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收集的手机网站
家宝熊猫
03-28 1080
这些网站都有好多免费资源下载.拥有智能手机的朋友可以尽情的爽了。http://soft.tompda.com/ http://592ppc.com/index.php  智能手机网http://bbs.pdafans.com/index.php 口袋数码http://www.520ty.com/http://www.asuspda.net/?a32ev=cykbp1A8BDQ&kURnE=bw
在本地计算机无法启动windows installer服务.错误997:重叠I/O操作进行中
Asp.net2.0开发专栏
11-02 5647
解决办法:1. 单击“开始”，单击“运行”，键入 MSIEXEC /UNREGISTER，然后单击“确定”。这时系统可能不会有任何反应，即使您的操作完全正确。 2. 单击“开始”，单击“运行”，键入 MSIEXEC /REGSERVER，然后单击“确定”。这时系统可能不会有任何反应（即使您的操作完全正确），也可能会暂时出现一个沙漏。运行此命令后，也就完成了操作。 3. 再次尝试安装基于 Windo
解决windows server 2003上不支持.流式flv的问题
Asp.net2.0开发专栏
08-04 1232
 有许多朋友在论坛上提到在windows server 2003上不能支持FLV格式的流式播放问题。 原因是由于windows server 2003上并没有.FLV的这种mime-type类型，对于这一点Adobe给出了它的解决方案。如下：1． 在2003服务器上，找开IIS管理器。2． 展开本地服务器名称，右击选择属性，在Internet信息服务标签上,点击最下方的计算机MIME映射下面的编辑
手机截图如何提取文字？
qq_14945847的博客
02-15 2414
然而，图片中的文字信息往往难以获取，尤其对于那些需要快速获取信息的人们来说，阅读图片中的文字会是一项繁琐且费时的任务。现在，我们有一个好消息要告诉大家：通过使用我们的图片文字提取工具，您将能够轻松地提取图片中的文字信息。您只需要将图片上传到我们的平台，然后工具就会自动识别图片中的文字，并将其转化为可编辑的文本格式，方便您进行编辑、存储和分享。高精度：我们的工具采用了最先进的OCR技术，可以快速准确地从图片中提取文字信息，避免了传统OCR技术中的错误和漏识别问题。将需要提取文字信息的图片上传到我们的平台。
2023年1月手机热门品牌型号排行榜（手机行业趋势分析）
jingcanmou_data的博客
02-15 2005
1月份手机产品在京东平台上的销售量达到640万+，环比增长51.3%，同比去年仍呈增长趋势，增长率为9.5%。
【GitHub面试题解析】涵盖选择题、判断题及简答：提升Git与GitHub操作技能的综合试题集
07-30
内容概要：本文档是关于GitHub面试试题及其答案的汇总，涵盖了单项选择题、多项选择题、判断题、简答题和讨论题五个部分。内容涉及GitHub的基本操作（如创建仓库、分支管理、提交更改）、常用命令（如`git add`、`git pull`、`git fetch`等）、功能特性（如Issue、Pull Request流程、安全功能）以及与GitHub相关的最佳实践（如SSH连接、文档维护、冲突解决）。通过这些题目，帮助求职者全面掌握GitHub的核心概念和实际应用。 适合人群：正在准备技术面试，特别是涉及Git或GitHub相关职位
【SAP企业管理】基于4A架构的成本中心与利润中心对比分析：业务-系统-数据-技术协同的精细化管理工具设计
07-30
内容概要：文章基于4A架构（业务架构、应用架构、数据架构、技术架构），对SAP的成本中心和利润中心进行了详细对比分析。业务架构上，成本中心是成本控制的责任单元，负责成本归集与控制，而利润中心是利润创造的独立实体，负责收入、成本和利润的核算。应用架构方面，两者都依托于SAP的CO模块，但功能有所区分，如成本中心侧重于成本要素归集和预算管理，利润中心则关注内部交易核算和获利能力分析。数据架构中，成本中心与利润中心存在多对一的关系，交易数据通过成本归集、分摊和利润计算流程联动。技术架构依赖SAP S/4HANA的内存计算和ABAP技术，支持实时核算与跨系统集成。总结来看，成本中心和利润中心在4A架构下相互关联，共同为企业提供精细化管理和决策支持。 适合人群：从事企业财务管理、成本控制或利润核算的专业人员，以及对SAP系统有一定了解的企业信息化管理人员。 使用场景及目标：①帮助企业理解成本中心和利润中心在4A架构下的运作机制；②指导企业在实施SAP系统时合理配置成本中心和利润中心，优化业务流程；③提升企业对成本和利润的精细化管理水平，支持业务决策。 其他说明：文章不仅阐述了理论概念，还提供了具体的应用场景和技术实现方式，有助于读者全面理解并应用于实际工作中。
