Analog Integrated Circuit Design 压缩分卷2 David A.Johns Ken Martin 英文版 文件超过了15MB，压缩分两卷上传。 第一卷地址：http://download.csdn.net/source/2014163

RL Latest Tech】分层强化学习：Option-Critic架构算法 ========================================== 包含算法实现的这个项目，完整的项目 ========================================== 分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）通过将复杂问题分解为更小的子问题，显著提高了强化学习算法在解决高维状态空间和长期目标任务中的效率。Option-Critic架构是分层强化学习中一种非常有影响力的方法，专门用于自动发现和优化子策略（称为“Option”）。它是在经典的Options框架基础上提出的，用来处理分层决策问题，特别是可以在没有明确的子目标定义的情况下自动学习子策略。 ————————————————

本书是TCP/IP协议详解卷一，分章节的官方中文版。里面有带有目录.txt，方便查看 官方翻译本来就有一定错误，如果有看不通的地方，可以适当怀疑翻译错误，对照英文版一起看会更好。

2000-2019年各省分品种能源消费总量数据 1、时间：2000-2019年 2、来源：能源统计年鉴 3、指标：地区、年份、能源合计、煤炭、焦炭、石油、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气、电力 4、范围：30省 2000年至2019年间，中国各省在各能源品种消费方面表现出显著的地区差异和时间序列变化。这一数据集详细记录了30个省份在这一时期内的能源消费总量，涵盖包括煤炭、焦炭、石油、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气以及电力等多种能源品种。 数据集的时间跨度为20年，这为能源消费趋势的分析提供了足够长的时间序列，使得研究者可以观察到长期的能源消费结构变化以及国家政策的影响。从煤炭到清洁能源，不同的能源品种消费变化反映出中国在环境保护、能源结构优化和可持续发展方面所做出的努力与挑战。 由于数据来源是官方的能源统计年鉴，因此保证了数据的权威性和可靠性。这对于国家制定能源政策、企业做出投资决策以及学者进行能源领域的研究都具有重要的参考价值。此外，数据集提供了地区和年份两个维度，便于分析不同地区的能源消费特点和趋势。 在区域差异方面，数据能够揭示中国东部沿海发达省份与中西部省份在能源消费上的差异，这种差异往往与地区经济发展水平、工业结构、资源禀赋以及能源价格政策等因素密切相关。例如，煤炭消费量的变化在很大程度上与国家去产能政策和雾霾治理措施有关，而天然气和电力的消费增长则与清洁能源推广和环保政策紧密相关。 此外，通过对比各种能源品种的消费总量，可以发现中国能源消费结构的演变情况。煤炭作为传统的主力能源，其消费比重有所下降，而清洁能源，包括天然气和电力的消费比重则逐年上升。这一变化趋势对于实现中国提出的碳达峰和碳中和目标具有积极意义。 值得注意的是，数据集覆盖了30个省份，这为分析国内各地能源消费情况提供了全面的视角。各省份的能源消费差异在很大程度上反映了当地的经济结构和产业发展方向。例如，某些省份的石油消费量可能较高，这可能与当地的汽车工业和石化产业发达有关，而某些省份的电力消费量较大，则可能与该地区大力发展电子信息产业有关。 在处理这些数据时，研究者可以通过各种统计和计量经济模型对数据进行深入分析，以期得出更为精确的能源消费趋势预测和政策建议。同时，考虑到数据集所涵盖的能源品种十分全面，还可以进行能源消费与经济增长、环境保护等多方面的交叉研究，为实现国家的绿色发展和生态文明建设提供科学依据。 2000-2019年各省分品种能源消费总量数据集是研究中国能源消费结构变化、地区差异以及能源政策效应的重要基础。通过分析这些数据，可以对中国能源行业的未来发展趋势作出合理预测，并为相关政策的制定提供决策支持。

