1. 鸿鹄Cloud架构清单
2. Commonservice（通用服务）
通用服务：对spring Cloud组件的使用&封装，是一套完整的针对于分布式微服务云架构的解决方案。如：注册中心、配置中心、网关中心、监控中心、认证中心、用户中心、日志中心、文件中心、消息中心、分布式ID、链路追踪、聚合发送等。
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代码结构
3. Component（通用组件）
通用组件：对系统常用组件的封装，如：常用异常状态码、URL权限、Service/Dao/VO封装、Mybatis/Spring封装、分页、对象存储包、Redis缓存、日志、常用工具类、RabbitMQ、分布式Sequence等。
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代码结构
4. 快速开发管理平台
鸿鹄云架构【系统管理平台】是一个大型企业、分布式、微服务、云架构的JavaEE体系快速研发平台，基于模块化、微服务化、原子化、热部署的设计思想，使用成熟领先的无商业限制的主流开源技术(Spring Cloud+Spring Boot+Mybatis+Oauth2+微服务设计思想)构建。 采用服务化的组件开发模式，可实现复杂的业务功能。使用Maven进行项目的构建管理，采用Jenkins进行持续集成，主要定位于大型分布式企业系统或大型分布式互联网产品的架构。使用当前最流行最先进的开源技术实现服务组件化及管理，真正为企业打造分布式、微服务、云架构平台。
【平台安全性】平台严格遵循Web安全规范，使用前后端双重验证，统一用户认证及密码安全策略，标准功能权限、数据权限过滤。使用防SQL脚本注入、跨站点脚本编制（XSS）、伪造请求（CSRF）攻击等常见的攻击手段。
业务服务与业务服务提供对外标准Restful接口规范，对内Feign的调用模式，实现分布式集群部署，业务与业务之间完全解耦，使用Zipkin做服务与服务之间的链路追踪，ES做日志数据收集，真正为企业打造分布式、微服务、云架构平台。
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5. 业务服务
业务服务：通过服务与服务之间的内部（Feign）、外部通讯（Restful），满足不同业务需求。外部服务通过标准化协议，对外提供安全稳定的Restful服务，对内通过Spring Cloud Feign方式进行通讯，数据库完整CRUD操作。
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6. 分布式架构图
7. 运行环境支持
开发工具：Idea、Eclipse
WEB容器：Tomcat、Jboss、Weblogic、webSphere
JDK版本：1.8+
系统支持：Docker、Window、Linux
数据库/数据源：MySQL、Alibaba Druid
服务框架：Spring Cloud、Spring Boot2、Mybatis、OAuth2、Security
分布式中间件：RabbitMQ、Redis、ElasticSearch、OSS
前端架构：VUE、Uniapp、Layui、Bootstrap、H5、CSS3
构建方式：Maven、Jenkins
涉及技术：Eureka、Config、Zuul、OAuth2、Security、OSS、Turbine、Zipkin、Feign、Monitor、Stream、ElasticSearch
8. 运行&截图
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（专升本）C语言历年考试题及答案2.doc
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内容概要：本文介绍了利用Matlab/Simulink搭建的带有DSTATCOM无功补偿的风电并网模型及其仿真结果。模型中包含了双馈风机（DFIG）和鼠笼感应风机（SCIG），并通过DSTATCOM实现了对电压波动的有效抑制。文中详细描述了DSTATCOM的控制策略，包括电压-无功闭环控制、PI控制器的设计以及低电压穿越功能的实现。此外，还讨论了仿真过程中遇到的一些常见问题及解决方案，如参数选择不当引起的过冲现象、仿真加速技巧等。 适合人群：从事电力系统、风电并网研究的技术人员和研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解风电并网系统中无功补偿机制的研究人员和技术人员，旨在提高对DSTATCOM控制策略的理解，掌握解决电压不稳定问题的方法。 其他说明：文中提供了详细的控制算法代码片段，有助于读者更好地理解和复现实验结果。同时，作者分享了一些实用的经验和技巧，如参数调整、仿真加速方法等，对于实际应用具有重要参考价值。
