SQL数据库和ACCESS数据库读写的WebService。自己根据需求编写的关于数据库的WebService。里面涉及到SQL数据库和ACCESS数据库的读写添加删除等操作。比较合适的学习资料。带源码。

一个地区接收到的降雨量是评估水的可用性以满足农业、工业、灌溉、水力发电和其他人类活动的各种需求的重要因素。 在我们的研究中，我们考虑了对印度旁遮普省降雨数据进行统计分析的季节性和周期性时间序列模型。 在本研究论文中，我们应用季节性自回归综合移动平均和周期自回归模型来分析旁遮普省的降雨数据。 为了评估模型识别和周期性平稳性，使用的统计工具是 PeACF 和 PePACF。 对于模型比较，我们使用均方根百分比误差和预测包含测试。 这项研究的结果将为地方当局制定战略计划和适当利用可用水资源提供帮助。

【越南省市数据库】是一个包含了越南全国各地省、市信息的数据集合，主要来源于2015年越南最终高中考试的参考资料，该数据在2015年3月进行了最后一次更新。这个数据库对于需要处理越南地理信息的开发者来说尤其有用，比如在构建地图应用、统计分析或者进行地理位置相关的服务时。 【PHP】作为标签，意味着这个数据库可能以PHP脚本的形式提供，或者是与PHP编程语言相关的资源。PHP是一种广泛使用的开源服务器端脚本语言，尤其适合Web开发，可以嵌入到HTML中使用。因此，这个数据库可能包含可以与PHP交互的结构，如数组、JSON或CSV格式，以便于开发者在PHP环境中轻松地读取和操作这些数据。 数据库内容可能包括但不限于以下字段： 1. **省份（Province）**：越南的行政划分，如河内、胡志明市等，每个省份都有一个唯一的标识符。 2. **城市（City）**：每个省份下的城市或县，也带有对应的唯一标识。 3. **区/郡（District）**：城市下进一步的细分区域，可能包含多个城镇或社区。 4. **人口数量**：每个行政区域的人口统计数据。 5. **地理坐标**：经纬度坐标，用于地图定位。 6. **邮政编码**：便于邮件投递和物流服务。 7. **其他信息**：可能还包括行政中心、成立日期、面积等附加信息。 对于开发者来说，使用这个数据库可以实现以下功能： - **地理位置搜索**：用户可以通过输入城市或省份名称，快速找到相关位置的信息。 - **地图展示**：将数据集成到地图应用中，展示越南各地区的分布。 - **数据分析**：对人口、面积等数据进行统计分析，提供报告或可视化结果。 - **地址解析**：将用户的输入转换为标准的行政区划代码，用于更准确的定位。 - **物流配送**：根据邮政编码或地区信息优化配送路线。 为了在PHP环境中使用这个数据库，开发者可能需要进行以下步骤： 1. **下载与解压**：首先获取`vietnam-provinces-cities-database-master`压缩包，然后用PHP的内置函数如`gzdecode`或第三方库解压。 2. **数据导入**：将解压后的数据（可能是JSON、XML或CSV格式）导入到PHP变量中，可以使用`file_get_contents`、`json_decode`、`simplexml_load_file`或`fgetcsv`等函数。 3. **数据处理**：对导入的数据进行清洗、过滤和格式化，以适应应用需求。 4. **数据库存储**：如果需要长期存储，可以将数据插入到MySQL、PostgreSQL等关系型数据库或MongoDB等非关系型数据库中。 5. **API接口**：创建RESTful API接口，让其他应用或服务可以方便地获取和使用这些数据。 6. **数据展示**：通过PHP模板引擎或前端框架（如React、Vue.js）将数据渲染到网页上。 在实际开发中，还需要注意数据的版权问题，确保正确引用数据来源，并且根据使用情况可能需要定期更新数据以保持最新。同时，对敏感信息的处理应遵循隐私保护原则，确保用户数据的安全。

