Reverse Nodes in k-Group k-group翻转链表@LeetCode

YOLO26算法大门区域检测+训练好的模型+285张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[大门(gates)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 64 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6364** mAP50-95 | 0.4539 Precision | 0.7309 Recall | 0.6111 train/box_loss | 0.6662 train/cls_loss | 0.5916 val/box_loss | 1.3351 val/cls_loss | 1.5479 【训练过程分析】 训练过程可分成三个主要阶段:前期、中期和后期。刚开始时,模型的损失函数确实有了显著下降,box_loss 从0.6662开始,经过几轮的迭代,迅速降至0.5左右。但到了中期,loss 的下降速度明显放缓,甚至有停滞不前的趋势。这一现象在val/box_loss的表现上尤其明显,从1.3351缓慢上升至1.4左右,直到训练到64轮时才略有下降。在这一阶段,mAP50从0.6364仅轻微上升到0.64,提升有限。这期间,模型似乎陷入了平台期,进展缓慢,让人感到有些煎熬。从第30轮到第64轮,我频繁查看曲线图,希望能捕捉到一点改善的迹象,但都未能如愿。这个阶段也让我对模型的潜力产生了怀疑,担心训练过程可能需要更长时间才能看到显著改善。 进入后期阶段,尽管损失函数略有下降,但mAP50的提升并不明显,这让人感到非常... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

这种题目是要背下来的。。


翻转单链表:

ListNode dummy = new ListNode(0);
    dummy.next = head;
    ListNode pre = dummy;
    ListNode cur = head.next;
    ListNode last = head;
    while(cur != null){
        last.next = cur.next;
        cur.next = pre.next;
        pre.next = cur;
        cur = last.next;
    }
    head = dummy.next;




package Level3;

import Utility.ListNode;

/**
 * Reverse Nodes in k-Group
 *
 *Given a linked list, reverse the nodes of a linked list k at a time and return its modified list.

If the number of nodes is not a multiple of k then left-out nodes in the end should remain as it is.

You may not alter the values in the nodes, only nodes itself may be changed.

Only constant memory is allowed.

For example,
Given this linked list: 1->2->3->4->5

For k = 2, you should return: 2->1->4->3->5

For k = 3, you should return: 3->2->1->4->5
 */
public class S25 {

	public static void main(String[] args) {

	}
	
	public ListNode reverseKGroup(ListNode head, int k) {
        if(head==null || k==1){
        	return head;
        }
        
        ListNode dummy = new ListNode(0);
        dummy.next = head;
        ListNode pre = dummy;
        int i = 0;
        while(head != null){
        	i++;
        	if(i%k == 0){
        		pre = reverse(pre, head.next);
        		head = pre.next;
        	}else{
        		head = head.next;
        	}
        }
        return dummy.next;
    }
	
	
	/**
     * Reverse a link list between pre and next exclusively
     * an example:
     * a linked list:
     * 0->1->2->3->4->5->6
     * |           |   
     * pre        next
     * after call pre = reverse(pre, next)
     * 
     * 0->3->2->1->4->5->6
     *          |  |
     *          pre next
     * @param pre 
     * @param next
     * @return the reversed list's last node, which is the precedence of parameter next
     */
    private static ListNode reverse(ListNode pre, ListNode next){
        ListNode last = pre.next;//where first will be doomed "last"
        ListNode cur = last.next;
        while(cur != next){
            last.next = cur.next;
            cur.next = pre.next;
            pre.next = cur;
            cur = last.next;
        }
        return last;
    }

