jemalloc5.3.0内存分配顶层几级调用链流程图，jemalloc5.3.0的网上资料非常匮乏，加上jemalloc的新版本如5.3.0版本和之前的历代版本差异都非常大，流程图持续完善中 该图除了涉及jemalloc的顶层几级调用链流程图以外，还涉及了tsd模块，之前的博客里有介绍 https://blog.csdn.net/weixin_42766184/article/details/145384811?spm=1001.2014.3001.5502。

医院管理信息系统分析报告含业务作业流程图及数据作业流程图模板 医院管理信息系统是医院管理的核心系统，旨在提高医院的运营效率、降低成本、提高医疗质量和患者满意度。该系统的主要功能包括系统管理、门诊挂号、门诊收费、住院管理、药库管理、药房管理、医嘱管理、护士工作站、病例管理等。 系统管理是医院管理信息系统的核心模块，负责设置本医院的基础信息和对其他软件模块的控制。门诊挂号模块是处理门诊病人消费统计的软件模块，安装在收费室工作电脑上。门诊收费模块是处理门诊病人消费统计的软件模块，安装在收费室工作电脑上。住院管理模块是处理住院病人诊治过程的软件模块，通常安装在收费室或住院记帐处工作电脑上。 药库管理模块是负责药品入库、出库等管理和库存查询等功能。药房管理模块是负责药品“进销存”和“查对”后增加库存，并处理门诊病人和住院病人处方的模块。医嘱管理模块是包含门诊医嘱和门诊病历的模块，负责完成医生对病人病史统计、处方、检验、诊疗、处理、手术、收入院等全部医疗过程计算机处理、存放和查询。 护士工作站模块是以处理“医嘱”为主软件模块，通常安装在各病区护士工作科室中，以“医嘱录入”形式对本科室在院病人进行“记帐”。病例管理模块是负责病案录入、日报产生等功能。 医院管理信息系统的目标是降低工作强度、提升劳动效率、避免统计错误、提供科学依据、让病人明白就医等。该系统的开发平台是 Delphi，使用 SQL 数据库作为后台数据支持，面向对象系统。 现有的医院信息管理系统存在许多问题，如通用性和扩展性不佳、信息孤岛、安全性、实用性、可靠性、运行速度等问题。新的医院管理信息系统需要满足医院管理者和直接使用者的需求，提供医疗数量、质量指标完成情况、医疗动态情况、医院收入/支出情况、单病种平均费用、门诊病人人均费用等信息。 系统直接使用者关心的是系统提供的功效对她们业务是否有直接帮助，系统是否好用，包含操作方便、简单易学、响应快等。在系统具体设计实现上，要求系统不只是简单地提供增、删、改、查功效，而是面向具体应用、针对每种业务特点进行设计。

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EdrawMax是一款功能强大且易于使用的图形设计软件，适用于绘制各种类型的图表和图形。以下是对EdrawMax的内容概要、适用人群、使用场景及目标的详细阐述： 内容概要： 多类型图表支持：EdrawMax支持绘制流程图、思维导图、信息图、商业图表、方向图、UML、软件设计图、线框图、建筑设计等数百种专业领域图形图表。 全拖拽式操作：该软件采用全拖拽式操作，用户无需系统学习和培训即可快速上手，轻松绘制专业图表。 丰富的模板和符号库：EdrawMax内置了4600多个常用图形模板库和用户自定义实例库，以及丰富的图形库和符号库，满足不同行业和领域的需求。 跨平台兼容性：该软件支持Windows、Mac、Linux及网页版，一端创作，多端同步，方便用户在不同设备上进行工作。 导出格式多样：EdrawMax可以一键导出图表为PDF、Word、PPT、Excel、图片、HTML、Visio等文件格式，方便用户分享和展示。 适用人群： 工程师：用于绘制工程图、流程图、网络拓扑图等，帮助工程师更好地阐述设计思想，提升工作效率。 IT开发人员：适用于软件设计图、UML图、程序流程图等，帮助开发人员更

哈夫曼译码流程图，数据结构课程设计需要，用visio画的

本文以XDH 为例，实现输出点流水灯，测试输出点是否正常。 用到了FOR NEXT循环和偏移量实现。

主要内容：这篇文档展示了怎样在MATLAB环境中利用双向门控循环单元(BiGRU)建立模型，进行时间序列的数据预测。详细地介绍了创建时间系列样本集，BiGRU模型配置、构造和参数设定的过程，同时演示了使用提供的数据执行预测并呈现实际和预测值对比的方法. 适合人群：适合熟悉基本MATLAB用法，有一定机器学习基础知识的专业人士。 使用场景及目标：对于想要在时间和经济序列分析上得到更好的预测结果的技术研究者和从业者来说是有意义的学习与实验工具。 其他说明：本文提供了一份包含详尽的注释说明以及所需的数据的实用BiGRU时间序列预测脚本，便于快速启动项目的实操者学习。

