为了提高逆变器输出的动态和稳态性能,建立了电压电流双环控制的逆变器系统模型,并用Simulink软件对所建模型进行了仿真。
结果显示在双环控制下,逆变器的输出完全达到预期的目标,证明了PI控制器在系统中的重要性和实用性

能求出任意两点间所有最短路径。
数模时编写。
考虑邻接矩阵中主对角线数据（虽然一般情况都取零）。
更具实用性

本书是一本经典的计算机组成教材，自1978年问世以来，已被多所世界知名大学选为教材。
本书知识结构合理，知识点全面完整，基本概念广泛而新颖。
书中不仅介绍了硬件设计的原理，说明了硬件设计如何受软件需求影响，而且以流行的商用处理器作为范例，描述了各种基本知识和基本概念的应用方法和应用过程，具有很强的实用性。
此外，本书还涵盖了当今许多先进的技术和设计思想。
本书特色系统地介绍了现代计算机硬件系统的各个组成部分，包括处理器、输入/输出、存储器和互连标准等。
以NiosII、ARM、ColdFire和IntelIA-32等商用处理器为例来阐释基本概念，侧重于讨论RISC设计风格的处理器（如MIPS），同时也介绍了CISC设计风格的处理器（如应用比较广泛的商用处理器IntelIA-32）。

一、职业使用才气查核题目未必一其中等规模的一个名目（建树工程名目、IT名目、研发名目、同样普通生涯中的名目皆可），松散名目实际谈谈名目管理的严正意思。
二、职业使用才气查核题目未必一其中等规模的一个名目（建树工程名目、IT名目、研发名目、同样普通生涯中的名目皆可），松散名目实际谈谈名目告成的定义，以及人命周期的松散。
三、职业使用才气查核题目未必一其中等规模的一个名目（建树工程名目、IT名目、研发名目、同样普通生涯中的名目皆可），松散名目实际谈谈名目益处相关方的识别、分类以及管理方式。
四、职业使用才气查核题目松散名目实际拟定一份名目启动团聚会议方案。
五、职业使用才气查核题目松散选定的名目，画出名目WBS图。
六、职业使用才气查核题目松散选定的名目，使用未必的功夫估量方式对于名目举开功夫举行估量。
七、职业使用才气查核题目松散选定的名目未必行为间的逻辑关连，并画出单代号收集图、双代号收集图。
八、职业使用才气查核题目松散选定的名目，画出单代号收集图以及双代号收集图，并举行功夫参数的盘算。
九、职业使用才气查核题目松散选定的名目，使用抑制原理，叙述若何对于名目进度举行实用抑制。
十、职业使用才气查核题目松散选定的名目，使用名目团队成员遴选货物以及本领，依据成员遴选进程，给出团队成员应具备的责任才气。
十一、职业使用才气查核题目松散选定的名目，阐发名目辩说的尺度以及来源，使用名目辩说化解策略，提出辩说处置方案，并经由建树实用的相同方案，普及名目信息行使的实用性，措信托息差迟称暴发的名目辩说。
十二、职业使用才气查核题目松散选定的名目，公平使用名目迫害识别、阐发、处置以及监控货物以及本领，拟定名目迫害方案。
十三、职业使用才气查核题目松散选定的名目，使用名目理出名目绩效评估的原则，评估所列绩效评估原则的玄色。
十四、职业使用才气查核题目松散选定的名目，列出名目收尾的验收内容，并拟定名目总结纲要。

本文思考了一类视察器尺度外形空间体系的参数估量下场。
借助移位运算符的属性，将空间外形模子转换为输入-输入展现方式。
而后，提出了一种时变的淡忘因子随机梯度与卡尔曼滤波算法相松散的方式。
所提出的算法基于交互式估量未知参数，以实现体系的齐全参数识别。
数值例子验证了所提算法的实用性。

针对于多目的差分进化算法求解多目的优化下场时收敛慢战争均性欠佳等不够，提出了一种基于多策略排序变异的多目的差分进化算法。
该算法行使基于排序变异算子来快捷濒临真正的Pareto最优解，同时引入多策略差分进化算子以相持种群的多样性；
经由自顺挑策略动态调解抑制参数以普及算法的鲁棒性，并且从实际证实的角度阐发了所提算法的收敛性。
仿其实验下场评释，该算法绝对于近期相关文献中的改善算法具备更好的收敛性与多样性，从而批注晰所提算法的实用性。

对于一类具备未知时变提前的大型体系，思考了凑集的输入反映抑制下场。
不用定的互连受系数未知的普通非线性函数限度。
每一个子体系的抑制倾向参数都是未知的，这给凑集抑制器方案带来了挑战。
为了处置这个下场，咱们在Nussbaum函数的帮手下提出了一种新的凑集抑制方案。
起首方案凑集式滤波器。
经由结构Lyapunov-Krasovskii函数，咱们方案了动态输入反映抑制器。
严厉证明晰闭环体系是渐近平稳的。
末了，举行了仿真，下场验证了所提方式的实用性。

简介：日志阐发频频是贸易智能的底子，而日益削减的日志信息条款使患上大规模数据处置平台的涌现成为未必。
MapReduce处置数据的实用性为日志阐发提供了牢靠的配景。
本文将以对于晤面网页用户的日志举行阐发，进而开掘出用户兴趣点这一残缺流程为例，详尽评释MapReduce模子的对于应实现，涵盖MapReduce编程中对于特殊下场的处置本领，譬如机械学习算法、排序算法、索引机制、毗邻机制等。
本文将以对于晤面网页用户的日志举行阐发，进而开掘出用户兴趣点这一残缺流程为例，详尽评释MapReduce模子的对于应实现，涵盖在MapReduce编程中对于特殊下场的处置本领，譬如机械学习算法、排序算法、索引机制、毗邻机制等

针对于多份量线性调频信号的刹时频率估量下场，把部份多项式傅里叶变更使用到求多份量线性调频信号刹时频率估量中，提出了一种不受份量间交织项干扰的新方式，该方式对于多份量线性调频信号举行部份多项式傅里叶变更，把每一个线性调频信号离散进去，依据每一个线性调频信号的部份多项式傅里叶变更谱，经由搜查找到谱的峰值地址的位置，从而找到峰值所对于应的频率，准确地估量出了多份量线性调频信号的刹时频率。
仿其实验中与多份量信号的Wigner-Hough变更举行了比力，验证了该方式的实用性。

在目前繁杂收集聚类算法中，基于Laplace特色值的谱聚类方式具备大雅的数学实际以及较高的精度，但受限于该方式对于簇结构数目、规模等先验学识的依赖，难以实际使用。
针对于这一下场，基于Laplace矩阵的Jordan型变更，提出了一种先验学识的自动患上到方式，实现为了基于Jordan矩阵特色向量的初始松散。
基于Jordan型特色值定义了簇结构的模块化密度函数，并使用该函数以及初始松散下场实现为了高精度聚类算法。
该算法在多个数据群集的试验下场评释，与目前主流的Fast-Newman算法、Girvan-Newman算法相比，基于Laplace矩阵Jordan型聚类算法在不依赖先验学识的情景下，实现为了更高的聚类精度，验证了先验学识患上到方式的实用性以及正当性。

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。