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技术孵化的探索之路 -
SIHAIloveYAN:
谢谢分享,刚刚考上研究生,对我有很大的帮助,希望5年后再回到这 ...
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Java源码阅读的真实体会 -
cauchenlu:
http://ez.web126.cn/这个不错,完全颠覆目前 ...
一种快速开发的Java Web架构设计和实现(续)
离职啦,工作交接中,记录一下。
就如同了解Servlet规范、Servlet容器设计和实现一样,学会一种workflow的建模、引擎设计和实现也是必备的。工作流这东西是业务系统的一个核心模块,现在的大多数企业业务系统大多数是业务驱动的,如新闻行业采编发、制造业的采供销、金融保险的审批等,协同OA就不用说了。BPM、ESB、SOA现在很火啊!
下面的总结肯定欠成熟,70%合理就不错啦,看到这篇blog的朋友,一定要批判接受哦。
当前我指的JBPM是3.2版本,因为从JBPM2.0到3.0,其API从package到class都完全重新设计了,以及其背后的建模思想和架构。在2.0版本里,是按照Spring+Hibernate那种Transaction Script方式组织的,OO的概念比较弱,里面是大量的interface、impl、service。而3.0版本,完全按Domain Model方式组织,Hibernate透明持久化,它是我见到的O/R Mapping最优雅的应用。
在当前的3.2版本里,其整体架构可以这么去理解:领域对象,如ProcessDefinition、ProcessInstance、Node、Token、Transition等,都是Rich Model,里面的方法主要是处理业务,以及建立领域对象之间的关联,持久化则完全放在XXXSession中,如TaskMgmtSession,GraphSession等,也可以认为这些XXXSession是DAO,负责处理持久化。另外,org.jbpm.persistence.db.DbPersistenceService这些类相当于最底层的数据库Helper类。总之,JBPM的技术架构非常清晰易懂,也是非常典型的Domain Driven Design,在这种架构中,分层的概念被弱化了。
上面是从架构的角度看待JBPM设计,其引擎设计和实现,则隐藏在架构下。了解其引擎设计思想,我的建议是,先仔细读读JBPM的User Guide第四章Graph Oriented Programming,专门探讨流程建模的理论,里面附带了一个微型的JBPM实现,几乎包括流程建模的绝大部分,如顺序流、并行、分支等:http://docs.jboss.com/jbpm/gop/jbpm.gop.zip ,我建议研读JBPM源码前,先把这个理解透,JBPM的流程引擎核心代码和它非常相似,包括类名,只是扩展了一些。
我用代码统计工具统计了一下,JBPM源码总共4w多行,除去注释和空行,约2万6千行。需要我们hack的核心、比较难、代码多的类约40个(共400多),反正它花了我整四天的时间,现在基本都弄清楚了。我主要是通过一个请假流程的部署、创建、任务执行来动态debug、静态查看的。JBPM源码中最难读懂的那部分是引擎调度,也就是org.jbpm.graph相关的几个包,最重要的是GraphElement和其子类Transition等、Node及其子类Fork等、ExecuteContext和Token。而引擎调度这部分, JBPM附带了一个微型JBPM实现,我在前面介绍过。除了引擎调度,其它相关源码就非常简单了。
在JBPM中,有很多API是供JBPM自身调用的,如流程定义文件中支持的Expression语言,脚本等(org.jbpm.jpdl.el.impl),我们不用理会。
我们主要和下面三类API打交道:
JBPM环境的配置、service的管理、流程的部署和卸载:它主要体现在org.jbpm中,另外辅助包有org.jbpm.jpdl.xml、org.jbpm.configuration。
org.jbpm.configuration负责services对象的创建,相当于一个微型的IoC容器、对象工厂,负责services的生命周期管理,如加载、创建、调用和销毁,像Job调度服务、数据库持久化服务、异步消息服务等。需要说明的是,由于其package下的ObjectFactoryImpl也是一个IoC容器,和Spring的IoC容器是有相同的职责:对象的管理。所以在这种松耦合架构下,可以将JBPM和Spring集成,如业务系统和JBPM引擎的事务处理、对象管理、配置管理等。请参考Spring-Module开源项目。
org.jbpm.jpdl.xml负责流程定义文件的解析,譬如XML文件的解析,相关领域对象的实例化。通过hack其源码和原理,我们可以在业务系统中自定义流程,让用户可以自己定义、变更流程。
JBPM中领域对象:如Node、Token、ProcessInstance、TaskInstance等,它们有三个职责,一个是保持从DB中加载流程和任务相关的数据或将数据持久化到DB。第二,为各领域对象建立关联,方便实现透明持久化(复杂的领域关联在Hibernate的mapping文件里配置)。第三,就是处理业务规则,如引擎调度算法,但不负责持久化。
