2014-11-22 14:17

原创 于 2014-12-23 19:19:35 发布 · 332 阅读 · 0 ·
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本文揭示了一个社会经济现象：大量消费者（败家娘们）通过购买行为创造了财富，这些财富随后支撑了快递行业的发展，而快递行业的繁荣又进一步刺激了消费者的购买欲望，形成了一个自我循环的经济链条。马云作为电子商务巨头，受益于这一消费模式，同时他的企业又养活了无数的快递从业者。这一现象反映了现代经济中消费者力量的巨大影响及产业链之间的紧密联系。
突然发现一个死循环：一大批败家娘们儿成就了马云的今天，然后马云养活了成千上万的快递爷们儿，再然后快递爷们儿累死累活挣得钱又回到了败家娘们儿手中，最终败家娘们儿有又把钱拿去成就了马云！
wangduqiang722
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2014-11-22 14:17_习惯累积沉淀_新浪博客
wangduqiang747的博客
11-22 110
突然发现一个死循环：一大批败家娘们儿成就了马云的今天，然后马云养活了成千上万的快递爷们儿，再然后快递爷们儿累死累活挣得钱又回到了败家娘们儿手中，最终败家娘们儿有又把钱拿去成就了马云！ ...
逆转的生殖——形而下的EOE补完仪式解读_习惯累积沉淀_新浪博客
wangduqiang747的博客
01-02 394
逆转的生殖——形而下的EOE补完仪式解读 只看楼主 收藏 回复 bmrbmrbmr3 Yroul 11 众所周知，EOE是庵野愤怒和黑化后的产物，而作为EOE高（和谐）潮部分的“人类补完仪式”更是有故意虐fans的嫌疑。对于这一补完仪式在剧情层面的解读相信大家相对比较清楚，但即便能明晰其意义，该仪式中诸多富有冲...
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）
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【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题，研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识，并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势，重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略，涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外，文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用，体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法；②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考；③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系，同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
无人机无人机FMCW毫米波高度计雷达仿真（Matlab代码实现）
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【无人机】无人机FMCW毫米波高度计雷达仿真（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕无人机FMCW毫米波高度计雷达的仿真展开，利用Matlab代码实现对毫米波雷达测高原理的建模与仿真分析。重点涵盖FMCW（调频连续波）雷达信号的发射、接收、混频、傅里叶变换及高度信息提取等关键环节，通过构建无人机飞行场景下的回波信号模型，完成距离测量与精度评估。文档还结合雷达信号处理技术，展示如何通过仿真手段验证高度计性能，帮助理解毫米波雷达在无人机低空飞行中的测距测高机制。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和信号处理知识，从事无人机导航、雷达系统设计、自动驾驶或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习FMCW雷达的基本工作原理及其在无人机高度测量中的应用；②掌握雷达回波信号建模与处理的仿真方法；③为无人机避障、定高飞行、地形跟随等功能开发提供技术参考与代码基础。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块运行调试，深入理解信号生成、混频、FFT处理及峰值检测等步骤的实现逻辑，可进一步扩展至多目标测距或动态场景仿真，提升实际应用能力。
易语言制作图标，标注类图标
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各种标注用途图标，，分类标注，分类管理
基于SSD神经网络的图像目标检测与分类Python实现
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基于SSD深度学习架构构建了一套视觉目标辨识系统，该方案运用卷积神经网络技术对图像中的多类别物体进行定位与分类。系统采用Python编程语言结合TensorFlow框架完成算法实现，通过特征金字塔结构处理不同尺度的目标检测任务，并采用预训练模型权重进行迁移学习以提升识别准确率。在模型训练阶段采用了数据增强策略与困难样本挖掘技术，确保系统对复杂场景的适应能力。最终输出的检测结果包含边界框坐标与类别置信度，可满足工业级应用需求。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
CRMEB商城系统3.24全功能带直播插件完整版
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CRMEB商城系统是基于ThinkPhp6.0+Vue开发的一套新零售移动电商系统 CRMEB系统就是集客户关系管理+营销电商系统，能够快速积累客户、会员数据分析、智能转化客户、 有效提高销售、会员维护、网络营销的一款企业应用 包含商城、拼团、砍价、秒杀、优惠券、积分、分销等功能，更适合企业二次开发小程序