}


Ref:  http://www.cnblogs.com/lichen782/p/leetcode_Reverse_Nodes_in_kGroup.html

航空航天基于MATLAB的四旋翼姿态控制仿真:PID与扰动观测补偿性能比较及多源扰动下抗干扰能力评估 MATLAB 四旋翼姿态控制仿真|PID与扰动观测性能比较 内容概要:本文围绕四旋翼飞行器姿态控制,基于MATLAB构建了包含刚体动力学、执行器动态、多源扰动与传感器噪声的高保真仿真模型,重点比较了传统PID控制器与结合扰动观测器(DOB)的复合控制方案。模型涵盖欧拉角运动学、角速度耦合项、执行器一阶动态及力矩饱和等工程因素,并设计了持续风、阵风、周期振动和脉冲冲击等复合扰动场景。控制架构上,纯PID作为基准,而PID与线性扩张状态观测器(LESO)协同工作,实现扰动力矩的在线估计与前馈补偿。项目建立了统一参考轨迹、固定随机种子和多指标评价体系,确保比较的公平性,评价指标包括均方根误差(RMSE)、积分绝对误差(IAE)、调节时间、控制力矩均方根和饱和比例等,全面反映精度、动态响应与能量消耗。 适合人群:具备一定自动控制理论基础和MATLAB编程经验的科研人员、工程师及研究生,尤其适合从事无人机、机器人控制、先进控制算法研究与应用的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解PID控制在非线性、多扰动系统中的局限性及PID与扰动观测器协同设计的原理;②学习如何构建具有工程真实性的多源扰动仿真模型,并进行公平的算法性能对比;③掌握从动力学建模、控制器设计、仿真验证到多维度性能评价的完整研究流程,为后续的滑模控制、模型预测控制等高级算法研究奠定基础。 阅读建议:此资源不仅提供理论分析,更以详尽的代码实现为核心,建议读者结合文中代码逐行学习,重点关注动力学模型的数值积分、PID的条件积分抗饱和、扰动观测器的设计与带宽协调、执行器饱和处理以及多指标评价体系的构建。务必在统一的仿真条件下运行两种控制方案,通过对比曲线和量化指标来深刻体会不同控制策略的优劣。 立即下载

相关推荐

高校技术转移办公室人员如何构建技术交易平台的智能推荐机制?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

港股十档tick数据提供逐笔更新行情,包含时间戳、最新价、涨跌幅、成交量与成交额,以及买一至买十、卖一至卖十的价格和挂单量 逐笔成交数据记录每笔交易的时间、成交价、成交量及买卖方向 分钟数据按每分钟聚

港股十档tick数据提供逐笔更新行情,包含时间戳、最新价、涨跌幅、成交量与成交额,以及买一至买十、卖一至卖十的价格和挂单量。逐笔成交数据记录每笔交易的时间、成交价、成交量及买卖方向。分钟数据按每分钟聚合,涵盖开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量和成交额。上述数据覆盖十五年历史,以csv表格形式呈现,字段齐全,适合直接用于量化回测或行情分析。 数据源:CMES金融数据库

基于mongodb, express, react, node开发的商店应用

1、角色管理,支持买家和卖家 2、 支持创建、编辑、删除拍卖 3、支持投标

概率神经网络的分类预测-基于PNN的变压器故障诊断(Matlab代码实现)

内容概要:本文介绍了基于Plecs软件构建的全桥LLC谐振变换器仿真模型,旨在通过高精度仿真手段深入研究LLC谐振变换器的工作原理、动态特性及其性能优化。该模型完整涵盖了主电路拓扑结构、谐振腔参数设计、软开关实现机制以及闭环控制策略,能够精确模拟变换器在不同负载与输入条件下的电压增益、效率表现及开关器件的零电压开通(ZVS)特性。通过对谐振频率、变比及负载变化的仿真分析,可有效验证设计合理性,优化系统效率,并为实际硬件开发提供可靠的理论依据和技术支持。; 适合人群:具备扎实电力电子技术基础,从事高频开关电源、谐振变换器设计、新能源变换系统研发的工程师及高校科研人员。; 使用场景及目标:①用于LLC谐振变换器的教学演示与原理验证,帮助学生理解软开关技术与谐振行为;②支持研究人员开展新型控制算法(如变频控制、峰值增益优化)的仿真验证;③辅助工程师在产品开发前期进行参数扫掠与性能预估,缩短研发周期; 阅读建议:建议结合具体设计指标(如输入电压范围、输出功率)调整仿真参数,重点关注谐振电流与励磁电流的波形关系、ZVS实现条件及效率随负载的变化趋势,并将仿真结果与理论计算进行对比,以全面提升对LLC变换器设计规律的掌握。