JBPM中持久化领域对象的Manager,DAO:如TaskMgmtSession。它们主要是持久化领域对象,如session.save(ProcessInstance);或是执行查询,如根据流程ID查询该流程实例,查询操作都是配置在hibernate mapping中的hql语句,如hibernate.queries.hbm.xml。但可能并不能满足我们的要求,譬如按时间段查询当前的流程实例,任务的分页查询,这样,就需要我们自己扩展这些DAO类。由于它们查询是只读操作,所以很容易,而且扩展几乎是必然了,因为要是按JBPM默认的,把所有的Result查询出来,再过滤,性能是个很大的问题,我们应该按需查询。
--------------------------------------
下面按功能分类说明一下:
JBPM流程的部署和卸载
JBPM流程的部署和卸载,无论是通过管理控制台还是自定义部署,最终都是通过JbpmContext的 deployProcessDefinition(ProcessDefinition)部署,而ProcessDefintion实例的创建,是通过调用ProcessDefinition的相关方法,如parseXmlResource (String xml)。
ProcessDefintion实例的创建,有多种输入源,譬如XML字符串、XML文件、zip包,还有最抽象的Reader、InputStream。如果在用户的业务系统里面自定义发布业务流程,也最终是调用ProcessDefinition相关方法。但流程定义解析,最核心的只有一个类:org.jbpm.jpdl.xml包下的JpdlXmlReader,
org.jbpm.JbpmContext:该类可以理解为Façade模式的实现,与流程相关的manager类可以通过它取得,如getGraphSession()、getServices(),它是获取其它服务的快捷方式,也算是一个delegate类。如果大家对Context的概念比较敏感,其类职责就很好理解,在Servlet容器里面也有ServletContext的概念,和它意思差不多。对一般的系统软件一般来说,Context往往建模成Container的上下文。在JBPM中,它还负责流程部署、加载、卸载。
JBPM的任务管理
JBPM和任务管理相关的类主要是org.jbpm.taskmgmt.def和org.jbpm.taskmgmt.exe,像任务创建、分配等。
和任务相关的最重要的有两个方面,一个是任务分配,另一个是和任务相关的表单。当然,任务查询和任务日志也很重要。
任务分配:解决的是将任务分配给谁,它有静态分配和动态分配两种,前者是在流程定义文件里部署,后者是通过代码动态指定。它涉及到的概念有Actor,PooledActor,Swimlane,AssignmentHandler。在做demo时,譬如JBPM官方自带的例子webSale里,就是通过Expression静态部署任务角色的,如user(leo),group(orderManager),但它用到了JBPM的第三方组件Identity,其实通过Expression静态分配角色,本质上也是通过AssignmentHandler实现的,如ExpressionAssignmentHandler。
任务分配,一般比较灵活的方案是在流程的Swimlane里面部署自定义action,然后重用swimlane。另外一种方案是,在每个task里面部署AssignmentHandler实现类。
任务相关表单:主要是org.jbpm.taskmgmt.def.TaskController,它是task scope下的表单字段,类似Servlet里面的HttpServletRequest的setAttribute()。如果是process scope下的表单项,是org.jbpm.context.exe.ContextInstance,类似于Servlet里面的HttpSession的setAttribute()。
附带说一下任务查询,所有有关查询和持久化的操作,都集中在包org.jbpm.db中,如任务相关的TaskMgmtSession,要是这些find方法不满足业务要求,建议自己扩展。
JBPM的流程日志
JBPM的流程日志,主要是记录一些事件(Event),如流程创建、任务分配,它们在GraphElement的fireEvent时,譬如在Node.leave()(Token离开当前节点时)触发fireEvent事件(在该事件方法里执行自定义Action),同时记录日志。我们关心的日志主要有process、task、transition、signal四类,每个下面还有事件细分,如task创建和分配。通过日志,我们统计流程执行效率,也可以得到详细的流程步骤日志。
日志的查询,请参考LoggingSession及其相关类。顺便说一下,所有的日志类都继承于ProcessLog,约20来个。JBPM已经声明的日志查询方法,可能并不能满足我们的要求,自行扩展吧。
其它API
JBPM API里有org.jbpm.web、org.jbpm.security等,前者负责在web容器启动时加载JBPM引擎,将当前Session的用户设置为任务的Actor等,后者负责安全相关的认证和授权。源码很简单,不多说了。我建议实现类似业务需求时,不妨参考其实现,但拿来用就会发现它太简陋了。
顺便问问,你看文档是看英文的吗,有没有中文文档啊,英文的看的太累了,有的话mail一份,我的邮箱kinjo@g3era.cn,感谢!
