资源本来也是自己从网上所得，只不过是经过一段时间筛选和测试之后的，象征性收取2币作为时间消耗的补偿吧，2017设计工具确实有好多东西都更新了，希望对做硬件设计的同学有帮助吧，虽然xilinx坑。

基于matlab程序，对解决物流选址问题有很大的帮助

本系统包括前端、后端、数据大屏以零售平台为核心开发，集成五流：信息流，商流，物流，资金流，人才流。
针对生鲜供应链主要特征如下:生鲜供应链是基于点对点多商户模式构建的系统商户之间的关系是平等的，即使核心商户也是这样，每个商户自己的组织结构，有采购目录和销售目录,通过这种方式，可以把商户之间的信息流、商流、物流链接起来，形成一个供应链传统供应链系统就像SAP基于核心企业作为使用对象，上下游合作企业并没有供应链账号可用本供应链是使得上下游企业也可以通过管理完成的人力资源、产品信息交换，库存等。
可以通过定制本系统实现不同的应用。
核心功能平台管理，平台鸟瞰视图业务开拓管理（CRM），管理联系，销售进度，完成合伙人转化小超会员管理，会员管理订单，支付，邮寄地址等人力资源管理（HRM），可以管理入职，绩效考核，工资发放，经验，教育经历，培训考试记录操作系统环境：CentOS6+/Ubuntu16.04+数据库：MySQL5.7+，GBase8s，Informix11，PostgreSQL缓存系统:Redis3.2+事件流系统:Kafka

o1、什么是数据库、数据库管理系统、数据库系统？♣数据库：长期存在计算机中，有组织的，可共享的，结构化的，相关的大量数据的集合。
♣数据库管理系统：是建立在操作系统之上的软件系统，它负责管理和维护数据库中的数据，同时给用户提供一个访问方法的接口。
♣数据库系统：是一个由数据库、数据库管理系统、应用程序和数据库管理人员等组成的系统，它负责数据的存储、处理和维护。

The.Art.of.UNIX.programming这本书的另一个特色是它的百科全书般的博大与庞杂，Raymond凭借他对Unix系统的无比熟悉，如同一位资深导游一般，游刃有余地带着一干读者在Unix系统地大观园里纵横捭阖、几出几进，时而历数各种开发工具，时而盘点众多文档格式，如数家珍般介绍着关于Unix系统的零零种种。
如果没有一段时间的Unix经验的读者，恐怕真是要像刘姥姥一般感到晕头转向了；
而如果你像我一样经常生活在Unix下，依然能够发现自己其实一直“视若无睹”地忽略了不少大观园里的景致。
而当Raymond为你点开这些迷雾的时候，读者不禁要如梦初醒般大呼痛快了

软件版本：keil5实验实现功能:1、按下手柄按键，串口输出对应键值。
2、软件设置“红灯模式”、“绿灯模式”，并可以设置“保存”，通过手柄模式按键无法改变。
3、设置手柄震动：通过数值的设置，改变左侧大震动电机震动频率。
当按下“L1”时，小震动电机转动，按下“R1”时，大震动电机转动。
实验连接方式：输入DI-＞PB12输出DO-＞PB13CS-＞PB14CLK-＞PB15

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。
如果数据波动平稳，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：　　　经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；
　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；
　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；
　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
　　试算法。
根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。
则1997年的预测销售量为：1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

最新版完美破解破解方法：安装后，将shopMgrPro.exe拷贝到安装目录下覆盖原始文件。

提高锁相环(phase—lockedloop，PLL)的动态性能和锁相精确度，提出一种基于dq变换的改进锁相环，其通过平均值环节而不是延时信号消除(delayedsignalcancellation，DSC)或低通滤波器(10wpassfilter，LPF)预先将负序与谐波分离出去，大幅缩短了暂态响应时间，同时亦消除了系统电压不平衡或畸变对锁相精确度的影响。
详述了该PLL的工作原理；
给出了关于负序与谐波分离方法的讨论；
推导了控制环的线性化模型及其PI参数的整定方法。
仿真与实验结果表明，由于采用平均值环节和不存在传统软件锁相环(softwarephase—lockedloop，SPLL)具有的耦合关系，该PLL可快速而准确地锁定系统电压中正序基波分量的相位，具有高动态性能和锁相精确度，适用于动态电压恢复器(dynamicvoltagerestorer，DVR)或统一电能质量控制器(unifiedpowerqualitycontroller，UPQC)等对电压变化敏感的柔性交流输电系统(f

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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。