CrewAI 多 Agent 实战包 v1(Mock免Key跑通+通义千问可选+流水线样例)

本资源是 CrewAI 风格多 Agent 可运行工程包:研究→写作→审校等流水线样例。无 API Key 时自动降级 Mock 引擎跑通;有 DASHSCOPE_API_KEY 时可接真实 CrewAI + 通义千问。含中文 README、samples、smoke 留档、单元测试。本包不含密钥。关联博客:https://blog.youkuaiyun.com/mtl1994

国央企创新负责人如何通过平台实现技术需求的高效挖掘与转化?.docx

国央企创新负责人如何通过平台实现技术需求的高效挖掘与转化?

人力资源大模型技术领域人事面试全流程解析:从准备到入职的完整指南设计

内容概要:本文档系统梳理了求职者在应聘过程中所需掌握的人事面试全流程及相关技巧,涵盖面试前准备、面试流程解析、常见问题应对策略、聊天话术、offer处理及试用期管理等内容。重点提供了自我介绍、离职原因、薪资期望、职业规划等高频问题的回答范例,并强调了仪容仪表、沟通礼仪、非语言行为等细节对面试成败的影响。同时,文档还详述了Boss直聘平台的高效使用方法、背景调查应对方式以及入职材料准备事项,帮助求职者全面提升求职成功率。; 适合人群:正在寻找工作的应届毕业生、有1-3年工作经验的技术从业者,尤其是从事大模型、人工智能、大数据等相关领域的研发人员。; 使用场景及目标:①用于指导求职者系统化准备人事面试,提升通过率;②帮助求职者规范自我表达,合理设定薪资与城市预期,安全度过试用期;③提供与HR沟通的标准话术和实战案例,增强求职主动性与专业性。; 阅读建议:建议求职者结合自身实际情况,提前模拟练习文档中的问答范例和聊天话术,重点关注自我介绍、离职原因、职业规划等核心问题的表述逻辑,确保真实、可信、积极。同时,在实际操作中注意信息保密,谨慎对待背景调查环节。

通信行业基于分层架构与协议适配的接口测试自动化方案:多协议系统回归验证与CI/CD集成

内容概要:本文围绕通信行业中接口测试自动化实践方案的应用,提出了一套从分层框架到协议级落地的完整方法论。针对通信系统多协议并存、环境复杂的特点,强调需构建支持多协议适配、环境仿真、数据闭环和CI/CD集成的自动化体系。通过分层架构、数据驱动、契约校验、环境仿真等关键技术,提升测试可维护性和覆盖率,并结合Python + pytest + YAML的轻量级代码实例,展示了如何实现业务流程封装、用例数据分离与标准化断言,适用于多种典型通信场景。; 适合人群:通信行业从事软件测试、自动化开发、系统集成的技术人员,尤其是有接口测试经验并希望向多协议、高可靠性测试拓展的工程师。; 使用场景及目标:①核心网SBA服务化接口的自动化回归验证;②基站控制面、通信模块协议栈的功能与健壮性测试;③电力、铁路等行业专用通信协议的一致性验收;④实现与CI/CD流水线集成的质量门禁与持续反馈。; 阅读建议:此资源注重工程实践与架构设计结合,建议读者在掌握基本测试框架基础上,结合实际项目模仿其分层思想与数据驱动模式,逐步扩展至协议解析、日志联动断言和全链路观测能力。

双闭环PWM整流器VOC控制 +SVPWM调制仿真(Simulink仿真实现)

