标题中的"NACA2412"指的是一个特定的机翼剖面形状，它属于NACA（美国国家航空咨询委员会）四数字系列。
这个系列的剖面设计是根据四个数字来定义的，其中前两个数字表示机翼厚度的最大百分比在离前缘一定距离处达到，后两个数字表示该最大厚度位置到前缘的距离占整个弦长的百分比。
NACA2412意味着在20%弦长的位置，机翼厚度达到最大，为4%的弦长。
描述中提到的"弦上的涡流分离"是指在飞行中，气流在经过机翼表面时，由于机翼的形状和攻角，会在某些点上产生涡旋分离。
这通常发生在升力降低、阻力增加的不利情况下，例如在大攻角或高速流动时。
涡流分离会导致效率下降，因为它增加了空气流动的不稳定性，并且可能导致噪声和振动。
"Abbott&VonDoenhoff"和"Kuethe&Chow"是两位著名的航空工程师，他们对翼型性能进行了广泛的研究并发表了相关文献。
他们的数据被用作计算和验证机翼表面压力分布的标准参考。
比较这些数据有助于确保计算的准确性和可靠性。
在MATLAB环境下，"hw2.m.zip"可能包含一个名为"hw2.m"的MATLAB脚本文件，用于实现对NACA2412翼型的流体力学分析。
MATLAB是一个强大的数值计算工具，可以用于解决复杂的数学问题，包括求解流体动力学方程，如纳维-斯托克斯方程，以预测翼型表面的压力分布。
这个脚本可能包含了以下步骤：1.定义NACA2412翼型的几何参数。
2.使用数值方法（如有限差分或边界元方法）构建翼型的流场模型。
3.应用适当的边界条件，如无滑移条件（机翼表面的气流速度等于零）和远场条件。
4.解决流体力学方程，计算流场的速度和压力分布。
5.对比计算结果与Abbott&VonDoenhoff和Kuethe&Chow的数据，评估模型的准确性。
通过MATLAB编程，用户不仅可以可视化翼型的压力分布，还可以分析涡旋分离的影响，优化设计，提高飞机性能。
这样的工作对于理解和改进飞行器的气动特性至关重要。

涡旋盘法是一种在航空航天工程中用于计算空气动力学特性，特别是翼型或机翼表面流场的方法。
NACA2412是一个经典的翼型，广泛应用于教学和研究。
这个翼型是由美国国家航空咨询委员会（NACA）设计的，其命名规则中的“2412”表示了翼型的厚度分布特性：2%的最大厚度位置位于弦长的12%处。
NACA系列翼型因其简单而实用的设计，被众多飞行器采用。
在这个项目中，我们看到与MATLAB相关的开发工作，这表明作者可能使用MATLAB编程语言来实现涡旋盘法对NACA2412翼型的流体力学计算。
MATLAB是一款强大的数值计算和数据可视化软件，尤其适合进行复杂的数学运算和算法开发。
在航空航天领域，MATLAB常用于仿真、优化和数据分析。
"Panel_Coordinates.m.zip"是压缩包内的文件，根据名字推测，它可能包含了一个名为"Panel_Coordinates"的MATLAB脚本或函数。
在流体动力学中，面板方法是一种常用的技术，通过将翼型表面划分为多个小的二维平面元素（面板），然后对每个面板应用边界层理论来近似翼型周围的流动情况。
"Coordinates"部分暗示这个脚本可能负责定义这些面板的几何坐标，这是计算流场前的重要步骤。
在MATLAB中实现涡旋盘法，通常包括以下步骤：1.**翼型坐标定义**：读取或生成NACA2412翼型的参数化坐标，这通常涉及解决NACA翼型的四个参数方程。
2.**面板划分**：将翼型表面划分为多个面板，每个面板具有自己的几何属性，如面积、中心位置等。
3.**涡旋强度分配**：为每个面板分配涡旋强度，这可能涉及到边界条件的设定，如无滑移边界条件（在翼型表面上）和自由流边界条件（在远处）。
4.**积分求解**：利用格林定理，通过对邻接面板间的积分，计算出各面板上的诱导速度和压力。
5.**迭代优化**：为了得到更精确的结果，可能需要进行迭代过程，不断调整面板上的涡旋强度，直到满足特定的收敛准则。
6.**结果可视化**：使用MATLAB的绘图工具展示流场信息，如速度矢量图、压力系数分布等。
通过这个MATLAB开发项目，用户可以深入理解涡旋盘法的基本原理，并实际操作实现对NACA2412翼型的流体力学分析。
这种方法不仅适用于学术研究，也有助于工程师在设计飞行器时评估其气动性能。
对于学习者来说，这是一个很好的实践案例，能够将理论知识与实际编程相结合，提升解决实际问题的能力。