就如同了解Servlet规范、Servlet容器设计和实现一样,学会一种workflow的建模、引擎设计和实现也是必备的。工作流这东西是业务系统的一个核心模块,现在的大多数企业业务系统大多数是业务驱动的,如新闻行业采编发、制造业的采供销、金融保险的审批等,协同OA就不用说了。BPM、ESB、SOA现在很火啊!
下面的总结肯定欠成熟,70%合理就不错啦,看到这篇blog的朋友,一定要批判接受哦。
当前我指的JBPM是3.2版本,因为从JBPM2.0到3.0,其API从package到class都完全重新设计了,以及其背后的建模思想和架构。在2.0版本里,是按照Spring+Hibernate那种Transaction Script方式组织的,OO的概念比较弱,里面是大量的interface、impl、service。而3.0版本,完全按Domain Model方式组织,Hibernate透明持久化,它是我见到的O/R Mapping最优雅的应用。
在当前的3.2版本里,其整体架构可以这么去理解:领域对象,如ProcessDefinition、ProcessInstance、Node、Token、Transition等,都是Rich Model,里面的方法主要是处理业务,以及建立领域对象之间的关联,持久化则完全放在XXXSession中,如TaskMgmtSession,GraphSession等,也可以认为这些XXXSession是DAO,负责处理持久化。另外,org.jbpm.persistence.db.DbPersistenceService这些类相当于最底层的数据库Helper类。总之,JBPM的技术架构非常清晰易懂,也是非常典型的Domain Driven Design,在这种架构中,分层的概念被弱化了。
上面是从架构的角度看待JBPM设计,其引擎设计和实现,则隐藏在架构下。了解其引擎设计思想,我的建议是,先仔细读读JBPM的User Guide第四章Graph Oriented Programming,专门探讨流程建模的理论,里面附带了一个微型的JBPM实现,几乎包括流程建模的绝大部分,如顺序流、并行、分支等:http://docs.jboss.com/jbpm/gop/jbpm.gop.zip ,我建议研读JBPM源码前,先把这个理解透,JBPM的流程引擎核心代码和它非常相似,包括类名,只是扩展了一些。
我用代码统计工具统计了一下,JBPM源码总共4w多行,除去注释和空行,约2万6千行。需要我们hack的核心、比较难、代码多的类约40个(共400多),反正它花了我整四天的时间,现在基本都弄清楚了。我主要是通过一个请假流程的部署、创建、任务执行来动态debug、静态查看的。JBPM源码中最难读懂的那部分是引擎调度,也就是org.jbpm.graph相关的几个包,最重要的是GraphElement和其子类Transition等、Node及其子类Fork等、ExecuteContext和Token。而引擎调度这部分, JBPM附带了一个微型JBPM实现,我在前面介绍过。除了引擎调度,其它相关源码就非常简单了。
在JBPM中,有很多API是供JBPM自身调用的,如流程定义文件中支持的Expression语言,脚本等(org.jbpm.jpdl.el.impl),我们不用理会。
我们主要和下面三类API打交道:
JBPM环境的配置、service的管理、流程的部署和卸载:它主要体现在org.jbpm中,另外辅助包有org.jbpm.jpdl.xml、org.jbpm.configuration。
org.jbpm.configuration负责services对象的创建,相当于一个微型的IoC容器、对象工厂,负责services的生命周期管理,如加载、创建、调用和销毁,像Job调度服务、数据库持久化服务、异步消息服务等。需要说明的是,由于其package下的ObjectFactoryImpl也是一个IoC容器,和Spring的IoC容器是有相同的职责:对象的管理。所以在这种松耦合架构下,可以将JBPM和Spring集成,如业务系统和JBPM引擎的事务处理、对象管理、配置管理等。请参考Spring-Module开源项目。
org.jbpm.jpdl.xml负责流程定义文件的解析,譬如XML文件的解析,相关领域对象的实例化。通过hack其源码和原理,我们可以在业务系统中自定义流程,让用户可以自己定义、变更流程。
