对于贯彻联邦企业体系结构框架（FederalEnterprise ArchitectureFramework，FEAF）方针的团体和机构而言，IBM:registered:RationalUnified Process:registered:(RUP:registered:)是足以支持其企业体系结构（EnterpriseArchitecture，EA）计划的唯一选择。
Rational UnifiedProcess可以帮助用户成功地捕获、管理和使用企业体系结构。
本文将探讨如何使用RUP和UML 构建和管理企业体系结构。
具体而言，我们将分析FEAF的四层矩阵结构（levelIVmatrix），并讨论如何用 RUP促进捕获各

这是我刚做的课设，与大家共享，互相探讨希望对大家有用哦！么么哒

随着德国的“工业4.0”、美国的“再工业化”风潮、“中国制造2025”等国家战略的推出，以及云计算、大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术与制造技术的加速融合，工业控制系统由从原始的封闭独立走向开放、由单机走向互联、由自动化走向智能化。
在工业企业获得巨大发展动能的同时,也出现了大量安全隐患，而工业控制系统作为国家关键基础设施的“中枢神经”，其安全关系到国家的战略安全、社会稳定。

本文介绍了UC3842在单端反激式PWM型开关电源中的应用。
在对UC3842常用的三种电压反馈电路分析的基础上，设计了一种新的电压反馈电路，实验证明这种新的电压反馈电路具有很好的稳压效果。

javascript实例1500例,对于有兴趣的人探讨JavaScript有很大的帮助，里面各式各样的特效

本次主要分享关于迁移实际案例与最佳实践更加深入的探讨。
在迁移过程中，我们遇到了很多的预料之外的问题，如字符集问题，数字进位问题，各种OOM等等，更加深入地了解了Spark和RDMBS之间的差异。
在弥补鸿沟和解决问题的过程中，我们做了很多的实践，贡献给了社区很多的反馈，也解决了很多的bug。
即便对于Spark当前不能处理的场景，比如recurisvequery，也有了一些可行的探索。
此外，我们现在还开发了一套自动化框架来帮助加速迁移工作。
在这次分享中，我们会深入迁移的关键步骤，并分享踩过的一些坑，最后会介绍我们的自动化工具，如SQLConverter等。
相信对正工作在类似的任务或者即将开展类似工作的工程师们会有所帮助。
下面是PPT原文：关注Hadoop技术博文并回复ebay_spark获取本文PPT。

【内容简介】近几年来，国际学术界和IEEE标准化组织愈来愈对认知无线电（CognitiveRadio，CR）技术感兴趣，称其为未来无线通信领域的“下一个大事件”（NextBig了hing）。
本书通过5章内容来阐述认知无线电及实现认知无线电的代表性技术途径，介绍超宽带认知无线电和IEEE802.22标准。
第1章主要介绍Mitola提出的认知无线电以及当今学术界和工业界主要研究的频谱感知认知无线电；
第2章探讨了认知无线电在PHY和MAC层上感知周围无线环境的方法及算法，主要讲解动态频谱感知、频谱管理和频谱共享方面的技术；
第3章主要介绍了如何产生频谱灵活的认知无线电脉冲波，它们能够动态地对频谱分配策略和干扰要求做出反应，进而无缝地修正它的发射波形以适应特定的无线环境；
第4章介绍了认知网络中节点间的协作机制以及由多个节点构成约网络的整体优化设计技术，介绍了超宽带认知无线电网络（CognitiveUWBNetworks）节点间的合作方案等；
第5章主要介绍了IEEE802．22标准的现状及未来发展趋势。
本书内容丰富，图文并茂，可作为相关专业大学生与研究生的教材，也可供广大从事认知无线电技术研究和应用的工程技术人员参考。

现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。
变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。
传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定的误差。
同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关系，使得诊断系统的数学模型很难获取。
而人工神经网络以其分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。
鉴于此，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。
本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网络对于变压器故障诊断系统的适用性;文中将BP神经网络算法用计算机实现;并针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措施，通过在修正权值的时候增加动量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率;在对输入数据进行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者1而使训练进入平坦区。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
将变压器诊断中典型的油中气体分析法和神经网络方法相结合，采用Java语言开发出界面友好、性能优秀的变压器故障诊断系统;此外，文中还详细探讨了网络各结构参数的选择方法，并且就变压器这一实际诊断系统，分析了不同结构参数对系统误差的影响。
在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析

课题报告-春节燃放烟花爆竹的外部性及政府相关政策的探讨

ISBN:7-03-012737-4价格：CNY23.00(含光盘)ISBN:7-900146-18-0价格：语种:chi题名:系统辨识及其MATLAB仿真/侯媛彬,汪梅,王立琦编著,出版发行:出版地：北京出版社：科学出版社出版日期：2004载体形态:248页图24cm光盘1片摘要:本书系统地论述了古典、现代辨识理论和方法，并探讨了多种新的非线性智能辨识技术，分析了各种方法的一致性和特点，以及MATLAB软件对各种辨识方法的实现途径。
主题:系统辨识高等院校主题:计算机仿真计算机辅助计算中图分类:N945.14版次：4中图分类:TP391.9版次：4主要著者:侯媛彬编著主要著者:汪梅编著主要著者:王立琦编著内附打开密码

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。