直流斩波电路的性能研究(六种典型线路)

通风机性能的简单计算，所需功率的简单计算，直观

双有源桥DAB DC-DC变器负载电流前馈控制。 以SPS单移相为例。 相比传统电压闭环控制，改善电路对负载变化的动态性能，缩短调节时间，降低超调。 为便于对比，两组控制下pi参数设为一致。 matlab simulink plecs等环境

根据XFOIL计算得到的CLARK-Y翼型性能数据，训练得到一个还不错的神经网络模型，可以用于翼型性能预测 根据XFOIL计算得到的CLARK-Y翼型性能数据，训练得到一个还不错的神经网络模型，可以用于翼型性能预测 根据XFOIL计算得到的CLARK-Y翼型性能数据，训练得到一个还不错的神经网络模型，可以用于翼型性能预测根据XFOIL计算得到的CLARK-Y翼型性能数据，训练得到一个还不错的神经网络模型，可以用于翼型性能预测

《Oracle性能诊断艺术》这本书是Oracle数据库管理员(DBA)进阶道路上的重要参考资料。它深入探讨了如何有效地诊断和解决Oracle数据库系统的性能问题，对于优化数据库性能、保障业务稳定运行具有极高的价值。以下是对该书内容的详细解读： 1. **性能监控与分析**：书中详细介绍了Oracle的性能监控工具，如SQL Trace、TKPROF、AWR(自动工作负载存储库)和ASH(活动会话历史)等，这些都是DBA日常工作中不可或缺的性能分析手段。通过这些工具，可以追踪SQL语句执行的详细信息，找出性能瓶颈。 2. **等待事件分析**：Oracle性能问题往往可以通过分析等待事件来定位。书中有专门章节讲解如何理解和解析等待事件报告，以识别出影响系统性能的主要因素，例如I/O等待、CPU等待或锁等待等。 3. **SQL优化**：SQL优化是提升Oracle性能的关键。书里涵盖了如何使用EXPLAIN PLAN、优化器统计信息收集、索引策略优化、绑定变量、并行查询优化等方面的知识，帮助读者理解SQL执行的内部机制，并优化SQL性能。 4. **数据库架构调整**：包括表空间管理、分区策略、索引设计、物化视图等，这些都对性能有直接影响。书中的案例分析有助于读者理解如何根据实际业务需求调整数据库架构，以提高性能和可用性。 5. **内存管理**：Oracle的SGA（系统全局区）和PGA（程序全局区）是性能调优的重要部分。书中详细讨论了如何合理配置内存参数，以达到最佳性能。 6. **并行处理与资源调度**：并行执行可以加速大量数据处理，但需谨慎配置以避免资源争抢。书中有指导如何设置并行度、调度策略等内容，以平衡并行执行的利弊。 7. **数据库维护与调优**：定期的数据库维护操作，如分析、统计信息更新、段压缩等，对于保持数据库健康至关重要。书中提供了实践指导，帮助DBA制定有效的维护计划。 8. **故障诊断与恢复**：除了性能优化，书中还涵盖了Oracle的故障诊断和恢复技术，如RMAN备份与恢复、闪回技术等，这些都是保证业务连续性的关键技能。 9. **Oracle新特性介绍**：随着Oracle版本的更新，新的性能优化特性和工具不断涌现。书中可能会涵盖一些最新版本的特性，如Automatic Indexing、In-Memory Option等，帮助读者紧跟技术发展。 10. **实战案例**：书中丰富的实例和实际案例分析，使读者能够将理论知识应用于实际工作，提高问题解决能力。 《Oracle性能诊断艺术》是一本全方位介绍Oracle性能调优的指南，无论是对初学者还是经验丰富的DBA，都能从中获得宝贵的实践经验。配合书中的PDF文档，读者可以深入学习，提升自己的Oracle性能诊断与优化技巧。同时，"LinuxIDC.com.png"和"Linux公社www.linuxidc.com.url"可能提供了一些与Linux服务器管理和Oracle数据库部署相关的资源，也值得读者关注和探索。

