一、【实训目标】理解域的特点,掌握创建域、管理域以及管理组织单位的方法与步骤;
理解域用户帐户与组帐户的特点、用途,掌握管理域用户帐户与组帐户的方法与步骤。
二、【实训环境】2台装有WindowsServer2016操作系统的计算机和1台装有Windows10操作系统的计算机。
2025/4/3 0:02:51 1.79MB 网络 原创
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目录第一章需求分析…………………………………………………………11.1项目名称……………………………………………………………11.2系统开发的背景……………………………………………………11.3系统开发的现状……………………………………………………11.4系统开发的目标……………………………………………………11.5系统开发的可行性分析………………………………………………1第二章系统分析…………………………………………………………22.1系统分析方法…………………………………………………………22.2数据流程分析…………………………………………………………2第三章系统设计与实施…………………………………………………63.1系统设计……………………………………………………………63.2总体设计……………………………………………………………63.3详细设计……………………………………………………………73.4程序设计……………………………………………………………83.5系统实施……………………………………………………………83.6系统测试……………………………………………………………9第四章系统运行………………………………………………………114.1系统运行…………………………………………………………114.2结论………………………………………………………………11
2025/4/2 18:14:37 283KB 心理 系统
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《OpenProp_v3.3.4:螺旋桨设计与分析工具》OpenProp_v3.3.4是一款专用于螺旋桨设计与分析的软件工具,它以其强大的功能和易用的MATLABGUI界面,为海洋工程领域提供了高效、精确的螺旋桨设计解决方案。
这款软件的核心在于其开放源代码特性,允许用户深入理解设计过程并进行定制化开发,以满足不同项目的需求。
OpenProp_v3.3.4的主要特点包括:1.**MATLAB环境**:OpenProp构建于MATLAB平台,这是一个广泛使用的数学计算和数据分析环境,为用户提供了丰富的数学函数库和可视化工具,便于进行螺旋桨性能的数值模拟。
2.**图形用户界面(GUI)**:软件配备直观的GUI界面,用户可以通过设定一系列输入参数,如螺旋桨直径、螺距、叶片数等,快速得到初步的设计结果。
这种交互式设计方式大大降低了学习曲线,使得非专业背景的用户也能轻松上手。
3.**螺旋桨设计**:OpenProp支持多叶片螺旋桨设计,能够根据用户设定的性能目标,自动优化叶片形状和分布,以实现最佳的推进效率和推力分布。
4.**性能分析**:软件可以进行流体力学计算,预测螺旋桨在各种工况下的性能,包括推进效率、推力、扭矩等关键指标,为设计优化提供数据支持。
5.**开源特性**:作为开源项目,OpenProp_v3.3.4的源代码可供用户查看和修改,这意味着开发者可以自由地扩展功能,或者针对特定应用场景进行定制化开发。
6.**持续更新与社区支持**:作为版本3.3.4,OpenProp经历了多次迭代和改进,不断吸收社区反馈,提高了软件的稳定性和准确性。
用户可以通过参与社区讨论获取技术支持和最新的软件更新。
7.**教育与研究应用**:除了工业应用,OpenProp也是教育和科研领域理想的工具,帮助学生和研究人员了解螺旋桨设计的原理,并进行理论与实践的结合。
在实际使用OpenProp_v3.3.4时,用户需要了解螺旋桨设计的基本概念,如阿基米德螺旋、攻角、叶尖速度限制等。
同时,熟悉MATLAB编程环境将有助于更好地利用OpenProp提供的高级功能。
通过该软件,用户不仅可以进行常规的螺旋桨设计,还可以进行复杂的性能对比和敏感性分析,以优化船舶或水下航行器的推进系统。
OpenProp_v3.3.4是一个强大而灵活的工具,对于那些寻求高效、精确螺旋桨设计解决方案的专业人士来说,无疑是一个宝贵的资源。
它的开源性质和强大的功能集使其在螺旋桨设计领域独树一帜,促进了技术的进步和创新。
2025/4/2 8:51:09 2.6MB 螺旋桨设计
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Vibe算法,可用于动态目标检测,matlab,可以直接运行
2025/4/2 3:06:47 3KB Vibe算法 动态目标检测
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LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。
LINGO内置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。
§1LINGO快速入门当你在windows下开始运行LINGO系统时,会得到类似下面的一个窗口:外层是主框架窗口,包含了所有菜单命令和工具条,其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。
在主窗口内的标题为LINGOModel–LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口,建立的模型都都要在该窗口内编码实现。
下面举两个例子。
例1.1如何在LINGO中求解如下的LP问题:在模型窗口中输入如下代码:min=2*x1+3*x2;x1+x2>=350;x1>=100;2*x1+x2<=600;然后点击工具条上的按钮即可。
例1.2使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。
产销单位运价如下表。
单位销地运价产地 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 产量A1 6 2 6 7 4 2 5 9 60A2 4 9 5 3 8 5 8 2 55A3 5 2 1 9 7 4 3 3 51A4 7 6 7 3 9 2 7 1 43A5 2 3 9 5 7 2 6 5 41A6 5 5 2 2 8 1 4 3 52销量 35 37 22 32 41 32 43 38 使用LINGO软件,编制程序如下:model:!6发点8收点运输问题;sets:warehouses/wh1..wh6/:capacity;vendors/v1..v8/:demand;links(warehouses,vendors):cost,volume;endsets!目标函数;min=@sum(links:cost*volume);!需求约束;@for(vendors(J):@sum(warehouses(I):volume(I,J))=demand(J));!产量约束;@for(warehouses(I):@sum(vendors(J):volume(I,J))<=capacity(I));!这里是数据;data:capacity=605551434152;demand=3537223241324338;cost=626742954953858252197433767392712395726555228143;enddataend然后点击工具条上的按钮即可。
