本例程，主要是，用jqgrid 实现grid及subgrid数据列表的分页，增，删，改，查，定制显示列的功能 用jqueryUI 实现 上下左的布局 数据库及源码都在上传的RAR包中 由于上传空间的问题，JAR包不做上传，大家可以自己添加 spring 2.0.1 ,hibernate3.0,strutd1.2，相关JAR包; 及c3p0-0.9.1.2.jar， mysql-connector-java-5.1.10-bin.jar 。 当时写的时候用的是JDK1.4，没有在JDK1.5下做测试，但在jdk1.5下应该没什么大问题，最多出现语法错误。 用的UTF-8编码。 有问题可在下载页面的评论处留言，有时间我会来看看，并回复。 或者要JAR包及问题，可发mail:lilei9963@163.com

Tailscale Android客户端 专用WireGuard:registered:网络变得简单 概述 该存储库包含开源的Tailscale Android客户端。 使用 建造 ， ， 是必需的。 $ make tailscale-debug.apk $ adb install -r tailscale-debug.apk dockershell目标将构建具有必要依赖项的容器，并在其中运行外壳程序。 $ make dockershell # make tailscale-debug.apk 使用make tag_release更改Android版本代码，更新版本名称并标记当前提交。 我们仅保证在模块模式下支持最新的Go版本以及所有Go Beta或版本候选版本（当前为Go 1.14）。 它可能在早期的Go版本中或在GOPATH模式下都可以工作，但是我们没有做出任何努力来保持这些工作。 Googl

本文介绍了R语言中用于轨迹分析的两个主要包traj和lcmm的功能及区别。轨迹分析是将重复测量数据归纳为分类变量，如术后疼痛评分轨迹，用于预测疾病预后。traj包通过三步流程（计算指标、选择指标、聚类）进行轨迹拟合，适合简单分析需求；lcmm包则使用hlme函数处理纵向数据，能建立预测模型。两者可独立或结合使用，为研究者提供灵活的分析选择。 在数据分析领域，尤其在生物统计和医学研究中，轨迹分析是一种重要的工具，它允许研究者追踪个体在一段时间内的特征变化。在R语言这个统计计算和图形环境中，存在多个专门用于轨迹分析的软件包。本文档中提到的两个主要包是traj和lcmm，它们各自以其独特的方法和功能，帮助研究者进行数据分析。 traj包是R语言中一个用于轨迹分析的工具，它的设计旨在通过一系列步骤来识别和分析数据中的模式。它采用了三步流程，包括计算指标、选择指标、聚类，这三个步骤共同作用于轨迹拟合的过程。这种方法适用于相对简单的需求，比如分类变量的归纳、术后疼痛评分的轨迹分析等。traj包的步骤简明，易于操作，使得它成为初学者或是需要快速获得结果的用户的理想选择。 另一方面，lcmm包则提供了更为复杂和强大的分析能力。它主要通过一个核心函数hlme，即多层次混合效应模型，来处理纵向数据。这种模型能够更好地适应数据中潜在的非线性变化趋势，同时也能够考虑个体间的变异。lcmm包特别适合用于建立预测模型，比如疾病预后的分析，因为它不仅能够处理复杂的数据结构，还能够预测轨迹的发展方向。 在实际应用中，traj和lcmm包可以独立使用，分别满足不同分析需求。traj包适合于快速、初步的分析，而lcmm包则适合深入、精细的研究。此外，它们也可以结合起来使用，以实现更加全面的数据分析。例如，研究者可以先使用traj包进行初步的轨迹分类，然后用lcmm包来进一步探索每个轨迹内部的复杂关系。 由于R语言的开源特性，用户可以自由获取这些软件包的源代码，并可以根据自己的具体需求进行修改和扩展。这样的灵活性使得traj和lcmm包成为生物统计和医学研究领域中非常有价值的工具。研究者可以根据自己的数据特点和研究目标，选择合适的包进行轨迹分析，从而在数据分析中得到更为精确和有用的结果。 两个包各有优势和特点，用户在选择使用时应根据自身的数据分析需求来决定。traj包以其简洁的三步分析流程为用户提供了一种快速而直观的数据分析途径；而lcmm包则通过hlme函数提供了更为复杂和强大的纵向数据分析能力。这些分析方法在诸如医疗研究、疾病预后评估等领域中具有广泛的应用，为研究者提供了一种强有力的分析手段，以期获得更为深入和精准的医学见解。

