内容概要：文章详细介绍了美的集团自2012年以来的数字化转型历程，分为六个阶段，涵盖了从信息系统一致性变革到当前的DTC、海外全价值链数字运营。美的集团通过数字化转型解决了客户需求快速变化、产品同质化竞争、跨层业务协同难题、全球化研发体系不完善以及企业生产经营风险等问题。转型过程中，美的集团逐步实现了从产品、购买、设计、制造、运输、交付等全价值链的数字化运营，显著提升了企业的盈利水平、营运能力和管理效率。美的集团还通过建立智能工厂、工业互联网平台、大数据平台等，实现了智能制造和数据驱动的决策。; 适合人群：家电制造企业高管、数字化转型项目负责人、制造业企业管理者、企业战略规划师等。; 使用场景及目标：①了解制造业企业如何通过数字化转型提升竞争力；②学习美的集团在不同阶段的转型策略及其具体实施措施；③借鉴美的集团的成功经验，应用于自身企业的数字化转型实践中。; 其他说明：美的集团的数字化转型是一个持续的过程，本文提供的案例为当前情况下的阶段性成功案例，可供其他制造业企业参考。美的集团的转型不仅带来了技术上的革新，也促使企业组织架构和管理模式的变革，强调了人才培养和技术创新的重要性。

此为sqlite版复权因子数据，一支股票一个表，注意这是复权因子，有其它数据时，用对应股票的复权因子，可以计算出对应的不复权、前复权和后复权等价格 其它请查看此文章，正常一个月一更新，请保持关注！ https://blog.csdn.net/sohoqq/article/details/132534214 股票历史数据全市场5000多支股票上市以来至今30年的数据下载、读取、处理和保存方法演示，包含不复权、前复权、后复权，复权因子等各数据，文章中有各版本数据的读取、处理和保存的的演示

2024年全国铁路矢量数据集涵盖了铁路、高铁和地铁的矢量数据，这些数据经过了2024年10月的更新，对于铁路运输行业以及地理信息系统（GIS）研究来说，具有极高的实用价值和时效性。该数据集对于规划铁路线路、进行交通流量分析、模拟和预测交通模式以及绘制精确的交通地图等方面都极为重要。通过矢量数据的特性，用户可以轻松地进行数据的编辑、查询、分析和显示，以满足不同的需求。 矢量数据集通常包括点、线和多边形等地理要素，这些要素通过坐标来定义，可以准确地表示地图上的各种要素。在这个数据集中，不仅包含了铁路、高铁和地铁的线路走向、站点位置等基本信息，还可能包括线路的等级、线路特性、车站的属性信息以及与其他交通方式的连接点等详细数据。 这些数据对于城市规划、交通管理和紧急情况响应等方面都有重要帮助。城市规划者可以通过这些数据来优化交通网络，减少交通拥堵，提高运输效率。交通管理者可以利用这些数据来监控交通状况，制定应急预案，确保乘客安全和交通顺畅。紧急情况响应团队可以快速定位问题区域，制定疏散计划和救援路线。 此外，矢量数据集还对学术研究有着不可忽视的价值。研究人员可以利用这些数据来分析铁路网络的发展趋势、评估交通效率和环境影响，以及预测未来的交通需求。通过对历史数据的对比分析，还可以评估政策调整或新线路开通对交通网络的影响。 需要注意的是，矢量数据集的准确性对于其应用效果至关重要。因此，数据的定期更新和校验是必不可少的。数据提供方应当采用先进的数据采集和处理技术，确保数据的质量和精度。 随着GIS技术的不断发展，矢量数据集在各种平台和应用程序中的应用变得更加广泛。从简单的地图显示到复杂的模拟分析，矢量数据集都能够提供强大的支持。然而，这也要求使用者具备一定的地理信息系统知识，以便正确地处理和分析数据。 2024年全国铁路矢量数据集是一个具有丰富信息的宝贵资源，无论是在商业、科研还是公共服务领域，都拥有广阔的应用前景。随着技术的进一步发展和数据处理能力的提升，我们有理由相信这些数据将被更广泛地应用于各个领域，为社会发展带来积极的影响。

