本文档详细介绍了dram的历史发展中出现的不同技术，以及技术对应的解决方案这是最详细的介绍,把基本DDR到DDR5，LPDDR到LPDDR5的所有技术都有涉及.本文花费周期约一年，记录DDR系列和LPDDR系列重要技术的来源和内部原理，掌握它们会对于理解dram技术有非常大的帮助.比如:1prefetch和burstlength的关系2ODT技术的阻抗匹配内幕是什么?3LPDDR4LVSTLIO模型的优点......**行业标准：作者有数年spec经验,熟悉JEDEC标准建立的过程.**专业:数年dram问题debug，spec解读专业到位。
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所给资源中包含一个simulink模型以及一篇文献，这些用于学习三相PWM整流电路用基于不定频滞环的SVPWM电流控制方法很有帮助。

添加附加依赖库，和模型图片资源，以及模型obj文件。
使用opengl库3d呈现以及贴图。
obj文件初步解析

关于时间序列的资料，即ARMA模型。
基于Matlab的ARMA模型时间序列分析法仿真

matlabGA-pls建立模型ga进行优化然后进行偏最小二乘建模

自己编写的深度信念网络模型程序，可以直接调用。
本人用DBN进行了光伏发电预测，效果很好。

反演控制方法与实现《反演控制方法与实现》系统地介绍了反演控制方法的基本原理及其在不确定非线性系统中的应用。
《反演控制方法与实现》共分为6章，在介绍反演法的一般理论的基础上，重点论述了抑制参数漂移的自适应反演方法，考虑非线性干扰观测器的弱抖振滑模反演方法，针对系统模型部分未知的情况，使用模糊系统和神经网络估计系统中的未知部分，给出了基于智能系统的反演设计方法，同时本书介绍了系统状态未知情况下的反演设计方法。
针对各种情况本书均给出了详细的理论设计方法和Matlab仿真。
　《反演控制方法与实现》是作者在从事控制理论与控制方法研究的基础上完成的。
本书适用于从事非线性控制方法研究的工作人员和研究生参考。
前言第1章绪论1·1研究的背景及意义1·2李雅普诺夫稳定性理论1·2·1李雅普诺夫意义下的稳定性1·2·2有界性1·2·3李雅普诺夫稳定性理论1·3微分几何理论基础1·3·1李导数和李括号1·3·2微分同胚1·3·3控制系统的相对阶1·3·4输入状态线性化1·3·5状态反馈线性化的设计1·4反演法的基本原理1·5反演法的研究概况1·5·1自适应反演控制1·5·2鲁棒自适应反演控制1·5·3滑模反演控制1·5·4智能反演控制1·5·5其他反演控制方法1·6本书的主要研究内容第2章自适应反演控制方法2·1引言2·2常规自适应反演法2·2·1自适应反演法设计思路2·2·2仿真算例2·3抑制参数漂移的自适应反演控制2·3·1问题描述及预备知识2·3·2抑制参数漂移的自适应反演控制器设计2·3·3系统稳定性分析2·3·4仿真算例2·4扩展的自适应反演控制2·4·1问题描述2·4·2参数自适应律的设计2·4·3基于动态面的扩展反演控制器设计2·4·4稳定性分析2·4·5仿真算例2·5仿真算例的Matlab实现2·5·1节仿真算例的Matlab实现2·5·2节仿真算例的Matlab实现2·5·3节仿真算例的Matlab实现2·6本章小结第3章不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制3·1引言3·2滑模控制基本原理3·3匹配不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制3·3·1问题描述3·3·2滑模反演控制器设计3·3·3滑模反演控制稳定性分析3·3·4自适应滑模反演控制器设计3·3·5自适应滑模反演控制稳定性分析3·3·6非线性干扰观测器3·3·7匹配不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制3·3·8仿真算例3·4非匹配不确定非线性系统的多滑模反演控制3·4·1问题描述3·4·2多滑模反演控制3·4·3基于非线性干扰观测器的多滑模反演控制3·4·4系统稳定性分析3·4·5仿真算例3·5仿真算例的Matlab实现3·5·1节弱抖振滑模反演控制的Matlab实现3·5·2节自适应弱抖振滑模反演控制Matlab实现3·5·3节多滑模反演控制Matlab实现3·6本章小结第4章基于模糊系统的非线性系统反演控制4·1引言4·2基于模糊系统的非线性系统控制4·2·1问题的提出4·2·2模糊系统描述4·2·3控制器设计4·2·4仿真算例4·3节Matlab实现4·4本章小结第5章基于神经网络的非线性系统反演控制5·1引言5·2非线性系统的鲁棒小波神经网络控制5·2·1问题的提出5·2·2小波神经网络结构5·2·3控制器的设计5·2·4稳定性分析5·2·5仿真5·3不确定非线性系统的鲁棒自适应渐近跟踪控制5·3·1控制目标5·3·2控制器设计5·3·3仿真算例5·4算例的Matlab实现5·4·1节算例的Matlab实现5·4·2节算例1的Matlab实现5·4·3节算例2的Matlab实现5·5本章小结第6章基于状态观测器的反演控制器设计6·1滑模观测器控制器设计6·1·1滑模观测器设计6·1·2滑模反演控制器设计6·2仿真算例6·3节仿真实例的Matlab实现6·4本章小结参考文献

机器学习及其分支深度学习主要任务是模拟或者实现人类学习行为，这些学习方法近年来在目标分类、语音识别等各项任务中取得巨大突破。
机器学的各种优化器极大了改善了学习模型的训练速度和泛化误差。
优化方法和超参数作为观察训练模型的窗口，能够探索学习模型的结构和训练机制，是机器学习研究的重点之一。
对机器学习的优化器与超参数理论研究进行了综述，回顾了超参数的一般搜索方法，对和优化器直接关联的批量大小、学习率超参数的设置方法进行了总结，对优化器和超参数需要进一步研究的问题进行了讨论。

详细记述了MATLAB神经网络使用方法和理论知识，通过实例详细说明神经网络在MATLAB中使用方法。

了解模型的每一个模块，掌握每一个模型所需要的数据，很好的使用invest模型

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。