疾病数据库2019.xlsx疾病数据库2019_

针对红外双波段成像系统性能测试与评估的应用需求,设计了3um-5um和8uM-12um红外双波段视景仿真用离轴三反光学系统。在共轴三反光学系统成像理论基础上,分析了孔径光栏远离主镜的离轴三反系统像差特性,研究了大出瞳距、大相对孔径条件下离轴三反光学系统的结构设计和像差平衡方法。系统焦距为330mm,F＃为3,视场为60X4.5。,出瞳距为750mm,在空间频率10lp/mm处,中波红外MTF>0.65,长波红外MTF>0.4,接近衍射极限。具有大视场、大出瞳距、高分辨率、结构紧凑等特点。

共轴偏光瞳系统克服了共轴系统视场角有限，离轴系统加工和装配困难等缺点，能更好满足空间对地观测等领域的要求。由共轴三反系统求解共轴偏光瞳无遮拦三反射镜光学系统的初始结构参数，设计了焦距为3000mm，F数为10的共轴偏光瞳的三反射光学系统。设计结果表明：该系统视场角达8°×0.8°，空间频率50lp/mm，调制传递函数值均大于0.55，接近衍射极限，满足系统对成像质量的要求。

自抗扰控制（ADRC）和滑模控制（SMC）是两种常见的控制策略，分别具有各自的理论基础和应用优势。自抗扰控制是一种非线性鲁棒控制方法，主要用于处理不确定系统的控制问题。滑模控制则以其对系统参数变化和扰动的不敏感性、快速响应和实现简单等特点被广泛研究和应用。在实际工程应用中，不确定性是系统性能分析和控制设计时必须考虑的因素之一。因此，为提高系统的稳定性和鲁棒性，研究人员致力于探索融合这两种控制技术的新方法。 自抗扰控制（ADRC）是1998年由韩京清先生提出的，它基于非线性PID控制原理，并针对不确定性系统进行了改进。ADRC能够在不依赖于精确数学模型的情况下，通过估计和补偿不确定性的扰动，增强控制系统的抗干扰能力。这种控制方法在多个领域得到应用，如电功率转换器系统、发动机系统以及永磁直线电机等。高志强和雷春林等人的研究表明，ADRC在实际应用中能够获得有效的控制性能。 滑模控制（SMC）起源于20世纪50年代，是一种典型的非线性控制策略。SMC的核心在于滑模面设计，通过切换律或趋近律实现系统状态在有限时间内达到滑模面，并在该平面上沿着预定的轨迹移动，从而实现对系统动态行为的精确控制。SMC的主要优点包括对系统参数变化和外部干扰的不敏感性、设计和实现相对简单，以及对系统动态特性的快速响应。 然而，在实际应用过程中，尤其当系统存在参数不确定或时变时，单独使用ADRC或SMC可能无法达到预期的控制效果。因此，研究人员尝试将ADRC和SMC结合起来，提出了自适应滑模控制、模糊滑模控制、神经网络滑模控制等先进控制策略。这些策略综合了两种控制方法的优势，旨在通过切换律和滑模面的设计，进一步提升系统的鲁棒性和适应性。 本文提出的控制方法是在自抗扰控制的基础上，引入滑模控制的滑模面和切换律概念。该方法在自抗扰控制的非线性组合部分采用切换律，增强了系统的抗干扰能力和稳定性。在理论推导和仿真实验中，这种新型的自抗扰控制器通过与传统的PID控制方法对比，证明了其在处理不确定系统问题上的有效性。 研究工作不仅涵盖了控制策略的设计和理论分析，还包括了仿真实验的验证。通过仿真实例，可以观察到带有切换律的自抗扰控制器相较于传统PID控制，在系统的稳定性和抗干扰能力方面表现出明显的优势。这些成果为不确定性系统的控制提供了一种新的视角和可能的解决方案。 总结来说，这项研究展示了如何将滑模控制与自抗扰控制相结合，通过引入切换律，设计出一类新型的自抗扰控制器。该控制器不仅继承了ADRC处理不确定系统的传统优势，还结合了SMC在快速响应和稳定性方面的特性。通过仿真实验的对比分析，验证了新方法在提高系统稳定性和抗干扰能力方面的有效性。这些研究结果对于理论研究者和工程实践者在不确定性系统控制领域都具有一定的参考价值和实际应用意义。

