一个简单的OSG加载地形文件，还同时提供两个模型

通过MATLAB/SIMULINK建立的T型三电平并网模型，采用模型预测控制，C语言编程。

前言：软件工程概论是软件工程这个阶段学习的第一课，按照习惯应该是这门课最提纲挈领的开篇。
所以这节课很是重要，就像你去四川旅游，它就是你的地图让你事先略知一二。
不需要很清楚，它会让你不迷路！纲领五个块：软件基础——＞软件分类——＞软件发展阶段——＞软件过程——＞软件工程过程——＞软件的生存期软件的分类软件的发展阶段软件的发展总是依赖于硬件的发展，每个阶段的硬件水平不同导致软件开发的水平不一软件的生存期整个软件从开发诞生到废弃的过程。
重点是开发的步骤，到软件工程的开发阶段每个步骤都会产生相应的文档并经过严格的评审才能执行下一步的开发。
软件工程的理念使得整个软件开发过程规范化、标准化、甚至模型化，在

异步电机转子磁场定向的矢量控制仿真模型，磁链观测选用电压模型法。
稳态与动态特性还不错。
MATLAB版本：R2014a

基于simulink的关于风电模型搭建的仿真，有利于初学者详细的学习和了解

卫星对地定向动力学模型控制器建模仿真MATLABSIMULINK

变电站指针式仪表目标检测数据集，voc2007格式，500张，可用于gpu资源比较小的目标检测训练，已训练好的模型下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_35206320/11994813

cesium源代码中的3D模型文件，包含3D飞机、3D人物、3D木塔、3D汽车、3D象棋、3D热气球、3D军车等

采用Volterra级数法对4H2SiC射频MESFET的大信号非线性特性进行了分析,并研究了器件尺寸与线性度的关系。
模型考虑了陷阱效应对非线性特性的影响,模拟结果能够较好地反映实验结果。
进一步分析表明,在1GHz和1.01GHz频率下,当栅长从0.8μm增大到1.6μm,器件的输入(输出)三阶截取点从33.55dBm(36.26dBm)减小到18.1dBm(13.4dBm),1dB压缩点从24dBm下降到7.43dBm。
为实际器件的线性化设计提供理论依据。

完整的PDF版　第1章绪论　　1.1从生物神经网络到人工神经网络　　1.2人工神经网络的发展史　　1.3人工神经网络的应用　　1.4生物神经元　　1.5人工神经元模型　　1.6神经网络的结构　　1.7神经网络的特点　　1.8神经网络的学习方式　　第2章MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型　　2.1MATLAB工具箱的神经元模型　　2.2MATLAB工具箱中的神经网络结构　　2.3MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性　　2.3.1网络对象属性　　2.3.2子对象属性　　第3章感知器　　3.1感知器神经元及感知器神经网络模型　　3.2感知器的学习　　3.3感知器的局限性　　3.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计　　3.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真　　3.6感知器应用于线性分类问题的进一步讨论　　第4章线性神经网络　　4.1线性神经网络模型　　4.2线性神经网络的学习　　4.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计　　4.3.1线性神经网络设计的基本方法　　4.3.2线性神经网络的设计例程　　第5章BP网络　　5.1BP神经元及BP网络模型　　5.2BP网络的学习　　5.2.1BP网络学习算法　　5.2.2BP网络学习算法的比较　　5.3BP网络泛化能力的提高　　5.4BP网络的局限性　　5.5BP网络的MATLAB仿真程序设计　　5.5.1BP网络设计的基本方法　　5.5.2BP网络应用实例　　第6章径向基网络　　6.1径向基网络模型　　6.2径向基网络的创建与学习过程　　6.3其他径向基神经网络　　6.4径向基网络的MATLAB仿真程序设计　　第7章竞争型神经网络　　7.1竞争型神经网络模型　　7.2竞争型神经网络的学习　　7.3竞争型神经网络存在的问题　　7.4竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第8章自组织神经网络　　8.1自组织特征映射神经网络模型　　8.2自组织特征映射神经网络的学习　　8.3学习向量量化神经网络模型　　8.4学习向量量化神经网络的学习　　8.5LVQ1学习算法的改进　　8.6LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第9章反馈型神经网络　　9.1Elman神经网络　　9.2Hopfield神经网络　　9.3反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第10章图形用户界面　　10.1图形用户界面简介　　10.2图形用户界面应用示例　　10.3图形用户界面的其他操作　　第11章Simulink　　11.1Simulink神经网络仿真模型库简介　　11.2Simulink应用示例　　第12章自定义网络　　12.1自定义神经网络　　12.1.1自定义神经网络的创建　　12.1.2自定义神经网络的初始化、训练与仿真　　12.2自定义函数　　附录A神经网络工具箱函数　　参考文献

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。