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
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【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开，重点研究其动力学建模与控制系统设计。通过Matlab代码与Simulink仿真实现，详细阐述了该类无人机的运动学与动力学模型构建过程，分析了螺旋桨倾斜机构如何提升无人机的全向机动能力与姿态控制性能，并设计相应的控制策略以实现稳定飞行与精确轨迹跟踪。文中涵盖了从系统建模、控制器设计到仿真验证的完整流程，突出了全驱动结构相较于传统四旋翼在欠驱动问题上的优势。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink使用经验的自动化、航空航天及相关专业的研究生、科研人员或无人机开发工程师。; 使用场景及目标：①学习全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法；②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计与仿真技术；③深入理解螺旋桨倾斜机构对飞行性能的影响及其控制实现；④为相关课题研究或工程开发提供可复现的技术参考与代码支持。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，逐步跟进文档中的建模与控制设计步骤，动手实践仿真过程，以加深对全驱动无人机控制原理的理解，并可根据实际需求对模型与控制器进行修改与优化。
飞行机甲任务3文件.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
现代JavaScript开发精要
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本书深入探讨现代JavaScript开发的核心技术与架构，涵盖微服务、WebRTC、函数式响应式编程、React与Angular 2等前沿实践。通过真实项目案例，如优惠券网站、聊天轮盘和RSS阅读器，帮助开发者掌握构建高性能、可扩展的现代Web应用所需的关键技能，是进阶全栈开发者的实用指南。
电子工程基于Multisim的有源滤波器仿真设计：信号处理电路性能分析与优化方案
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内容概要：本文介绍了有源滤波器在Multisim环境下的仿真方法，旨在帮助读者理解和掌握有源滤波电路的设计与仿真过程。文章围绕具体仿真操作展开，结合实际案例，展示了如何利用Multisim软件搭建有源滤波器电路，并进行性能测试与分析。虽然文档内容不完整，但从现有信息可知其重点在于通过仿真工具验证电路功能，涉及电路参数设置、信号响应观察等关键步骤，有助于加深对滤波器频率特性、放大与滤波协同工作的理解。; 适合人群：电子工程相关专业学生、初级硬件工程师以及对模拟电路设计与仿真感兴趣的爱好者；具备基本电路理论和Multisim使用基础的学习者更为适宜。; 使用场景及目标：①学习有源滤波器的基本原理及其在实际电路中的实现方式；②掌握Multisim仿真工具在滤波电路设计中的应用，提升电路调试与分析能力；③辅助课程设计、毕业设计或实际项目中的滤波器开发。; 阅读建议：建议结合完整的优快云原文及相关仿真文件进行实操练习，边仿真边理解电路各模块的作用，重点关注仿真结果与理论计算的对比分析，以强化实践与理论的结合。
Java与Python双语言实现LintCode算法与数据结构解析
11-29
在当代软件开发领域，Java与Python作为主流编程语言具有显著的技术价值。Java凭借其卓越的跨平台兼容性及严谨的面向对象体系，在商业系统构建中持续发挥核心作用；Python则依托其精炼的语法结构与高效的数据处理库，在机器学习、统计建模等前沿计算领域展现独特优势。 本项目文档系统整理了针对算法训练平台的编程实践内容，重点阐释了如何运用双语言范式解决计算问题。文档体系包含以下核心组成部分： 首先，对各类算法命题进行多维度解析，涵盖基础原理推演、时间复杂度量化比较、内存占用评估等关键技术指标。针对特定问题场景，文档会提供经过优化的数据结构选型方案，并论证不同架构对执行效能的潜在影响。 其次，每个算法案例均配备完整的双语言实现版本。Java实施方案注重类型安全与企业级规范，Python版本则突出代码简洁性与函数式特性。所有示例均包含详尽的执行注释，并附有运行时性能对比数据。 特别需要说明的是，文档中的时序编号体系反映了持续更新的内容组织结构，这种编排方式便于追踪不同阶段的算法实践演进。对于初级开发者，可通过对比两种语言的实现差异深化编程思维；对于资深工程师，则能从中获取系统优化的方法论参考。 在实践应用层面，本文档揭示了理论知识与工程落地的衔接路径：Java方案演示了如何通过合理的数据架构提升分布式系统吞吐量，Python案例则展示了数值计算中算法选择对处理效率的倍增效应。这种跨语言的技术对照，为学术研究与产业实践提供了可复用的设计范式。 通过系统化的算法实践，开发者能够建立完整的计算思维框架，掌握在不同业务场景下进行技术选型的决策依据，最终形成解决复杂工程问题的核心能力。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Arduino ESP32 SoftwareSerial库资源下载
11-29
提供了一个用于Arduino ESP32平台的SoftwareSerial库资源文件。ESP32本身并不自带SoftwareSerial库，因此本资源文件旨在帮助开发者通过软件模拟串口，实现ESP32与其他设备之间的数据通信。 资源内容 Arduino esp32 SoftwareSerial库：该资源文件包含了用于ESP32的SoftwareSerial库，开发者可以直接下载并集成到自己的项目中。
Julia实现局部最优块预处理器共轭梯度(LOBPCG)算法：大规模稀疏矩阵特征值求解
