JWFD星座集成电路研发与生产-参考文档2

最新推荐文章于 2023-11-12 08:54:58 发布
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推荐毛法尧著《数字逻辑》，重点解析书籍最后三章，深入探讨数字逻辑设计原理及应用，为读者提供详实的学习资料和参考文献。

 

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         红色封面的，作者-毛法尧   <<数字逻辑>>     重点参考最后3章

 

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JWFD官方所有的开发文档
05-27
文档详细分析了JWFD工作流定义的XML结构，包括节点类型、连接线、属性设置等，为解析和修改工作流定义提供了参考。 10. **JWFDv0.96工作流引擎设计-节点匹配搜索算法设计说明**： 在工作流执行过程中，节点匹配...
JWFD开源工作流V0.92-0.96设计文档
05-06
3. **数据库结构**：JWFD的工作流引擎与数据库紧密集成，以持久化流程实例、任务信息和元数据。数据库设计对于系统的性能和数据一致性至关重要。文件“JWFDv0.96 开源工作流引擎设计-数据库结构说明.doc”将详细解释...
系统转发-JWFD星座系统硬件研发与生产的参考文件
comsci的专栏
10-19 199
金在电子工业中的应用(系统插入提示：我们系统使用的SQL数据库系统是开源版本的MYSQL5.5版本) 众所周知，现代各项科学技术的发展都离不 开电子工业，而且还占有重要地位．如电子信息、 航空航天、仪表仪器、计算机、收音机、电视肌、集 成电路等，都是电子工业飞跃发展的结果，而电子 工业与黄金及其它贵金属的应用是密不可分的。 电子元件所要求的稳定性、导电性、韧性、延展性 等，黄金和它的合...
JWFD开源工作流-矩阵引擎-遍历伪代码算法
comsci的专栏
09-03 283
下标:(0,2): 节点标签:(node0,node2): 节点状态:(0,0): 节点标志:普通点。下标:(1,2): 节点标签:(node1,node2): 节点状态:(0,0): 节点标志:普通点。下标:(6,2): 节点标签:(node6,node2): 节点状态:(0,0): 节点标志:普通点。下标:(7,8): 节点标签:(node7,node8): 节点状态:(0,0): 节点标志:起始点。下标:(2,3): 节点标签:(node2,node3): 节点状态:(0,0): 节点标志:普通点。
JWFD开源工作流-矩阵数据库压缩工程最新进展
comsci的专栏
11-12 125
通过裁剪数据格式，100个节点的矩阵参数表压缩到只有8K的存储量，通过压缩矩阵表的冗余数据把原来22K的矩阵表压缩到只有11K，松散矩阵变成一个稠密矩阵，整个数据库的数据量加起来只有19K了压缩了45%以上。那么100万个节点150万连接的神经网络的数据库容量计算下来大概只需要180MB-200MB存储空间就可以完全存储实现对整个人脑的神经网络建模并存储在一个工作站的硬盘里面，是完全可行的，届时，AI大模型只需要一台高性能工作站PC就可以完全实现，类人机器人的智能将实现大幅度的提高。
JWFD开源工作流-矩阵大模型的最新进展
comsci的专栏
11-10 164
在JWFD的设计器上面，实现了103个节点，186个连接的拓扑图模型，使用矩阵建模，整个拓扑图的数据容量才36K，大概计算了一下，100万个节点150万连接数的矩阵模型不会超过300MB，在一个工作站级别的服务器上面建立人脑的神经网络图是完全可以的。另外，使用自建的矩阵引擎算法，跑这个拓扑图的时候，由于采用传统的递归算法，由于没有加入节点访问控制函数，导致出现内部子循环体，内存被无效循环消耗，出现溢出错误，说明大模型的计算过程不能够用传统的递归算法。下面是这个拓扑图的模型图。
JWFD开源工作流-随机函数发生器最新进展
comsci的专栏
11-10 139
使用WIN7 32位，JDK1.8平台，跑语法分析，实测结果如上图，比JDK1.6的每个函数计算速度快了不止100倍，升级为JDK1.8是正确的选择，这个模块是典型的变形函数计算单元，可以解决很多需要动态变形物理模型的问题，估算值是，一秒钟可以变形20000-30000次。
更正-关于JWFD开源工作流WINDOWS7版本的BUG的问题
comsci的专栏
10-15 168
经过我的详细检测，JWFD的WINDOWS7版本的XML数据格式完全正确，没有任何代码异常和错误，可以放心使用。
JWFD开源工作流最新版本-矩阵转换
chenglan8953的博客
08-15 184
COMSCI最新发布了矩阵转换的JWFD开源工作流系统 欢迎下载，地址 ：https://www.cnblogs.com/comsci/favorite/260690.html ...
JWFD工作流引擎设计--简单矩阵建模(初步讨论)
chenglan8953的博客
10-14 296
作者: comsci 发表于 2010-08-18 11:41 原文链接 阅读: 43 评论: 0 JWFD工作流引擎设计--简单矩阵建模(初步讨论) * 暂时忽略工作流状态的问题，仅仅表示工作流的拓扑结构 * * 为什么要搞这样的东东,jwfd v0.96版本中...
[] JWFD v0.96 工作流系统--嵌入公式使用和结构说明
tianlanlan
08-23 177
jwfdv0.96 工作流系统设计 --嵌入公式使用和结构说明 [img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/350443/54560a4f-0279-34c5-9994-6c9aef0c74b0.jpg[/img] 注：这篇文...
JWFD 数据结构与引擎设计文档
06-20
非常抱歉，因为我的网站出现故障，无法访问，因为我将最新版的JWFD设计文档放在博客园的下载区，欢迎下载 地址如下 http://www.cnblogs.com/comsci/favorite/260690.html 2010.8.26 最新更新 在www.xcomsci.cn上面...
JWFD工作流官方开发文档集：流程设计与更新全解析
资源摘要信息:"JWFD官方所有的开发文档集合包含了关于JWFD开源工作流系统的一系列官方文档，涵盖了从主面板操作、引擎设计到版本更新和二次开发等多方面的详细说明。文档资料详细介绍了JWFDv0.96版本及后续版本中的...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
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