JBPM中领域对象:如Node、Token、ProcessInstance、TaskInstance等,它们有三个职责,一个是保持从DB中加载流程和任务相关的数据或将数据持久化到DB。第二,为各领域对象建立关联,方便实现透明持久化(复杂的领域关联在Hibernate的mapping文件里配置)。第三,就是处理业务规则,如引擎调度算法,但不负责持久化。
JBPM中持久化领域对象的Manager,DAO:如TaskMgmtSession。它们主要是持久化领域对象,如session.save(ProcessInstance);或是执行查询,如根据流程ID查询该流程实例,查询操作都是配置在hibernate mapping中的hql语句,如hibernate.queries.hbm.xml。但可能并不能满足我们的要求,譬如按时间段查询当前的流程实例,任务的分页查询,这样,就需要我们自己扩展这些DAO类。由于它们查询是只读操作,所以很容易,而且扩展几乎是必然了,因为要是按JBPM默认的,把所有的Result查询出来,再过滤,性能是个很大的问题,我们应该按需查询。
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下面按功能分类说明一下:
JBPM流程的部署和卸载
JBPM流程的部署和卸载,无论是通过管理控制台还是自定义部署,最终都是通过JbpmContext的 deployProcessDefinition(ProcessDefinition)部署,而ProcessDefintion实例的创建,是通过调用ProcessDefinition的相关方法,如parseXmlResource (String xml)。
ProcessDefintion实例的创建,有多种输入源,譬如XML字符串、XML文件、zip包,还有最抽象的Reader、InputStream。如果在用户的业务系统里面自定义发布业务流程,也最终是调用ProcessDefinition相关方法。但流程定义解析,最核心的只有一个类:org.jbpm.jpdl.xml包下的JpdlXmlReader,
org.jbpm.JbpmContext:该类可以理解为Façade模式的实现,与流程相关的manager类可以通过它取得,如getGraphSession()、getServices(),它是获取其它服务的快捷方式,也算是一个delegate类。如果大家对Context的概念比较敏感,其类职责就很好理解,在Servlet容器里面也有ServletContext的概念,和它意思差不多。对一般的系统软件一般来说,Context往往建模成Container的上下文。在JBPM中,它还负责流程部署、加载、卸载。
JBPM的任务管理
JBPM和任务管理相关的类主要是org.jbpm.taskmgmt.def和org.jbpm.taskmgmt.exe,像任务创建、分配等。
和任务相关的最重要的有两个方面,一个是任务分配,另一个是和任务相关的表单。当然,任务查询和任务日志也很重要。
任务分配:解决的是将任务分配给谁,它有静态分配和动态分配两种,前者是在流程定义文件里部署,后者是通过代码动态指定。它涉及到的概念有Actor,PooledActor,Swimlane,AssignmentHandler。在做demo时,譬如JBPM官方自带的例子webSale里,就是通过Expression静态部署任务角色的,如user(leo),group(orderManager),但它用到了JBPM的第三方组件Identity,其实通过Expression静态分配角色,本质上也是通过AssignmentHandler实现的,如ExpressionAssignmentHandler。
任务分配,一般比较灵活的方案是在流程的Swimlane里面部署自定义action,然后重用swimlane。另外一种方案是,在每个task里面部署AssignmentHandler实现类。
任务相关表单:主要是org.jbpm.taskmgmt.def.TaskController,它是task scope下的表单字段,类似Servlet里面的HttpServletRequest的setAttribute()。如果是process scope下的表单项,是org.jbpm.context.exe.ContextInstance,类似于Servlet里面的HttpSession的setAttribute()。
附带说一下任务查询,所有有关查询和持久化的操作,都集中在包org.jbpm.db中,如任务相关的TaskMgmtSession,要是这些find方法不满足业务要求,建议自己扩展。