永磁同步电机三闭环自抗扰控制：ADRC、PID与MATLAB Sumlink的综合应用
07-30
永磁同步电机(PMSM)的三闭环控制系统，该系统将位置环和速度环整合为一个二阶自抗扰控制器(ADRC)，并使用传统的PID控制器来管理电流环。文中不仅提供了具体的MATLAB/Simulink实现方法，还深入探讨了关键参数调整技巧以及实际应用中的注意事项。特别强调了ADRC参数设置对系统稳定性的影响，提出了频率法初调与时域细调相结合的方法论。此外，针对空载启动过程中可能出现的问题，给出了有效的解决方案，确保系统的平稳过渡。 适合人群：从事电机控制研究的技术人员，尤其是希望深入了解ADRC与PID联合控制机制的研究者和工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确控制电机运动的应用场合，如工业自动化设备、机器人等领域。主要目标是提高电机控制精度，减少外部干扰带来的影响，同时优化启动性能。 其他说明：文中提到的代码片段展示了ADRC和PID的具体实现方式，对于理解和实践非常有价值。需要注意的是，在实际项目中，除了理论计算外，还需要进行大量的实验验证才能获得最佳效果。
光伏储能虚拟同步发电机J和D参数协同自适应控制仿真模型研究
07-30
内容概要：本文详细探讨了基于J和D参数协同自适应控制的光伏储能虚拟同步发电机（VSG）仿真模型。主要内容涵盖自适应控制、VSG控制（包括有功频率环、无功电压环、电压电流双闭环控制、三相参考电压合成、SPWM控制）、光伏PV的最大功率跟踪以及蓄电池储能的双闭环控制。文中通过具体的仿真工况展示了该模型在不同情况下的优异表现，如VSG有功功率和直流母线电容电压的无静差跟踪能力。 适合人群：从事新能源发电、电力电子、自动化控制等领域研究的技术人员和科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解光伏储能系统控制机制的研究人员和技术开发者，旨在提供一种高效的能量管理和稳定的电力输出解决方案。 其他说明：文章不仅介绍了理论背景，还提供了简化的代码示例帮助理解各控制环节的具体实现方法。这对于实际工程应用和进一步研究都有重要参考价值。
COMSOL多物理场耦合模拟锂枝晶生长：电场、流场与浓度场的交互影响及调控机制
07-30
利用COMSOL软件进行锂枝晶生长的多物理场耦合模拟研究。首先，通过相场方法建立了锂枝晶生长的基础模型，考虑了电势场和浓度场的影响。接着引入流场因素，探讨了流体运动对锂枝晶形态演变的作用，特别是流体剪切力对枝晶生长方向和速度的影响。随后讨论了不同电压策略（如恒压、脉冲电压）对枝晶生长的调控效果，揭示了脉冲电压能够有效减少枝晶形成并提高电池安全性。此外还涉及了随机形核现象以及焊接熔池模型的应用，展示了多枝晶系统中复杂的相互作用规律。 适合人群：从事锂电池研究的专业人士、材料科学家、物理学家及相关领域的研究生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解锂枝晶生长机制及其调控手段的研究人员；旨在为改善锂电池性能提供理论支持和技术指导。 其他说明：文中提供了具体的数学公式和程序代码片段，便于读者理解和复现相关实验。同时强调了多物理场耦合模拟对于理解复杂自然现象的重要性。
langchain4j-web-search-engine-google-custom-1.0.0-beta4.jar中文文档.zip
07-30
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。
太阳能充电SCH与PCB与BOM
07-30
太阳能充电SCH与PCB与BOM
飞度电感均衡技术：三节电池智能管理与Sfunction逻辑运算解析
07-30
飞度电感均衡技术在三节电池管理中的应用。首先概述了飞度电感均衡技术的概念，指出它是一种用于多节电池的智能充放电控制方法，旨在解决因内阻、使用情况等因素导致的电池电压、电量不一致的问题。接着，文章以三节电池为例，解释了如何通过电感元件和控制电路实现电池组的均衡充放电。重点在于内附的控制逻辑，特别是利用sfunction（状态函数）进行逻辑运算，实时监测并调整各节电池的状态。最后，提供了一个MATLAB代码片段，展示了部分控制逻辑的具体实现。 适合人群：从事电池管理系统设计、电动汽车、无人机等领域研发的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要理解和实现多节电池智能管理系统的场合，如电动汽车、无人机、移动机器人的电池管理系统设计。目标是提高电池组的使用寿命和性能。 其他说明：文中提供的代码片段仅为示例，在实际应用中需要根据具体硬件和需求进行修改和优化。
