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lambda表达式权威指南《精通lambda表达式：Java多核编程》介绍JavaSE8中与lambda相关的特性是如何帮助Java迎接下一代并行硬件架构的挑战的。
本书讲解了如何编写lambda、如何在流与集合处理中使用lambda，并且提供了完整的代码示例。
你将学习如何通过lambda表达式充分利用当今多核硬件所带来的性能改进。

《自适应控制》是一本专注于自适应控制系统理论、设计方法与实际应用的专业书籍。
自适应控制理论是一种工程控制理论，它通过让控制系统根据外部环境和内部状态的变化自动调整控制策略，以适应这些变化，达到提高控制性能的目的。
自适应控制系统通常具有以下几个主要特点：1.自适应能力：自适应控制系统能够检测系统性能的变化，并根据这些变化自动调整控制器参数，使得系统性能保持在最佳或者可接受的水平。
2.工程控制理论：自适应控制理论结合了经典控制理论与现代控制理论的优点，能够处理各种复杂和不确定的情况。
3.设计方法：自适应控制设计涉及理论分析与算法设计。
理论分析包括系统建模、稳定性分析等；
算法设计则包括自适应律的构造、参数估计、控制策略的制定等。
4.应用实例：书中将包含一系列自适应控制系统的应用实例，如工业过程控制、飞行器控制、机器人控制等，通过这些实例可以展示自适应控制技术的实际应用效果和价值。
书中内容涵盖以下主题：1.自适应控制系统简介：介绍自适应控制的基本概念、应用背景和研究动机。
2.实时参数估计：讨论在动态系统中实时估计参数的方法，如最小二乘法和回归模型的应用。
3.确定性自调谐调节器：探讨基于确定性模型的自调谐调节器设计，包括极点配置设计、间接和直接自调谐调节器的设计。
4.随机与预测性自调谐调节器：阐述如何设计基于随机模型和预测模型的自调谐调节器，如最小方差和滑动平均控制器的设计。
5.模型参考自适应系统（MRAS）：介绍MRAS的设计原理和方法，以及如何应用Lyapunov理论和稳定性分析来保证自适应控制系统的稳定性。
6.自适应系统的属性：分析自适应系统的非线性动态特性和稳定性问题，以及间接离散时间自调谐调节器的分析方法。
7.随机自适应控制：研究自适应控制在随机环境中的应用，例如多步决策问题和双重控制策略的设计。
在自适应控制系统中，模型参考自适应系统（MRAS）和自适应控制系统（STR）是两种重要的体系结构。
MRAS通过比较系统输出与参考模型的输出来调整控制器参数，而STR则直接根据系统性能来调整参数。
这两种体系结构在实际应用中各有优势，可以根据不同应用场景和性能要求灵活选用。
在自适应控制系统的设计与应用中，工程师和研究人员需要对系统的稳定性进行深入分析。
稳定性分析能够确保系统在受到干扰或参数变化时仍能保持良好的控制性能。
其中，Lyapunov稳定性理论是自适应控制系统稳定性分析的重要工具之一。
此外，实际工程应用中，系统可能面临各种不确定性和干扰，自适应控制系统需要具备一定的鲁棒性来应对这些挑战。
鲁棒自适应控制是设计自适应控制系统时需要考虑的重要方面。
书中还会介绍一些自适应控制系统的扩展应用，例如在非线性系统中的应用，以及自适应控制与其他控制策略如预测控制的结合。
《自适应控制》是一本全面介绍自适应控制理论、设计方法和实际应用的专业书籍，旨在为自动化、计算机科学与技术及相关专业的学生和专业技术人员提供深入的学习资源。
通过本书，读者可以系统地学习自适应控制的相关知识，并了解其在现代工程技术中的重要作用。

系统辨识与自适应控制是控制理论中的两个关键领域，它们在自动化、机器人技术、航空航天、过程控制等众多IT行业中有着广泛的应用。
本压缩包文件包含的资源可能是一系列关于这两个主题的编程代码实例，旨在帮助学习者理解和实践相关算法。
系统辨识是通过收集系统输入和输出数据来构建数学模型的过程，这些模型可以描述系统的动态行为。
在实际应用中，系统辨识通常涉及时间序列分析、最小二乘法、状态空间模型以及参数估计等技术。
通过对系统进行建模，我们可以预测系统响应、优化性能或诊断故障。
例如，对于一个工业生产线，系统辨识可以帮助我们理解机器的运行特性，以便于提高生产效率或预防设备故障。
自适应控制则是控制理论的一个分支，它允许控制器根据系统的未知或变化特性自动调整其参数。
在自适应控制中，关键概念包括自适应律、参数更新规则和不确定性估计。
自适应控制器的设计通常包括两个部分：一是固定结构的控制器，用于处理已知的系统特性；
二是自适应机制，用于处理未知或变化的部分。
例如，在自动驾驶汽车中，自适应控制系统能够实时调整车辆的行驶策略以应对路面条件的变化或驾驶环境的不确定性。
这个压缩包可能包含以下内容：1.**源代码**：可能包含用各种编程语言（如Python、Matlab、C++等）实现的系统辨识和自适应控制算法，例如最小二乘法估计、卡尔曼滤波器、自适应PID控制器等。
2.**数据集**：可能提供了实验数据或模拟数据，用于测试和验证识别算法和自适应控制器的效果。
3.**教程文档**：可能包括详细的步骤说明，解释如何运行代码、解读结果以及如何将理论知识应用于实际问题。
4.**示例问题**：可能涵盖各种工程问题，如机械臂控制、过程控制系统的稳定性分析等，以帮助学习者深入理解这两个领域的应用。
通过学习和实践这些代码，学习者不仅可以掌握系统辨识和自适应控制的基本理论，还能提升编程和解决实际问题的能力。
在IT行业中，这样的技能对于从事控制系统的开发和优化工作至关重要，无论是物联网(IoT)设备、智能机器人还是复杂的自动化生产线，都需要这样的技术来确保系统的高效、稳定运行。

