利用Kindle+LBS，Amazon推出AmazonLocal团购服务

于 2011-09-16 11:10:00 发布
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悄悄地进村，打枪的不要，这本来是一个低调的互联网网公司推出新产品的做法，但最近Amazon却高调推出了类似Groupon的团购服务AmazonLocal，Groupon的流量下跌了50%，不趁这个时候抢钱抢踉跄地盘那是傻子。Amazon还宣布，未来数周内将会进行软件升级。

Amazonlocal由于亚马逊与全美第二大团购网站Livingsocial联合推出，目前覆盖15个州的44个城市，包括纽约，西雅图，费城，芝加哥等。这些城市的Kindle用户可以享受到这一服务。

新的支持广告和LBS的Kindle可以检测用户的位置，并显示当天在附近的团购交易。用户可以在Kindle上进行直接购买而无需拿出自己的信用卡，接下来，用户可以到店展示Kindle获得优惠。

这对于Amazon来讲是水到渠成的事情，但这是Amazon体系中的关键一环。通过可以提供特别优惠的Kindle装置，Amazon可以更好地了解用户的购买行为，在竞争激烈的团购市场，Amazon这招无疑是一招杀手锏。

ViaTC

（Yoyo供雷锋网专稿，转载请注明！)
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基于模型预测控制（MPC）技术的自动泊车与智能轨迹跟踪系统。首先解释了MPC的基本原理及其在自动泊车中的应用，即通过构建数学模型预测车辆未来行为并优化控制策略，确保泊车的安全性和效率。接着讨论了MPC在车辆跟踪中的作用，强调其能帮助车辆实现实时、精准的跟踪控制，提高行车的安全性和稳定性。最后总结了基于MPC的自动泊车与跟踪系统的四大优势——精确性、灵活性、安全性和高效性，指出该系统作为智能驾驶的重要组成部分，将对未来出行方式产生深远影响。 适用人群：对自动驾驶技术和智能驾驶感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于研究和开发自动驾驶技术的企业和个人，旨在提升自动泊车和车辆跟踪的性能，推动智能驾驶技术的发展。 其他说明：文章不仅阐述了理论基础，还结合实际应用场景进行了深入浅出的讲解，有助于读者全面理解MPC技术在智能驾驶领域的应用前景。
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内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB Simulink进行新能源并网逆变器的仿真，并详细解析了其中的关键功能。首先，文中概述了新能源并网逆变器的重要性和MATLAB Simulink的作用。接着，详细描述了模型构建的方法，包括主电路和控制电路的设计。然后，重点解析了六大关键功能：SVPWM矢量调制用于精确控制逆变器输出电压；坐标变换实现了三相交流信号到dq坐标系的转换；PI电流环确保了电流的快速响应和精确控制；dq控制实现了有功和无功功率的独立控制；有功无功控制保障了电网的稳定供电和电能质量；直流母线电压控制维持了逆变器的正常运行和输出电能的稳定性。 适合人群：从事电力电子、新能源技术和控制系统设计的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解新能源并网逆变器工作原理和仿真实现的技术人员，帮助他们掌握SVPWM、PI电流环、dq控制等关键技术，提升对新能源系统的理解和应用能力。 其他说明：本文不仅提供理论解释，还结合实际案例展示了如何利用MATLAB Simulink进行复杂电力电子系统的建模和仿真，为相关领域的研究人员和技术人员提供了宝贵的参考资料。
Linux系统中查找大文件中指定内容的实现方法
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 在 Linux 中，处理大文件时，尤其是像日志文件这样内容繁多的文件，可能会遇到查找关键字时显示内容过多的情况。例如，对于一个很大的日志文件 info.log，我们想查看包含某段字符（如“1711178968”）的所有日志内容，可以使用命令 cat info.log | grep ‘1711178968’。但如果返回的结果太多，超出了屏幕显示范围，就很难一次性查看完整。 此时，可以通过以下几种方法来解决： 增加时间或行数限制：如果知道日志中包含关键字的时间范围，可以在 grep 命令中加入时间条件，缩小搜索范围，从而减少输出内容。或者，也可以通过限制输出的行数来逐步查看结果。 暂存中间结果：可以使用重定向操作符 >> 将查找结果暂存到一个临时文件中。例如，执行命令 cat info.log | grep ‘1711178968’ >> temp.log，将匹配到的内容保存到 temp.log 文件中。然后，使用 more 或 less 等工具逐页查看 temp.log 文件。more 和 less 都支持分页显示，方便用户逐屏查看文件内容。 按时间截取日志：如果明确知道需要查看的日志时间范围，可以使用 sed 命令来截取特定时段的日志内容。例如，使用命令 sed -n /2 可以截取从指定时间开始到结束时间之间的日志内容。通过这种方式，可以直接定位到目标时间段的日志，避免不必要的内容干扰。 总之，通过这些方法，可以有效解决在处理大文件时查找关键字内容过多的问题，方便用户更高效地查看和分析日志文件。
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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 在C#开发中，处理数据表（DataTable）是一项常见任务。本文将分享如何从DataTable中提取数据的方法，希望能为开发者提供参考。 首先，通过一个通用类可以获取一个DataTable对象。如果需要逐个查看表中的每个单元格数据，可以通过嵌套循环实现。具体代码如下： 在上述代码中，row[column]表示根据列名从当前行中检索数据。其中，column是当前列的列名。 如果需要将某列的所有值拼接成一个字符串，可以省略内层循环，直接对指定列进行操作。例如，可以使用StringBuilder来高效地拼接字符串，代码如下： 在上述代码中，ColumnName是需要拼接的列名。通过这种方式，可以轻松地将某列的所有值拼接成一个字符串，并在最后根据需要去除多余的分隔符。 以上就是从DataTable中获取数据的两种常见方法。希望这些方法能帮助开发者更高效地处理数据表。
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