随笔

AOP编程

1、Linux基础篇(完成)
服务器架设篇(待排)

2、HeadFirst设计模式(完成)

3、http协议
HttpServletRequest、HttpServletResponse、HttpServlet源码解析

4、zookeeper源码解析(进行中)

5、java原生API解析xml,DocumentBuilderFactory,Transformer,XPath,Xstream(非)。(进行中)

6、Jackson 序列化与反序列化。JSONObject相关。json对象,java对象,jsonString,string。js数据类型。(完成)

7 、信息检索导论(待排)

8、HttpClient 在业务线工作过程中,你会有可能看到“五花八门”的HttpClient的使用方法,并且写的良莠不齐。因此,在培训的时候需要形成一套标准的httpClient使用方式。我看QunarHttpClient写的post方法只支持key value的形式的参数;在实际过程中,有很多post的请求参数会是一个json,我看这个请求里并没有实现;因此你可以考虑一下,如何写支持json参数形式的post请求

9、spring事务管理:http://www.mamicode.com/info-detail-1248286.html
spring mybatis配置多数据源:http://www.cnblogs.com/digdeep/p/4512368.html

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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