纯电动汽车动力性经济性开发程序 Matlab AppDesigner 汽车性能开发工具 电动汽车动力性计算 电动汽车动力总成匹配 写在前面：汽车动力性经济性仿真常用的仿真工具有AVL Cruise、ameSIM、matlab simulink、carsim等等，但这些软件学习需要付出一定时间成本，有很多老铁咨询有没有方便入手的小工具，在项目前期进行初步的动总选型及仿真计算。 这不，他来了。 功能介绍：纯电动汽车动力性经济性开发程序，包含动力总成匹配及性能计算程序，可以实现动力总成匹配及初步性能仿真。 动力总成匹配：输出需求电机功率、转速，电池电量等参数。 性能仿真：可以对初步选型的电机、电池进行搭载分析，计算整车动力、经济性指标。 可以完成最高车速、百公里加速、NEDC续航、CLTC续航、等速续航的的计算。 软件编写：软件采用Matlab AppDesigner编写，生成exe桌面程序。 程序运行：需要电脑上安装有matlab 环境，推荐2019b以上版本。 2019以下版本功能正常，但因无图像控件，主程序界面会出现图片丢失现象（曲线正常）。 关于文件：提供EXE程序文件及matlab

通过化学还原法制备出不同粒径的纳米金颗粒。利用紫外可见分光光度计和透射电子显微镜对纳米金颗粒的形貌及尺寸进行表征。讨论了还原剂种类、还原剂用量、试剂加入顺序、反应温度等因素对纳米金颗粒稳定性、粒径、形貌和分散性的影响。结果表明：Na3c6H507为还原剂制得纳米金颗粒粒径在15～20nm之间，NaBH4为还原剂制得的纳米金颗粒粒径在3～10nm之间，柠檬酸钠与氯金酸的摩尔比为1.5∶1时最佳，Na3c6H507为还原剂时，采用HAuCl4溶液加入到加热的N.3c6H507与聚乙烯吡咯烷酮（PvP）混合溶液

本例是利用C#中的性能计数器（PerformanceCounter）监控网络的状态。并能够直观的展现出来 涉及到的知识点： PerformanceCounter，表示 Windows NT 性能计数器组件。NextValue() 即获取计数器样本并为其返回计算所得值。PerformanceCounterCategory 表示性能对象，它定义性能计数器的类别。通过这两个即可得到计数器的信息。 Chart 图表，VS自带的Chart图表，大大简化了对图表的开发。关于Chart，此前已有例子说明。 Queue 队列表示对象的先进先出集合。关于Queue此前已有例子说明。 TreeView 显示标记项

