2020-09-09

最新推荐文章于 2021-09-05 16:33:59 发布
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Task2 Python基础练习：数据结构汇总（第1天）

1.列表

形式： A = [a, b, c, …]

获取元素：A[ i ] # i为元素序号从0开始从左向右，从右向左-1开始

                 A[ a : b ] # 从序号a开始渠道b之前一个

浅拷贝：

  1. 赋值 2）A’ = A[ : ] 3) copy函数

深拷贝：deepcopy函数

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1/The easiest thing in the world is persistence. The hardest thing is persistence. Keep in mind that persistence is victory. 2/The idea of breaking at a stroke is not a dream.
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2020-09-22
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注意： 调用者要被spring管理 方式一 注解@PostConstruct import com.example.javautilsproject.service.AutoMethodDemoService; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Component; import javax.annotation.PostConst
2020-09-03 Eclipse安装
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1. 1.下载Eclipse javaEE版 https://www.eclipse.org/downloads/ 2.Eclipse目录下：创建workspace作为工作区默认目录(个人习惯)+创建Backup存放插件(个人习惯) 3.启动Eclipse并指定默认的工作区(指定到Eclipse目录下：./workspace) 4. 5. ...
当我们遇到从后台获取的日期格式是2020-09-29T18:02:02.000Z如何转
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一、2020-09-29T18:02:02.000Z T表示分隔符，Z表示的是UTC。 UTC：世界标准时间，在世界标准时间上加上8小时，即东八区时间，也就是北京时间。 二、 2020-09-29T18:02:02.000Z转换为 2020-09-30 02:02:02 步骤： ①.引入 dayjs （一个轻量的处理时间和日期的javascript库） 下载 npm install dayjs --save 或者 yarn adddayjs --save main.js 中 全局引入 i.
2020-04-08
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LoadRunner基础使用教程
eclipse-windows-2020-09和2020-06版.zip
08-04
在解压这个压缩包后，用户将得到两个独立的安装程序——"eclipse-jee-2020-06-R-win32-x86_64" 和 "eclipse-jee-2020-09-R-win32-x86_64"，分别对应2020-06和2020-09的Windows 64位版本。用户只需运行相应的可执行...
eclipse-jee-2020-09-R-win32-x86_64.zip
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eclipse-java-2020-09-R-win32-x86_64.zip
11-09
"eclipse-java-2020-09-R-win32-x86_64.zip" 是Eclipse 针对Java开发的2020年9月版本的Windows 64位系统安装包。这个压缩文件包含了运行Eclipse IDE所需的所有组件，使得用户可以在Windows操作系统上进行便捷的Java...
eclipse-cpp-2020-09-R-win32-x86_64.zip
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"eclipse-cpp-2020-09-R-win32-x86_64.zip" 是一个针对Windows x86_64架构的Eclipse IDE的特定版本，特别设计用于C和C++的开发。 该压缩包中的主要内容是"Eclipse"文件夹，它包含了完整的Eclipse CDT IDE。以下是这...
永磁同步电机全速域无传感器控制技术及其应用 加权切换法
07-29
