报道了一种基于偏振锁相的自适应非线偏光-线偏光的产生方法。
将激光器输出的非保偏光分成两束偏振态相互垂直的线偏光，基于偏振相干合成的原理，利用基于随机并行梯度下降算法的相位调制器将两个偏振态的光束的相位差锁相到mπ，合成输出的光束即为高消光比的线偏光。
理论上，建立了该方法的数学模型，并分析了各种因素对输出消光比和转换效率的影响。
实验上，利用空间结构的光路，搭建了相应的实验系统，实现了非线偏激光到线偏振光的自适应偏振转换，获得输出激光偏振度为93.5%，转换效率为88%的线偏振激光输出。

内含2016-2018年UMAPJournal美赛O奖论文高清非扫描版，阅读舒适,专门为参加美赛的同学准备

性能测试是软件测试的一种形式，集中于系统如何在特定的负载下运行系统执行。
这不是关于发现软件bug或者缺陷。
性能测试是根据基准和标准来应对。
性能测试需要给开发人员提供诊断信息，以便他们清除问题。
为了理解软件如何将在用户系统运行，有几种不同类型的性能测试在软件测试期间可以应用。
这是非功能测试，目的在于确定系统的准备情况。
（功能测试集中于软件的个别功能。
）ImagecreditMindsMapped.负载测试负载测试检测系统随着工作负载增加时的性能。
工作负载可能意味着并发用户或事务。
当工作负载增加，监控系统来检测它的响应时间和系统的持久能力。
该工作负载在正常工作条件的参数范围内。
压力测试不像负载测试

本人运用C语言编写矩阵的行阶梯，行最简变换，并求对应方程组通解的程序，可实现对任意一个矩阵的行阶梯变换和行最简变换，进而求出矩阵的秩，矩阵所对应的齐次或非齐次线性方程组的通解特解。
输入矩阵规格时，数字之间用*连接，如“3*4”。

难得的中文教程省去了啃英文的时间这个教程为新用户介绍了VMD的用法。
老用户也可以用本教程进一步熟悉程序的应用，以更好地利用VMD。
本教程是针对VMD1.8.3设计的，需要约3个小时来完成。
本教程新增的内容可用三个独立的单元讲解。
第一个单元主要内容是分子图形表现方法基础，还会介绍制作形象逼真的图像要了解的知识。
另外的两个单元是针对高级用户，介绍了VMD的脚本。
尽管非技术性用户可以略去脚本的阅读，但是我们鼓励每个人都去试一试着读一下，因为它会提供一些有力而易用的工具，这些工具是简单的图形用户界面所无法提供的。
本教程以一种有趣的小蛋白质泛素的研究为例来说明VMD的应用。
在本文中，一些资料是在小框中出现的。
这些小框中包括教程的补充内容，例如泛素扮演的生物学角色，使用VMD的一些提示和捷径等等