机器学习数学基础：线性代数+微积分+概率统计+优化算法 机器学习作为现代科技的璀璨明珠，正在逐渐改变我们的生活。而在这背后，数学扮演着至关重要的角色。线性代数、微积分、概率统计和优化算法，这四大数学领域为机器学习提供了坚实的理论基础。 线性代数是机器学习中的基础语言。矩阵和向量作为线性代数中的核心概念，是数据表示和计算的基础。在机器学习中，我们经常需要将数据转化为矩阵形式，通过矩阵运算提取数据的特征。特征提取是机器学习模型训练的关键步骤，而线性代数则为我们提供了高效处理数据的工具。 微积分则是机器学习模型优化的得力助手。在机器学习中，我们通常需要找到一种模型，使得它在给定数据集上的性能达到最优。这就需要我们对模型进行求导，分析模型参数对性能的影响，进而调整参数以优化模型。微积分中的导数概念为我们提供了分析模型性能变化的方法，帮助我们找到最优的模型参数。 概率统计则是机器学习数据处理和模型评估的基石。在机器学习中，数据往往带有噪声和不确定性，而概率统计可以帮助我们评估数据的分布和特征，进而构建更加稳健的模型。同时，概率统计也为我们提供了模型评估的方法，通过计算模型的准确率、召回率 ### 机器学习数学基础详解 #### 一、线性代数基础 **1.1 向量和矩阵** - **1.1.1 标量、向量、矩阵、张量之间的联系** 标量、向量、矩阵和张量是线性代数中的基本概念，它们之间存在着紧密的联系。 - **标量（Scalar）**：一个单独的数字，没有方向。 - **向量（Vector）**：一组有序排列的数字，通常用来表示方向和大小。 - **矩阵（Matrix）**：一个二维数组，由行和列组成的数据结构。 - **张量（Tensor）**：一个更高维度的数组，它可以是标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）或更高维度的数组。 **联系**：标量可以视为0维张量；向量是一维张量；矩阵是二维张量；更高维度的数组称为张量。 - **1.1.2 张量与矩阵的区别** - **代数角度**：矩阵是二维张量，而更高维度的张量则包含了更复杂的数据结构。 - **几何角度**：矩阵和向量都是不变的几何量，不随参照系的变化而变化。张量也可以用矩阵形式来表达，但其可以扩展到更高的维度。 - **1.1.3 矩阵和向量相乘结果** 当一个矩阵与一个向量相乘时，可以理解为矩阵的每一行与向量相乘的结果构成新的向量。 - 例如，如果有一个$m \times n$的矩阵$A$与一个$n \times 1$的向量$x$相乘，结果将是一个$m \times 1$的向量$y$，其中每个元素$y_i = \sum_{j=1}^{n} a_{ij}x_j$。 - **1.1.4 向量和矩阵的范数归纳** 向量的范数是衡量向量大小的一种标准。 - **向量的1范数**：向量各分量的绝对值之和。 - 对于向量$\vec{x} = (x_1, x_2, ..., x_n)$，其1范数定义为$||\vec{x}||_1 = |x_1| + |x_2| + ... + |x_n|$。 - **向量的2范数**：也称为欧几里得范数，是各分量平方和的开方。 - $||\vec{x}||_2 = \sqrt{x_1^2 + x_2^2 + ... + x_n^2}$。 - **向量的无穷范数**：向量各分量的最大绝对值。 - $||\vec{x}||_\infty = \max(|x_1|, |x_2|, ..., |x_n|)$。 **1.2 导数和偏导数** - **1.2.1 导数偏导计算** 导数用于描述函数在某一点处的变化率，而偏导数则是多元函数关于其中一个自变量的变化率。 - **1.2.2 导数和偏导数有什么区别？** - **导数**：对于单一自变量的函数$f(x)$，导数$f'(x)$描述了该函数在$x$点处的切线斜率。 - **偏导数**：对于多变量函数$f(x_1, x_2, ..., x_n)$，偏导数$\frac{\partial f}{\partial x_i}$描述了当保持其他变量不变时，$f$关于$x_i$的变化率。 **1.3 特征值和特征向量** - **1.3.1 特征值分解与特征向量** 特征值和特征向量是线性代数中的重要概念，用于理解和简化矩阵。 - **特征值**：如果存在非零向量$\vec{v}$使得$A\vec{v} = \lambda\vec{v}$，那么$\lambda$就是矩阵$A$的一个特征值。 - **特征向量**：满足上述等式的非零向量$\vec{v}$。 - **1.3.2 奇异值与特征值的关系** - **奇异值**：对于任何矩阵$A$，其奇异值是$A^\top A$（或$AA^\top$）的特征值的平方根。 - **关系**：奇异值和特征值在特定情况下相同，尤其是在正交矩阵和对称矩阵中。 #### 二、微积分基础 - **1.2 导数和偏导数**（已在上文提到） - **1.3 特征值和特征向量**（已在上文提到） #### 三、概率统计基础 **1.4 概率分布与随机变量** - **1.4.1 机器学习为什么要使用概率** 在机器学习中，概率用于描述数据的不确定性，并提供了一种量化方式来预测未来事件的可能性。 - **1.4.2 变量与随机变量有什么区别** - **变量**：可以取多种不同值的量。 - **随机变量**：变量的一种特殊类型，其值是根据某个概率分布随机确定的。 - **1.4.3 随机变量与概率分布的联系** - 随机变量的每个可能值都对应一个概率，这些概率构成了随机变量的概率分布。 - **1.4.4 离散型随机变量和概率质量函数** - **离散型随机变量**：只能取有限个或可数无限个值的随机变量。 - **概率质量函数**：描述离散型随机变量各个值的概率。 - **1.4.5 连续型随机变量和概率密度函数** - **连续型随机变量**：可以取区间内的任意值的随机变量。 - **概率密度函数**：描述连续型随机变量在某一区间的概率密度。 - **1.4.6 举例理解条件概率** - 条件概率$P(A|B)$表示在事件$B$已经发生的条件下，事件$A$发生的概率。 - 例如，假设在一个班级中，$P(\text{女生}) = 0.5$，$P(\text{女生|戴眼镜}) = 0.6$，意味着在戴眼镜的学生中，60%是女生。 - **1.4.7 联合概率与边缘概率联系区别** - **联合概率**：两个事件同时发生的概率。 - **边缘概率**：单个事件发生的概率。 - **联系**：联合概率可以通过边缘概率和条件概率计算得出。 - **1.4.8 条件概率的链式法则** - 条件概率的链式法则描述了如何通过一系列条件概率来计算联合概率。 - 例如，$P(A,B,C) = P(C|A,B)P(B|A)P(A)$。 - **1.4.9 独立性和条件独立性** - **独立性**：两个事件$A$和$B$独立，如果$P(A|B) = P(A)$且$P(B|A) = P(B)$。 - **条件独立性**：事件$A$和$B$在已知事件$C$的情况下条件独立，如果$P(A|B,C) = P(A|C)$。 **1.5 常见概率分布** - **1.5.1 Bernoulli分布** - 描述只有两种可能结果的随机试验（如成功或失败）的概率分布。 - 参数$p$表示成功的概率，失败的概率为$1-p$。 - **1.5.2 高斯分布** - 又称正态分布，是一种非常常见的连续概率分布。 - 参数$\mu$代表均值，$\sigma^2$代表方差。 - **1.5.3 何时采用正态分布** - 正态分布广泛应用于自然和社会科学领域，特别是在中心极限定理的支持下，很多随机变量可以近似为正态分布。 - **1.5.4 指数分布** - 描述事件发生的时间间隔的分布。 - 参数$\lambda$表示事件发生的平均频率。 - **1.5.5 Laplace 分布** - 也是一种连续概率分布，具有比高斯分布更重的尾部。 - 参数$\mu$代表均值，$b$代表尺度参数。 - **1.5.6 Dirac分布和经验分布** - **Dirac分布**：一个概率质量集中在单个点的分布。 - **经验分布**：基于观测数据的分布，反映了数据的真实概率分布情况。 **1.6 期望、方差、协方差、相关系数** - **1.6.1 期望** - 期望是对随机变量取值的加权平均。 - 对于离散型随机变量，期望定义为$E[X] = \sum x_i p(x_i)$。 - **1.6.2 方差** - 方差衡量随机变量与其期望值之间的偏差程度。 - 定义为$Var(X) = E[(X-E[X])^2]$。 - **1.6.3 协方差** - 协方差描述两个随机变量之间的线性相关性。 - 定义为$Cov(X,Y) = E[(X-E[X])(Y-E[Y])]$。 - **1.6.4 相关系数** - 相关系数是标准化后的协方差，用于衡量两个变量的相关强度。 - 定义为$\rho_{XY} = \frac{Cov(X,Y)}{\sigma_X \sigma_Y}$，其中$\sigma_X$和$\sigma_Y$分别是$X$和$Y$的标准差。 通过以上详细的介绍，我们可以看到，线性代数、微积分、概率统计和优化算法在机器学习中的应用极为广泛，它们为机器学习提供了坚实的数学基础。掌握这些基础知识对于深入理解机器学习算法至关重要。