这个是完整源码 SpringBoot+Vue实现 SpringBoot+Vue汽车租赁管理系统 java毕业设计 源码+sql脚本+论文+PPT【完整版】 数据库是mysql 快速发展的社会中，人们的生活水平都在提高，生活节奏也在逐渐加快。为了节省时间和提高工作效率，越来越多的人选择利用互联网进行线上打理各种事务，通过线上管理汽车租赁的方式出现。与此同时，人们开始接受方便的生活方式。他们不仅希望页面简单大方，还希望操作方便，可以快速锁定他们需要的汽车租赁管理方式。基于这种情况，我们需要这样一个界面简单大方、功能齐全的系统来解决用户问题，满足用户需求。 课题主要分为三大模块：即管理员模块、用户模块和普通管理员模块，主要功能包括：个人信息修改，用户管理、普通管理员管理、汽车类别管理、汽车信息管理、租车订单管理、取消订单管理、还车信息管理、汽车资讯管理、汽车论坛、留言板管理、系统管理等； 关键词：汽车租赁；简洁方便直观； 网络发展的越来越迅速，它深刻的影响着每一个人生活的各个方面。每一种新型事务的兴起都是为了使人们的生活更加方便。汽车租赁管理系统是一种低成本、更加高效的电子商务方式，它已

本文主要探讨了高速列车转向架系统部件的可靠性计算方法，通过建立模型并基于实际数据来分析转向架轮对和轴箱、悬挂装置、构架装置、基础制动装置、驱动装置等关键部件的可靠性。研究的目的是确保高速列车的安全可靠运行。 一、可靠性模型的建立与应用 在高速铁路领域，可靠性研究是保障列车安全运行的重要环节。本文作者云婷、秦勇、郑津楚依托北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室，通过分析真实数据与应用常见的可靠性分布模型，构建了转向架系统各部件的可靠性模型。模型的建立需要采集大量的运行数据，这包括列车的运行里程、维修记录、故障发生情况等实际操作中的统计数据。模型的目的是为了计算出百万公里平均故障率以及平均故障间隔公里等指标。 二、计算与分析方法 1. 参数估计：研究者使用极大似然估计法对各个转向架部件的参数进行估计。极大似然估计是一种统计学方法，用于从一个概率模型中得出观测数据的概率，从而估计模型的参数。在这个过程中，假设已知的模型形式，根据观测数据来估计模型参数。 2. 分布模型的选择与检验：研究者通过对A-D检验法确定最优分布，以拟合各个部件的实际故障数据。A-D检验是用于检验数据是否符合特定理论分布（例如正态分布、指数分布等）的一种统计检验方法。检验的目的是判断所选择的分布模型是否适合真实数据的特性。 三、转向架系统中各个装置的可靠性分析 1. 转向架轮对和轴箱：轮对和轴箱是高速列车运行中的关键承载部件，其可靠性直接影响到列车的稳定性和安全性。 2. 悬挂装置：悬挂装置是保持列车稳定运行，降低震动，保证乘车舒适度的重要装置。 3. 构架装置：构架装置是指列车车身的主要支撑结构，其可靠性是列车整体稳定性的重要保障。 4. 基础制动装置：基础制动装置负责列车的安全制动，是确保列车安全的关键部分。 5. 驱动装置：驱动装置是提供列车动力，保证列车能够达到指定速度的重要部分。 四、可靠性分析方法 作者指出，在可靠性分析方法的研究过程中，已经有许多学者提出了包括故障树分析、可靠性框图、故障模式与影响分析、马尔可夫模型、Petri网、蒙特卡罗法、GO法和事件树分析法等多种定性和定量分析方法。这些方法在轨道交通领域都有着广泛的应用。但对于高速列车转向架系统各部件的可靠性分析，之前的研究并没有涉及。 五、总结与展望 本文通过分布参数的优化估计和拟合优度的检验方法对部件的运行可靠性进行了计算和分析。研究结果对于高速列车转向架系统的维护、可靠性预测和改进具有重要的参考价值。文章同时建议，应持续跟踪最新的可靠性理论与方法，以及不断更新的实际数据，以提高高速列车的运行可靠性。此外，对于高速列车的可靠性研究，应关注国际标准规范，确保研究的国际化水平和通用性。 关键词包括参数估计、A-D检验、可靠性等，这些术语在可靠性工程中具有重要意义。中图分类号U298.110表示这篇文章属于高速铁路领域的研究范畴。 基金项目和作者简介部分显示了本研究得到了特定的科研基金支持，并提供了研究团队成员的信息。这表明了研究的权威性和团队的专业背景。 此外，文中还简要介绍了基本故障分布模型的概念，包括指数分布和正态分布。指数分布适用于描述故障特征不随使用寿命而变化的情况，它的故障率是恒定的。正态分布，也称为高斯分布，通常用于分析磨损或老化等原因导致的故障。这些分布模型在可靠性分析中被广泛应用，用于预测和模拟部件的故障行为。

