使用matlab仿真的一个buck降压斩波电路，将带有PI控制器的电路与无PI控制器的电路响应做对比。
其中PI控制器采用的是使用S函数编写的控制器，进行简单的修改就可以在仿真中实现专家PI控制等等，控制器的输入参数有Kp，Ki以及控制器输出的上下限定值。
因为控制器直接控制的是PWM的脉冲宽度，所以控制器的输出值限定在0到100之间。
MySource用来将要求的电压与电源的电压100v进行对比，从而输出相应脉冲宽度的PWM波形给IGBT。

lucene4.6所有jar包lucene搜索引擎可以网上找教程，但是貌似网上的都太旧了，4.6改动挺大的，构造函数都有很大差异~~无语啊！

作者：王济，胡晓本书主要讲述借助简单、高效、功能强大的MATLAB系统实现振动数字信号的分析处理。
书中不仅介绍了MATLAB的基本用法和一些相关的常用命令及函数，还介绍了振动信号分析的基本概念、处理方法，以及使用MATLAB语言编制程序的方法。
本书给出了大量的振动信号处理编程实例，以有助于读者快速学习和掌握MATLAB的编程技术，应用于实际的振动信号处理工作之中。

基于SVM与人工神经网络的车牌识别算法，使用了OpenCV的图像处理函数，在VS2013平台上实现

较低版本的matlab的工具包中没有归一化的函数mapminmax.m及其子函数boiler_process.m，在libsvm的使用中是必不可少的调用函数。

建立一个通讯录的类note，该类中的属性有以下几项：Stringname,phone,MobilePhone,zip,address,Email;分别表示：姓名，固定电话，手机号，邮编，地址，电子邮件地址。
方法有两个：Setnote（）给属性赋初值得函数，方法show()显示一条通讯记录。
程序使用了ObjectInPutStream和ObjectOutPutStream这两个文件输入输出流，利用这两个文件输入输出流，可以方便的直接将通讯记录对象直接写入文件中，另外为了方便添加和删除一条记录还使用了系统的对象数组类Arraylist。
同时也方便了查找操作。

使用API函数实现的串口通讯DLL，使用VC++编写，可以单独使用，注意看“使用说明.txt”,奇怪，为什么现在有这种限制了

matlab产生Alpha稳定分布随机数；
Alpha稳定分布概率密度函数计算。
matlab产生Alpha稳定分布随机数；
Alpha稳定分布概率密度函数计算。

在这个程序中，目标函数是一元函数，然后变量没有编码，采用的实数法。
子代选择使用的是轮盘赌法。
多目标函数和多变量函数，以及轮盘赌法和覆盖法。
变量编码与未编码。
请看我其他上传的资源。
都自己运行过。
注释详细。

###数据可视化-PowerBI####一、课前准备与快速入门在开始学习PowerBI之前，我们需要做好一些准备工作：1.**安装PowerBI**：首先确保已经安装了PowerBIDesktop，可以从Microsoft官网免费下载。
2.**了解图表类型**：熟悉常用的图表类型如折线图、条形图、饼图等，这些图表占据了大多数数据可视化的应用场景。
3.**熟悉PowerQuery和PowerPivot**：PowerQuery用于数据清洗和导入，PowerPivot则用于构建复杂的数据模型。
4.**准备数据源**：准备好要分析的数据，并了解如何将其导入PowerBI。
####二、PowerBI简介PowerBI是一款由Microsoft开发的商业智能工具，它提供了从单一视图到复杂的交互式报告的所有功能。
PowerBI主要有三个版本：-**Desktop**：主要用于创建和编辑报表，是最常用的版本。
-**Service(ProandPremium)**：用于共享和协作，支持实时刷新和大规模部署。
-**Mobile**：可在移动设备上查看报告。
####三、PowerBI界面介绍PowerBI的界面主要分为三个部分：1.**多页报表视图**：显示最终的可视化结果。
2.**数据视图**：进行数据建模的地方，可以在此添加新表、创建关系和度量值。
3.**关系视图**：用于查看和管理数据表之间的关系。
####四、PowerBI数据可视化流程1.**获取数据**：使用PowerQuery从各种来源导入数据。
2.**数据建模**：在PowerPivot中对数据进行清理、转换并建立模型。
3.**数据可视化**：利用PowerView创建交互式报告。
4.**分发数据**：将完成的报告发布到PowerBI服务并与他人共享。
####五、可视化图表类型PowerBI提供了多种类型的图表供用户选择，以适应不同的数据展示需求：1.**常用图表**：-**折线图**：用于展示随时间变化的趋势。
-**条形图**：适用于比较不同类别的数量。
-**饼图**：展示各个部分在整体中的占比。
-**散点图**：显示数据点间的分布或关联。
2.**高级图表**：-**卡片图**：展示单个数值。
-**雷达图**：用于比较多个变量。
-**瀑布图**：展示数据的增减变化过程。
-**箱线图**：展示数据分布的统计摘要。
-**标靶图**：对比实际值与目标值。
-**漏斗图**：展示业务流程中的转化率。
-**树状图**：用于层次结构数据的可视化。
-**气泡图**：同时展示三个维度的数据。
-**词云图**：以文字大小表示频率。
-**桑基图**：展示数据流的方向和量级。
-**热力图**：展示二维矩阵中的数据密度。
####六、项目实战1.**数据导入与整理**：-**导入数据**：使用PowerQuery从Excel、数据库等来源导入数据。
-**使用查询编辑器**：对数据进行清洗和转换。
-**数据库导入数据**：直接连接到MySQL等数据库并导入数据。
2.**建立数据分析模型**：-**建立数据模型**：在PowerPivot中创建表格间的关系。
-**新建度量值和新建列**：利用DAX函数创建新的计算字段。
-**DAX函数**：包括聚合函数、逻辑函数、信息函数等。
3.**可视化报告**：-**生成可视化报告**：在PowerView中创建交互式报告。
-**报告的筛选设置**：为报告添加筛选条件。
-**报告的格式设置**：调整图表的颜色、字体等样式。
-**设置报告的钻取**：让用户能够深入探索数据细节。
4.**Dashboard的制作原则**：-**选择合适的图表**：根据数据特性选择最合适的图表类型。
-**Dashboard的设计建议**：保持布局清晰，确保信息一目了然。
####七、拓展点、未来计划、行业趋势随着大数据技术的发展，数据可视化工具的需求日益增加。
PowerBI作为一款强大的工具，在未来有望继续扩展其功能，更好地满足企业和个人的需求。
例如，增强机器学习集成能力，提高自动化程度等。
####八、总结通过本课程的学习，我们不仅掌握了PowerBI的基本使用方法，还深入了解了数据可视化的重要性以及如何有效地运用各种图表来表达数据背后的故事。
希望每位学员都能够熟练地使用PowerBI，并在未来的工作中发挥重要作用。

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。