固态硬盘（Solid State Drive, SSD）作为现代计算机存储设备，以其高速度、低延迟的特性，极大地提升了电脑的运行速度。AS SSD Benchmark是一款专门针对固态硬盘进行性能测试的工具，它能全面评估SSD的各项性能指标，帮助用户了解其实际表现。以下是关于AS SSD Benchmark及其测试内容的详细说明： 1. **读写速度测试**： AS SSD Benchmark通过读取和写入大量数据来测量SSD的连续读写速度。读取速度是SSD从硬盘中提取数据的速度，而写入速度则是向硬盘中存储数据的速度。这两个指标是衡量SSD性能的关键参数。 2. **4K随机读写测试**： 在实际使用中，电脑经常需要处理小块的数据读写，因此4K随机读写性能至关重要。AS SSD Benchmark会测试在4KB数据块大小下的随机读写速度，这对系统响应时间和程序启动速度有很大影响。 3. **压缩率对性能的影响**： 有些SSD在处理已压缩数据时可能表现出不同的性能。AS SSD Benchmark会使用不同压缩级别的数据进行测试，以展示SSD在处理不同类型数据时的性能差异。 4. **存取时间**： 存取时间是SSD从接收到读写请求到实际完成该操作所需的时间，反映了SSD的响应速度。AS SSD Benchmark会测量这一指标，帮助用户了解硬盘的即时反应能力。 5. **IOPS（Input/Output Operations Per Second）测试**： IOPS衡量的是SSD每秒能执行多少次输入/输出操作，是衡量SSD并发处理能力的重要指标。对于多任务处理或数据库应用来说，高IOPS尤为重要。 6. **整体评分**： 根据上述各项测试结果，AS SSD Benchmark会给出一个总体评分，这为用户提供了直观的SSD性能比较依据。 7. **稳定性测试**： AS SSD Benchmark还提供长时间的稳定性测试，以检查SSD在连续工作状态下性能是否稳定，是否有性能下降的情况。 通过运行“固态硬盘基准测试(AS SSD Benchmark)2.0.6821.41776汉化版.exe”这个文件，用户可以轻松进行这些测试，并参考“更新日志.txt”了解软件的更新和改进情况。了解并利用AS SSD Benchmark的测试结果，有助于选择最适合自己的固态硬盘，提升电脑的整体性能。