研制了一套人眼安全的全光纤相干多普勒激光测风雷达系统。
系统采用1550nm全光纤单频保偏激光器作为激光发射光源，激光器单脉冲能量0.2mJ，重复频率10kHz，脉冲半高全宽400ns，线宽小于1MHz。
激光雷达接收望远镜和扫描器口径100mm，采用速度方位显示(VAD)扫描模式对不同方位的视线风速进行测量，使用平衡探测器接收回波相干信号，通过1G/s的模拟数字(AD)采集卡对相干探测信号进行采集，在现场可编程门阵列(FPGA)数字信号处理器中进行1024点快速傅里叶变换(FFT)得到不同距离门回波信号功率谱信息。
对于获得的各方位视线风速，研究采用非线性最小二乘法对激光雷达测量的风速剖面矢量进行反演。
激光雷达与风廓线雷达测量的风速进行了对比，两者测量的水平风速，风向和竖直风速相关系数分别为0.988，0.941和0.966。
系统采用1550nm全光纤单频保偏激光器作为激光发射光源，激光器单脉冲能量0.2mJ，重复频率10kHz，脉冲半高全宽400ns，线宽小于1MHz。
激光雷达接收望远镜和扫描器口径100mm，采用速度方位显示(VAD)扫描模式对不同方位的视线风速进行测量，使用平衡探测器接收回波相干信号，通过1G/s的模拟数字(AD)采集卡对相干探测信号进行采集，在现场可编程门阵列(FPGA)数字信号处理器中进行1024点快速傅里叶变换(FFT)得到不同距离门回波信号功率谱信息。
对于获得的各方位视线风速，研究采用非线性最小二乘法对激光雷达测量的风速剖面矢量进行反演。
激光雷达与风廓线雷达测量的风速进行了对比，两者测量的水平风速，风向和竖直风速相关系数分别为0.988，0.941和0.966。
2025/4/14 18:15:29
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如何在数据压缩率和编解码效率之间找到平衡，该分享介绍Intel大数据团队在为Spark实现ISA-L(iGZIP),LZ4-IPP,ZLIB-IPP和ZSTD等针对IA硬件平台优化的算法支持，并使用基准测试集(TPC-DS/HiBench)对这些压缩编解码在Spark上的性能表现进行的详细分析和对比
2025/4/6 15:25:48
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1、掌握二极管平衡电路同步解调电路的组成与基本工作原理。
2、熟悉二极管平衡电路同步解调电路的测试方法。
3、熟知同步检波各个技术参数的含义。
2、熟悉二极管平衡电路同步解调电路的测试方法。
3、熟知同步检波各个技术参数的含义。
2025/4/3 13:41:42
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高性能的内存加密类库，主要可用于各种游戏的内存加密，防止用户修改游戏数据从而影响游戏的平衡性。
可用于Unity游戏项目，集成简单，使用方便。
集成后基本无需修改原来的代码逻辑，仅需要将变量声明中的int改为EncryptInt,float改为EncryptFloat……，支持int,float,...
可用于Unity游戏项目，集成简单，使用方便。
集成后基本无需修改原来的代码逻辑，仅需要将变量声明中的int改为EncryptInt,float改为EncryptFloat……，支持int,float,...
2025/4/3 7:39:25
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基于MPU6050的自平衡小车，采用TB6612驱动模块，拥有超声波避障，蓝牙遥控功能。
能实现上述所有基本功能，结合相关手机软件（有需求可向我索要），能实现软件显示超声波数据，蓝牙（按键重力遥杆）遥控，还可以实时监控到加速度和角速度波形
能实现上述所有基本功能，结合相关手机软件（有需求可向我索要），能实现软件显示超声波数据，蓝牙（按键重力遥杆）遥控，还可以实时监控到加速度和角速度波形
2025/3/27 9:50:15
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DELLPowerEdgeR740服务器彩页，针对工作负载加速进行了优化PowerEdgeR740旨在加快应用程序性能，从而利用加速器卡和存储可扩展性。
双插槽2U平台可优化平衡资源，为要求最严苛的环境提供支持。
R740可扩展的企业体系结构可扩展到三个300WGPU或六个150WGPU。
借助多达16个2.5英寸驱动器或8个3.5英寸驱动器，R740可提供多样性功能以适应几乎任何应用程序，并为VDI部署提供完美平台。
双插槽2U平台可优化平衡资源，为要求最严苛的环境提供支持。
R740可扩展的企业体系结构可扩展到三个300WGPU或六个150WGPU。
借助多达16个2.5英寸驱动器或8个3.5英寸驱动器，R740可提供多样性功能以适应几乎任何应用程序，并为VDI部署提供完美平台。
2025/3/14 14:48:11
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机器学习-强化学习-汤普森采样强化学习：汤普森采样：我们需要在有效的勘探与开发之间找到适当的平衡。
与UCB算法不同，汤普森采样算法是一种概率算法。
该算法具有代表我们对世界的感知以及我们认为这些机器中的每台机器的实际预期收益可能位于的分布。
与UCB相比，Thomas采样的优点之一是它可以适应延迟的反馈。
我将使用与UCB算法相同的数据集。
与UCB算法相比，汤普森采样算法产生了更好的结果（能够在尽可能少的回合中确定最佳广告）。
该算法的工作原理如下：在第n轮中，我们为每个广告i考虑两个数字：N1（n）：-直到第n轮我获得奖励1的广告的次数，N0（n）：-广告获得奖励0到第n轮的次数。
对于每个广告i，我们从以下分布中随机抽取：0i（n）=B（N1（n）+1，N0（n）+1）我们选择最高0i（n）的广告
与UCB算法不同，汤普森采样算法是一种概率算法。
该算法具有代表我们对世界的感知以及我们认为这些机器中的每台机器的实际预期收益可能位于的分布。
与UCB相比，Thomas采样的优点之一是它可以适应延迟的反馈。
我将使用与UCB算法相同的数据集。
与UCB算法相比，汤普森采样算法产生了更好的结果（能够在尽可能少的回合中确定最佳广告）。
该算法的工作原理如下：在第n轮中，我们为每个广告i考虑两个数字：N1（n）：-直到第n轮我获得奖励1的广告的次数，N0（n）：-广告获得奖励0到第n轮的次数。
对于每个广告i，我们从以下分布中随机抽取：0i（n）=B（N1（n）+1，N0（n）+1）我们选择最高0i（n）的广告
2025/3/9 6:41:01
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两轮自平衡小车是一类非完整的本征不稳定系统，其动力学方程具有复杂非线性、高阶次、强耦合、欠驱动等特点，采用牛顿力学分析法进行系统建模，利用前馈、反馈以及输入量构成自适应机构，在此基础上提出模型参考自适应控制（ModelReferenceAdaptiveControl，MRAC）策略对两轮自平衡小车的姿态和速度进行控制。
通过仿真，结果表明采用MRAC算法能够在保证系统稳定的前提下，获得接近于给定理想参考模型的动态性能，并使系统在平衡点附近具有良好的鲁棒性。
通过仿真，结果表明采用MRAC算法能够在保证系统稳定的前提下，获得接近于给定理想参考模型的动态性能，并使系统在平衡点附近具有良好的鲁棒性。
2025/3/3 9:10:09
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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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