LibEvent2.0.22的帮助文档中文翻译版本 日期 作者 备注2016-11-15 周勇 Libevent编程中文帮助文档V1.0

城市医院预约统一挂号平台源码带文档，源码为前端开发源码，页面布局完善，附带PDF文档

计算机网路实验报告-DNS服务器配置文档

海康NetVideoActiveX23控件，包含说明文档、实例代码等等

本文档介绍了基于51单片机的can总线通信电路的接口设计及代码。

15全国电赛频率计，一等奖。
FPGA源码，带参考资料，带注解文档。
另外FPGA做的测试信号源http://download.csdn.net/detail/qq_18127593/9079561

此文档是收录了一些软件测试中用到的一些实例问题收集，内容颇为丰富，可供学着学习使用。

本代码主要有数据库的增删改查，闹钟提醒等功能，还有时间设置控件的应用等界面元素的应用，内附有设计文档。
希望能帮助各位。

在自动控制领域，掌握专业词汇是至关重要的，无论是学习理论知识还是进行实际操作，都需要对这些术语有清晰的理解。
这份名为“自动控制专业用词汇中英文对照”的文档，旨在为学习者提供一个全面且准确的词汇参考，方便他们在研究或工作中查找和理解相关概念。
自动控制，简单来说，是指通过某种装置或系统自动调节或操纵一个过程，使其保持在预定状态或按照预定方式运行。
这一领域的核心在于设计和分析能够自我调整并纠正偏差的系统。
以下是一些自动控制专业中的关键术语及其解释：1.**控制器（Controller）**：负责比较设定值（Setpoint）与实际测量值（ProcessVariable），并计算出必要的输出以减少误差。
2.**反馈（Feedback）**：系统中用于将输出信号反向传递回输入端的过程，有助于消除误差并稳定系统。
3.**开环控制系统（Open-LoopControlSystem）**：不依赖于反馈机制的系统，其输出不受系统实际状态影响。
4.**闭环控制系统（Closed-LoopControlSystem）**：包含反馈机制的系统，能够根据系统输出调整控制输入。
5.**比例积分微分器（PIDController）**：一种广泛应用的控制器，通过比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分来调整输出。
6.**稳定性（Stability）**：控制系统能够维持期望输出的能力，不受初始条件或外部扰动的影响。
7.**超调（Overshoot）**：在阶跃响应中，系统输出超过期望值的最大幅度。
8.**振荡（Oscillation）**：在系统响应中出现的周期性波动。
9.**死区（DeadBand）**：控制器在一定范围内不产生动作的输入变化范围。
10.**时间常数（TimeConstant）**：衡量系统响应速度的参数，与系统达到新稳态所需的时间相关。
11.**热控（ThermalControl）**：专门针对温度控制的技术，常见于能源、制造和环境工程等领域。
“热控专业知识网”可能是一个网络资源，提供了更多关于热控技术的信息，包括温度传感器、冷却系统、加热元件等专业知识。
学习这些词汇不仅可以帮助我们理解自动控制系统的原理，还能提高在实际应用中的效率和准确性。
无论是工程师在设计自动化设备，还是科研人员在进行控制理论研究，都离不开对这些专业词汇的深入理解和运用。
通过对照文档，可以轻松查找和学习，进一步提升专业素养。

最近几年，例如YAGO和DBpedia等大规模知识库发展有了很大的进步。
知识库提供了大量的不同种类的实体信息，如人、国家、河流、城市大学等等，同时知识库包含了大量的在实体（entity）间的关系既事实（fact）。
当今的知识库包含的数据量是巨大的通常有百万个实体和上亿个描述实体间关系的事实数据。
虽然目前的知识库存在大量的实体和事实数据，但是这样大规模的数据仍然不完整。
目前构建知识库的方法主要有两种，一种是从大量的文本中抽取事实但这种方法必然会带来大量的噪声数据，第二是人工扩展，但这样的方法对于时间的开销是极大的。
如果确保一个知识库是完整的则必须花费很大的努力来抽取大量的事实，并检查事实的正确性，因为只有正确的事实加入到知识库中才是有意义的。
同时知识库的本身由于有足够的信息可以推理出更多的新的事实。
例如有这样一个例子，一个知识库包含一组事实是孩子c有一个妈妈m，这样可以推理得出孩子妈妈的丈夫f很可能是孩子的父亲。
该逻辑规则形式化的描述如下：motherof(m,c)∧marriedTo(m,f)⟹fatherof(f,c)挖掘这种规则可帮助做一下四种事情：1、利用这种规则来推理出新的事实，而这些被挖掘出的新的事实可以使知识库更完整。
2、这些规则可以检测出知识库潜在的错误例如一个陈述是一个与一个男孩无关的人是这个男孩的父亲，这样的陈述很可能是错误的。
3、有很多推理工具依赖其他工具提供规则，所以这些被挖掘出来的规则可以用于推理。
4、这些规则描述一个普遍的规律，这些规律可以帮我我们理解分析知识库中的数据，如找到一些国家通常与说同一种语言的国家交易。
或结婚是一个对称关系，或使用同一个乐器的音乐家通常互相影响等等。
AMIE的目标是从RDF格式的知识库中挖掘如上所述的逻辑规则，在语义网（SemanticWeb）中存在大量的RDF知识库如YAGO、Freebase和DBpedia等。
这些知识库使用RDF三元组（S,P,O）提供二元关系（binaryrelation）的描述。
由于知识库一般只包含正例而（S,P,O）没有反例（S,¬P,O），所以RDF这样的知识库中仅能通过正例来推理。
进一步来说在RDF知识库上的操作是基于开放世界假设（OWA）的。
在开放世界假设下，一个事实没有在知识库中存在那么我们不能说这个事实是错误的，只能说这个陈述是未知的。
这与标准的数据库在封闭世界假设的设定有本质上的区别。
例如在知识库中没有包含marry(a,b)，在封闭世界假设中我们可以得出这个a没有和b结婚而在开放世界假设下我们只能说a可能结婚了也可能单身。
压缩包内包含AMIE可运行源代码与相应文档资料，欢迎下载参考

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。