jerry.li
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vosv：
路过这里，留个印~~~
给 caroline 小朋友推荐一首中国歌曲吧 -
ahbbxie：
demo而已，appfuse主要进行各种开源项目的集成，业务代 ...
appfuse 1.9.2 的AOB (面向方面的bug) -
YRHYRH：
决择、appfuse 、方法论 -
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尽管现在的appfuse甚至不如我当初的设计，但我还是要接受它 ...
决择、appfuse 、方法论
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光电材料仿真，电子仿真等；从入门到精通教程；含代码案例解析。
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内容概要：本文详细介绍了一篇关于多智能体系统隐私保护和增益迭代扰动观测器的学术论文。论文提出了两种主要创新：一种新的隐私保护机制，通过设定时间掩码函数实现在用户定义时间内保护隐私，减少对系统性能的影响；以及一种增益迭代扰动观测器，基于负梯度优化概念构建增益迭代机制，以提高系统控制精度。文中提供了详细的Python代码实现，包括多智能体系统仿真类、隐私保护和扰动观测器的具体实现，并通过仿真实验验证了所提机制的有效性。此外，还对现有隐私保护技术和系统扰动处理挑战进行了深入分析，展示了改进方法在隐私保护效果、系统性能等方面的显著提升。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对多智能体系统、隐私保护技术和控制理论感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：①适用于研究多智能体系统的隐私保护机制；②探索如何通过增益迭代机制提高扰动观测器的性能；③为智能电网、无人机编队、工业物联网等领域提供隐私保护和系统优化的解决方案。 其他说明：该资源不仅包含理论分析，还提供了完整的代码实现和仿真结果，便于读者理解和实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验，以便更好地掌握论文中的核心思想和技术细节。
内容概要：本文深入探讨了P2构型混合动力汽车的能量管理模式，特别是基于规则（Rule-based）和庞特里亚金最小值原理（Pontryagin's Minimum Principle, PMP）这两种控制策略的应用与对比。首先介绍了模式切换逻辑及其潜在问题，如SOC滞环区间、油门踏板信号处理和车速判断。接着详细解释了庞特里亚金最小值原理的核心概念和实现方法，强调了协态变量λ的在线更新策略以及其带来的性能提升。同时，讨论了联合仿真过程中Cruise和Matlab之间的DLL对接技术和注意事项。此外，还提供了关于参数校准、仿真结果分析等方面的指导，并分享了一些实践经验，如驾驶模式的选择和优化。 适合人群：从事混合动力汽车研究与开发的技术人员、高校相关专业学生、对能量管理系统感兴趣的工程师。 使用场景及目标：帮助读者理解不同控制策略的工作原理及其优劣，掌握具体的实现方法和技术细节，为实际项目提供参考和支持。通过案例分析和实践经验分享，使读者能够在自己的工作中应用这些策略，提高系统的燃油经济性和稳定性。 其他说明：文中不仅包含了详细的代码示例，还包括图表、公式等辅助材料，便于理解和实施。特别指出，在进行控制策略比较时，可以通过加入创新元素（如深度学习）来增加研究成果的价值。
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1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行matlab程序。 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。
本书是关于C++图形用户界面(GUI)编程的权威指南，专注于使用Qt 4框架。全书分为几个部分，首先介绍了Qt的历史和基础知识，包括如何开始使用Qt创建简单的应用程序。接着深入探讨了创建对话框和主窗口的技巧，包括子类化QDialog和QMainWindow，以及如何使用信号与槽机制，这是Qt框架的核心特性之一。书中还详细讲解了控件样式、布局、快速设计对话框、动态对话框以及内置控件和对话框类的使用。此外，还涉及了如何实现应用程序的核心功能，如创建菜单栏、工具栏、状态栏，以及如何处理文件菜单和多文档界面等。本书适合初学者和有经验的开发者，旨在帮助他们快速掌握Qt框架，并创建出功能强大的跨平台桌面应用程序。
内容概要：本文详细介绍了利用Matlab的遗传算法（GA）解决四工件六机器车间调度问题的方法。首先定义了问题背景，即4个工件各有3道工序，共6台机器可供选择，目标是最小化总加工时间。文中重点讲解了GA的关键步骤，包括染色体编码（采用工序+机器的双层编码）、适应度函数设计（考虑机器空闲时间和工件工序进度）、以及交叉变异操作（采用顺序交叉和均匀变异）。通过200代的迭代优化，最终得到最优解，使总耗时从初始的70多个时间单位降低到48个时间单位。此外，文章还提供了甘特图可视化功能，帮助直观展示调度结果。 适合人群：对车间调度问题感兴趣的工程技术人员、研究遗传算法的应用开发者、希望了解Matlab在工业优化中应用的研究人员。 使用场景及目标：适用于制造业车间调度优化场景，旨在通过遗传算法找到最优的工件加工顺序和机器分配方案，从而最小化总加工时间，提高生产效率。 其他说明：文中提供的代码示例可以直接用于实验环境，同时也给出了进一步改进的方向，如引入更多现实因素（如固定工序机器限制）和优化参数设置。
内容概要：本文介绍了利用Matlab/Simulink和Carsim构建的MPC模型预测控制下的三车队列控制系统及其扩展性。项目采用模块化建模方法，通过两个MPC控制器和BTPLF通信策略确保车队稳定行驶。文中详细描述了各个模块的功能，如车辆输入输出模块、MPC控制器、通信策略和参数显示模块，并提供了具体的代码示例和技术细节。此外，还探讨了常见问题的解决方案，如版本兼容性和车型配置问题，以及扩展到更多车辆的方法。 适合人群：从事自动驾驶、车队管理、模型预测控制等领域研究的技术人员和研究人员。 使用场景及目标：①理解和实现基于MPC的车队队列控制；②掌握模块化建模方法和联合仿真的具体步骤；③解决实际应用中的兼容性和性能优化问题。 其他说明：项目包含详细的建模说明文档、源码文件及相关文献，有助于深入理解MPC在车队控制中的应用。
Java编程语言笔记，其中包括基本语法、多线程、网络编程等高级操作。适合学习使用。
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