西门子S7-200的PLC电机控制PTO输出例程序，是S7-200自身非扩展模块的输出，带中断控制。

PID电机控制目录第1章数字PID控制1.1PID控制原理1.2连续系统的模拟PID仿真1.3数字PID控制1.3.1位置式PID控制算法1.3.2连续系统的数字PID控制仿真1.3.3离散系统的数字PID控制仿真1.3.4增量式PID控制算法及仿真1.3.5积分分离PID控制算法及仿真1.3.6抗积分饱和PID控制算法及仿真1.3.7梯形积分PID控制算法1.3.8变速积分PID算法及仿真1.3.9带滤波器的PID控制仿真1.3.10不完全微分PID控制算法及仿真1.3.11微分先行PID控制算法及仿真1.3.12带死区的PID控制算法及仿真1.3.13基于前馈补偿的PID控制算法及仿真1.3.14步进式PID控制算法及仿真第2章常用的PID控制系统2.1单回路PID控制系统2.2串级PID控制2.2.1串级PID控制原理2.2.2仿真程序及分析2.3纯滞后系统的大林控制算法2.3.1大林控制算法原理2.3.2仿真程序及分析2.4纯滞后系统的Smith控制算法2.4.1连续Smith预估控制2.4.2仿真程序及分析2.4.3数字Smith预估控制2.4.4仿真程序及分析第3章专家PID控制和模糊PID控制3.1专家PID控制3.1.1专家PID控制原理3.1.2仿真程序及分析3.2模糊自适应整定PID控制3.2.1模糊自适应整定PID控制原理3.2.2仿真程序及分析3.3模糊免疫PID控制算法3.3.1模糊免疫PID控制算法原理3.3.2仿真程序及分析第4章神经PID控制4.1基于单神经元网络的PID智能控制4.1.1几种典型的学习规则4.1.2单神经元自适应PID控制4.1.3改进的单神经元自适应PID控制4.1.4仿真程序及分析4.1.5基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制4.1.6仿真程序及分析4.2基于BP神经网络整定的PID控制4.2.1基于BP神经网络的PID整定原理4.2.2仿真程序及分析4.3基于RBF神经网络整定的PID控制4.3.1RBF神经网络模型4.3.2RBF网络PID整定原理4.3.3仿真程序及分析4.4基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制4.4.1神经网络模型参考自适应控制原理4.4.2仿真程序及分析4.5基于CMAC（神经网络）与PID的并行控制4.5.1CMAC概述4.5.2CMAC与PID复合控制算法4.5.3仿真程序及分析4.6CMAC与PID并行控制的Simulink仿真4.6.1Simulink仿真方法4.6.2仿真程序及分析第5章基于遗传算法整定的PID控制5.1遗传算法的基本原理5.2遗传算法的优化设计5.2.1遗传算法的构成要素5.2.2遗传算法的应用步骤5.3遗传算法求函数极大值5.3.1遗传算法求函数极大值实例5.3.2仿真程序5.4基于遗传算法的PID整定5.4.1基于遗传算法的PID整定原理5.4.2基于实数编码遗传算法的PID整定5.4.3仿真程序5.4.4基于二进制编码遗传算法的PID整定5.4.5仿真程序5.5基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID控制5.5.1仿真实例5.5.2仿真程序第6章先进PID多变量解耦控制6.1PID多变量解耦控制6.1.1PID解耦控制原理6.1.2仿真程序及分析6.2单神经元PID解耦控制6.2.1单神经元PID解耦控制原理6.2.2仿真程序及分析6.3基于DRNN神经网络整定的PID解耦控制6.3.1基于DRNN神经网络参数自学习PID解耦控制原理6.3.2DRNN神经网络的Jacobian信息辨识6.3.3仿真程序及分析第7章几种先进PID控制方法7.1基于干扰观测器的PID控制7.1.1干扰观测器设计原理7.1.2连续系统的控制仿真7.1.3离散系统的控制仿真7.2非线性系统的PID鲁棒控制7.2.1基于NCD优化的非线性优化PID控制7.2.2基于NCD与优化函数结合的非线性优化PID控制7.3一类非线性PID控制器设计7.3.1非线性控制器设计原理7.3.2仿真程序及分析7.4基于重复控制补偿的高精

此本教材为C++初学者经典教材，读者可以由浅入深理解C++，同时资源为非扫描版，方便清晰阅读，以及自身打印使用

数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。
【通用全局优化算法】最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题，即用户勿需给出参数初始值，而由1stOpt随机给出，通过其独特的全局优化算法，最终找出最优解。

以往网上的示例大部分以汉字"啊芭擦......."分别为ABC......等拼音的边界来处理，后来我发现有大部分汉字都返回不了，或返回不正确（如“诤”、“诃”、“陧”等等均返回A）；
本示例解决了这一问题，经过将所有汉字ASCII码进行详细分析、研究最终找到有3008个汉字为非标准，并特别做了专门的处理；

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。