常青图书管理系统 BETA V0.1

于 2006-03-19 15:03:00 发布 · 109 阅读 · 0
文章标签：

#Linux #JavaScript #XP #MySQL #Swing #ViewUI

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简短描述:

以前为学习Swing而写的，该图书管理系统是基于java开发,可运行在各种操作系统平台之上,如Windows/Linux/MacOS,采用Mysql数据库,安装细节请查看"说明.txt"文件

安装步骤:
安装细节请查看"说明.txt"文件

测试环境:
Windows XP/Linux FC4



下载地址

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为ChatGPT星火千问等多种大型语言模型提供轻快好用的Web图形界面和众多附加功能的开源项目_支持Groq讯飞星火通义千问LMStudio等厂商大模型接入基于文件构建.zip
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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
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内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络（RNN）的数据驱动建模方法，旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模，并实现高精度的模型预测控制（MPC）。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间，通过递归神经网络学习系统的动态演化规律，构建可解释性强、计算效率高的线性化模型，进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现，涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节，具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）可复现性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题；②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计；③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制，同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证，深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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最优潮流直流最优潮流(OPF)课设（Matlab代码实现）
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内容概要：本文介绍了直流最优潮流（OPF）课程设计的Matlab代码实现，重点在于通过编程手段解决电力系统中的最优潮流问题，采用直流近似模型简化计算，适用于教学与科研场景。文档还列举了多个相关领域的Matlab/Simulink仿真案例，涵盖电力系统优化、状态估计、微电网控制、路径规划、信号处理、图像识别、机器学习等多个方向，展示了丰富的科研与工程应用实例，并提供了【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设（Matlab代码实现）配套的网盘资源链接，便于读者获取完整的代码和工具包用于学习与二次开发。; 适合人群：电气工程、自动化、控制科学、计算机等相关专业的高校学生、研究生及科研人员，具备一定的Matlab编程基础和电力系统基础知识。; 使用场景及目标：①学习直流最优潮流的基本原理与建模方法；②掌握Matlab在电力系统优化与仿真中的实际应用；③通过案例实践提升科研能力与项目开发水平；④借助提供的资源开展课程设计、毕业设计或科研项目
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基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
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内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题研究，旨在通过智能优化算法解决物流或交通网络中枢纽节点的选址与分配问题。文中结合不确定性因素，构建数学模型并采用Matlab进行代码实现，利用粒子群算法对p-Hub的最优位置及资源配置进行求解，提升网络效率与鲁棒性。该方法适用于大规模网络中的枢纽布局优化，具有较强的工程应用价值。; 适合人群：具备一定优化理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事物流、交通、通信网络规划的工程技术人员。; 使用场景及基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）目标：①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址问题；②学习智能优化算法（如PSO）在组合优化问题中的具体实现与调参技巧；③掌握Matlab在复杂优化模型求解中的应用。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码，理解算法实现流程与模型构建逻辑，可尝试在IEEE标准节点系统上复现实验，并进一步扩展至多目标、动态环境下的Hub选址问题研究。
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