JBPM的流程日志
JBPM的流程日志,主要是记录一些事件(Event),如流程创建、任务分配,它们在GraphElement的fireEvent时,譬如在Node.leave()(Token离开当前节点时)触发fireEvent事件(在该事件方法里执行自定义Action),同时记录日志。我们关心的日志主要有process、task、transition、signal四类,每个下面还有事件细分,如task创建和分配。通过日志,我们统计流程执行效率,也可以得到详细的流程步骤日志。
日志的查询,请参考LoggingSession及其相关类。顺便说一下,所有的日志类都继承于ProcessLog,约20来个。JBPM已经声明的日志查询方法,可能并不能满足我们的要求,自行扩展吧。
其它API
JBPM API里有org.jbpm.web、org.jbpm.security等,前者负责在web容器启动时加载JBPM引擎,将当前Session的用户设置为任务的Actor等,后者负责安全相关的认证和授权。源码很简单,不多说了。我建议实现类似业务需求时,不妨参考其实现,但拿来用就会发现它太简陋了。
评论
9 楼
dfr
2013-09-16
bennyparlo 写道
讲述得挺好,但好像还没有分析到他的核心实现机制
本人也从事工作流引擎设计开发工作,愿意与您探讨

本人也从事工作流引擎设计开发工作,愿意与您探讨

8 楼
useryouyou
2011-08-21

7 楼
kinjo
2008-12-30

6 楼
dayang2001911
2008-11-07
指明了如何研读JBPM,我也的确想好好看看JBPM到底是怎么实现的,我认为读开源代码是提升程序员实力的一个途径,自己不会写那就应该看看别人怎么写的。
5 楼
qqwjz
2008-10-14

4 楼
qqwjz
2008-10-14

3 楼
zwchen
2007-12-22
引用
讲述得挺好,但好像还没有分析到他的核心实现机制
。是的,这样泛泛谈确实没啥深度,只是一个工作交接,后来就没怎么关注了。对工作流的了解,不做几个实际项目,都是像我这样纸上谈兵,呵呵。
2 楼
bennyparlo
2007-12-14
讲述得挺好,但好像还没有分析到他的核心实现机制
本人也从事工作流引擎设计开发工作,愿意与您探讨

本人也从事工作流引擎设计开发工作,愿意与您探讨

1 楼
tang_java
2007-11-20

发表评论
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编书 机械制图习题集(属性块图框)出版社.dwg
【项目资源】: 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
内容概要:本文档提供了三种神经网络控制器(NNPC、MRC和NARMA-L2)在机器人手臂模型上性能比较的MATLAB实现代码及详细解释。首先初始化工作空间并设定仿真参数,包括仿真时间和采样时间等。接着定义了机器人手臂的二阶动力学模型参数,并将其转换为离散时间系统。对于参考信号,可以选择方波或正弦波形式。然后分别实现了三种控制器的具体算法:MRC通过定义参考模型参数并训练神经网络来实现控制;NNPC利用预测模型神经网络并结合优化算法求解控制序列;NARMA-L2则通过两个神经网络分别建模f和g函数,进而实现控制律。最后,对三种控制器进行了性能比较,包括计算均方根误差、最大误差、调节时间等指标,并绘制了响应曲线和跟踪误差曲线。此外,还强调了机器人手臂模型参数的一致性和参考信号设置的规范性,提出了常见问题的解决方案以及性能比较的标准化方法。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB编程语言的研究人员或工程师,以及对神经网络控制理论有一定了解的技术人员。 使用场景及目标:①理解不同类型的神经网络控制器的工作原理;②掌握在MATLAB中实现这些控制器的方法;③学会如何设置合理的参考信号并保证模型参数的一致性;④能够根据具体的性能指标对比不同控制器的效果,从而选择最适合应用场景的控制器。 其他说明:本文档不仅提供了完整的实验代码,还对每个步骤进行了详细的注释,有助于读者更好地理解每段代码的功能。同时,针对可能出现的问题给出了相应的解决办法,确保实验结果的有效性和可靠性。为了使性能比较更加公平合理,文档还介绍了标准化的测试流程和评估标准,这对于进一步研究和应用具有重要的指导意义。
