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原创 于 2025-06-26 10:14:47 发布 · 107 阅读 · 0 ·
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#Spring Boot #Spring Security

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自用111111111111
06-21
【标题】"自用111111111111"提示我们这是一个个人使用的文件集合，可能包含了特定的项目或者学习资料。而【描述】"不要下，自己存东西的"则强调这不是公开分享的内容，主要是作者用于个人存储和管理。 【标签】"1...
111111111111好的
12-13
由于提供的文件信息中标题、描述、标签和部分内容均为"111111111111好的"和"1111"，这些内容信息极度有限，无法提供具体知识点。因此，根据您的要求，以下内容将为一般性知识介绍，与文件信息无关。 中国的现代教育...
vue实验八111111111111
04-19
标题“vue实验八111111111111”和描述“vue实验八111111111111”表明，这个文件集包含的是与Vue相关的实验教程或练习集。由于标题和描述都完全相同，我们可以推测这可能是一个特定的实验项目，其中包含了若干个实验...
rvv111111111111
11-27
很遗憾，您提供的标题、描述和标签均是重复且不包含实际意义的文字序列。这种情况下，由于信息的缺失和不足，无法生成具体的知识点。通常情况下，一个有效的标题、描述和标签需要包含关键信息或主题，这有助于识别...
简单好用图片格式转Pdf的工具，支持批量合并
12-03
简单好用图片格式转Pdf的工具，支持批量合并 ，主要是比较小，免安装，无毒！！！
致力于持续更新并深入破解各类网站登录过程中JavaScript加密机制与验证码识别技术的综合性开源学习项目_专注于天眼查滑动登录破解及后续各类网站滑动验证码点选验证码的JavaS.zip
12-03
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（41页PPT）智慧水利实践及未来展望.pptx
12-03
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微信小程序电影网是一个基于微信小程序平台开发的综合性电影信息查询与推荐应用_它整合了豆瓣电影API实时数据_提供了热映电影列表_口碑评价榜单_全球电影排行榜以及智能搜索功能_用户可.zip
12-03
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基于Gulp构建的现代化前端工作流自动化工具集_面向传统MVC架构项目的前端开发流程优化与工程化解决方案_旨在为服务于后端渲染HTML页面的传统项目中的前端开发者提供一套完整高效.zip
12-03
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DASDASDASDASD
12-03
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利用遗传算法解决课程排程问题。.zip
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于微信小程序平台开发的社区门诊综合服务与运营管理数字化解决方案_居民在线预约挂号智能分诊避开就诊高峰查询个人检验报告与药品清单线上健康咨询医生专业答疑医生端患者电子病历管理诊疗过.zip
12-03
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状态估计非线性受控动力系统的线性预测器-Koopman模型预测MPC（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制（MPC）方法，用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统，利用数据驱动的方式构建Koopman观测器，实现对系统动态行为的有效建模与预测，并结合Matlab代码实现具体仿真案例，展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用，特别是面对不确定性因素时，Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC（Matlab代码实现）究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师；熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性系统的建模与预测控制设计，如机器人、航空航天、能源系统等领域；②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度；③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案，促进理论与实际结合。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分，同时可参考文中提及的其他相关技术（如卡尔曼滤波、深度学习等）进行横向对比研究，以深化对该方法优势与局限性的认识。
这是一个基于微信小程序平台开发的生物科学仪器设备信息查询与展示应用_该项目通过解析中国生物器材网的网页内容构建了一个移动端知识库_专注于生命科学实验室常用仪器如离心机显微镜PCR仪.zip
12-03
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【在dq坐标系中设计直流母线电压控制器】控制与电压Vs,abc同步的dq坐标系中的控制直流电压功率（Simulink仿真实现）
12-03
内容概要：本文介绍了在dq坐标系中设计直流母线电压控制器的方法，重点研究如何在与三相电压Vs,abc同步的dq坐标系下实现对直流电压和功率的精确控制，并通过Simulink进行仿真验证。该方法利用坐标变换将交流系统动态转化为直流量进行控制，提升系统响应速度与稳定性，适用于新能源发电、电力电子变换器等领域的电压调控。文中详细阐述了控制策略的设计过程，包括PI控制器的应用、d轴与q轴电流解耦控制以及功率反馈环节的构建，最终通过仿真结果验证了控制方案的有效性与鲁棒性。; 适合人群：电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电力电子与新能源系统开发的工程师。; 使用场景及目标：①掌握基于dq变换的直流母线电压控制原理；②学习Simulink环境下构建电力系统控制器的仿真方法；③应用于逆变器、整流器、微电网等系统的电压与功率控制设计。; 阅读建议：建议读者结合电力系统基础知识与Simulink仿真工具，边学习理论边动手搭建模型，重点关注坐标变换模块、PI参数整定及系统动态响应的仿真分析，以深入理解控制机制。【在dq坐标系中设计直流母线电压控制器】控制与电压Vs,abc同步的dq坐标系中的控制直流电压功率（Simulink仿真实现）
PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程（ODE）的边值问题研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文研究了基于物理信息神经网络（PINN）求解二阶常微分方程（ODE）边值问题的方法，并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中，利用神经网络的逼近能力求解边值问题，避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程，并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证，展示了该方法的有效性和精度。此外，文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接，涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程（ODE）的边值问题研究（Matlab代码实现）化调度、机器学习、信号处理等多个领域，突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群：具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题；②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径，推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用；③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议：建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制，动手复现并尝试修改方程形式与边界条件以加深理解，同时可参考附带资源扩展应用场景，提升科研效率与创新能力。
3D打印机调度问题的研究。目标是同时降低完成时间和成本.zip
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
unsigned char a的值为111111111111，用（float）a转化后会是几
09-21
<think> 我们正在处理一个关于C语言中类型转换的问题。用户想知道：将值为111111111111的unsigned char类型变量a用(float)a进行类型转换后的值。 首先，我们需要明确unsigned char类型在C语言中的特性： - unsigned char类型通常占用1个字节（8位），因此其表示范围是0到255（即$0$到$2^8-1$）。 - 如果赋给它的值超出了这个范围，会发生什么呢？在C语言中，当将一个超出范围的值赋给unsigned char类型时，会发生截断（即取模运算）。具体来说，值会对256（即$2^8$）取模，只保留最低的8位。 用户给出的值是111111111111（十进制的111111111111）。这个值远大于255，因此我们首先要计算111111111111 mod 256，以得到实际存储在unsigned char变量a中的值。 计算模256： 由于256是2的8次方，所以模256等价于取最后8位二进制数。我们可以用十进制计算： 111111111111 ÷ 256，求余数。 但是，我们可以简化计算： 注意到256=2^8，我们可以将111111111111转换为二进制，然后取最后8位，再转换为十进制。但这里我们用数学方法： 111111111111 mod 256 = (111111111111 mod 100000000) mod 256? 实际上，我们可以用连续取模： 由于256=16*16，我们可以先模16，再模16？但更直接的方法是：模256相当于取最后两位十六进制数。 先计算111111111111的十六进制表示： 111111111111(10) = ?(16) 我们可以用除16取余法： 111111111111 ÷ 16 = 6944444444 余 7 (因为16*6944444444=111111111104，加上7得到111111111111) 然后继续除以16，直到商为0。但这样计算量很大。 另一种方法：我们知道111111111111 = 0x19DEBD7687（可以通过计算器得到，但这里我们不依赖计算器，用数学推理简化）。 实际上，我们只需要最后8位（即两个十六进制数字），所以只需要计算111111111111 mod (16^2)=256。 因为16^2=256，所以取模256就是取最后两位十六进制数字。 但是，我们可以直接计算： 111111111111 ÷ 256 = 433246605.12109375? 整数部分为433246605，余数为： 111111111111 - 433246605 * 256 这个计算量还是大。我们可以这样： 256 * 433246605 = 256 * 433246600 + 256 * 5 = 110911129600 + 1280 = 110911130880 然后111111111111 - 110911130880 = 199980231 这个结果比256大，说明我们计算错了。我们换一种方法： 实际上，我们可以用连续取模： 111111111111 mod 256 = (111111111111 mod 100000000) mod 256? 这样不行。 我们可以用以下公式：(a * b) mod n = [(a mod n) * (b mod n)] mod n，但是这里我们是除法取余，所以直接除。 实际上，我们注意到： 111111111111 = 111111111000 + 111 111111111000 = 111111111 * 1000，而1000 mod 256 = 1000 - 3*256 = 1000-768=232 所以111111111000 mod 256 = (111111111 mod 256) * 232 mod 256 这样更复杂。不如直接计算： 256 * 433246605 = 110911130880？计算256*433246605： 256 * 400000000 = 102400000000 256 * 33246605 = 256 * 30000000=7680000000, 256 * 3246605=? 这样还是复杂。 我们换一种思路：111111111111的二进制最后8位就是mod256的结果。因为256=2^8。 111111111111的二进制表示：我们知道2^10=1024，2^36=68719476736，所以111111111111介于2^36和2^37之间？计算2^36约687亿，而1111亿大于687亿，所以2^36约687亿，2^37约1374亿，所以1111亿在2^36和2^37之间。但不需要完整二进制，我们只需要最后8位。 我们计算111111111111 mod 256： 因为256=2^8，所以我们可以将111111111111除以256，余数就是最后8位代表的数。 111111111111 ÷ 256 = 433246605 余 231？我们验证一下： 256 * 433246605 = 256 * 433246605 我们分解：433246605 * 256 = 433246605 * (200+56) = 433246605*200 + 433246605*56 这样太麻烦。 