内容概要:本文详细阐述了基于Simulink的双闭环PWM整流器电压定向控制(VOC)与空间矢量脉宽调制(SVPWM)的仿真建模与实现方法,系统讲解了电力电子系统中高性能整流器的核心控制策略。内容涵盖VOC控制的基本原理、双闭环控制系统结构设计(电压外环与电流内环的协同作用)、dq坐标系下的数学建模、PI控制器参数整定、电网电压锁相环(PLL)技术,以及SVPWM调制算法的具体实现过程。通过构建完整的Simulink仿真模型,验证了该控制策略在提升系统动态响应速度、实现单位功率因数运行、稳定直流侧电压及抑制谐波等方面的优越性能,为高精度电能质量控制提供了有效的技术方案。; 适合人群:电气工程、自动化、电力电子与电力传动等相关专业的本科生、研究生、科研人员,以及从事新能源发电、电机驱动、电力系统仿真与工业自动化等领域技术研发的工程师。; 使用场景及目标:①深入理解PWM整流器的工作机理与先进控制理论;②掌握VOC控制与SVPWM调制的技术细节与工程实现方法;③独立搭建并调试双闭环控制系统仿真模型,服务于课程设计、毕业课题或科研项目;④为后续研究电网不平衡、弱电网条件、能量回馈控制等复杂工况下的改进控制策略奠定坚实基础。; 阅读建议:建议结合电力电子技术、自动控制原理和电机与拖动等基础知识,按照文档逻辑逐步完成Simulink模型搭建,重点关注坐标变换、闭环结构设计与控制器参数调节,并通过不同负载与电网条件下的仿真对比,深入分析系统动静态性能表现。

n8n 自托管工作流自动化实战速查包(部署/环境变量/HTTPS反代/工作流/AI Agent/调度/排错/升级)

想把自动化工作流、AI Agent 编排、跨应用集成收回自己服务器,n8n 的官方资料却散落在 docs.n8n.io、GitHub 与源码注释里:Code 节点的内置/外部模块为什么默认禁用、SQLite 换 PostgreSQL 为什么没有一键迁移、反代漏转发 Host 头 Webhook 为什么打不通、设了队列模式却没起 Redis 和 worker 工作流为什么不动、执行历史的清理周期和超时单位怎么配才对、加密密钥 N8N_ENCRYPTION_KEY 丢了凭证为什么全失效——每个点都要翻好几页。本包按「部署 → 配置 → 上 HTTPS → 第一个工作流 → AI Agent → 调度 → 错误重试 → 加固 → 排错 → 升级」一条线整理,含 docker-compose(单机 + PostgreSQL + Caddy 反代)、.env 示例(26 处 YOUR_* 占位)、Caddyfile、宿主机备份脚本 4 份模板,以及零依赖自检脚本(合法 env exit 0、缺项/错误 env exit 1 并逐条打印,包内 17 文件自检 8 组 ALL PASS)。n8n 采用 Sustainable Use License(非标准开源许可),本包不含程序本体,请在官方仓库自行获取;示例一律 YOUR_* 占位,替换成你自己的域名、令牌、路径即可落地。

一次真实环境木马入侵后的复盘分析

内容包含本次木马脚本载荷与取证日志。禁止非法用途,仅作交流学习

隔离型全桥LLC谐振变化器建模及参数设计资料【仿真+设计报告+计算书】

内容概要:本文档围绕“Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型”展开,提供了一套完整的基于Plecs平台的隔离型全桥LLC谐振变换器建模与参数设计资料,包含仿真模型、设计报告及计算书。该资源系统阐述了LLC谐振变换器的主电路拓扑结构、谐振元件(谐振电感、励磁电感、谐振电容)的参数设计方法、软开关实现机理以及闭环变频控制策略,重点分析了谐振腔参数对电压增益、效率及动态响应的影响,支持在不同输入电压与负载条件下进行稳态与瞬态性能仿真验证。文档还整合了多种相关电力电子拓扑的仿真资源,如CLLC、DAB、PWM整流器等,体现了其在现代高效电源系统设计中的广泛适用性与工程参考价值。; 适合人群:具备扎实电力电子技术基础,从事高频开关电源、新能源并网变换器、电动汽车充电系统、微电网能量转换装置研发的工程师、高校研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于全桥LLC谐振变换器的教学演示与工作原理验证;②支撑科研项目中对高效率软开关拓扑的参数优化与先进控制算法(如变频控制、软启动策略)的研究;③作为工业级电源产品开发的仿真基准模型,加速原型设计、控制逻辑验证与性能优化进程。; 阅读建议:建议使用者结合Plecs软件官方手册与经典LLC理论教材同步学习,重点关注谐振参数匹配原则与闭环控制环路的设计细节,通过调整模型中的关键参数开展对比仿真,深入掌握LLC变换器的频率特性、软开关实现条件及系统稳定性规律。