资源内项目源码是来自个人的毕业设计,代码都测试ok,包含源码、数据集、可视化页面和部署说明,可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源,毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上,放心下载使用,拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务,拿来就能用的绝对好资源!!! 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件,仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
# 基于Python的微信智能聊天机器人 ## 项目简介 本项目是一个基于Python的微信智能聊天机器人框架,旨在通过ChatGPT的强大对话能力,将微信打造成一个智能助手。该机器人支持私聊和群聊的智能回复、语音识别、图片生成、插件扩展等功能,能够与好友进行多轮对话,并提供丰富的交互体验。项目支持多端部署,包括个人微信、微信公众号和企业微信应用。 ## 项目的主要特性和功能 多端部署支持个人微信、微信公众号和企业微信应用等多种部署方式。 智能对话支持私聊和群聊的智能回复,具备多轮会话上下文记忆功能,支持GPT3、GPT3.5、GPT4等模型。 语音识别可识别语音消息并通过文字或语音回复,支持Azure、Baidu、Google、OpenAI等多种语音模型。 图片生成支持图片生成和图生图功能(如照片修复),可选择DALLE、Stable Diffusion、Replicate等模型。
【项目资源】: 适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
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【项目资源】: 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
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内容概要:PT500PLUS平行轴齿轮箱故障测试台是由瓦伦尼安(VALENIAN)Machine Vibration & Gearbox Simulator(机械振动-齿轮箱模拟器)开发的专业机械故障仿真测试设备。该测试台旨在模拟和研究转子、齿轮传动、轴承及电机系统中的多种常见故障,包括但不限于轴不对中、转子不平衡、机械松动、轴承故障、齿轮故障(如点蚀、磨损、断齿等)以及电机故障(如转子不平衡、轴承故障、匝间短路等)。测试台配备有先进的传感器和数据采集系统,能够实时采集并分析振动、噪声、转速、扭矩等参数,提供多通道同步信号采集与频谱分析功能。此外,测试台还配备了10寸触摸屏、PLC智能控制系统和急停按钮,确保操作简便和安全。 适用人群:机械工程专业师生、科研人员以及从事机械故障诊断和维护的技术人员。 使用场景及目标:①用于高校和科研机构的教学和研究,帮助学生和研究人员深入理解机械故障的机理;②为企业提供故障诊断和预防性维护的解决方案,提高设备可靠性和运行效率;③通过模拟真实工况下的故障,进行轴承寿命预测性试验,研究轴承故障机制与轴承载荷、转速、振动、温度之间的关系。 其他说明:测试台结构紧凑,模块化设计,便于移动和维护。它不仅支持多种传感器的安装和数据采集,还提供了丰富的分析软件功能,如FFT频谱分析、轴心轨迹图、小波分析等,支持数据导出和二次开发,适用于各种复杂的研究和应用需求。
内容概要:本文档详细介绍了XXX5G特色商业街的规划设计方案,旨在通过5G技术与物联网等前沿科技的融合,全方位提升游客体验感和街区运营效率。首先,基础信息系统涵盖综合管理智慧平台、统一结算系统、5G视频智慧安防监控系统等多个子系统,实现多系统协同管理和数据安全保障。其次,特色应用方面,推出5G短信服务、5G智慧机器人、5G无人巡逻车、5G+XR时空走廊、5G+元宇宙体验馆等项目,将尖端科技与深厚文化底蕴巧妙结合,创新文旅体验形式。最后,通过5G高清视频直播与分享、5G+高空文旅等举措,进一步提升水街的影响力和吸引力。 适用人群:本方案适用于文旅项目规划者、商业街运营管理者、信息技术从业者以及对智慧城市建设感兴趣的各界人士。 使用场景及目标:①为商业街提供全面的智慧化升级方案,涵盖基础信息系统和特色应用两大部分;②通过5G技术赋能,实现高效运营管理和沉浸式游客体验;③推动文旅产业创新发展,促进地方经济繁荣和社会进步。 其他说明:该方案不仅关注技术实现,更重视用户体验和服务质量,强调文化传承与科技创新的有机结合,致力于打造具有国际影响力的智慧文旅新地标。
