IoC/DI（InverseofControl/DependencyInjection，控制反转/依赖注入）模式是一种企业级架构模式，通过将应用程序控制权反转交移给框架，并以构造器注入、属性设置器注入等方式将类实体注入到特定应用层中，最终实现层与层之间的解耦，使得应用程序获得良好的扩展性和应变能力。
客户需求如下：需要向系统中添加两个窗体，Engineers和Analysts，分别显示工程师和分析师的ID、Name和Credit（积分）。
在每个窗体左边有一个按钮，该按钮的作用是通过一种计算方式，算出工程师或者分析师的最终积分并显示在弹出窗体上。
对于工程师，最终积分=积分（Credit）*1.1；

apache-activemq-5.16.0,经典的消息队列，用于各种使用的解耦，使用开发，在开发中用到很多

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：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

非线性系统第三版及课后答案，应用非线性控制非线性系统控制及解耦

上图是互联网典型的高可用架构，大部分公司如果没有使用微服务，正在使用这样的架构：1.用户端是浏览器browser，APP客户端2.后端入口是高可用的nginx集群，用于做反向代理3.中间核心是高可用的web-server集群，研发工程师主要在这一层进行编码工作4.后端存储是高可用的db集群，数据存储在这一层。
更典型的公司，web-server层是通过DAO/ORM等技术来访问数据库。
最初的架构都没有服务层，这样的架构会遇到怎样的痛点？对于没有使用微服务架构的公司来说，要不要升级到微服务架构呢？回答这个问题之前，先来看看您能否遇到和58同城及58到家类似的架构痛点：。
A、B、C业务线，如果没有微

厨房水槽工作室“”是API和功能的展示。
这是SanityHQ演示所使用的示例项目。
因而，随着新功能的发布，它会随着时间的推移而变化和发展。
该入门工具非常适合演示目的，既可以评估Sanity以供您自己使用，也可以在您希望将其作为项目的一部分提供给客户时使用。
由于此入门程序用于演示目的，因而您会发现并非Studio中的所有字段都已连接到示例前端。
这不打算用于生产中。
您可以通过指向链接从该模板引导新项目。
你有什么本入门文章涵盖的概念是：如何使用Studio的页面构建器来创建登录页面，并将其显示在Web前端中编辑具有并行Web预览的博客文章，可以将其配置为以在生产中进行实时预览，而不仅仅是本地开发如何管理SEO元数据，例如OpenGraph元标记的字段如何为结构化内容设置导航，以实现适当的解耦和全渠道自定义嵌入对象的丰富文本，用于Instagram帖子，社

各种方式如牛顿拉夫逊法，PQ解耦法，保留非线性法等的潮流计算代码，可供学习和运用

船用大型螺旋桨的尺寸较大,现有螺旋桨加工方法存在单面加工、桨叶振颤、二次装夹、加工周期长的问题。
针对这些不足,提出了双刀双面对称加工方法。
综合并联机构与串联机构的优点,搭建了基于混联机构的加工装置模型,可以实现螺旋桨一次装夹、双刀对称加工压力面和吸力面,有利于消除悬臂梁效应、减弱振颤、提高加工效率和加工精度。
引见了该加工装置的结构设计,对其机构运动参数进行解耦,推导出加工刀具的位姿控制算法。
应用ADAMS构建的仿真模型和原型样机验证了控制算法的正确性,为后续加工装备的研发打下了理论基础。

前馈补偿解耦法设计一已知的两输入、两输出有耦合被控对象的解耦控制系统，并完成它的混合仿真，对无耦合系统、有耦合而未解耦系统以及有耦合且采用解耦控制系统的控制造比较研究

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
图书目录第1章P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的数据预测--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SVM的数据分类预测--意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化--如何更好的提升分类器的功能第14章SVM的回归预测分析--上证指数开盘指数预测第15章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16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17章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测--电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选--基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类--乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测--人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测--短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法--嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法--网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算--建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究--订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法--网络入侵聚类第30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

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。