"混合A*（Hybrid A*）路径规划算法详解：逐行源码解析与Matlab实践",逐行讲解hybrid astar路径规划 混合a星泊车路径规划 带你从头开始写hybridastar算法，逐行源码分析matlab版hybridastar算法 ,逐行讲解; hybrid astar路径规划; 混合a星泊车路径规划; 逐行源码分析; matlab版hybridastar算法。,Hybrid A* 路径规划算法的 MATLAB 源码解析 在现代自动驾驶和智能导航系统中，路径规划是关键的技术之一。混合A*（Hybrid A*）算法作为路径规划领域的一个重要分支，近年来受到了广泛的关注和研究。这种算法结合了传统A*算法的启发式搜索和梯度下降的优点，能够有效地应用于复杂环境下的路径规划问题，尤其是在泊车等场景中显示出了其独特的优势。 Hybrid A*算法的核心思想在于将路径划分为不同的区域，在每个区域内使用不同的搜索策略。在开阔区域，利用A*算法的启发式特性快速找到目标点的大概方向；而在障碍物密集或者路径狭窄的区域，则通过梯度下降的策略进行局部优化，以避免路径的局部最优解。这种混合策略使得算法不仅能够保持较高的搜索效率，还能够保证找到的路径具有良好的实时性和适应性。 在实现Hybrid A*算法时，Matlab作为一种强大的数学计算和仿真平台，被广泛应用于算法的开发和测试。Matlab提供的矩阵运算能力和丰富的数学函数库，使得算法的原型设计、参数调优和结果验证都变得相对简单直观。通过Matlab，开发者可以快速地将算法思路转化为代码，并通过图形化界面直观地展示算法的搜索过程和最终结果。 具体到文件名称中的内容，它们似乎是一系列关于Hybrid A*算法的讲解文档和图像资料。文件名称暗示了内容的结构，比如“路径规划算法详解在自动驾驶和智.doc”可能包含了关于算法在自动驾驶领域应用的详细介绍；“混合路径规划算法是一种广泛应用于自动.doc”可能涉及算法的广泛适用性和具体应用场景分析；“路径规划算法的逐行讲解引言算法是一种结合.html”和“逐行讲解路径规划混合星泊车路径规划带你从头开始.html”则表明了文件中包含了对算法原理和实现的逐行讲解。这些文档和图像资料为学习和应用Hybrid A*算法提供了宝贵的资源。 综合来看，混合A*算法在路径规划领域的应用十分广泛，特别是在需要考虑实时性和环境适应性的自动驾驶领域。Matlab平台的使用进一步推动了算法的研究和应用。通过阅读和理解这些文件，可以更深入地掌握Hybrid A*算法的原理和实现，为实际问题的解决提供坚实的理论基础和技术支持。

采用周期性慢波结构加载的开路传输线代替传统的四分之一波长阻抗变换器，设计一种小型化且适用于高频的Wilkinson功分器，有效改善了传统Wilkinson功分器尺寸大且高频时容易出现色散的问题。最后基于FR4基板，设计应用于900 MHz的Wilkinson功分器，测量结果显示，三个端口匹配良好，S11约为-20.58 dB，S22约为-23.62 dB，S21约为-3.28 dB，输出端口的隔离度约为-33.3 dB，仿真结果和测量结果趋势吻合，验证了该方法的可行性。