标题中的“springboot+redis水果超市商城系统”指的是一个基于Spring Boot框架和Redis缓存技术构建的在线水果超市电子商务平台。这个系统旨在提供一个高效、可靠的购物体验，利用Spring Boot的简洁性和Redis的高速缓存能力来处理大量数据请求。 **Spring Boot知识点：** 1. **快速启动和配置** - Spring Boot简化了Spring应用程序的初始设置，通过自动配置和起步依赖，开发者可以快速搭建项目结构。 2. **内嵌Web服务器** - Spring Boot支持内嵌Tomcat或Jetty等Web服务器，无需额外配置即可运行Web应用。 3. **依赖管理** - 通过Spring Boot的父POM，可以方便地管理项目依赖，避免版本冲突。 4. **Actuator** - 提供健康检查、指标收集、审计跟踪等监控功能，有助于运维和性能优化。 5. **RESTful API** - Spring Boot便于构建RESTful风格的API，与前端分离，实现前后端松耦合。 **Redis知识点：** 1. **内存数据库** - Redis是一个基于内存的数据结构存储系统，数据读取速度极快。 2. **数据类型** - 包括字符串、哈希、列表、集合、有序集合等多种数据结构，适合多种应用场景。 3. **持久化** - 通过RDB（快照）和AOF（日志）两种方式实现数据持久化，确保数据安全。 4. **主从复制** - 支持数据复制到多个从节点，提高系统的可用性和容错性。 5. **发布/订阅** - 实现消息通信，允许不同客户端间进行异步通信。 6. **事务** - 虽然不支持ACID，但提供了简单的事务操作。 7. **Lua脚本** - 可以在服务器端执行 Lua 脚本，进行复杂操作并保证原子性。 **系统架构设计：** 1. **前端展示** - 通常使用HTML、CSS和JavaScript构建用户界面，可能采用Vue.js、React.js等现代前端框架。 2. **后端接口** - 使用Spring Boot提供的RESTful API，处理前端请求，调用业务逻辑和服务。 3. **业务逻辑层** - 处理订单创建、商品管理、用户登录注册等业务逻辑，可能包括Service和DAO层。 4. **数据库** - MySQL等关系型数据库用于存储非实时数据，如用户信息、商品详情等。 5. **缓存策略** - 利用Redis存储热门商品、购物车数据等，减少对数据库的访问，提高响应速度。 **论文报告可能涵盖的内容：** 1. **系统背景与需求分析** - 解释电商系统的发展背景和用户需求。 2. **系统设计与实现** - 描述系统的架构设计、技术选型及具体实现细节。 3. **性能测试** - 对系统进行压力测试，评估其在高并发情况下的性能。 4. **优化策略** - 讨论如何通过缓存策略、数据库优化等方式提升系统性能。 5. **未来展望** - 分析系统的可扩展性和未来改进方向。 **其他文件可能包含的内容：** - **springboot水果超市商城论文报告.docx** - 详细的技术实现、系统架构、性能分析和结论等内容。 - **水果超市优化.rtf** - 可能是针对系统优化的一些方案或改进措施。 - **Redis开发工具** - 可能包含Redis客户端工具，如Redis Desktop Manager，用于管理和调试Redis实例。 - **FruitAndVegetableShop** - 可能是整个项目的源代码，包括Spring Boot应用、前端页面、数据库脚本等。