领队高效的模糊查找器，可帮助快速找到文件，缓冲区，mrus，gtags等。
用Python编写。
支持模糊和正则表达式搜索。
功能齐全。
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变更日志请查看以了解发行历史。
维基屏幕截图要求vim7.3或更高版本。
之后仅支持vim7.4.330或更高版本。
Python2.7+或Python3.1+。
要使用弹出模式，需要neovim0.42+或vim8.1.1615+。
安装对于用户：Plug'Yggdroot/LeaderF',{'do':':LeaderfInstallCExtension'}功能LeaderF已经非常快。
如果您想获得更好的功能，请安装模糊匹配算法的C扩展，其速度要快10倍以上。
要安装C扩展，首先，请确保python2和/或python3命令在Linux/Unix/MacOS上可用，并且py-2和/或py-3命令在Windows上可用。
安装C扩展:LeaderfInstallCExtension安装过程中可能会出现一些错误，请在错误消息中搜索以解决它。
例如，"e

1）神经模糊系统——用神经元网络来实现模糊隶属函数、模糊推理，基本上（本质上）还是FLN。
2）模糊神经系统——神经网络模糊化，本质上还是ANN。
3）模糊-神经混合系统——二者无机结合。

用MATLAB实现：设计一个模糊控制器，使用于一个具体的控制室例子。
计算模糊控制表，并给出被控制对象输出的响应曲线，（设给定的输入为阶跃信号）。
本题描述：E：温度误差，E=T0-T，T0是温度给定值，在本题中设为100℃，T为干燥室实测值，干燥室的给定温度在0℃到100℃之间，控制任务是将干燥室的温度控制在给定值的附近，误差范围为不大于+-3℃。

无刷直流电机（BLDCM）与常用电机（步进电机、直流电机、伺服电机和直线电机等）相比较，具有功率密度大、效率高、噪声低和转速-转矩功能好等优点，因此其在伺服控制系统中扮演着越来越重要的角色，进而也使得它被广泛地应用于工业和日常生活之中。
但是常规的无刷直流电机控制系统通过霍尔传感器来检测转子的位置常规的BLDCM电机控制是PID控制,但是传统PID控制在无刷直流电机控制上的存在动静稳定性不足等问题，于是使用MATLAB软件对无刷直流电机控制系统进行仿真，建立传统PID控制器与模糊控制器，作用在无刷直流电机控制系统中，比较传统PID控制与模糊PID控制的控制效果;得到较优的控制策略.

内部包含STM32温度控制原理图和C程序，实现了PID模糊自顺应温控；

WinForm员工综合管理系统功能引见：系统包括人事部、财务部、研发部、销售部等。
公司的人员类型有以下几种：普通员工、部门经理、人事部成员和总经理。
该管理系统的主要功能是管理员工资料、员工培训、员工奖罚、员工职称、人员调度、人员考评、员工信息统计、劳保福利发放和业绩评定等。
 员工档案管理添加/修改/删除员工添加/修改员工信息按条件搜索员工（支持模糊查询（奖罚等））上传/修改员工的照片。
员工培训管理添加/修改/删除培训信息根据时间查询培训的基本信息。
 注意：开发环境为VisualStudio2008,数据库为SQLServer2005，数据库文件在DB_51aspx文件夹中附加就行管理员用户名密码均是:51aspx

北大青鸟易买网项目，实现所有的需求功能：前台：登录，注册，首页侧边栏、商品分类和商品模糊搜索功能展示，商品页，商品详情页，购物车，珍藏等功能均以实现，以及后台新闻管理的，订单管理，商品管理的增、删、改、查等功能。
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本书系统地论述了古典、现代辨识理论和方法，并探讨了多种如神经网络、遗传神经网络算法、模糊神经网络新的非线性智能辨识技术，引见了诱导和辨识混沌的方法。
分析了各种方法的一致性及特点，并探讨了MAT-LAB软件对各类辨识方法的实现途径。
全书共分8章，在理论分析的基础上，列举了大量的仿真程序、程序剖析和工程应用实例。
本书内容新颖、信息量大，并附开发的多种与辨识相关的源程序光盘，为读者提供了学习或模仿的样本。
本书可供自动化、测控、通信、安全类及相关专业高校师生和工程技术人员选用。

其中用到MVC，数据库连接池，DBUtil，通用增删改等手段。
其中还有模糊查询等！可以称得上非常经典的模板

PID控制是最早发展起来的控制策略之一，是迄今为止最通用的控制方法。
目前大多数工业控制回路仍然应用着PID控制器或改进型PID控制器。
在PID控制中，控制效果的好坏完全取决于PID参数的整定与优化。
普通的PID控制在控制基本线性和动念特性不随时间变化的系统上控制效果不错，但是在控制非线性、时变的系统时，控制效果往往不佳。
温度控制具有非线性、大滞后、大惯性、时变性、升温单向性等特点，因此传统的PID控制无法对其实现有效的控制，智能PID开始应用于温度控制系统。
随着计算机技术和智能计算理论的发展，智能控制理论正越来越多的应用于PID控制器的功能改进中去。
模糊控制和神经网络各有优点，两者都能对PID控制器参数进行整定与优化，提高了PID控制器的控制功能。
  本文将模糊控制与神经网络结合起来，组成模糊神经网络对PID三个参数进行整定与优化，设计出了一种模糊神经网络PID控制器结构，在此基础上以DSP为处理器实现了具有自整定功能的PID温度控制系统。
系统主要包括：电源模块，采用TPS76833芯片进行电源转换；
温度电压测量模块，采用Ptl00温度传感器及其相应的测量电桥进行温度电压采集，应用DSP的模数转换单元将模拟量转换为数字量；
人机交互模块，运用DSP的I／O模块设计出一套键盘作为输入，LCD显示器采用点阵式液晶显示器MG．12232，与PC机的交互方面，采用支持RS．232标准的MAX一232作为驱动芯片，驱动DSP与PC机的串行通信；
温度控制模块采用控制量控制PWM波占空比信号的策略，输出占空比信号来控制功率模块的导通，达到控制温度的目的。
最后设计并实现了基于自整定PID控制器的温度控制系统的主要程序。

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。