状态估计【卡尔曼滤波kalman】UKF、EKF、粒子滤波PF学习与研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文围绕非线性状态估计中的三种经典滤波算法——无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)和粒子滤波(PF)展开系统性学习与研究,重点在于通过Matlab编程实现这些算法的核心流程,并将其应用于实际系统的状态估计问题中。文档不仅详细阐述了各算法的数学原理、适用条件与性能差异,还提供了完整的仿真代码与案例分析,帮助读者深入理解其在非线性、非高斯环境下的表现特性。同时,资源拓展至EKF与神经网络融合训练、多源数据融合等高级应用场景,展现了其在智能控制、无人机导航、电力系统状态估计、目标跟踪等领域的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论或状态估计基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适用于从事自动化、机器人、导航、电力电子与智能系统等相关方向的研究与开发工作者;; 使用场景及目标:① 掌握UKF、EKF与PF在非线性系统中的建模思路与Matlab实现方法,理解其优缺点与适用边界;② 提升科研仿真能力,能够独立构建状态估计模型并进行算法对比验证;③ 将所学方法应用于如电池SOC估算、无人机姿态估计、传感器融合、故障诊断等实际工程问题中;; 阅读建议:建议结合Matlab动手实践,逐行解读并调试所提供的代码,深入理解算法实现细节;同时可延伸学习文中提及的数据融合、神经网络与滤波器结合等进阶主题,以构建完整的状态估计技术知识体系。

国央企创新负责人如何利用平台实现创新资源的系统化配置与跨区域协同?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型

内容概要:本文档系统性地整合了电力电子与控制系统仿真领域的丰富资源,聚焦于基于Plecs和Simulink平台的高频软开关变换器建模与仿真,涵盖全桥LLC、双向CLLC、DAB、PFC、Vienna整流器、Buck-Boost等多种典型拓扑结构。资源内容不仅包括闭环控制(如变频控制、移相混合控制、双闭环、恒压恒流双竞争控制)的仿真模型,还配套提供详细的参数设计报告、Mathcad计算书、PPT说明文档及参考文献,构建了从理论建模到工程实现的完整技术链条。此外,文档拓展至状态估计(如卡尔曼滤波、EKF、UKF、PF)与智能算法(如BP神经网络、模型预测控制)在电力系统中的融合应用,为先进控制策略的研究与复现提供了坚实支撑。; 适合人群:面向具备电力电子、自动控制或电气工程等相关专业背景,熟练掌握MATLAB/Simulink/Plecs等仿真工具,从事高频开关电源、新能源变换系统、储能系统或车载电源研发的研究生、高校科研人员及企业工程技术人员。; 使用场景及目标:① 学习并掌握全桥LLC等谐振变换器的核心工作原理与闭环控制系统设计方法,特别是变频与移相控制策略的实现细节;② 利用提供的仿真模型与Mathcad计算工具,快速完成实际项目中的参数设计、性能验证与优化迭代;③ 结合状态估计算法与神经网络等智能方法,开展电力电子系统状态观测、故障诊断或控制策略创新等前沿科研课题的复现与探索。; 阅读建议:建议严格按照资源目录结构循序渐进地查阅,优先下载并运行核心仿真模型,结合对应的设计报告与计算书深入理解其建模逻辑与参数推导过程,重点关注闭环控制架构、软启动策略及中点电位平衡等关键技术环节,并可进一步将状态估计与智能算法模块融入现有模型,探索其在系统优化中的应用潜力。

【扩展卡尔曼滤波器EKF】基于UWB雷达的SLAM能够在室内环境内映射自然点地标,并改善机器人定位(Matlab代码实现)