1概述-------------------------------------------------------42总体设计-------------------------------------------------------42.1需求：------------------------------------------------------42.2选择的软件解决方案，简单介绍优点及软件学院要求------42.3系统中的模块构成、分工、关系、主控模块（要求界面）-----42.4具体系统功能需求描述---------------------------------------------------52.5数据库设计--------------------------------------------------62.6影响性能-------------------------------------------------122.7系统构架--------------------------------------------------123登陆模块的开发--------------------------------------------------133.1简易登陆流程--------------------------------------------------133.2登陆系统总体构架--------------------------------------------------173.3班主任班级课程录入功能---------------------------------------------------183.4模块的主要函数构架----------------------------------------------------224遇到的问题及解决方法-----------------------------------------------------225小结-----------------------------------------------------235.1系统评价----------------------------------------------------235.2设计体会---------------------------------------------------246致谢---------------------------------------------------247参考文献--------------------------248附录---------------------------------------------------24

虽然是第三方引用插件，但是与vs2017集成度高，最新版本的；
相比于微软提供的OLEAutomation，MicrosoftJetOleDb两种插件更适合，同时OpenXML也是很不错的，优点和NPOI一样；
优点:分析EXcel格式，不依赖与Excel，节约资源，提高性能；
缺点：只能处理xls的文件，xlsx格式文件还需要OpenXML；

Cloudera和英特尔公司的工程师们正在通力合作，旨在使Sparkshuffle阶段具有更高的可扩展性和稳定性。
本文对相关方法的设计进行了详细描述。
区别常见的Embarrassingly Parallel系统，类似MapReduce和Apache Spark（Apache Hadoop的下一代数据处理引擎）这样的计算引擎主要区别在于对“all-to-all” 操作的支持上。
和许多分布式引擎一样，MapReduce和Spark的操作通常针对的是被分片数据集的子分片，很多操作每次只处理单个数据节点，同时这些操作所涉及到的数据往往都只存在于这个数据片内。
all-to-all操作必须将数据集看作一个

项目描述在上家公司自己集成的一套系统，用了两个多月的时间完成的：Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级开发系统Springboot作为容器，使用mybatis作为持久层框架使用官方推荐的thymeleaf做为模板引擎，shiro作为安全框架,主流技术几乎零XML，极简配置两套UI实现(bootstrap+layerui)，可以自由切换报表后端采用技术：SpringBoot整合SSM(Spring+Mybatis-plus+SpringMvc)，springsecurity全注解式的权限管理和JWT方式禁用Session,采用redis存储token及权限信息报表前端采用Bootstrap框架，结合JqueryAjax，整合前端Layer.js（提供弹窗）+Bootstrap-table（数据列表展示）+Bootstrap-Export（各种报表导出SQL,Excel,pdf等）框架，整合Echars，各类图表的展示（折线图，饼图，直方图等），使用了layui的弹出层、菜单、文件上传、富文本编辑、日历、选项卡、数据表格等Oracle关系型数据库以及非关系型数据库（Redis），Oracle性能调优（PL/SQL语言，SQL查询优化，存储过程等），用Redis做中间缓存，缓存数据实现异步处理，定时任务，整合QuartzJob以及SpringTask邮件管理功能，整合spring-boot-starter-mail发送邮件等，数据源:druid用户管理，菜单管理，角色管理，代码生成运行环境jdk8+oracle+redis+IntelliJIDEA+maven项目技术(必填)Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis数据库文件压缩包内jar包文件maven搭建Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统http://localhost:/8080/loginadminadminSpringboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统

机载雷达空时二维自适应处理（STAP）算法，以其优良的杂波和干扰抑制性能引起雷达界的广泛重视，三十多年来一直是雷达信号处理研究领域的一个热点问题。
本文结合实际工程背景，研究了适合工程实现的STAP算法，以及算法的实时实现问题。

摘　要:高频功率放大器是发射机的重要组成部分,因而也是通信系统必不可少的环节。
介绍了高频功率放大器的基本原理和特性,并利用电子设计工具软件Multisim2001对丙类功率放大器电路从方案选择、单元电路设计、元器件参数选取等方面进行具体设计分析,同时对电路进行仿真测试,通过仿真结果分析电路特性,使电路得到进一步完善。
仿真结果表明,该电路设计方案正确,能达到预期设计要求,性能良好。

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。