CRC32校验码计算,C#源代码,国标一致性文档,官方测试通过。
2024/3/2 5:10:01 2KB CRC32
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ISO11898-2高速CAN介质访问层,高速CAN物理层一致性测试
2024/2/29 12:07:41 1.2MB ISO 11898-2
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并发加权mu-演算(concurrentweightedmu-calculus,CWC)是对Kim.G.Larsen所提出的并发加权逻辑的强有力的扩充,通过加入不动点算子,增强表达能力,实现对复杂模块化系统的有效建模。
本文对CWC进行了研究,给出了CWC的语法并阐述了CWC的标记加权转移语义。
μ-演算与自动机理论密不可分,引入了轮替树自动机用于处理CWC,阐述了轮替树自动机与CWC之间的联系,构建了一种特定的用于CWC的轮替树自动机模型。
一致性内插定理是Craig内插定理的加强和扩展,为了探究CWC上的一致性内插定理,根据AndrewM.Pitts提出的方法,利用互模拟量词寻找一致性插值。
给出了互模拟量词在标记加权转移系统上的语义,并研究了互模拟量词和CWC上一致性内插定理之间的关系。
在此过程中利用ω展开(unravelling),由ω展开树的一系列特性,结合轮替树自动机,证明了一致性内插定理在CWC上成立。
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性感学长,造福学弟~一下是题干,答案在文件里。
基于MySQL,设计并实现一个简单的旅行预订系统。
该系统涉及的信息有航班、大巴班车、宾馆房间和客户数据等信息。
其关系模式如下:FLIGHTS(StringflightNum,intprice,intnumSeats,intnumAvail,StringFromCity,StringArivCity);
HOTELS(Stringlocation,intprice,intnumRooms,intnumAvail);
BUS(Stringlocation,intprice,intnumBus,intnumAvail);
CUSTOMERS(StringcustName,custID);
RESERVATIONS(StringcustName,intresvType,StringresvKey)为简单起见,对所实现的应用系统作下列假设:1.在给定的一个班机上,所有的座位价格也一样;
flightNum是表FLIGHTS的一个主码(primarykey)。
2.在同一个地方的所有的宾馆房间价格也一样;
location是表HOTELS的一个主码。
3.在同一个地方的所有大巴车价格一样;
location是表BUS的一个主码。
4.custName是表CUSTOMERS的一个主码。
5.表RESERVATIONS包含着那些和客户预订的航班、大巴车或宾馆房间相应的条目,具体的说,resvType指出预订的类型(1为预订航班,2为预订宾馆房间,3为预订大巴车),而resvKey是表RESERVATIONS的一个主码。
6.在表FLIGHTS中,numAvail表示指定航班上的还可以被预订的座位数。
对于一个给定的航班(flightNum),数据库一致性的条件之一是,表RESERVATIONS中所有预订该航班的条目数加上该航班的剩余座位数必须等于该航班上总的座位数。
这个条件对于表BUS和表HOTELS同样适用。
应用系统应完成如下基本功能:1.航班,大巴车,宾馆房间和客户基础数据的入库,更新(表中的属性也可以根据你的需要添加)。
2.预定航班,大巴车,宾馆房间。
3.查询航班,大巴车,宾馆房间,客户和预订信息。
4.查询某个客户的旅行线路。
5.检查预定线路的完整性。
6.其他任意你愿意加上的功能。
2024/2/21 13:47:41 81KB 数据库 MySQL 西安电子科技大学
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CambridgeUROP2020:CYCLOPS在识别生物数据节律中的应用作者:亨利·林(HenryLim)背景昼夜节律影响生理和行为的许多方面,并调节哺乳动物的许多过程,包括体温,血压和运动能力。
由于现有的大规模数据集很少包含一天中的时间,因此识别人类分子机制具有挑战性。
为了解决这个问题,我们结合了对周期性结构,进化保护和无监督机器学习的理解,以沿着周期性周期对无序的人体活检数据进行排序。
该项目解决了从此类数据推断时间标签以识别人类和其他哺乳动物基因的昼夜节律的问题。
在本项目中研究的算法(按周期性结构的循环排序(CYCLOPS))利用进化守恒和机器学习来识别高维数据中的椭圆结构。
通过这种结构,CYCLOPS估计每个样本的相位。
我们首先使用人工生成的振荡数据,再使用按时间排序的鼠标和人类数据,对CYCLOPS进行了验证,并证明了其一致性。
介绍CYCLOPS的
2024/2/11 2:12:40 15.52MB JupyterNotebook
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平均一致性算法,matlab,对于简单一阶系统的一致性设计
2024/2/9 17:16:33 538B 平均一致性
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基于matlab的四通道数据相位一致性检测程序,可根据实际情况修改
2024/1/29 22:27:50 367B matlab phase
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前端1移动端UI一致性解决方案1美团外卖Flutter动态化实践26美团开源LoganWeb:前端日志在Web端的实现54外卖客户端容器化架构的演进69Flutter包大小治理上的探索与实践96美团外卖持续交付的前世今生125微前端在美团外卖的实践151积木Sketch插件进阶开发指南171积木SketchPlugin:设计同学的贴心搭档199Native地图与Web融合技术的应用与实践230后台245Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践245美团万亿级KV存储架构与实践276Java中9种常见的CMSGC问题分析
2024/1/25 0:24:38 86.56MB 美团 大数据 前端 后台
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传统的以库存管理为导向的仓库管理系统,其核心是对货物本身数量和属性的管理,通过各种单据就可以涵盖仓库内的各项业务。
但当面对多货主、多重服务标准、多重计费和高效率的物流运作就束手无策了。
物流的目标是用尽可能低的成本,去实现尽可能高的效益。
而现代物流意义下的仓库管理,则更强调的是对服务、精确、透明和效率等核心竞争能力的全面管理和提升。
每个货主在物流中心的服务要求是不同的,个性化的目标和模式,大大增强了服务质量一致性上的困难。
另一方面,对处理产品的精确管理、各货主间的虚拟隔离和货主内的可视性,又对效率提出了巨大的挑战。
FLUXWMS正是秉承这样的一个宗旨而设计的。
FLUX认为物流对服务(Service)、精确(Accuracy)、透明(Visibilities)和效率(Efficiency)的要求天然地形成了对物流中心的核心竞争能力。
同时,四个主题的契合又是一个SAVE(英语中的节省)的含义。
FLUXWMS致力于综合改善客户服务的水平;
提高从收货、出货到库存管理等各个环节的准确性;
提高从内部管理到外部服务的全过程的透明度;
最优化仓库的关键业务流程,使操作效率和仓库利用率得到大幅度的提高。
我们热切地期望FLUXWMS能够帮助物流企业实现自我的梦想!
2024/1/8 3:25:32 2.67MB wms
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vicsek模型的matlab仿真,有动态作图的展示。
研究速度一致性对多智能体协同的影响。
2023/12/19 23:47:12 5KB vicsek multi-agent
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