AN1078无感FOC文档的代码，开环启动，电流观测模型，SMO。
没有库，全是源码，新手上手FOC的参考代码。

两级倒立摆仿真模型的GUI控制界面-TheGUIofdoubleinvertedpendulumsimulationsystem.rar  这是我近几天做的一个GUI界面，用于controlthesimulationmodelofthedoubleinvertedpendulumsystem.里面有我的基于GA寻优后的LQR控制的两级倒立摆仿真模型（不包括ga寻优的m文件），以及SimulateGUIhanhan.m和SimulateGUIhanhan.fig文件。
不知道做类似gui的同学们有没这样的问题：就是在gui对应的m文件中（我有guide创建的gui）如果使用sim函数进行模型的仿真，即使你在scope模块中设定将array形式的输出savetoworkspace，或者利用时钟和输出端子，再或者利用toworkspace，输出参数都保存不到工作空间。
为了解决这个问题，我问过math老师，最后采用:toflie的形式将.mat文件保存，然后在程序中download一下就ok了呵呵！  现在我将我近期做的这个小东西拿来给大家分享一下呵呵！    我不怎会传图片就一同放在附件里了呵呵！fig.jpgmdl.jpg

为了预测微透镜阵列玻璃模压成型过程中微结构的加工工艺参数,利用高级非线性有限元软件MSC.Marc进行微透镜阵列的有限元建模;将不同微结构宽度的阵列光学元件进行分组,利用有限元模型分别计算每组硫系阵列光学元件的微结构高度对等效米塞斯应力的影响,得到微结构宽度相同、高度不同的硫系玻璃微透镜阵列结构对模压成型后等效米塞斯应力的影响,对微结构宽度相同、高度不同的阵列光学元件的最大等效米塞斯应力进行数据拟合处理,得出各组等效米塞斯应力的趋势,获得适合模压的硫系玻璃Ge23Se67Sb10阵列光学元件的微结构高度与宽度之比。
仿真结果表明:微结构高度越小,等效米塞斯应力越小;硫系玻璃微透镜阵列的等效米塞斯应力由中心到边缘逐渐增大,边缘处的等效米塞斯应力最大;当微结构高度与宽度之比大于0.322时,模压产生的等效米塞斯应力大幅增加。

为了方便大家更加便捷的进行workbench二次开发工作，紧接之前的内容。
这次又添加了新的内容、如何外部调用workbench，并自动导入材料和模型等，可以说看家看了这次的内容，关于Workbench二次开发工作就入门了。

画出脉冲响应估计值及其三次插值曲线系统的输出与模型的输出误差也基本达到稳定状态给出了被辨识参数的个数为5时的辨识结果利用上面给出的20对输入输出数据

本书讲述模糊数学方法及其应用，主要内容包括：模糊集合及其运算、模糊统计方法、模糊聚类分析、模糊模型识别、模糊决策、模糊线性规划等以及它们在科学技术与经济管理中的应用．本书的特点是兼顾"数学概念、方法"与"应用技术、模型"两个方面，既注重模糊概念的直观描述，又有配套的应用软件，实际例子较多，可操作性强．本书可作为大学本科生、研究生的教材或参考书，也可供广大科技工作者使用．

在使用fpga设计sdram控制器时，可以通过官方的sdram仿真模型对verilogHDL设计的sdram控制器进行仿真，仿真可以得到相应的输出信息，比如初始化进度。
本资源为镁光官方的仿真模型，需要修改.vh文件为.h，然后在sdr文件中也把.vh修改成.h，最后在新的.h文件中加入你的sdram的型号，比如`definesg6a`defineden128Mb`definex16将sdr文件添加到仿真模型，下面是仿真的初始化部分的运行结果。
#Note:CycloneIVEPLLlockedtoincomingclock#Time:60.0nsInstance:top_tb.top.PLL.altpll_component.cycloneiii_pll.pll3#top_tb.sdr:attime200465.0nsAREF:AutoRefresh#top_tb.sdr:attime200565.0nsAREF:AutoRefresh#top_tb.sdr:attime200665.0nsLMR:LoadModeRegister#top_tb.sdr:CASLatency=2#top_tb.sdr:BurstLength=8#top_tb.sdr:BurstType=Sequential#top_tb.sdr:WriteBurstMode=ProgrammedBurstLength

第一卷讲一些通用的数据模型，比如个人与组织，产品，订单，订单配送，发票，财务，人力资源等。
卷二是一些特定行业的数据模型，在卷一的基础上会有所变化，比如制造业，电信，金融，保险，医疗，旅游业，电子商务等。

神经网络模型能够从音频演讲中检测出五种不同的男/女情绪(DeepLearning,NLP,Python)

基于深度学习的故障诊断模型代码和数据，有数据，有源码，可以直接跑通！亲测可以直接使用，对深度学习和故障诊断应用有一定的借鉴意义，代码注释全面

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。