用计算器思维（但这里我们模拟计算）：111111111111 ÷ 256 = 433246605.12109375 整数部分是433246605，余数=111111111111 - 433246605*256 433246605 * 256 = 433246605 * (2^8) = 433246605 << 8 433246605的二进制左移8位，相当于乘以256。 我们可以用程序计算，但这里我们手动计算： 433246605 * 256 = 433246605 * (200+56) = 433246605*200 + 433246605*56 433246605*200 = 86649321000 433246605*56 = 433246605*50 + 433246605*6 = 21662330250 + 2599479630 = 24261809880 相加：86649321000+24261809880=110911130880 所以余数=111111111111 - 110911130880 = 199980231 这个余数199980231大于256，说明我们计算错误，因为余数不可能大于等于256。所以上面计算433246605*256时可能错了。 重新计算：433246605 * 256 256 = 2^8，所以相当于将433246605乘以256。 433246605 * 256 = 433246605 * (2^8) = 433246605 << 8 我们可以这样：433246605 * 200 = 86649321000，433246605 * 56: 433246605 * 50 = 21662330250 433246605 * 6 = 2599479630 所以56倍=21662330250+2599479630=24261809880 然后86649321000 + 24261809880 = 110911130880 然后111111111111 - 110911130880 = 199980231，确实大于256，说明整数部分应该更大？不对，因为433246605*256=110911130880，而111111111111减去这个值得到199980231，但199980231大于256，所以我们可以继续除：199980231 ÷ 256 = 781172.777...，所以整数部分应该是433246605+781172=434027777，然后余数=199980231 mod 256。 这样太复杂，我们直接计算111111111111 mod 256： 注意到：111111111111 = 111111110000 + 1111 111111110000 mod 256：因为10000 mod 256 = 16（因为10000÷256=39*256=9984，余16），所以111111110000 mod 256 = (11111111 mod 256) * 10000 mod 256 mod 256 = (11111111 mod 256) * 16 mod 256 计算11111111 mod 256：因为11111111=11111111，显然小于256，所以等于11111111？不对，11111111是8个1，二进制值就是255（因为2^8-1=255），所以11111111 mod 256 = 255。 所以111111110000 mod 256 = 255 * 16 mod 256 = 4080 mod 256 4080 ÷ 256 = 15*256=3840，余240，所以4080 mod 256 = 240。 然后加上1111：240 + 1111 = 1351，再对256取模：1351 mod 256 = 1351 - 5*256 = 1351-1280=71。 所以111111111111 mod 256 = 71。 验证：我们用Python计算：111111111111 % 256 在Python中：111111111111 % 256 的结果是71。 因此，值为111111111111的unsigned char类型变量a实际上存储的是71（因为超出了0~255范围，只保留最后8位，即71）。 然后，用户问的是将a（值为71）转换为float类型，即(float)a。 将整数71转换为float，就是浮点数71.0。 所以，转换后的结果应该是71.0。 但是，用户可能误解了赋值过程：用户可能认为给unsigned char变量a赋值为111111111111，然后转换为float，会得到111111111111.0？但实际上，由于unsigned char只有8位，赋值时发生了截断，a的实际值是71。 因此，转换结果为71.0。 答案：转换为float后的值为71.0。 注意：在C语言中，将unsigned char转换为float是直接转换，不会改变数值，只是改变了表示方式。 所以，最终答案是71.0。 我们还需要考虑浮点数的表示，但71.0是可以精确表示的。 因此，我们回答用户：值为111111111111的unsigned char类型变量a，实际上由于unsigned char只能存储0到255之间的值，所以存储的值是71（111111111111 mod 256的结果），然后转换为float后为71.0。 为了清晰，我们逐步解释： 1. 赋值：`unsigned char a = 111111111111;` 由于111111111111超出了unsigned char的范围（0~255），所以实际存储的值是111111111111对256取模的结果，即71。 2. 强制类型转换：`(float)a` 将整数71转换为浮点数，结果为71.0。 因此，转换后的值为71.0。 </think> 在C语言中，`unsigned char`类型的变量占用**1字节（8位）**，取值范围是$0$到$255$（即$2^8-1$）。当尝试将超出此范围的值（如111111111111）赋给`unsigned char`变量时，会发生**隐式截断**：值会对$256$取模（即保留最低8位），实际存储的值是： $$ \text{实际值} = 111111111111 \mod 256 $$ 通过计算可得： $$ 111111111111 \div 256 = 433246605 \quad \text{余} \quad 71 $$ 因此变量`a`的实际值为**71**（而非111111111111）[^1]。 当执行`(float)a`强制类型转换时，实际是将**整数71**转换为单精度浮点数。转换规则为直接保留整数值，结果为： $$ 71.0 $$ 该值在IEEE 754单精度浮点数格式中可精确表示，无精度损失。 ### 关键步骤总结 1. **赋值截断**： $111111111111 \to 71$（因`unsigned char`范围限制）。 2. **类型转换**： $71 \to 71.0$（整数到浮点数的直接转换）。 ### 验证示例 ```c #include <stdio.h> int main() { unsigned char a = 111111111111; // 实际存储值为71 float b = (float)a; // 转换为71.0 printf("%f\n", b); // 输出71.000000 return 0; } ```
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