C# WinForm 工作流设计 工作流程图拖拽设计 +GDI 绘制工作流程图 大概功能说明一下： 　　1.支持拖动绘制工作节点 　　2.支持移动每个节点的移动 　　3.支持直线连接节点 　　4.支持节点移动连接线自动跟随 　　5.支持高亮显示选中的节点连线 　　6.支持能删除选中节点和连线 　　7.支持选中节点能显示节点的属性，同时可以进行节点更改 　　8.支持能保存已绘制流程图（后续可根据个人情况配置，入库或者配置文件） 　　9.支持能加载保存后的数据（根据入库或者配置文件做相对应的开发） 　　10.支持能绘制节点和线的文字 　　11.支持能自动计算两个节点之间的连接点，不要手动调整 　　12.支持修改节点文字颜色背景颜色等等功能 　　13.支持绘制超出边界自动回显功能 　　14.支持节点右键删除功能 　　15.支持连接线高亮右键删除功能 最后说明：软件基于 +GDI 绘制工作流程图 软件没有使用任何第三方插件。 方便新手进行拓展其他功能开发。

【资源介绍】这套循环神经网络（RNN）教育资源由四部分PPT组成，全方位覆盖了循环神经网络的核心知识点。第一部分提供了39页的RNN概述，详细解释了RNN的基本结构、工作原理、特点和优势；第二部分深入探讨了长短期记忆网络（LSTM），通过30页的内容剖析了LSTM的设计思路、梯度消失问题的解决机制以及在序列数据处理中的应用；第三部分涉及编码器-解码器结构，通过25页篇幅详细解读了序列到序列（seq2seq）模型在机器翻译、文本生成等任务中的作用与实现方式。还包含自我检测的练习题。 此外，该资源还包括负荷预测的具体代码实例与实践指导，使得学习者能够将理论知识直接应用于实际问题。 【适用对象】这套资源适用于对深度学习特别是循环神经网络领域感兴趣的学生、教师、研究人员以及相关行业的数据科学家和工程师，旨在帮助他们系统学习RNN的各个方面，掌握基于RNN的复杂序列数据建模和预测技术，并能够在实际工作中灵活应用这些技术解决实际问题。

智能电网技术是现代电力系统发展的核心方向之一，它涉及将先进的信息技术、通信技术、控制技术和电力技术融合到传统的电网中，以实现电网的智能化管理和运行。智能电网的目标是提升电网的可靠性、安全性、经济性和环境友好性，特别是在多种能源发电、调度以及高效利用方面发挥着越来越重要的作用。 1. 多种能源发电的多目标优化调度模型 在智能电网中，多种能源发电的多目标优化调度模型是核心内容。所谓多目标优化，指的是在考虑多个目标函数的同时，寻求这些目标之间的最优平衡。在电力系统中，这些目标可能包括但不限于最小化火电机组的煤耗、水电机组的用水量、电网的网损以及降低风电场的危险等级等。通过构建这种模型，可以全面评估发电资源的使用效率和系统的经济性，从而在保证电力供应可靠性的基础上，实现能源的高效利用和环境保护。 2. 仿水循环粒子群算法 为了有效解决多目标优化调度模型的复杂性和求解难度，本文提出了一种仿水循环粒子群算法。这是一种启发式算法，借鉴了自然界水循环机制，其目的是为了解决传统随机算法在面对复杂优化问题时耗时长和难以收敛到全局最优解的问题。仿水循环粒子群算法利用了水循环过程中的一些现象，如蒸发、降水、径流等，将这些现象转化为算法中的粒子运动规则，通过模仿水循环的方式迭代搜索最优解。 3. 风电机组出力的不确定模型 在智能电网的多种能源发电中，风能作为一种重要的可再生能源，其发电量受到风速随机性的影响，导致风电机组的出力具有不确定性。因此，本文采用了随机机会约束规划理论，建立了一个能够描述风速随机分布特性的风电机组出力不确定模型。该模型通过机会约束规划将不确定性转化为确定性等价形式，使得调度模型能够更加准确地反映实际情况。 4. 案例分析与验证 为验证所提出的多目标优化调度模型和仿水循环粒子群算法的实用性与有效性，研究以一个包含10个燃煤电厂、8个水电站和2个风电场的区域电力系统作为实例进行分析计算。通过计算结果，可以分析模型对电网的适应性，并评估仿水循环粒子群算法在求解多目标优化问题中的可行性与效率。 关键词解释： - 智能电网：指采用先进的信息通信技术与传统电网相结合，实现电网的智能化管理，包括发电、输电、变电、配电、用电和调度等环节。 - 多种能源发电：指在一个电力系统中同时或相继使用不同类型的发电方式，包括火电、水电、风电等。 - 多目标优化调度：是针对电力系统中的多个相互冲突的优化目标，同时进行优化以寻求各个目标之间的最佳平衡点。 - 仿水循环粒子群算法：一种基于自然水循环现象的新型优化算法，用于解决多目标优化问题。 本文介绍的智能电网多种能源发电多目标优化调度模型及其仿水循环粒子群算法，不仅在理论上构建了一个高效、节能、环保的电力调度模型，而且提出了一种高效的算法来解决实际问题，具有很高的实用价值和研究意义。随着智能电网技术的不断发展和优化算法的不断创新，这些研究成果将对提升智能电网的性能和推动可再生能源的利用起到积极的作用。