内容概要:本文介绍了基于Plecs软件构建的全桥LLC谐振变换器仿真模型,重点围绕LLC谐振变换器的工作原理、建模方法与仿真设计展开。该模型可用于研究全桥LLC在软开关条件下的动态响应特性、效率优化及参数设计,涵盖谐振频率调节、变频控制策略、电压增益特性等关键技术内容,帮助深入理解LLC拓扑在高频高效电源转换中的应用。; 适合人群:具备电力电子基础知识,从事电源设计、新能源变换系统研发的工程师及研究生。; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对LLC谐振变换器工作模态的分析;②辅助完成高性能DC-DC变换器的参数设计与控制策略验证;③支持对软开关技术、谐振网络优化等方面的深入研究; 阅读建议:建议结合其他LLC相关设计资料与仿真工具(如Simulink)进行对比学习,重点关注谐振参数选取与仿真波形分析,以提升对实际工程问题的解决能力。

基于变频控制的多相交错LLC谐振变换器闭环仿真(Simulink仿真实现)

内容概要:本文围绕基于变频控制的多相交错LLC谐振变换器开展闭环仿真研究,依托Simulink平台构建系统模型,重点实现变频控制策略下的闭环控制系统,旨在提升变换器在宽负载范围内的转换效率与运行稳定性。文档深入阐述了多相交错结构在抑制输出电流纹波、提高功率密度方面的优势,并结合LLC谐振拓扑固有的零电压开关(ZVS)和零电流开关(ZCS)特性,实现高频高效电能转换。仿真内容涵盖系统建模、PI控制器设计、频率调节机制、动态响应分析及关键参数对系统性能的影响评估,系统展示从开环到闭环控制的完整设计流程,有助于深入理解谐振变换器的控制原理与工程实现方法。; 适合人群:电力电子、电气工程及其自动化等相关专业的高校本科生、研究生、科研人员,以及从事高性能电源产品开发的工程师,尤其适合具备电路理论基础和Simulink仿真经验的技术人员。; 使用场景及目标:①作为高效率DC-DC变换器的教学实验与科研项目参考;②服务于新能源汽车车载充电机、充电桩、数据中心电源、工业电源等高频高效电源系统的方案设计与性能验证;③通过仿真掌握多相交错技术、LLC谐振软开关原理及变频控制策略的综合应用。; 阅读建议:建议结合文中提及的其他相关案例(如软启动设计、双闭环控制等)进行对比学习,动手复现仿真模型并调整谐振参数、控制参数,观察系统在不同工况下的动态响应,从而深化对控制策略与电路非线性特性的理解。

单相boost功率因数校正 PFC电路仿真(Simulink仿真实现)

内容概要:本文详细介绍了基于Plecs软件构建的全桥LLC谐振变换器仿真模型,系统阐述了LLC谐振变换器的工作原理、建模方法及仿真实现过程。该模型能够有效分析变换器在不同工况下的动态响应特性,包括软开关的实现条件、谐振参数的设计影响、系统效率优化等方面,并支持开环与闭环控制策略的验证。文档深入探讨了LLC拓扑的电压增益特性、零电压开关(ZVS)的实现机制以及磁性元件参数对系统性能的作用,配套提供了完整的仿真资源体系,涵盖参数计算、控制策略设计与性能评估等内容,形成了从理论到实践的完整研究闭环,有助于深入掌握LLC谐振变换器的核心设计要素与工程应用要点。; 适合人群:电力电子、电气工程及其自动化等相关专业的高校师生,以及从事开关电源、新能源变换器研发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对LLC谐振变换器工作机理的理解与验证;②辅助工程师完成实际产品开发中的参数设计与控制策略优化;③支持对软开关技术、高频高效电源变换等前沿方向的研究。; 阅读建议:建议结合Plecs或Simulink等仿真工具动手实践,对照文档中的模型结构与参数设置进行仿真复现,并通过调整谐振腔参数、开关频率等变量观察系统响应变化,以加深对LLC变换器非线性特性和控制难点的理解。

上一篇: Simplify Path 简化文件路径@LeetCode
下一篇: Merge Two Sorted Lists 合并两个有序链表@LeetCode
chiiis
博客等级 码龄14年 422粉丝 429原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值