VMware Workstation&nb…

最新推荐文章于 2018-12-23 08:23:33 发布
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本文提供了 VMware Workstation 12 Pro 的序列号，该软件是一款流行的虚拟机解决方案，适用于开发者和技术专业人员进行软件测试、演示和开发工作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

虚拟化(Vmware系列)&双系统系列：个人免费版VMware Workstation Pro现在要这样下载 && VMware Workstation Pro下载地址（点击即下载）
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个人免费版VMware Workstation Pro现在要这样下载 && VMware Workstation Pro下载地址（点击即下载）
[20170329]还原用户口令信息.txt
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[20170329]还原用户口令信息.txt --//上午在例行检查中发现发现sys.aud$增加异常. col object_name format a40 col owner format a40 prompt...
VMware vSphere ESXi&nb…
tomora的专栏
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VMware vSphere ESXi 5.0 Update 1 发行说明 ESXi 5.0 Update 1 | 2012 年 3 月 15 日 | 内部版本 623860 上次更新时间：2012 年 3 月 15 日 请查看发行说明以了解新增内容及更新。 发行说明内容 本发行说明包含以下主题： 新增功能 ESXi 5.0 的早期版本 国际化 兼容性和安装 此版本的升级 VMware vSph
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05-17
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四轮轮毂电机驱动汽车DYC稳定性控制：基于最优分配理论的横摆力矩与轨迹跟踪控制研究 车辆工程
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内容概要：本文详细探讨了四轮轮毂电机驱动汽车（IEV）的动态横摆力矩控制（DYC），旨在提高车辆在不同附着系数路面上的稳定性。文章介绍了上下两层控制器的设计思路及其协同工作方式。上层控制器负责生成横摆力矩Mz，支持多种控制策略如滑膜控制(SMC)、线性二次调节(LQR)、模型预测控制(MPC)，并提供了一段MATLAB代码示例来展示具体的实现方法。下层控制器则专注于将横摆力矩最优地分配到四个车轮，采用二次规划等高级算法确保每个车轮获得合适的驱动力。此外，文中还提到了Simulink与CarSim联合仿真的应用技巧以及一些实用的经验分享，例如如何避免高频抖振、优化参数调整、解决轮胎模型延迟等问题。 适合人群：从事自动驾驶、智能交通系统、电动汽车等领域研究的技术人员，尤其是对车辆动态控制感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要深入理解四轮轮毂电机驱动汽车稳定性控制机制的研究项目，帮助研究人员掌握从理论到实践的具体步骤和技术细节，从而更好地应用于实际产品开发中。 其他说明：文中提供的代码片段和实践经验对于理解和实施复杂的车辆控制系统非常有价值，同时强调了在不同条件下保持车辆稳定性的挑战性和重要性。
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05-17
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基于定子磁场定向矢量控制的异步电机磁链观测模型研究与应用 磁链观测
05-17
内容概要：本文深入探讨了基于定子磁场定向矢量控制的异步电机磁链观测模型。首先介绍了磁链观测器的核心代码，包括电压模型和电流模型的关键部分。文中提到实际工程中常见的挑战，如参数漂移、传感器噪声以及温度变化对定子电阻的影响，并提出了相应的解决方案，如在线参数辨识和改进的坐标变换方法。此外，还讨论了不同模型之间的平滑切换策略，特别是带速度前馈的混合观测方法，有效降低了转矩脉动。最后强调了磁链观测在电机控制系统中的重要性和复杂性。 适合人群：从事电机控制领域的工程师和技术人员，尤其是对异步电机磁链观测感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和解决异步电机磁链观测问题的实际工程项目。目标是提高磁链观测的精度和稳定性，从而提升电机控制系统的性能。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还分享了许多实践经验，对于理解和应对实际工程中的各种问题非常有帮助。
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综合能源系统规划中多目标粒子群算法MOPSO与多目标免疫算法NNIA的应用研究 粒子群算法
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内容概要：本文探讨了利用多目标粒子群算法(MOPSO)和多目标免疫算法(NNIA)解决综合能源系统的规划问题。文中详细介绍了这两种算法的工作原理及其具体实现方式，如粒子群算法中的粒子更新规则和免疫算法中的克隆操作。同时，文章还讨论了如何通过引入外部存档和拥挤度计算来提高解的多样性和分布均匀性。此外，作者分享了一些实践经验，指出MOPSO适用于快速收敛，而NNIA则在处理复杂环境变化方面表现更好。为了应对实际应用中的挑战，文中提出了一种结合惩罚项的目标函数设计方法，以处理设备启停等约束条件。最后强调了将算法与地理信息系统(GIS)相结合的重要性。 适合人群：从事综合能源系统规划的研究人员和技术人员，尤其是那些希望深入了解多目标优化算法在该领域的应用的人。 使用场景及目标：①需要进行高效、稳定的综合能源系统规划；②希望通过多目标优化算法平衡成本、环境影响和系统稳定性之间的关系；③寻求理论与实践相结合的方法论指导。 其他说明：尽管MOPSO和NNIA各有优势，但在实际项目中往往需要结合两者的特点，发挥各自长处，同时注意与其他工程技术手段相融合。
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