在计算机图形学中，处理圆弧的算法是十分常见的任务，特别是在二维图形渲染、游戏开发以及各种可视化应用中。这个“将圆弧分为N段获取每个点坐标（VC类）”的程序提供了一种方法来精确地将一个圆弧划分为N个等份，并计算出每个分段端点的坐标。以下是对这一技术的详细解释： 我们来理解圆弧的基本概念。圆弧是圆形的一部分，通常由圆心、半径和起始角度与结束角度定义。在二维坐标系中，圆的标准方程是 (x - h)^2 + (y - k)^2 = r^2，其中(h, k)是圆心坐标，r是半径。圆弧的起点和终点可以通过圆心、半径和两个角度来确定，这两个角度分别代表了圆周上对应点与正X轴的夹角。 要将圆弧分为N段，我们需要知道圆心坐标(Cx, Cy)，半径R，起始角度Start_Angle（通常以弧度表示），以及结束角度End_Angle。假设我们的角度是从0到2π，那么每个分段的中心角度Δθ= (End_Angle - Start_Angle) / N。 接下来，我们可以用以下步骤来计算每一段的端点坐标： 1. **初始化**: 创建一个空的点坐标列表，用于存储圆弧上的N个点。 2. **循环**：对于0到N-1的每一个i，执行以下操作： - 计算当前分段的中间角度Mid_Angle = Start_Angle + i * Δθ。 - 将角度转换为直角坐标：x = Cx + R * cos(Mid_Angle)，y = Cy + R * sin(Mid_Angle)。cos和sin函数可以使用标准库如 `` 来实现。 - 将计算得到的(x, y)坐标添加到点坐标列表中。 3. **返回结果**：点坐标列表包含了圆弧上N个等分点的坐标。 在VC++环境中，你可以创建一个类，如`CircleSegment`，包含上述属性和方法。类的构造函数接收圆心坐标、半径、起始角度和结束角度，而`GetPoints`方法则负责根据N的值计算并返回点的坐标列表。这样，用户可以直接实例化类对象，然后调用这个方法获取所需的数据，无需关心具体的计算细节。 在实际应用中，为了提高效率，可能还需要考虑优化，比如使用向量运算代替基本的三角函数，或者在连续调用时复用部分计算结果。此外，如果角度范围跨越了2π，还需要进行适当的处理以确保得到正确的点顺序。 “将圆弧分为N段获取每个点坐标”的任务涉及到数学、几何和编程等多个方面，而这个VC类提供了一个简洁的解决方案，方便在C++项目中直接集成使用。通过理解上述原理，你可以根据需要修改和扩展这个类，以适应更复杂的图形需求。

综合能源系统能够提高能源利用效率、促进可再生能源消纳，已成为能源领域的重点研究方向。如何实现多能源的联合规划、协同运行是综合能源系统运行的重要问题。在热电联供型综合能源系统中，电能可实现实时调度；而热能具有热惯性，其供需可能不满足实时平衡，可依据某一调度时段内的总量平衡进行调度。基于此，提出了考虑电-热分时间尺度平衡的综合能源系统优化模型，寻求最优热调度时间尺度以满足用户舒适度及系统运行经济性双重要求。所提模型中电能为实时平衡，热能为调度时间尺度内的总量平衡，通过电-热分时间尺度平衡提高了机组运行的灵活性。用户舒适度采用国际ISO标准热舒适模型，可更加人性化地反映供热效果。以某省某区域冬季典型日为例进行仿真分析，结果表明所提模型能够得到最优的热调度平衡时间尺度与调度计划，在满足用户舒适度的同时提高了系统的运行经济性。

系统参考西门子MOM智能制造Opcenter Camstar电子套件人机料法环数据建模业务对象和生产执行服务逻辑，采用面向对象分层设计与编程开发：包含企业人机料法环业务数据建模实体对象、数据实体持久化映射、数据工厂会话配置、车间生产服务抽象业务逻辑、Web数据建模代理服务、API数据建模业务集成、可配置建模数据控件等;适用中/大型离散生产制造企业，通过使用人机料法环可配置数据建模管理在制品生产业务功能变更；系统开箱即用，支持多工厂数据建模管理，生产历史数据双向/定向分库存储(读写分离), 并行工序可配置生产工艺流程管理和生产控制；低代码面向业务对象建模和生产服务逻辑开发，支持单服务/复合服务生产业务逻辑统一事务执行，业务逻辑方法可复用可定制和高扩展性，分布式数据代理和应用集群服务，开发门槛低成本低和高可维护性，二次开发敏捷高效。人机料法环业务功能模块可扩展定制开发；支持范式通用Api库,WebApi等接口技术/.net程序库等组件与企业上下游相关业务系统进行数据建模和业务集成.(感兴趣朋友联络提供Web数据代理接口库程序集,用于Web前端开发MES数据建模和生产服务执行用户功能界面)

1. ruoyi框架基础集成了sharding5.0.0实现分表功能； 2. 采用动态数据源的方式，需要分表的连接采用单独的数据库连接； 3. 下载代码后，创建对应的数据库表，进行配置即可启动运行，测试功能； 4. 可以参考其中的实现代码，根据项目特点进行有选择性的借鉴； 5. 一个能够运行的代码，比单独的说明更直观；