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索启发式算法，它在处理优化和搜索问题方面表现出强大的能力。在本报告中，实验的目的是通过遗传算法来解决经典的旅行商问题（TSP）。TSP是一个典型的组合优化问题，要求找到一条经过所有城市且路径最短的闭合路径。由于其计算复杂性非常高，解决大规模TSP问题一直是研究的热点。 在实验中，首先需要熟悉遗传算法的基本原理和流程。遗传算法的核心思想是通过模拟自然遗传过程来进行参数优化。问题的解被编码为染色体，通过选择、交叉（杂交）和变异操作来模拟生物进化的过程，进而产生更适应环境的后代，这个过程不断迭代，直到找到最优解。 在实验的流程中，首先需要初始化种群，即随机生成一组可能的解决方案。随后，要确定种群的规模、迭代次数、选择方式、交叉概率和变异概率等参数。染色体的适应度值是根据城市之间的欧氏距离来计算的。通过迭代选择、交叉和变异，最终在多次迭代后找到一条最短的路径。 实验内容详细说明了如何使用遗传算法求解TSP问题，并对算法性能进行分析。通过改变种群规模、交叉概率和变异概率等关键参数，可以观察到它们对算法结果的影响。实验显示，种群规模不是越大越好，存在一个最佳规模使得算法效率和结果最优。同时，交叉概率和变异概率对结果也有显著影响，过高的变异概率可能会破坏好的解，而过低则可能导致早熟收敛。 实验还包括了设计新的变异策略和个体选择概率分配策略，并测试了这些新策略对解决TSP问题的影响。通过实验的比较分析，可以评估不同策略的有效性，并最终选择出最适合当前问题的策略。 实验报告还规定了必须绘制出遗传算法求解TSP问题的流程图，并对遗传算法求解不同规模TSP问题的性能进行分析。在规模较小的TSP问题中，遗传算法能有效地找到最优解或者非常接近最优的解。但是，随着城市数量的增加，算法的性能逐渐下降，所需时间增长。 遗传算法在解决TSP问题上具有一定的优势，它能够有效地搜索出较优解，并通过调整参数和设计策略来提升算法的性能。然而，该算法也存在局限性，特别是在面对大规模TSP问题时，算法效率和结果可能不尽人意，需要进一步优化和改进。

中国行政区划-街道级-2010年度数据 (解压密码：zhangdapangzi)

利用LandsatTM/ETM+数据进行南昌市地表温度反演，得出1989年和2000年2个时相的南昌市热岛强度等级分布特征，结合下垫面土地覆盖类型图．选取样区对比分析了地表温度空间分布．结果表明：南昌市存在比较明显的热岛效应，主城区的地表温度由城区中心向近郊、远郊逐渐降低，城市地表温度与下垫面的性质紧密相关．研究结果对于改善南昌城市生态环境、减缓城市热岛效应具有重要的参考价值．

