适合初学者来学习电机的基本概念，自己整理的易于理解磁路磁场基本概念，基本电机的工作原理，并且侧重于永磁同步电机，详解了坐标变化的前后始末，非常适合零基础入门的入坑电机控制学的同是天涯沦落人！

如题，用了一个较好理解的算法，不过智能还不错，对于人工智能入门的人学习是很有帮助的。
在wintc下编译通过。

实验目的1.理解路由选择算法实现原理，加深对网络层功能的理解；
2.掌握距离向量路由选择算法中路由表形成过程及其对路由选择的影响；
二、实验内容1.熟悉模拟软件的运行环境及操作方法；
2、调整参数，分析路由表变化情况，理解路由算法

一、【实训目标】理解域的特点，掌握创建域、管理域以及管理组织单位的方法与步骤；
理解域用户帐户与组帐户的特点、用途，掌握管理域用户帐户与组帐户的方法与步骤。
二、【实训环境】2台装有WindowsServer2016操作系统的计算机和1台装有Windows10操作系统的计算机。

最容易掌握灰色关联分析法的教程，具体的例子帮助理解灰色关联分析法及其计算方法

《OpenProp_v3.3.4：螺旋桨设计与分析工具》OpenProp_v3.3.4是一款专用于螺旋桨设计与分析的软件工具，它以其强大的功能和易用的MATLABGUI界面，为海洋工程领域提供了高效、精确的螺旋桨设计解决方案。
这款软件的核心在于其开放源代码特性，允许用户深入理解设计过程并进行定制化开发，以满足不同项目的需求。
OpenProp_v3.3.4的主要特点包括：1.**MATLAB环境**：OpenProp构建于MATLAB平台，这是一个广泛使用的数学计算和数据分析环境，为用户提供了丰富的数学函数库和可视化工具，便于进行螺旋桨性能的数值模拟。
2.**图形用户界面（GUI）**：软件配备直观的GUI界面，用户可以通过设定一系列输入参数，如螺旋桨直径、螺距、叶片数等，快速得到初步的设计结果。
这种交互式设计方式大大降低了学习曲线，使得非专业背景的用户也能轻松上手。
3.**螺旋桨设计**：OpenProp支持多叶片螺旋桨设计，能够根据用户设定的性能目标，自动优化叶片形状和分布，以实现最佳的推进效率和推力分布。
4.**性能分析**：软件可以进行流体力学计算，预测螺旋桨在各种工况下的性能，包括推进效率、推力、扭矩等关键指标，为设计优化提供数据支持。
5.**开源特性**：作为开源项目，OpenProp_v3.3.4的源代码可供用户查看和修改，这意味着开发者可以自由地扩展功能，或者针对特定应用场景进行定制化开发。
6.**持续更新与社区支持**：作为版本3.3.4，OpenProp经历了多次迭代和改进，不断吸收社区反馈，提高了软件的稳定性和准确性。
用户可以通过参与社区讨论获取技术支持和最新的软件更新。
7.**教育与研究应用**：除了工业应用，OpenProp也是教育和科研领域理想的工具，帮助学生和研究人员了解螺旋桨设计的原理，并进行理论与实践的结合。
在实际使用OpenProp_v3.3.4时，用户需要了解螺旋桨设计的基本概念，如阿基米德螺旋、攻角、叶尖速度限制等。
同时，熟悉MATLAB编程环境将有助于更好地利用OpenProp提供的高级功能。
通过该软件，用户不仅可以进行常规的螺旋桨设计，还可以进行复杂的性能对比和敏感性分析，以优化船舶或水下航行器的推进系统。
OpenProp_v3.3.4是一个强大而灵活的工具，对于那些寻求高效、精确螺旋桨设计解决方案的专业人士来说，无疑是一个宝贵的资源。
它的开源性质和强大的功能集使其在螺旋桨设计领域独树一帜，促进了技术的进步和创新。

