理能力。
它结合了新能源发电，如太阳能和风能，以提高能源利用率，尤其在偏远地区提供电力供应。
然而，新能源的不稳定性给微电网的运行带来了挑战，如发电量预测和电网管理的困难。
【人工智能神经网络】人工神经网络是人工智能的核心组成部分，模拟生物神经网络结构，用于解决复杂问题，如信息处理和学习。
在新能源微电网领域，神经网络主要用于处理非线性和复杂的预测任务，如风力发电量和电力负荷的预测。
主要的神经网络分词法有：神经网络专家系统分词法和神经网络分词法，前者结合了神经网络的自学特性与专家系统的知识，后者通过神经网络的内在权重来实现正确分词。
【RBF神经网络】径向基函数（RBF）神经网络是神经网络的一种，常用于预测任务。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层使用RBF作为激活函数，实现输入数据的非线性变换，从而适应复杂的数据模式。
在微电网中，RBF神经网络用于短期负荷预测，能有效处理非线性关系，降低外部因素对预测的干扰。
【微电网短期负荷预测】短期负荷预测对于微电网的能量管理和运行优化至关重要。
通过构建RBF神经网络模型，可以预测未来一定时间内的负荷变化。
预测模型的建立通常需要选择与负荷密切相关的输入数据，如时间、气温、风速等，并进行数据预处理。
MATLAB等工具可用于进行网络训练和仿真，以生成预测结果。
【风力发电预测】RBF神经网络同样适用于风力发电量的预测。
通过对风速、气压等相关因素的预测，可以估算微电网系统的风力发电潜力，帮助维持系统的稳定运行，减少风电波动对微电网的影响。
总结来说，人工智能神经网络，尤其是RBF神经网络，为解决新能源微电网中的挑战提供了有效工具。
通过精确预测新能源发电量和电力负荷，可以优化微电网的运行效率，确保其稳定性和自给自足的能力。
此外，这种技术还能促进可再生能源的有效利用，有助于推动能源行业的可持续发展。

泽尼克多项式表示波前形状，此程序运用matlab求得泽尼克多项式系数

众所周知，opengl在GPU以及CPU显卡软件的各种程序编译中起着决定性的作用，很多挖矿软件亦是运用opengl的强大调动CPU或者GPU的浮点指令集合，从而实现算力提升的目标。
然而很多老旧CPU和GPU却不曾拥有这一功能，为此intel公司针对旗下的CPU扩展了sdk_for_opencl，以此解决相应问题。
软件很好用，大家可以试试，很快解决opengldrivers缺失的问题。

本次实验要求使用信号量实现读者写者问题，其中包含读者优先与写者优先两种情况，实验目的：（1）运用信号量来实现读者写者问题（2）熟悉PV原语、信号量的运用。
本资源包括实验报告与实验代码

本书主要介绍信号完整性和电源完整性的基础理论和设计方法，并结合实例，详细介绍了如何在ANSYS仿真平台完成相关仿真并分析结果。
同时，在常见的数字信号高速电路设计方面，本书详细介绍了高速并行总线DDR3和高速串行总线PCIE、SFP+传输的特点，以及运用ANSYS仿真平台的分析流程和方法。
本书特点是理论和实例相结合，并且基于ANSYS15.0的SIWave、HFSS、Designer仿真平台，使读者可以在软件的实际操作过程中，理解高速电路设计理念，同时熟悉仿真工具和分析流程，发现相关的问题并运用类似的设计、仿真方法去解决

课程设计目的使学生熟悉文件管理系统的设计方法；
加深对所学各种文件操作的了解及其操作方法的特点。
通过模拟文件系统的实现，深入理解操作系统中文件系统的理论知识,加深对教材中的重要算法的理解。
同时通过编程实现这些算法,更好地掌握操作系统的原理及实现方法,提高综合运用各专业课知识的能力。

不多解释了，收集，训练，算法。
全套最新程序，自动巡线。
该源码主要应用导航，不需要激光雷达传感器，只需要一个中央摄像头、PC作为图像处理外设。
在树莓派应用opencv就可以对小车进行定位，并且进行路径规划，到达指定的目的地。

运动目标检测在计算机视觉，图像处理，模式识别等多领域有着广泛的应用，经历了多年的研究和探索，针对运动目标检测的算法层出不穷，我们也积累了许多相关的算法。
但是我们还远没有完成对这个充满挑战的领域的探索。
本文对运动目标检测的技术进行了一定的研究，实现了基于canny算子和光流法相结合的运动目标检测方法。
为了能够准确把握这个行业的动态，本文首先介绍了运动目标检测的三大经典方法：背景相减法，帧差法，光流法。
同时比较了各自的优缺点。
帧差法具有易实现，计算量小的优点，但是却无法准确的检测出运动目标的完整轮廓。
光流法具有对不断运动的运动目标进行目标检测，但是它却有很大的计算量，同时对噪声也比较敏感。
为了可以对运动目标进行更好的识别，我们提出了边缘检测算子与光流法相结合的新方法。
在对多种边缘检测算子进行了了解之后，我们确定了利用canny算子进行边缘检测，并且结合光流法进行运动目标检测的方法。
在用canny算子检测出运动物体边缘之后，借助光流法计算出物体的运动场，同时结合最大类间方差法分辨出运动目标和背景，接着将物体的边缘信息和物体的运动信息进行融合，最后运用数学形态学的方法对结果进行处理，得到最终的运动目标。
通过实验，我们发现该方法既克服了帧差法不能准确检测出运动物体轮廓，和光流法抗噪声能力差的缺点，可以准确检测运动目标，对运动目标具有更好的检测效果

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。