在2022年的电子设计大赛中，C题聚焦于构建一个小车跟随行驶系统的控制部分。这个项目旨在挑战参赛者在硬件与软件结合上的创新能力，尤其是对于自动化控制、传感器技术以及算法设计的理解与应用。本压缩包包含了实现该系统控制功能的代码，以下是关于这个系统的一些关键知识点： 1. **自动跟随技术**：小车跟随行驶系统的核心是自动跟随技术，它允许小车在不依赖人工操作的情况下，根据前方参照物的位置调整自身行驶方向和速度。这种技术广泛应用于自动驾驶车辆、机器人等领域。 2. **传感器技术**：系统中可能采用了多种传感器，如超声波传感器、红外线传感器或激光雷达，用于检测前方目标的距离和相对位置。这些传感器数据是实现跟随控制的基础。 3. **PID控制器**：在控制系统中，PID（比例-积分-微分）控制器是一种常见的反馈控制算法，用于调节输出值以减小误差。在小车跟随行驶系统中，PID控制器可能被用来调整小车的速度和转向，确保其能准确跟随目标。 4. **路径规划**：小车需要具备一定的路径规划能力，这可能涉及到A*算法、Dijkstra算法等路径搜索策略，确保小车能在复杂环境中找到最优路径。 5. **实时数据处理**：小车控制系统需要能够实时处理传感器输入的数据，并快速做出决策。这可能涉及实时操作系统（RTOS）和高效的编程语言，如C++或Python。 6. **通信协议**：小车可能需要通过无线通信与外部设备（如PC或遥控器）进行数据交换，这就涉及到串行通信协议，如UART、SPI或I2C。 7. **嵌入式系统**：控制代码很可能运行在一个嵌入式系统上，如Arduino或Raspberry Pi，这些平台提供了足够的计算能力和低功耗特性，适合于移动设备。 8. **算法优化**：为了提高系统的响应速度和准确性，代码可能会包含一些特定的优化技巧，如数值稳定性的改进、内存管理优化和计算效率提升。 9. **调试工具**：开发过程中，开发者可能使用了如串口调试助手、JTAG调试器等工具来测试和调试代码，确保其在实际环境中能正常工作。 10. **安全机制**：为防止系统异常，可能还包含了错误检测和恢复机制，如看门狗定时器，以确保小车在遇到问题时能够安全停止。 通过分析和理解这个压缩包中的代码，参赛者可以学习到如何将理论知识应用于实际项目，提升自己的工程实践能力。同时，这样的项目也为研究自主驾驶和机器人技术提供了宝贵的实践平台。

利用层次分析法建立了一个公务员招聘的数学优化模型.首先将面试成绩、期望成绩与笔试成绩转化为相应的权重，再充分考虑应聘人员的志愿，最后建立双向选择的权重计算模型，并在处理过程中抓住应聘人员的实际权重与各部门期望权重的贴近度，运用整数规划确定出各种条件下的最优分配方案.对一般情况即Ⅳ个应聘人员M个用人单位时做了合理的论证，以达到该模型在运用中的推广.

2024年电子设计竞赛的举行，标志着电子技术领域又一次高水平的竞技盛事。电子设计竞赛旨在鼓励创新思维，促进电子技术知识的交流与应用，同时也是选拔优秀电子设计人才的重要平台。参赛者将围绕主办方提出的题目进行设计、制作和测试，以求在功能、性能、创新性及实用性等方面取得突破。 竞赛题目的设置往往紧跟电子技术的发展趋势，涵盖广泛的应用领域，如智能硬件、嵌入式系统、物联网技术、人工智能、通信技术、传感器技术、微电子技术等。这些领域的题目设置不仅能考验参赛者的理论基础和实践能力，而且还能激发他们的创新灵感。 为了应对这些挑战，参赛者通常需要做足准备，包括但不限于深入研究相关技术文献、掌握最新的电子设计工具和软件、了解市场和用户需求，以及团队协作和项目管理的能力。此外，参赛者还需要关注可持续发展和绿色环保的设计理念，因为在现代电子设计领域，环境影响和资源效率已成为不可忽视的因素。 随着竞赛的临近，参赛团队需要紧密合作，分工明确，确保在规定时间内完成设计方案的制定、原型的搭建以及性能的测试。在设计方案阶段，团队成员需综合考虑技术可行性、成本预算和项目时间线，以确保最终作品能够在竞赛中脱颖而出。 竞赛的结果不仅取决于最终作品的品质，还包括设计过程的展示和团队的答辩表现。因此，参赛者需要准备充分，以便在面对评委提问时能够清晰地表达设计理念和解决过程中遇到的技术难题。 2024年电子设计竞赛不仅是技术比拼的赛场，也是电子设计领域最新知识和理念的交流平台。通过这样的竞赛，参赛者有机会展示自己的才能，同时也能够学习到同行的先进技术和创新思维，为个人和团队的职业发展奠定坚实的基础。

在NASA-MODIS海洋组提出的二类水体叶绿素a的半分析算法的基础上，使用叶绿素荧光理论对其进行了改进，建立了一个适用于我国的海洋叶绿素浓度反演模型，并选取2003年黄海区域的MODIS数据对算法进行了验证。