主要介绍了C++11原子类型与原子操作的相关资料，帮助大家更好的理解和学习c++,感兴趣的朋友可以了解下

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。
LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。
§1LINGO快速入门当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口：外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。
在主窗口内的标题为LINGOModel–LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。
下面举两个例子。
例1.1如何在LINGO中求解如下的LP问题：在模型窗口中输入如下代码：min=2*x1+3*x2;x1+x2＞=350;x1＞=100;2*x1+x2＜=600;然后点击工具条上的按钮即可。
例1.2使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。
产销单位运价如下表。
单位销地运价产地 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 产量A1 6 2 6 7 4 2 5 9 60A2 4 9 5 3 8 5 8 2 55A3 5 2 1 9 7 4 3 3 51A4 7 6 7 3 9 2 7 1 43A5 2 3 9 5 7 2 6 5 41A6 5 5 2 2 8 1 4 3 52销量 35 37 22 32 41 32 43 38 使用LINGO软件，编制程序如下：model:!6发点8收点运输问题;sets:warehouses/wh1..wh6/:capacity;vendors/v1..v8/:demand;links(warehouses,vendors):cost,volume;endsets!目标函数;min=@sum(links:cost*volume);!需求约束;@for(vendors(J):@sum(warehouses(I):volume(I,J))=demand(J));!产量约束;@for(warehouses(I):@sum(vendors(J):volume(I,J))＜=capacity(I));!这里是数据;data:capacity=605551434152;demand=3537223241324338;cost=626742954953858252197433767392712395726555228143;enddataend然后点击工具条上的按钮即可。
为了能够使用LINGO的强大功能，接着第二节的学习吧。
§2LINGO中的集对实际问题建模的时候，总会遇到一群或多群相联系的对象，比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。
LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集（sets）。
一旦把对象聚合成集，就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。
现在我们将深入介绍如何创建集，并用数据初始化集的属性。
学完本节后，你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。
2.1为什么使用集集是LINGO建模语言的基础，是程序设计最强有力的基本构件。
借助于集，能够用一个单一的、长的、简明的复合公式表示一系列相似的约束，从而可以快速方便地表达规模较大的模型。
2.2什么是集集是一群相联系的对象，这些对象也称为集的成员。
一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。
每个集成员可能有一个或多个与之有关联的特征，我们把这些特征称为属性。
属性值可以预先给定，也可以是未知的，有待于LINGO求解。
例如，产品集中的每个产品可以有一个价格属性；
卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力属性；
雇员集中的每位雇员可以有一个薪水属性，也可以有一个生日属性等等。
LINGO有两种类型的集：原始集(primitive　set)和派生集(derivedset)。
一个原始集是由一些最基本的对象组成的。
一个派生集是用一个或多个其它集来定义的，也就是说，它的成员来自于其它已存在的集。
2.3模型的集部分集部分是LINGO模型的一个可选部分。
在LINGO模型中使用集之前，必须在集部分事先定义。
集部分以关键字“sets:”开始，以“endsets”结束。
一个模型可以没有集部分，或有一个简单的集部分，或有多个集部分。
一个集部分可以放置于模型的任何地方，但是一个集及其属性

人口指Malthus数增长模型和Logistic模型，美国人口做例子方便理解，还附带代码

公开整理的“分区表数据集（2024-2025年）”是一份涵盖特定时间段内的详细分区数据资料。
这份数据集可能包含了不同区域、不同类型的分区信息，比如城市的行政区划、商业区划分，或者是根据特定标准（如人口、经济活动等）划分的区域数据。
该数据集的来源、规模、详细程度以及其数据字段的丰富性都将为相关研究或分析提供宝贵的信息。
由于数据集的范围是2024年至2025年，这意味着数据集将包含对未来区域规划、发展动态、以及可能的政策变化的预测和规划数据。
因此，它对于规划师、政策制定者、市场分析师、地产开发商等利益相关者都具有极高的价值。
通过这份数据集，他们能够洞察未来的趋势，从而作出更为明智的决策。
样例数据的链接提供了一个访问点，可以进一步了解数据集的具体内容和结构。
通过访问提供的链接，用户可以查看分区表数据集的具体格式、数据字段、以及数据的详细样例。
这有助于用户对数据集有一个直观的认识，并评估这份数据是否满足他们的需求。
由于这份数据集被标记为“数据集”，这意味着它是一份结构化或半结构化的数据集合，用于分析、统计、或机器学习等目的。
它可能包括各类区域的统计数据、地理信息系统（GIS）数据、面积、人口统计信息、以及可能的经济指标等。
此类型的数据集通常需要通过专门的数据分析工具或软件进行处理和分析，以便从中提取有用的信息。
在处理这类数据集时，需要考虑数据的完整性、准确性以及时效性。
完整性确保数据覆盖了所有相关的分区和字段，准确性则保证数据的每一个条目都是正确无误的，时效性保证数据反映了最新的区域信息。
此外，用户也需要关注数据的隐私和安全性问题，尤其是在处理可能涉及敏感信息的分区数据时。
这份数据集的提供者可能是政府机关、研究机构或私营公司。
他们可能出于研究目的、政策制定、市场分析等不同的动机进行了数据的搜集和整理工作。
无论来源如何，这份数据集都可能经过了严格的筛选和清洗过程，以确保数据的质量和可用性。
对于准备使用这份数据集的用户来说，理解数据集的背景、目的、以及如何解读数据集中的信息是非常关键的。
这通常需要具备一定的专业知识，比如地理学、统计学、数据科学等领域的知识，来确保分析结果的科学性和准确性。
公开整理的“分区表数据集（2024-2025年）”是一份包含未来期间区域划分详细信息的数据集合，它为各种应用场景提供了宝贵的数据支持。
通过理解其结构和内容，用户可以深入挖掘数据背后的潜在价值，为决策提供坚实的数据基础。
这份数据集对于需要进行区域分析的研究者和决策者来说，无疑是一份重要的资源。

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。