本套教程基于当前企业使用最多、最新的主流版本Hadoop3.1.3录制，站在技术的前沿，研究企业最关怀的技术，不落人后。
从搭建集群开始讲解，细致到每一行配置、每一行代码的讲解，源码讲解均配有详细注释，逐步分析源码运行，将关键点一网打尽，手把手教你阅读百万行源码。
使用企业级真实案例进行知识点讲解，以企业实际生产背景为例讲解调优手段，共包含20+企业中真实案例、30+企业真实调优方法，无缝对接真实生产环境。
从Hadoop集群的安装部署开始，对Hadoop全部功能模块进行讲解，教程包含全部教学资料：视频、课件、随堂笔记、源代码、安装包，全部打包

优傲机器人的一些文档资料，包括使用说明书、30003端口前往数据、Dashboard命令、脚本文档

为了抑制不平衡负载中的零、负序扰动,提出一种基于载波调制的双级四脚矩阵变换器解决方案;为了提高功率变换系统的综合功能,提出一种基于最优马尔可夫链的随机载波四脚矩阵变换器调制策略。
该调制策略是一种以随机过度矩阵为优化变量,以开关次数和输出电压波形质量为综合优化目标的优化调制策略,同时能一定程度地减轻电磁干扰问题。
由于各功能指标的精确解析描述过于复杂,采用一种近似描述的方法,一方面能有效反映系统的真实功能,另一方面极大简化了优化任务。
仿真与实验结果验证了该方法的正确性。

1．操作系统概述 操作系统的形成，操作系统的定义与功能，操作系统的分类 2．处理机管理 多道程序设计技术，用户与操作系统的两种接口，进程的定义、特征和基本状态，进程控制块（PCB）和控制块队列（运行、就绪、阻塞），进程的各种调度算法（先来先服务、时间片轮转、优先数、多级队列），进程管理的基本原语（创建、撤消、阻塞、唤醒），作业与作业调度算法（先来先服务、短作业优先、响应比高者优先）。
3．存储管理 地址的静态重定位和动态重定位，单一连续区存储管理，固定分区存储管理，可变分区存储管理，空闲区的合并，分区的管理与组织方式（表格法、单链表法、双链表法），分页式存储管理，页表、快表及地址转换过程，内存块的分配与回收（存储分块表、位示图、单链表），虚拟存储器的概念，请求分页式存储管理，缺页与缺页中断位，缺页中断与页面淘汰，页面淘汰算法（先进先出、最近最久未用、最近最少用、最优），页面走向，缺页中断率，抖动，异常现象。
4．设备管理 计算机设备的分类（基于从属关系、基于分配特性、基于工作特性），记录间隙，设备管理的目标与功能，输入/输出的处理步骤，设备管理的数据结构（SDT、DCB、IVT），独享设备的分配，共享磁盘的调度算法（先来先服务、最短查找时间优先、电梯、单向扫描），设备控制器，数据传输的方式（循环测试、中断、直接存储器存取、通道），I/O的缓冲技术（单缓冲、双缓冲、多缓冲、缓冲池），虚拟设备，SPOOLing技术。
5．文件管理 文件，文件系统，文件的逻辑结构（流式文件、记录式文件），文件的物理结构（连续文件、串联文件、索引文件），文件的存取（顺序、随机），磁盘存储空间的管理（位示图、空闲区表、空闲块链），文件控制块（FCB），目录的层次结构（一级目录，二级目录、树型），主目录，根目录，绝对路径，相对路径，按名存取的实现，文件共享，文件保护，文件上的基本操作。
6．进程间的制约关系 与时间有关的错误，资源竞争——互斥，协同工作——同步，信号量，信号量上的P、V操作，用P、V操作实现互斥，用P、V操作实现同步，用P、V操作实现资源分配，死锁，死锁产生的必要条件，死锁的预防，死锁的避免，死锁的检测与恢复，银里手算法，进程间的高级通信。
7．操作系统实例分析 Windows操作系统，Linux操作系统，MS-DOS操作系统。

在5X5坐标系上面进行路径搜索，运用D星搜索出来一条最优路径。

支撑向量机SVM和支撑向量回归SVR的参数寻优工具箱MATLAB版，对于不想太深入了解c++版的工具箱有很大协助，另外不用调试参数，而是寻优取得

在LTE系统中通常采用多输入、多输出技术，主要原因是它能够使系统的信道容量得到明显提高，通过MIMO技术在LTE的下行链路中就能够实现。
但是，在用终端只安装了一根天线，此时在LTE系统中无法运用传统的MIMO技术。
综上所述，为了大幅度的提升上行链路的容量，必须把几个用户联合起来组成虚拟MIMO。
用户配对算法功能的高低直接影响着虚拟MIMO系统的功能。
本文主要对LTE系统中的虚拟MIMO用户配对算法进行研究。
本文主要做了如下工作：首先研究了LET系统上行虚拟MIMO系统的模型，重点介绍了该系统的主要技术。
接着对常用的几种类型的用户配对算法进行了分析，并利用软件对它们做了仿真。
在此基础上提出一种基于正交缺陷度的用户配对算法的新型配对算法。
为了简化计算，进一步提出一种次优的基于正交缺陷度的用户配对算法。
最后对本文所涉及的几种配对算法进行仿真分析，通过比较仿真结果可以发现，与传统的算法相比，基于正交缺陷度的用户配对算法在功能上得到较大的提升，而次优的基于正交缺陷度的用户配对算法虽然功能不及前者，但其计算简便，应用前景光明。

易优整站源码

本书系统地阐述了电力系统非线性控制的理论及应用，在全面总结该领域国内外研究成果的基础上，重点论述了作者从事自然科学交叉重点基金、“973”计划和杰出青年基金等有关项目所取得的最新研究成果。
全书共13章，次要内容包括：非线性最优控制理论若干基本概念；
单输入单输出与多输入多输出非线性最优控制系统设计原理；
非线性鲁棒控制系统设计原理；
电力系统建模方法和非线性数学模型；
非线性最优／鲁棒控制设计原理在电力系统中的应用，包括大型发电机组非线性最优磁和非线性鲁棒励磁控制、汽门开度非线性最优控制、大型水轮发电机组水门开度非线性鲁棒控制、交直流联合输电系统中直流输电系统的非线性最优控制、超导储能设备非线性鲁棒控制、静无功功率补偿系统的非线性最优控制等的数学模型、设计方法、控制策略及实施方案。
本书注重物理概念，理论与实际并重，把现代非线性控制理论与工程实际有机地结合起来，可供从事电力系统自动化工作的科技人员和高等院校有关专业的教师、高年级学生及研究生使用，也可供从事自动控制的工程技术人员参考。

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第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

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。