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内容概要：本文详细介绍了2023-2024年度中国智能制造产业发展情况。报告由多个部门和机构联合编写，涵盖智能制造总述、AI赋能制造业转型升级、全球智能制造发展形势、中国智能制造概况、产业分析、发展规划及优秀案例。报告指出，智能制造已成为提升制造业竞争力的国家战略，强调了新一代信息技术与制造业深度融合的重要性。文中分析了中国智能制造的优势、面临的挑战及未来的发展目标，强调了政策引领、试点先行和跨域协同的重要性。同时，报告探讨了AI在智能制造中的应用，特别是大模型对制造业的推动作用，并列举了多个行业和地区的智能制造政策和具体案例，展示了智能制造在中国的广泛应用和未来发展潜力。 适用人群：政府相关部门、智能制造领域的研究人员、企业高管和技术人员、高等院校相关专业的师生等。 使用场景及目标：①帮助政府和企业了解智能制造的最新发展动态和政策导向；②为制造业企业提供智能化转型的参考案例和技术解决方案；③为高校和研究机构提供智能制造领域的研究素材和方向；④促进智能制造技术的普及和应用，推动制造业高质量发展。 阅读建议：此报告内容详尽，涵盖了智能制造的多个方面，读者应重点关注中国智能制造的优势、面临的挑战、发展目标及相关政策。同时，结合实际工作或研究需求，深入研读具体章节和案例，以获得更有针对性的知识和启示。
内容概要：本文探讨了在自动驾驶车辆运动控制中，传统PID控制算法由于参数固定的局限性，难以适应复杂的路况和车速变化的问题。为了克服这一挑战，文章介绍了如何利用基于Actor-Critic框架的DDPG（深度确定性策略梯度）算法来动态调整PID控制参数。具体来说，Actor网络负责输出优化后的PID参数，而Critic网络则评估这些参数的效果。通过不断的学习和调整，使车辆能够在各种情况下表现出更好的控制性能。此外，文中还详细描述了奖励函数的设计，确保控制不仅精确而且平稳。 适合人群：从事自动驾驶研究的技术人员、对强化学习应用于实际控制系统感兴趣的学者及工程师。 使用场景及目标：适用于希望提升自动驾驶车辆在复杂道路条件下的稳定性和灵活性的研究项目。目标是在不同路况和车速条件下，通过动态调整PID参数，提高车辆的控制精度和平顺性。 其他说明：文章提供了具体的代码示例，帮助读者理解和实现相关算法。同时也指出了在实际应用中可能遇到的问题及其解决办法，如参数调整的边界约束、状态输入的数据平滑处理等。
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内容概要：本文介绍了腾讯云DeepSeek大模型知识引擎在企业服务中的应用，旨在提升企业人效和业务增长。大模型具备理解、学习、生成和推理能力，已在智能客服、智能办公等领域落地。文章详细介绍了三种主要应用模式——标准模式、工作流模式和Agent模式，分别适用于不同需求场景。此外，还展示了知识引擎在企业行政问答、专业知识查询、质检、保险建议书生成等具体业务中的成功案例。针对大模型应用中的难点，如企业知识更新快、知识格式多样等问题，腾讯云提供了全链路解决方案，涵盖知识获取、处理、检索、理解和生成。最后，文章强调了大模型知识引擎的安全防护措施，确保数据资产的安全。 适合人群：企业管理人员、信息技术部门负责人、数据科学家、AI开发者等关注企业智能化转型的专业人士。 使用场景及目标：①通过智能客服、智能办公等场景提高员工工作效率；②利用标准模式、工作流模式和Agent模式满足不同业务需求；③解决企业知识更新快、知识格式多样等实际难题，提升业务处理的准确性和效率；④保障企业数据安全，防止敏感信息泄露。 其他说明：本文还探讨了大模型在金融舆情摘要、投顾服务、投研服务、车险评残业务等领域的潜在应用场景，展示了大模型知识引擎的广泛适用性和强大功能。
电源.SCHLIB
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