随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用，管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。
本文介绍了医护人员排班系统的开发全过程。
通过分析医护人员排班系统管理的不足，创建了一个计算机管理医护人员排班系统的方案。
文章介绍了医护人员排班系统的系统分析部分，包括可行性分析等，系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。
本医护人员排班系统管理员，医护。
管理员功能有个人中心，医院信息管理，医护信息管理，医护类型管理，排班信息管理，排班类型管理，科室信息管理，投诉信息管理。
医护人员可以修改自己的个人信息，查看自己的排班信息，查看我的收藏信息。
因而具有一定的实用性。
本站是一个B/S模式系统，采用SpringBoot框架，MYSQL数据库设计开发，充分保证系统的稳定性。
系统具有界面清晰、操作简单，功能齐全的特点，使得医护人员排班系统管理工作系统化、规范化。
本系统的使用使管理人员从繁重的工作中解脱出来，实现无纸化办公，能够有效的提高医护人员排班系统管理效率。

###DSP伺服电机控制+PI算法####一、引言随着现代工业技术和信息技术的快速发展，交流伺服系统因其高精度和高性能而在众多伺服驱动领域得到了广泛应用。
为了满足工业应用中的需求，如快速响应速度、宽广的调速范围、高精度定位以及运行稳定性等关键性能指标，伺服电机及其驱动装置、检测单元以及控制器的设计变得尤为重要。
本文以提高交流伺服系统的性能为目标，深入探讨了基于DSP的伺服系统控制策略，并特别关注于电机定位问题。
####二、伺服系统概述伺服系统是一种闭环控制系统，其核心在于能够精确控制机械运动的位置、速度或力矩。
通常由伺服电机、驱动器、反馈传感器和控制器四大部分组成。
在现代工业生产中，伺服系统被广泛用于各种精密加工设备中，例如数控机床、机器人手臂等。
####三、无刷直流电机（BLDCM）的特点及应用无刷直流电机（BrushlessDirectCurrentMotor,BLDCM）作为一种先进的电机类型，在许多高性能伺服系统中得到广泛应用。
其优点包括效率高、寿命长、可靠性好等特点。
本文选择无刷直流电机作为执行电机，并对其结构和工作原理进行了详细分析，建立了数学模型，介绍了传递函数及其工作特性。
####四、位置检测方法在无刷直流电机中，位置检测是一项关键技术。
传统的有位置传感器方案（如霍尔传感器）存在一定的局限性，因此，本文提出了基于反电势检测法的无位置传感器技术，并进一步提出了利用最小均方误差自适应噪声抵消（LeastMeanSquaresAdaptiveNoiseCancellation,LMSANC）的方法来实现换向位置的检测，从而提高了电机在低速时的工作效率。
####五、电机定位技术电机定位是伺服系统的关键技术之一，涉及到快速性、高精度以及稳定性等多个方面。
为了提高电机的定位精度，本文采用了多种控制策略：1.**快速制动**：通过对不同制动方式的仿真分析，本文选择了回馈制动和反接制动相结合的方法，以确保制动过程的快速性。
2.**全数字闭环伺服系统**：使用TMS320LF2407DSP作为核心控制器，配合霍尔电流传感器、位置传感器和光电编码器进行信号采集和速度计算。
3.**控制算法优化**：-**电流调节环**：采用PI算法，能够保证电流的快速调节且稳态无静差。
-**速度环**：采用滑模变结构控制算法，实现了速度的实时调节和动态无超调。
-**位置控制环**：引入模糊PI（Fuzzy-PI）结合的方法，在位置偏差较大时采用模糊算法进行调节，快速减小偏差；
当偏差较小时则采用PI算法，确保系统平稳减速，达到精确停车的目的。
####六、硬件设计硬件设计是伺服系统实现的关键环节。
本文详细介绍了控制系统的整体设计思路，包括主要模块的电路设计、器件选择及参数设置等内容。
####七、软件设计软件部分采用模块化设计，包括但不限于初始化程序、中断处理程序、控制算法实现等。
文章还详细绘制了各主要功能模块的流程图，便于理解整个系统的软件架构。
####八、实验验证通过对所设计的伺服系统进行一系列实验验证，证明了其在实际应用中的可行性和有效性。
实验结果表明，该系统不仅能够实现高速响应和高精度定位，而且在稳定性方面也表现出色。
本文通过采用基于DSP的伺服系统控制策略，并结合PI算法等智能控制技术，成功地解决了电机定位问题，为提高交流伺服系统的性能提供了有效的解决方案。

Spotty大大简化了在和上进行深度学习模型的培训：它使在GPU实例上的训练与在本地计算机上的训练一样简单它会自动管理所有必要的云资源，包括图像，卷，快照和SSH密钥它使每个人都可以通过几个命令在云中训练您的模型它使用轻松地将远程进程与其终端分离通过使用和它可以为您节省多达70％的成本文献资料请参阅。
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机器人比赛的基础了解性文章对有兴趣参加机器人比赛的同行们很有意义

gitchat资料。
从零开始学习BP神经网络。
本文主要叙述了经典的全连接神经网络结构以及前向传播和反向传播的过程。
通过本文的学习，读者应该可以独立推导全连接神经网络的传播过程，对算法的细节烂熟于心。
另外，由于本文里的公式大部分是我自己推导的，所以可能会有瑕疵，希望读者不吝赐教。
  虽然这篇文章实现的例子并没有什么实际应用场景，但是自己推导一下这些数学公式对理解神经网络内部的原理很有帮助，继这篇博客之后，我还计划写一个如何自己推导并实现卷积神经网络的教程，如果有人感兴趣，请继续关注我！

本程序是自己针对一篇IEEETCST文章，用matlab编程实现，已验证可以运行。
附件有详细的程序使用说明，和对应的文章。
适合多智能体的编队或一致性研究的初学者学习。
(这个程序上传的时候少了一个m文件，请搜索本人上传的所有资源找到补充文件)

电机双闭环控制最全动态解耦论文，是我看过讲动态解耦最详细的文章，完全能够解决电机控制中dq轴电流耦合的问题。

本文实践自PabloRuiz的文章《HowToMakeaTowerDefenseGame》，文中使用Cocos2D，我在这里使用Cocos2D-x2.0.4进行学习和移植。
在这篇文章，将会学习到如何制作一个塔防游戏。
在这当中，学习如何在设定的时间内出现一波波的敌人，使这些敌人沿着指定的路点前进，如何在地图上指定的位置创建炮塔，如何使炮塔射击敌人，如何可视化调试路点和炮塔的攻击范围。
http://blog.csdn.net/akof1314/article/details/8674186

用动态规划算法实现检测前跟踪。
其中包含了仿真场景的设置，主要参考了D.J.Samlond的apartilcefilterfortrack-before-detect文章中的仿真场景和目标量测模型，动态规划算法的实现主要参照了电子科技大学易伟博士的博士论文。

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。