项目采用这些技术和设计思想Ajax,jQuerySpring(MVC,IOC,AOP)MyBatisAjax:异步请求响应处理;页面局部刷新(所有请求一律采用Ajax方式交互)jQuery:简化js和Ajax编程,实现前端处理SpringMVC:实现控制层,用于接收请求分发给业务模型处理,并实现请求响应SpringIOC:实现管理控制层,业务层,数据访问层组件,采用注入方式建立关系(解耦)SpringAOP:实现事务管理和异常日志处理(在不修改原有组件情况下,追加功能)MyBatis:实现数据库操作,实现数据访问层界面一律采用HTML所有交互一律采用Ajax模式所有交互一律采用无状态会话处理

本文来自于民工哥技术之路，本章介绍了rabbitmq的基本原理、基本运维操作、常见故障处理以及RabbitMQ来部署分布式集群系统的三种方法。
简介AMQP，即AdvancedMessageQueuingProtocol，高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。
消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。
AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。
RabbitMQ是一个开源的AMQP实现，服务器端用Erlang语言编写，支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、

在软件系统中，“行为请求者”与“行为实现者”通常呈现一种“紧耦合”。
但在某些场合，比如要对行为进行“记录、撤销/重做、事务”等处理，这种无法抵御变化的紧耦合是不合适的。
在这种情况下，如何将“行为请求者”与“行为实现者”解耦？将一组行为抽象为对象，可以实现二者之间的松耦合[李建忠]。
这就是本文要说的Command模式。
将一个请求封装为一个对象，从而使你可用不同的请求对客户进行参数化；
对请求排队或记录请求日志，以及支持可撤消的操作。
[GOF《设计模式》]Command模式结构图如下：图1Command模式结构图Command模式将一个请求封装为一个对象，从而使你可以使用不同的请求对客户进行参数化。

利用PQ解耦法，求解配电网中潮流计算iEEE30节点的导纳求解以及计算网络损耗

日志服务作为基础设施一站式解决实时读写、HTAP两大日志强需求；
日志服务数据的开放性以及与云产品、开源社区相结合，在实时计算、可视化、采集上为用户提供的丰富选择。
Kubernetes容器技术促进了技术栈的去耦合，通过引入栈的分层使得开发者可以更加关注自身的应用程序和业务场景。
从Kubernetes本身来看，这个技术解耦也在更进一步发展，容器化的一个发展的趋势是：这些容器都将会在无服务器的基础设施上运行。
谈到基础设施，首先可以联想到云，目前在AWS、阿里云、Azure的云上都提供了无服务器化的Kubernetes服务。
在serverlessKubernetes上，我们将不再关心集群与机器，只需要

非线性经典教材（英文），比当前CSDN的版本要清楚.这是一本在国际上最负盛名、最有影响的自动控制领域专著，主要阐述应用微分几何理论设计非线性控制系统的方法。
本书是作者结合20多年来的主要成果及教学经验历时十多年完成的。
前三章介绍了非线性系统的基本理论及其相关的近世代数和几何基础理论；
第4章和第5章叙述了单输入单输出及多输入多输出非线性系统的精确线性化方法；
第6章和第7章进一步深入讨论了多输入多输出非线性系统的输入输出解耦问题；
第8章陈述了输出跟踪和输出调节问题；
第9章针对较弱的条件探讨了半全局线性化问题。
附录A概述了所涉及到的拓扑学及微分拓扑学的相关理论；
附录B简述了中心流形理论及奇异摄动理论。
前三章和附录介绍了本书的基础知识，其他各章则阐述了各种设计方法。

在matlab2012以上的版本中可以使用的仿真模型，有功功率解耦控制

本书从MATLAB仿真角度体系地介绍了PID抑制的底籽实际、底子方式以及使用本领，全书共分十章，搜罗络续体系以及离散体系的PID抑制，罕用数字PID抑制，专家PID以及模糊PID抑制，神经PID抑制，遗传算法PID抑制，多变量解耦PID抑制，多少种先进的PID抑制，灰色PID抑制，伺服体系PID抑制，PID实时抑制，每一种方式都经由MATLAB仿真法度圭表标准举行了阐发。

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

资源为C++语言编写的潮水盘算，付与PQ法（快捷解耦法）实现，内含IEEE四、五、1四、30、5七、118节点体系体系原始数据及潮水盘算下场，另有详尽的使用阐发及报告；
法度圭表标准实现算法参照《现代电力体系阐发》（王锡凡等编著2003版）附录部份，比力直不雅易懂；

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。