最新发布
11-29
在Julia编程语言中，开发局部最优块预处理共轭梯度（LOBPCG）方法属于高阶数值代数应用范畴，主要针对大型稀疏对称正定矩阵的特征值计算需求。该算法作为共轭梯度法的改进形式，通过分块处理策略显著提升计算效率，特别适用于电磁场模拟、固体力学分析及量子化学建模等科学计算场景。 共轭梯度法的基本原理在于通过构造正交搜索方向序列迭代求解线性方程组Ax=b，其中系数矩阵需满足对称正定性条件。该方法在每轮迭代中维持解向量的正交特性，从而确保收敛速度的最优化。 LOBPCG算法的创新之处在于将原问题分解为多个低维子空间，并在各子空间内独立寻求局部最优解。其计算流程包含关键操作环节：子块划分、预处理实施、正交化处理、残差向量修正以及重复正交化保障。预处理器的引入能有效改善系统条件数，可采用不完全LU分解或逐次超松弛等技术实现。 基于Julia平台的实现需重点关注以下技术环节： 1. 线性代数运算：依托内置LinearAlgebra模块完成矩阵向量乘积、内积运算等基础操作 2. 迭代控制架构：建立循环迭代机制，设置收敛判定标准（如特征值相对误差阈值或最大迭代次数限制） 3. 正交化保障：采用Gram-Schmidt过程或Householder变换维持向量组正交性 4. 特征值估算：通过Rayleigh商迭代逐步逼近真实特征值 5. 性能优化策略：针对大规模问题采用稀疏矩阵存储格式，结合并行计算技术提升执行效率 研究现成的LOBPCG算法实现代码有助于深入理解数值计算的核心技术，包括高效内存管理、算法结构设计及实际工程应用方案。掌握该算法不仅能够提升数值编程能力，更为解决复杂线性代数问题提供了可靠的技术路径。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
CAPL诊断函数使用指南[项目源码]
11-29
本文详细介绍了如何使用CAPL（Communication Access Programming Language）进行诊断测试，特别是读取DTC（Diagnostic Trouble Code）的方法。文章首先简要介绍了CAPL的基本概念及其在汽车电子通讯系统测试中的应用，随后重点讲解了如何通过定义DTC请求名称和使用Testfunction来实现DTC的读取和检查。文中提供了具体的代码示例，包括如何定义DTC请求、编写检查函数以及处理检查结果。此外，文章还提到该函数可以进一步扩展以检查DTC的各bit位是否正确，为读者提供了实用的技术指导和未来学习的展望。
使用ESP8266/NodeMCU控制TB6600驱动57步进电机
11-29
本项目提供了一个基于ESP8266EX（NodeMCU/ESP-12F/ESP-12E）与TB6600驱动器的步进电机控制方案。通过串口输入命令，用户可以控制57步进电机的正转、反转以及停转。项目包含详细的接线文档、完整的VS代码和工程文件，也支持在Arduino IDE中直接打开ino文件进行编译和上传。 功能特点 MCU：NodeMCU/ESP-12F/ESP-12E (ESP8266EX) 控制方式：通过COM口发送命令 接口功能： PWM_PIN (GPIO5) - TB6600的PUL+，用于PWM信号 EN_PIN (GPIO4) - TB6600的ENA+，使能引脚 DIR_PIN (GPIO14) - TB6600的DIR+，控制步进电机的旋转方向 A0 (ADC0) - 用于读取电位器的值，调节PWM信号频率，实现调速 使用说明 根据提供的接线文档连接NodeMCU与TB6600驱动器以及步进电机。 使用Arduino IDE打开ino文件，将代码上传到NodeMCU。 通过串口发送命令，控制步进电机的运动状态。 文件内容 Sketch_TB6600_STEPPERMOTOR.ino：主程序文件，包含步进电机的控制逻辑。 接线文档：详细说明NodeMCU与TB6600驱动器及步进电机的接线方法。 工程文件：适用于Visual Studio的开发环境。
Andorid项目源码AndroidSMS短信内容显示在一个泡泡形状的窗口中
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Andorid项目源码Android SMS 短信内容显示在一个 泡泡 形状的窗口中
模型参考自适应控制（MRAC）：增益反馈型方法的MATLAB仿真程序
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基于状态空间的模型参考自适应控制（MRAC）方法主要分为两种：增益反馈型与状态反馈型。本资源是增益反馈型方法的示例仿真程序，以无刷直流电机（BLDC）的二阶系统模型为例，包含参数未知（BLDC_unknown.m）与参数时变两种情况（BLDC_TV.m）。
<span>&nbsp&nbsp部门 ：</span> <vxe-input v-model="deptname" placeholder="请输入部门"> </vxe-input> <span>&nbsp&nbsp分区 ：</span><vxe-input v-model="district" placeholder="请输入分区"></vxe-input> <span>&nbsp&nbsp工程 ：</span> <vxe-input v-model="process" placeholder="请输入工程"></vxe-input> <span>&nbsp&nbsp工号 ：</span> <vxe-input v-model="empno" placeholder="请输入工号"></vxe-input> <vxe-button @click="query">查询</vxe-button> 这这个card前面加两个单选按钮
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要在包含多个 `vxe-input` 输入框和一个 `vxe-button` 按钮的 `card` 前面添加两个单选按钮，可以按照以下步骤操作： ### 1. 安装依赖 确保已经安装了 `vxe-table` 和 `element-plus`（假设使用 `element-plus` 的 ...
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