三相电压型并网逆变器料想直接功率抑制钻研，目前三相电压型PWM整流器电压定向功含蓄接抑制(VO-DPC)体系及基于输入调解子空间的功含蓄接抑制

《先进PID抑制MATLAB仿真》(第2版)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，是作者多年来处置抑制体系教学以及科研责任的结晶，同时融入了国内外同行连年来所患上到的新下场。
全书共分10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实时抑制等内容。
每一种方式都经由MATLAB仿真法度圭表标准举行了阐发，齐全仿真法度圭表标准均存储在光盘中，读者能够直接挪用。
《先进PID抑制MATLAB仿真》(第2版)各部份内容既相互联系又相互自力，读者可依据自己需要遴选学习。
《先进PID抑制MATLAB仿真》(第2版)适用于处置破费进程自动化、盘算机使用、机械电子以及电气自动化规模责任的工程本领人员及钻研生浏览，也可作为大专院校产业自动化、自动抑制、机械电子、自动化仪表以及盘算机使用等业余的教学参考书。

本程序是针对PUMA560机械臂（六轴解耦机械臂）的正解和逆解做的matlab仿真，其中包含八组可能的逆解。
没用到matlab的机械臂工具箱，由于工具箱只能给出一组逆解。

本文来自于cnblogs，文章从应用场景架构引见，包括使用过程，怎么实现等相关内容。
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、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，

oim-fx-ui是我开发的oim聊天软件的界面，使用JavaFX开发。
oim是已经实现聊天功能的完整程序，有兴味的朋友可以去开源中国的git库下载，地址：https://git.oschina.net/onlysoftware/oim-fx，而这里就仅仅只是界面的源码，有些朋友可能只对界面感兴味，所有我把界面提取出来了，还要当时开发的时候做了一定的解耦设计，业务代码和界面代码没多少依赖。
为了让不熟悉maven的朋友能直接使用，这里我放了2个目录，一个eclipse和maven，两份源码都是一样的，只是按2种不同的项目格式分开。
项目的test目录下有可运行类，这是我自己开发的时候写的测试类，也就相当于demo了。

人群管理员语言|项目介绍人群管理是一个后台权限管理系统脚手架，集成了rbac权限管理，消息推送，邮件发送，任务调度，代码生成，elfinder文件管理等常用功能，系统内部各个业务按照模块划分，前台使用H+模板。
一个java新人容易上手，学习之后能够快速整合企业开发的指导项目主要特性项目按功能分解，提升开发，测试效率支持统一输出异常，避免繁琐的判断支持后台消息推送集成elfinder进行文件管理支持数据字典，系统参数配置支持邮件发送，采用activeMQ异步解耦支持在线用户监控，登出等操作支持redis/ehcache切换使用支持ip2region本地化支持多数据源操作前端支持ajax下载文件，js代码简约，清晰，避免过多封装技术选型初步核心框架：春天控制层框架：SpringMVC权限控制：Shiro消息中间件：activeMQ消息推送：W

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络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的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第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的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第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章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

华为培训5G-高低行解耦.pptx

1绪论 11.1本课题的研究意义及必要性 11.2多变量耦合系统的发展历程 12Matlab简介 22.1Matlab功能概述 22.2Simulink仿真概述 23解耦控制系统的理论分析 33.1双变量耦合系统 33.2常见解耦方法简介 33.3解耦补偿安装的设计及理论分析 44仿真研究 74.1双变量耦合系统的仿真 74.2前馈补偿解耦控制的仿真 84.3反馈补偿解耦控制的仿真 124.4对角矩阵解耦控制的仿真 134.5单位矩阵解耦控制的仿真 155仿真结果分析 17结束语 18致谢 19参考文献 20

课程大纲如下：1）需求与设计1.1功能分析1.2模块拆分1.3框架设计2）框架层实现2.1创建项目2.2对象复用：对象池2.3事件分发：全局事件2.4模块解耦：MVC2.5工具库：资源管理，声音播放，字符串格式化等3）地图编辑器3.1UML设计图3.2绘制网格3.2标记网格功能属性3.3地图数据的序列化与反序列化4）核心功能实现4.1基础类4.2动画播放4.3寻路算法4.4到达目标点判断5）怪物5.1UML设计图5.2怪物类实现5.3怪物挪动，受伤，死亡5.4回合类实现6）炮塔6.1UML设计图6.2放置炮塔6.3炮塔升级6.4炮塔攻击（搜索目标，转向，发射炮弹）6.5炮塔销毁7）子弹7.1UML设计图7.2子弹的类型极其特性7.3子弹的追踪7.4击中判断8）游戏界面8.1开始界面8.2关卡界面8.3主界面8.4结束界面8.4排行榜界面9）其它内容9.1掉血特效9.2爆炸特效9.3结束条件9.4进度保存9.5平台发布

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。