【更新至2023年】2000-2023年中国气候政策不确定性指数数据(全国、省、市三个层面) 1.时间:2000-2023年 2.来源:使用人工审计和深度学习算法MacBERT模型,基于中国《人民日报》《光明日报》《经济日报》《环球时报》《科技日报》《中国新闻社》等6家主流报纸中的1,755,826篇文章,构建了2000年1月至2023年12月的中国全国、省份和主要城市层面的CCPU指数。研究框架包括六个部分:数据收集、清洗数据、人工审计、模型构建、指数计算与标准化以及技术验证。 3.范围:中国、省、市三个层次 4.参考文献:Ma, Y. R., Liu, Z., Ma, D., Zhai, P., Guo, K., Zhang, D., & Ji, Q. (2023). A news-based climate policy uncertainty index for China. Scientific Data, 10(1), 881. 5.时间跨度:全国层面:日度、月度、年度;省级层面:月度、年度;地级市层面:月度、年度
【项目资源】: 单片机项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
内容概要:BTS200轴承寿命预测测试台是一款专为研究轴承寿命预测及加速磨损过程设计的实验设备。该设备结构灵活,支持不同尺寸和类型的轴承测试,最大负载可达15000N。测试台采用先进的伺服电缸加载系统,能够在轴向和径向上精确施加载荷,并配备高精度测力传感器和温度监测系统,确保实验数据的准确性。此外,BTS200还拥有油液循环润滑系统,通过油膜减少摩擦和磨损,保持机械部件在适宜的工作温度范围内,延长轴承寿命。Bearing Prognostics Simulator(实验台可通过触控屏操作,支持多速运行(0-3000RPM),并具备过热保护机制,在温度超过150℃时自动停机。BTS200广泛应用于轴承寿命预测、故障机制研究以及剩余寿命预测模型的开发。 适合人群:轴承设计研发人员、机械工程研究人员、高校实验室师生及相关领域工程师。 使用场景及目标:①研究轴承在不同载荷和转速条件下的磨损特性;②开发和验证轴承剩余寿命预测模型;③探索轴承故障机制及其对系统性能的影响;④评估不同润滑方式对轴承寿命的影响。 其他说明:BTS200测试台不仅提供硬件支持,还配备了完整的软件控制系统,包括PLC闭环控制、温度监测反馈模块等,确保实验过程的稳定性和数据的可靠性。此外,设备支持快速安装和拆卸测试轴承,便于实验操作。
xilinx基于PCIE IP的PCIE Bridge IP操作手册
【项目资源】: 单片机项目适用于从基础到高级的各种项目,特别是在性能要求较高的场景中,比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者,可以从简单的控制台程序开始练习;如果是进阶开发者,可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等,一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络,若是侵权请联系删除。
使用教程 (1).mov
# 基于webpack和Vue的前端项目构建方案 ## 项目简介 本项目是基于webpack和Vue构建的前端项目方案,借助webpack强大的打包能力以及Vue的开发特性,可用于快速搭建现代化的前端应用。项目不仅完成了基本的webpack与Vue的集成配置,还在构建速度优化和代码规范性方面做了诸多配置。 ## 项目的主要特性和功能 1. 打包功能运用webpack进行模块打包,支持将scss转换为css,借助babel实现语法转换。 2. Vue开发支持集成Vue框架,能使用Vue单文件组件的开发模式。 3. 构建优化采用threadloader实现多进程打包,cacheloader缓存资源,极大提高构建速度开启热更新功能,开发更高效。 4. 错误处理与优化提供不同环境下的错误映射配置,便于定位错误利用webpackbundleanalyzer分析打包体积。