内容概要： 1、数据可视化大屏自适应，满足不同分辨率需求。 2、利用transform的scale属性缩放，缩放整个页面。。 3、在任意屏幕下保持16:9的比例，保持显示效果一致。 4、更宽：(Width / Height) > 16/9，以高度为基准，去适配宽度。 5、更高：(Width / Height) < 16/9，以宽度为基准，去适配高度。 6、1920*1080的分辨率大屏页面(16:9)比例效果演示。 7、1024*768的分辨率大屏页面(4:3)比例效果演示。 8、8400*3150的分辨率大屏页面(不规则)比例效果演示。 适合人群： 1、具备一定前端基础，熟悉CSS的开发者。 能学到什么： 1、做大屏项目时，需要适配不同屏幕，且在任意屏幕下保持16:9的比例，保持显示效果一致，屏幕比例不一致两边留白即可。 2、利用transform的scale属性缩放，缩放整个页面。

在惯性导航系统（Inertial Navigation System, 简称INS）中，陀螺仪是一种关键组件，用于测量载体的角速度。陀螺仪的性能直接影响着整个系统的精度和稳定性。"SINS中陀螺比例因子标定matlab程序"是针对这类问题的一个解决方案，它提供了基于MATLAB的标定算法，旨在校准陀螺仪的比例因子，以减少测量误差，提高系统性能。 陀螺比例因子标定是惯性导航系统中的一项重要任务，因为实际的陀螺仪可能会存在非线性、温度漂移和比例因子偏差等问题。比例因子标定的主要目的是找出陀螺仪输出与其实际旋转速率之间的关系，这通常涉及到对陀螺仪进行一系列已知角度输入的测试，然后分析输出数据以确定比例因子。 MATLAB是一种强大的数值计算和数据分析工具，适用于这种标定过程。通过编写MATLAB程序，可以实现数据采集、处理、模型建立和参数估计等功能。该程序可能包括以下步骤： 1. 数据采集：连接陀螺仪，施加一系列已知的角速度输入，记录陀螺仪的输出数据。 2. 数据预处理：对采集的数据进行滤波、平滑等处理，去除噪声和异常值。 3. 建立模型：构建陀螺仪输出与真实角速度的关系模型，这可能是一个线性模型或者包含非线性项。 4. 参数估计：使用MATLAB的优化工具箱或最小二乘法等算法，估计模型中的比例因子和其他参数。 5. 结果验证：将标定后的模型应用于新的数据集，对比实际与预测的角速度，评估标定效果。 惯性导航MATLAB程序可能还包括其他高级功能，如温度补偿、长期稳定性分析等，以适应不同环境条件下的应用。陀螺标定算法的设计和选择会直接影响到标定的精度和效率，因此，理解并优化这些算法至关重要。 "SINS"是 Strapdown Inertial Navigation System 的缩写，指的是将陀螺仪和加速度计直接固定在载体上的惯性导航系统。在SINS中，精确的陀螺仪标定对于实现高精度的自主导航至关重要。 这个压缩包提供的MATLAB程序和相关文档是惯性导航系统开发者和研究人员的重要资源，它可以帮助他们有效地校准陀螺仪，提升系统整体的导航性能。通过深入理解和应用这些内容，可以在实际项目中实现更准确、更可靠的惯性导航。

在本说明中，我们分析了参考文献中讨论的F理论模型中GUT和孪生扇区的相对尺度。 [1]。 模型中有许多体积模量。 可见扇区（1）中的GUT表面体积（威尔逊线GUT断开）将GUT比例尺MG〜2×1016 GeV定义为统一比例尺，并具有精确的SU（3）×SU（2）量规耦合 ×U（1）Y。 我们选择GUT耦合常数αG − 1 $$ {\ alpha} _G ^ {-1} $$〜24。然后我们可以自由选择比率αG（2）/αG（1）= m 1 / m 2，其中m 1和m 2独立的体积模量与垂直于两个渐近GUT曲面的方向相关。 然后，我们分析了孪生扇形区（2）的有效场论，这可能导致SUSY打破高吉诺凝结水。 当然，所有这些结果均受模量自洽稳定的影响。

用于计算比例多谐振（PMR）控制器和电流反馈增益的代码，以确保不间断电源（UPS）的稳定性和性能。 PMR和电流增益通过极点放置进行调整。 无需线性图形环境电路即可绘制输出到线性和非线性负载的图形，这使得研究应用程序变得容易。 详细信息：不能保证负载变化的鲁棒性。 更改非线性负载电流的谐波分量以表示所需的负载模型。 主文件名为“ pmr_main.m”。

单相逆变器重复控制。 采用重复控制与准比例谐振控制相结合的符合控制策略，spwm调制环节采用载波移相控制，进一步降低谐波。 仿真中开关频率20k，通过FFT分析，谐波主要分布在40k附近，并没有分布在20k附近，载波移相降低了谐波含量。 整个仿真全部离散化，包括采样与控制的离散，控制与采样环节没有使用simulink自带的模块搭建，全部手工搭建。

QT widget控件自适应窗口大小，修改比例

计算机视觉模型训练利器，对原始数据进行数据增强，只需要标注原始数据，标签可以随着图像增强一起变化．防止深度学习模型过拟合的最有效的方法

PID控制器（比例-积分-微分控制器）是一个在工业控制应用中常见的反馈回路部件，由比例单元比例P（proportion）、积分单元I（integration）和微分单元D（differentiation）组成。PID控制器作为最早实用化的控制器已有近百年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。

研究应用于煤矿地面6 k V变电站的静止无功发生器(SVG)的补偿电流控制策略。静止无功发生器的电流环控制要求补偿电流能够无误差地跟踪指令电流信号,而传统的PI控制需要进行复杂的dq坐标变换,且很难消除稳态误差。直接在三相静止坐标系下采用改进的比例谐振(PR)控制器实现对不同频率正弦信号的零稳态误差跟踪控制。给出了PR控制器各参数的设计方法,通过仿真对所提供控制策略进行了验证。仿真结果表明,改进PR控制策略跟踪效果良好,可使SVG同时且有效地补偿基波无功电流和谐波电流。

我们基于$$ SU（3）_C \ times SU（3）_L \ times U（1）_X $$ SU（3）C×SU（3）L×U（1）X标尺组提出一个可行的模型 ，并以$$ U（1）_ {L_g} $$ U（1）Lg全局轻子数对称性和$$ \ Delta（27）\ Z_3 \ Z_ {16} $$Δ（27）×来扩充 Z3×Z16离散组，能够解释标准模型（SM）的费米子质量和混合，并具有可以在大型强子对撞机上测试的小型跷跷板机构。 此外，该模型还为SM费米子质量和混合提供了解释。 在提出的模型中，由不可重新归一化的Yukawa算子引起的逆跷跷板机制产生了轻质中微子的小质量，并由三个非常轻的Majorana中微子介导，并且自发产生了观测到的SM费米子质量和混合角层次 在非常大的能量规模下，破坏$$ \ Delta（27）\ Z_ {3}×Z_ {16} $$Δ（27）×Z3×Z16对称性。 在我们以前的3-3-1模型中具有$$ \ Delta（27）$$Δ（27）组的中微子质量生成机制没有出现（Vien等人在Nucl Phys B 913：792，2016，CárcamoHernández