为了能够使用LINGO的强大功能,接着第二节的学习吧。
§2LINGO中的集对实际问题建模的时候,总会遇到一群或多群相联系的对象,比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。
LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集(sets)。
一旦把对象聚合成集,就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。
现在我们将深入介绍如何创建集,并用数据初始化集的属性。
学完本节后,你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。
2.1为什么使用集集是LINGO建模语言的基础,是程序设计最强有力的基本构件。
借助于集,能够用一个单一的、长的、简明的复合公式表示一系列相似的约束,从而可以快速方便地表达规模较大的模型。
2.2什么是集集是一群相联系的对象,这些对象也称为集的成员。
一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。
每个集成员可能有一个或多个与之有关联的特征,我们把这些特征称为属性。
属性值可以预先给定,也可以是未知的,有待于LINGO求解。
例如,产品集中的每个产品可以有一个价格属性;
卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力属性;
雇员集中的每位雇员可以有一个薪水属性,也可以有一个生日属性等等。
LINGO有两种类型的集:原始集(primitive set)和派生集(derivedset)。
一个原始集是由一些最基本的对象组成的。
一个派生集是用一个或多个其它集来定义的,也就是说,它的成员来自于其它已存在的集。
2.3模型的集部分集部分是LINGO模型的一个可选部分。
在LINGO模型中使用集之前,必须在集部分事先定义。
集部分以关键字“sets:”开始,以“endsets”结束。
一个模型可以没有集部分,或有一个简单的集部分,或有多个集部分。
一个集部分可以放置于模型的任何地方,但是一个集及其属性
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局部路径规划的人工势场法源代码经调试后发现可以避障且能到达目标点-Localpathplanningofartificialpotentialfieldsourcecanbefoundbydebuggingandcanreachthetargetpointofobstacleavoidance
2025/4/1 15:52:53 29.84MB 人工势场法
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内容概要:本文详细探讨了遗传算法(GA)在笔状阵列天线优化中的应用与实现。
笔状阵列天线优化是一个复杂的多目标优化问题,涉及天线增益、方向图性能等指标。
遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法,适用于解决这类高维、非线性问题。
文中介绍了遗传算法的基本原理、流程,并给出了MATLAB源代码和运行步骤。
实验结果显示,遗传算法能有效优化笔状阵列天线的性能,提高了天线的设计质量。
适合人群:天线设计和信号处理领域的研究人员、工程师以及高校相关专业的学生。
使用场景及目标:本文适用于需要对笔状阵列天线进行优化设计的场景,旨在通过遗传算法寻找最佳天线参数配置,提高天线的整体性能。
其他说明:遗传算法不仅可以在单目标优化中发挥重要作用,还可在多目标优化、约束优化等问题中进一步应用和发展。
此外,该方法也可扩展应用于其他类型的天线设计,如三维阵列天线、共形阵列天线等。
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第一章系统概述 1§1.1开发背景及意义 1§1.2课题任务要求 1第二章在线学习系统需求分析 3§2.1需求概述 3§2.2系统开发目标 3§2.3功能需求 3§2.4性能需求 4§2.5开发方案的比较与选择 5§2.6系统开发环境及工具 7§2.6.1开发/运行环境 7§2.6.2开发工具的选取 7第三章在线学习系统的设计 9§3.1系统数据流程描述 9§3.2系统总体结构设计 11§3.3功能模块设计 12§3.3.1课堂学习模块 12§3.3.2作业模块 13§3.3.3在线答疑模块 13§3.3.4练习测试模块 13§3.3.5公告模块 13§3.3.6答疑教室模块 14§3.4系统后台数据库设计 14§3.4.1数据库设计概述 14§3.4.2概念结构设计 14§3.4.3物理结构设计 19第四章在线学习系统的实现 22§4.1公共模块的实现 22§4.1.1配置IIS 22§4.1.2连接数据库 22§4.2系统公用页面的实现 22§4.3各功能模块的实现 23§4.3.1课堂学习模块 23§4.3.2作业模块 25§4.3.3在线答疑模块 28§4.3.4练习测试模块 31§4.3.5公告模块 33§4.3.6答疑教室模块 36第五章系统运行与测试 40§5.1测试概述 40§5.2系统部分单元测试实例 40§5.3测试总结 43
2025/3/31 12:53:17 1.38MB asp 在线学习 网站系统 毕业设计
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基于微多普勒效应给出的关于直升机旋翼产生微动效应的仿真结果,对雷达目标识别和信号处理具有实际的参考意义。
2025/3/31 11:12:04 5KB 微多普勒 直升机旋翼 matlab仿真
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众所周知,opengl在GPU以及CPU显卡软件的各种程序编译中起着决定性的作用,很多挖矿软件亦是运用opengl的强大调动CPU或者GPU的浮点指令集合,从而实现算力提升的目标。
然而很多老旧CPU和GPU却不曾拥有这一功能,为此intel公司针对旗下的CPU扩展了sdk_for_opencl,以此解决相应问题。
软件很好用,大家可以试试,很快解决opengldrivers缺失的问题。
2025/3/30 1:23:40 68B 修复opencl Intel opencl驱动
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