领域模型使开发人员可以表达丰富的软件功能需求，由此实现的软件可以满足用户真正的需要，因此被公认为是软件设计的关键所在，其重要性显而易见。但讲述如何将领域模型用于软件开发过程的优秀实用资料却不多见。本书正是这一领域最著名的作品，受到众多业界大师的赞美和推介，广受读者好评。 要通过创建领域模型来加速复杂的软件开发，就需要利用大量最佳实践和标准模式在开发团队中形成统一的交流语言；不仅重构代码，而且要重构代码底层的模型；同时采取反复迭代的敏捷开发方法，深入理解领域特点，促进领域专家与程序员的良好沟通。针对这些内容，本书结合真实项目，系统地介绍了领域驱动开发的目标、意义和方法，充分讨论了复杂系统的建模与设计问题。 本书将指导面向对象开发人员、系统分析人员和设计人员合理地组织工作，各有侧重、彼此协作，有条不紊地进行复杂系统的开发，帮助他们建立丰富而实用的领域模型，并由此创建长期适用的优质软件。

在这封信中介绍了一种差分驱动的双极化高增益堆叠式贴片天线。 采用两层堆叠的贴片来增加天线的阻抗带宽。 两个堆叠的贴片中的每一个都插入有四个短路柱，以增强天线增益。 为了验证所提出的设计，我们精心制作了原型并进行了测试。 天线的仿真和测量结果表明，对于小于-10 dB的差分反射系数，分数阻抗带宽大于19％，并且两个极化之间的隔离度较高（| Sdd21 |大于35 dB）。 两个端口的天线增益也高达11 dBi。 此外，在整个工作频带内，交叉极化电平低于-16 dB的情况下，在仿真和测量之间实现了辐射图的良好一致性。

中文书很难懂，看英文的吧！ 本书是领域建模的集大成者。 不仅有很多建模方法和技巧，而且是解决软件复杂性问题的。

利用高级数据驱动和深度学习方法，结合单变量和传统多变量技术的优势，提高其性能，拓宽其实际应用范围，解决了过程监控中的多变量挑战。本书继续融合了浅层学习方法的理想属性——如单类支持向量机、k近邻和无监督深度学习方法——以开发更复杂和有效的监控技术。最后，开发的方法应用于监测许多过程，如废水处理厂，自主机器人和车辆的驾驶环境中的障碍检测，机器人群，化学过程(连续搅拌槽反应器，塞流反应器和蒸馏塔)，臭氧污染，道路交通拥堵，还有太阳能光伏系统。 使用基于数据驱动的方法进行故障检测和归因 深入了解复杂和多元系统中的故障检测和归因 熟悉最适合的基于数据驱动的技术，包括多元统计技术和基于深度学习的方法 包括案例研究和不同方法的比较

流体包含在一个正方形域中，所有边都具有狄利克雷边界条件，三个静止边和一个移动边（速度与边相切）。 使用涡流函数公式求解盖子驱动的腔体流动。 应用有限差分方法进行离散化。 绘制速度向量、涡度等值线和流函数。 详细解释你的方法并评论结果。

matlab2016b运行代码PMSM驱动的PUMA560 《自动化创新实践课程》项目 详细说明请参见 运行平台 赢10 matlab2016b 目录结构 pmsm/ - pmsmPara.m # customise your owm PMSM configuration - calPI.m # calculate PI para for simulink model - slx/ - current.slx # test current loop - revelution.slx - postion.slx puma/ - stl/ # mechanical model of each link, which is git cloned from https://github.com/nimasarli/puma560_description - trajectory/ # some code is git from https://github.com/xuuyann/RobotLearningCode - startup_puma.m # the script run befor

BIGUQ.jl：贝叶斯信息鸿沟决策理论

保存语句matlab代码基于噪声数据的数据驱动可达性分析 这个 repo 包含我们两篇论文的代码： 1- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson “使用矩阵带位体的数据驱动可达性分析”第三届年度动态和控制学习会议 () 2- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson “来自噪声数据的数据驱动可达性分析”提交给 IEEE Transactions on Automatic Control ( ) 问题陈述 鉴于系统模型未知，我们考虑从噪声数据进行可达性分析的问题。 识别模型是最先进的可达性分析方法的初步步骤。 然而，系统变得越来越复杂，数据变得越来越容易获得。 我们提出了使用矩阵 zonotope 和使用名为约束矩阵 zonotope 的新集合表示的数据驱动可达性分析。 下图总结了我们论文背后的想法。 文件说明 建议的数据驱动可达性分析有两个复杂程度A-文件夹examples-basic下的基本可达性分析B- 使用文件夹 examples-cmz 下的约束矩阵 z

d4rl-小球 使用Pybullet环境进行数据驱动的深度强化学习的数据集。 这项工作旨在通过开源项目符号模拟器为数据驱动的深度强化学习提供数据集，从而鼓励更多的人加入该社区。 该存储库建立在。 但是，当前，如果不检查MuJoCo激活密钥就无法导入d4rl，这会使程序失败。 因此， d4rl_pybullet.offline_env是直接从复制的。 安装 $ pip install git+https://github.com/takuseno/d4rl-pybullet 用法 该API与原始d4rl基本相同。 import gym import d4rl_pybullet # dataset will be automatically downloaded into ~/.d4rl/datasets env = gym . make ( 'hopper-bullet-mixed-v0

Stress-Test-Driven Qualification of Integrated Circuits