内容概要：本文详细探讨了永磁同步电机（PMSM）在全速域范围内的无传感器控制技术。针对不同的速度区间，提出了三种主要的控制方法：零低速域采用高频脉振方波注入法，通过注入高频方波信号并处理产生的交互信号来估算转子位置；中高速域则使用改进的滑膜观测器，结合连续的sigmoid函数和PLL锁相环，实现对转子位置的精确估计；而在转速切换区域，则采用了加权切换法，动态调整不同控制方法的权重，确保平滑过渡。这些方法共同实现了电机在全速域内的高效、稳定运行，减少了对传感器的依赖，降低了系统复杂度和成本。 适合人群：从事电机控制系统设计、研发的技术人员，尤其是关注永磁同步电机无传感器控制领域的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要优化电机控制系统，减少硬件成本和提升系统可靠性的应用场景。目标是在不依赖额外传感器的情况下，实现电机在各种速度条件下的精准控制。 其他说明：文中引用了多篇相关文献，为每种控制方法提供了理论依据和实验验证的支持。
langchain4j-spring-boot-starter-0.29.1.jar中文文档.zip
07-29
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
4节点光储直流微网：基于多目标控制与多智能体一致性的光伏MPPT与储能双向DCDC优化
07-29
内容概要：本文介绍了一个15kW、400V级的四节点光储直流微网系统的设计与实现。该系统采用多目标控制、多智能体一致性及二次优化技术，旨在实现高效的能量管理和稳定的系统运行。具体而言，光伏MPPT采用粒子群算法以最大化太阳能利用率；储能系统的双向DCDC变换器则运用了多种控制策略，如电流内环的模型预测控制、电压环的分布式控制、初级控制的下垂策略以及二次控制的差异性和电压补偿策略。这些措施共同确保了直流母线电压的恢复和储能系统的SoC一致控制。 适合人群：从事电力电子、新能源技术和微网系统研究的专业人士，尤其是关注光储直流微网系统设计与优化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光储直流微网系统设计原理及其控制策略的应用场合，如科研机构、高校实验室、电力公司等。目标是为相关领域的研究人员提供理论依据和技术支持，促进微网技术的发展。 其他说明：文中详细讨论了各部分的具体实现方法和技术细节，对于希望深入理解光储直流微网系统运作机制的读者非常有帮助。
电动汽车BMS电池管理系统应用层软件模型：MBD方法、通信协议及AUTOSAR构建 MBD建模
07-29
基于模型开发（MBD）的BMS电池管理系统应用层软件模型。首先概述了BMS的核心任务，即确保电池的安全与高效运行，涉及充电、放电控制、实时监测和均衡管理。接着重点讨论了SUMlink电池管理系统策略模型，该模型通过收集和处理电池的数据（如电压、电流、温度），并运用多种算法（如SOC估算、SOH评估）来优化电池性能。文中还阐述了BMC CVS内部通讯协议DBC的作用，确保各模块间数据传输的准确性与效率。此外，文章介绍了采用AUTOSAR标准的底层Build工程，提高了系统的可维护性、可扩展性和可靠性。最后提到了INCA A2L标定文件的应用，用于配置和调整系统参数，以满足不同需求。通过代码分析与实践，进一步加深了对BMS的理解。 适合人群：从事电动汽车电池管理系统研究与开发的技术人员，尤其是对MBD方法、通信协议和AUTOSAR标准感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解BMS系统的设计原理和技术细节的专业人士，旨在提高他们对该领域的理论认知和实际操作能力。 其他说明：文章不仅涵盖了理论知识，还包括具体的代码实现和实践指导，有助于读者全面掌握BMS的工作机制。
基于LPV、OFRMPC和PTC的变速单移线鲁棒模型预测控制及其Simulink与CarSim联合仿真 - 模型预测控制 (07月)
最新发布
07-29
内容概要：本文介绍了线性参变（LPV）+输出反馈鲁棒模型预测控制（OFRMPC）+路径跟踪（PTC）技术在变速单移线工况中的应用。该技术通过Simulink和CarSim8.02联合仿真，实现了20-25m/s的速度范围内高效稳定的路径跟踪控制。文中详细阐述了LPV技术和OFRMPC的工作原理，以及它们在应对速度和侧偏刚度变化、质心侧偏角鲁棒估计等方面的优越性。此外，还介绍了基于二自由度模型和LMI设计的控制器的具体实现方法，包括上层控制率在线求解和下层最优化算法求解四轮转矩的过程。 适合人群：从事自动驾驶、智能交通系统研究的技术人员，尤其是对模型预测控制（MPC）、线性参变（LPV）和鲁棒控制感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要高精度路径跟踪控制的自动驾驶车辆，在复杂工况下如速度变化、侧偏刚度变化等情况中，确保车辆的稳定性和高效性。目标是为研究人员提供一种可靠的控制策略和技术实现方案。 其他说明：本文提供了完整的仿真环境配置指南，包括MATLAB2020a以上的版本和CarSim8.02版本，附带了详细的说明文档和参考文献，方便读者理解和复现实验结果。
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