开发部经理治乱记_开发工作分配沟通会【三】

架构师/开发经理在进行开发工作分配时,通过一系列步骤确保团队高效理解并执行任务,包括需求分析、产品设计解读、领域对象设计讲述、方法接口实现指导、操作时序图演示,最终进行任务分工。

           架构师/开发经理在进行开发工作分配时,工作讲解流程:

          1、查看需求,罗列需要开发的需求功能

          2、查看每个需求功能块所设计的产品设计页面

          3、以讲故事的方式讲解该需求功能块的领域对象设计

          4、讲解关于该领域对象需补全的get\set方法和实现的接口

          5、讲解需求功能块中每个操作的时序图

          6、讲解功能实现的URL、Controller、页面JSP的命名

          7、对任务进行分工:

                1)需要完成哪些jsp

                2)补全哪些类

                3)实现哪些controller类

        

光伏储能虚拟同步发电机VSG并网仿真模型(Similink仿真实现)内容概要:本文档介绍了光伏储能虚拟同步发电机(VSG)并网仿真模型的Simulink实现方法,重点在于通过建立光伏储能系统与虚拟同步发电机相结合的仿真模型,模拟其在并网过程中的动态响应与控制特性。该模型借鉴了同步发电机的惯性和阻尼特性,提升了新能源并网系统的频率和电压支撑能力,增强了系统的稳定性与可控性。文档还提及相关电力系统仿真技术的应用,包括逆变器控制、储能配置、并网稳定性分析等,并提供了完整的Simulink仿真文件及技术支持资源链接,便于科研人员复现与二次开发。; 适合人群:电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及从事新能源并网技术开发的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究光伏储能系统在弱电网条件下的并网稳定性问题;②掌握虚拟同步发电机(VSG)控制策略的设计与仿真方法;③支持高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与创新研究;④为微电网、智能电网中的分布式能源接入提供技术参考。; 阅读建议:建议结合提供的Simulink模型文件与文档说明逐步操作,重点关注VSG控制模块的参数设置与动态响应分析,同时可延伸学习文中提及的MPPT、储能管理、谐波分析等相关技术,以提升综合仿真能力。
### 图像加密中的置乱和扩散算法 #### 置乱算法的实现原理 置乱算法的核心在于通过某种方式重新排列像素的位置,使得原始图像的信息被打乱。常见的方法之一是利用混沌映射来生成伪随机序列并用于像素位置的置换。例如,在Logistic混沌映射中,可以通过迭代生成一系列伪随机数作为新坐标,从而将原图中的灰度值按新的顺序分布[^1]。 以下是基于Python的一个简单示例代码: ```python import numpy as np from PIL import Image def logistic_map(x, r): return r * x * (1 - x) def shuffle_image(image_path, output_path, iterations=1000, r=3.9): img = Image.open(image_path).convert('L') pixels = np.array(img) height, width = pixels.shape # Generate chaotic sequence x = 0.1 # Initial value for the Logistic map chaotic_sequence = [] for _ in range(iterations + height * width): x = logistic_map(x, r) chaotic_sequence.append(x) chaotic_sequence = chaotic_sequence[-(height * width):] indices = np.argsort(chaotic_sequence) shuffled_pixels = np.zeros_like(pixels) flat_indices = indices.reshape((height, width)) for i in range(height): for j in range(width): new_i, new_j = divmod(flat_indices[i, j], width) shuffled_pixels[new_i, new_j] = pixels[i, j] result_img = Image.fromarray(shuffled_pixels.astype(np.uint8), mode='L') result_img.save(output_path) shuffle_image("input.png", "shuffled_output.png") ``` 此代码实现了基本的Logistic混沌映射,并将其应用于图像像素的重排过程。 --- #### 扩散算法的实现原理 扩散算法的主要目的是改变像素的数值本身,通常会结合密钥或者前一阶段的结果来进行逐位修改。一种常见的方式是对每个像素应用异或操作(XOR),其中使用的密钥可以由混沌系统或其他密码学手段动态生成。 下面是一个简单的扩散处理例子: ```python def diffuse_image(input_path, output_path, key_stream): img = Image.open(input_path).convert('L') pixels = np.array(img) diffused_pixels = pixels.copy() row, col = pixels.shape for i in range(row): for j in range(col): current_key = key_stream[(i*col+j) % len(key_stream)] diffused_pixels[i][j] ^= int(current_key * 255) # Scale to byte level diffused_img = Image.fromarray(diffused_pixels.astype(np.uint8), 'L') diffused_img.save(output_path) key_stream = [logistic_map(i/1000., 3.7) for i in range(1000)] # Example Key Stream Generation diffuse_image("shuffled_output.png", "final_encrypted.png", key_stream) ``` 上述代码展示了如何使用预先定义好的`key_stream`对已置乱过的图片进一步实施扩散变换。 --- #### 结合置乱与扩散的整体流程 实际应用中,为了增强安全性,往往先执行多次置乱再进行扩散处理,有时还会交替重复这两个步骤若干轮次以达到更高的保密强度。这种组合策略能够有效抵抗统计分析攻击以及差分攻击等威胁。 ---
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