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系统讲解离散元法及应用的书，有助于初学者理解和应用

这个是LT码的MATLAB实现，作者把代码写的比较清楚，每个参数都有注释，很容易理解

基于小波包熵和模糊C均值的轴承故障诊断MATLAB程序，代码中有注释，只要有MATLAB基础，理解起来比较简单。
提供了一整套的故障诊断流程，先用小波包熵进行特征提取，再用FCM进行故障诊断。

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

###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。

格式：PDG作者：邓华出版社：人民邮电出版社出版日期：2003-09-01内容简介本书着重介绍了MATLAB在通信仿真，尤其是移动通信仿真中的应用，通过丰富具体的实例来加深读者对通信系统仿真的理解和掌握。
全书共分10章，前3章介绍MATLAB通信仿真的基础，包括Simulink和S-函数；
第4~8章分别介绍了信源和信宿、信道传输、信源编码、信道编码、信号交织以及信号调制的仿真模块及其仿真实现过程；
第9章介绍了在通信系统的仿真和调试过程中经常遇到的问题及其解决办法；
最后，第10章以cdma2000为例介绍了移动通信系统的设计和仿真。
本书适用于通信行业的大专院校学生和研究人员，既可以作为初学者的入门教材，也可以用作中高级读者和研究人员的速查手册。
第1章MATLAB与通信仿真11.1MATLAB简介11.1.1MATLAB集成开发环境21.1.2MATLAB编程语言61.2通信仿真81.2.1通信仿真的概念81.2.2通信仿真的一般步骤9第2章Simulink入门122.1Simulink简介122.2Simulink工作环境132.2.1Simulink模型库132.2.2设计仿真模型142.2.3运行仿真142.2.4建立子系统152.2.5封装子系统172.3Simulink模型库20第3章S-函数233.1S-函数简介233.1.1S-函数的工作原理233.1.2S-函数基本概念243.2M文件S-函数263.2.1M文件S-函数简介263.2.2M文件S-函数的编写示例303.3C语言S-函数463.3.1C语言S-函数简介463.3.2C语言S-函数的编写示例513.4C++语言S-函数60第4章信源和信宿664.1信源664.1.1压控振荡器664.1.2从文件中读取数据684.1.3数据源724.1.4噪声源784.1.5序列生成器854.1.6实例4.1--通过压控振荡器实现BFSK调制994.2信宿1014.2.1示波器1014.2.2错误率统计1034.2.3将结果输出到文件1054.2.4眼图、发散图和轨迹图108第5章信道1165.1加性高斯白噪声信道1165.1.1函数awgn()1165.1.2函数wgn()1185.1.3加性高斯白噪声信道模块1205.1.4实例5.1--BFSK在高斯白噪声信道中的传输性能1225.2二进制对称信道1275.2.1二进制对称信道模块1275.2.2实例5.2--卷积编码器在二进制对称信道中的性能1285.3多径瑞利衰落信道1325.3.1多径瑞利衰落信道模块1325.3.2实例5.3--BFSK在多径瑞利衰落信道中的传输性能1345.4伦琴衰落信道1385.4.1伦琴衰落信道模块1385.4.2实例5.4——BFSK在多径瑞利衰落信道中的传输性能1395.5射频损耗1425.5.1自由空间路径损耗模块1425.5.2接收机热噪声模块1445.5.3相位噪声模块1455.5.4相位/频率偏移模块1465.5.5I/Q支路失衡模块1485.5.6无记忆非线性模块149第6章信源编码1536.1压缩和扩展1536.1.1A律压缩模块1536.1.2A律扩展模块1546.1.3μ律压缩模块1556.1.4μ律扩展模块1566.2量化和编码1576.2.1抽样量化编码器1576.2.2触发式量化编码器1586.2.3量化解码器1596.2.4实例6.1--A律十三折与μ律十五折的量化误差1596.3差分编码1626.3.1差分编码器1626.3.2差分解码器1636.4DPCM编码和解码1646.4.1DPCM编码器1646.4.2DPCM解码器1666.4.3实例6.2--DPCM与PCM系统的量化噪声166第7章信道编码和交织1727.1分组编码1727.1.1二进制线性码1727.1.2二进制循环码1747.1.3BCH码176

使用opencv自带的haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml分类器实现检测人眼，并精准地定位了瞳孔的位置。
代码很简洁，易于理解。

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。