三相光伏并网逆变器方案：50kw组串式，主控芯片TMS32F2808，包含原理图、PCB及代码
07-30
基于TMS32F2808主控芯片的50kW组串式三相光伏并网逆变器的设计方案。该方案涵盖了主控DSP板、接口板、电源板、总控板等多个关键组件，提供了详细的PCB设计、原理图和相关代码。重点讨论了PWM波生成、电流采集接口板的信号调理电路、MPPT算法的实现、驱动板的布局设计以及通信架构等方面的技术细节。此外，还特别强调了各个模块之间的协同工作及其在实际应用中的表现。 适合人群：从事电力电子、光伏系统设计和嵌入式开发的专业工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解光伏并网逆变器设计原理和实现方法的研发人员。通过学习本方案，能够掌握从硬件设计到软件编程的完整流程，提高实际项目开发能力。 阅读建议：建议读者结合提供的PCB文件、原理图和源代码进行深入研究，重点关注各部分的功能实现和优化技巧。同时，注意不同模块间的相互关系和协作机制，以便更好地理解和应用这些技术。
光储一体机构网型控制仿真模型：
07-30
光储一体机构网型控制仿真模型的设计与实现。光储一体机构主要包括光伏电池板、DC-DC变换器、储能系统和DC-AC变换器。光伏电池板通过DC-DC变换器将其电压控制在最佳输出功率的工作点电压，储能系统通过自身DC-DC变换器与DC-AC变换器的直流侧汇集，实现电力的平滑接入与调度。DC-AC变换器采用虚拟同步机控制方式，模拟传统同步发电机的运行特性，确保电力系统的稳定性和可靠性。建立的网型控制仿真模型可以模拟光储一体机构在不同工况下的运行情况，评估系统性能并预测其对电网的影响。 适合人群：从事新能源技术研发、电力系统设计与运维的专业人士，以及对光储一体化技术感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：①用于研究光储一体机构的运行规律和性能特点；②为系统的优化设计和运行提供参考依据；③推动新能源技术的发展和应用。 其他说明：该仿真模型不仅有助于理解光储一体机构的工作机制，还能为实际工程应用提供技术支持，促进新能源技术的进步。
崔帕斯Q510电脑调音软件下载
07-30
崔帕斯Q510电脑调音软件下载
算法可视化系列-08计数排序算法-可视化工具链HTML
最新发布
07-30
本文详细解析了计数排序可视化工具的设计与实现，重点介绍其核心算法原理、三阶段可视化布局、色彩语义编码和响应式设计。文章展示了计数排序的算法实现细节，包括确定范围、计数阶段和重建数组三个关键步骤，同时阐述了可视化渲染策略和交互控制系统。该工具通过预生成步骤和状态管理机制，实现了高效的算法演示和教学功能，帮助用户直观理解非比较型排序算法的核心思想与执行过程。
langchain4j-voyage-ai-0.36.0.jar中文文档.zip
07-30
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。
Python实现基于RIME-GRU-Attention霜冰优化算法（RIME）优化门控循环单元融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
07-30
内容概要：本文档详细介绍了基于霜冰优化算法（RIME）优化门控循环单元（GRU）融合注意力机制进行多变量时序预测的项目实例。项目旨在通过融合GRU和注意力机制，解决多变量时序数据的高维复杂性和非线性依赖问题，同时引入RIME优化算法实现全局智能参数优化，提高模型训练的稳定性和预测性能。项目涵盖了从数据预处理、模型构建、训练优化到部署应用的完整流程，并提供了详细的代码实现和GUI设计。此外，项目还讨论了多变量时序预测在智能制造、能源管理、智慧城市等多个领域的应用。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习和优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标：①通过融合GRU和注意力机制，提升多变量时序数据的预测精度；②利用RIME优化算法解决模型训练中易陷入局部最优的问题，提高训练效率和模型泛化能力；③通过多样化的数据模拟技术增强模型泛化能力，适应复杂工业与城市时序数据的动态特征；④提供完整的开源实现和跨平台数据格式支持，促进学术界和工业界的共享与合作。 阅读建议：此资源不仅提供了代码编写和实现，更注重模型架构设计、优化算法原理及其在实际应用中的表现。因此，在学习过程中应结合理论知识和实践操作，理解模型的工作机制和优化策略，并通过调试代码加深对各个模块的理解。
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