SIP提供了一种在异构网络上部署流媒体业务和视频会议业务时通用的信令控制协议，使得流媒体、视频会议、VoIP、IPTV等这些基于会话控制的业务与具体的接入手段和底层网络无关。这就为在NGN网络上、3G网络上以及IPv6网络上利用统一的技术架构和业务平台来提供这些多媒体业务成为可能。同时把现有的纵向方式的业务提供系统改变为横向的业务提供系统，这将加快业务开发和业务提供的速度，为运营商从基础业务提供商向综合信息服务提供商的转变提供技术支撑。 SIP（Session Initiation Protocol）协议是下一代网络(NGN)技术中的核心组件，它主要负责在异构网络上统一部署视频会议和流媒体服务。SIP最初由MMUSIC IETF工作组于1995年研究，后来在1999年由IETF提议成为标准。该协议因其易读性、灵活性、扩展性和稳定性而受到广泛青睐，特别是在互联网应用中。 在视频会议和流媒体业务的实现中，SIP协议承担着会话初始化和控制的关键角色。它通过发送和接收SIP消息来建立、维护和终止会话。这些消息由消息头和消息体组成，其中消息头包含呼叫控制信息，而消息体通常携带SDP（Session Description Protocol）信息。SDP用于描述多媒体会话的媒体流细节，如会话名称、目的、媒体类型、接收地址、端口和带宽等。此外，SIP消息体还可以承载其他类型的信息，如文本、MIME邮件，甚至扩展到即时消息和呈现业务，如SIMPLE协议就是SIP针对即时消息和呈现服务的扩展。 视频会议系统通过软交换框架实现统一，这包括传统的PSTN视频业务、ISDN视频业务、专线高清视频业务以及基于IP的视频业务。IP视频会议系统由于其更好的带宽、质量和经济性，逐渐成为首选，特别是在与企业IT环境集成后，能够提供包括音频、视频和数据在内的三重服务。 软交换系统通过媒体网关(TG和AG)连接到PSTN网络，将传统会议系统转换为IP网络上的RTP包，实现与现有系统的兼容。同时，通过软交换业务平台，可以开发应用程序来实现与各种视频会议系统（如H.323系统）的互通，以及与即时通信和呈现服务的整合，如文字聊天和用户状态共享，进一步提升多媒体会议体验。 此外，SIP在流媒体服务中的应用也十分广泛，如IPTV和VoIP。通过SIP协议，可以将这些基于会话控制的业务与具体的接入手段和底层网络解耦，使得服务提供更加灵活，业务开发速度更快。这对于运营商从基础业务提供商转变为综合信息服务提供商至关重要，因为它简化了业务架构，加速了新服务的上市时间。 SIP协议在视频会议和流媒体服务中的应用，通过其通用性和可扩展性，促进了不同系统之间的融合，实现了下一代网络中的多媒体业务统一。这一技术进步不仅提升了用户体验，也为运营商提供了更高效、更经济的业务部署策略。

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本文介绍了使用R语言中的traj包进行潜类别轨迹建模（LCTM）的方法。LCTM是一种统计技术，用于识别具有相似时间发展模式的未观测群体，结合了潜变量模型和轨迹分析的优点。文章详细说明了traj包的三步法分析流程：首先计算多个变化度量，然后通过主成分分析降维选择度量子集，最后使用k-means算法识别轨迹簇。该方法在社会科学、心理学、公共卫生和医学研究等领域有广泛应用，能够帮助研究者发现数据中潜在的群体差异。文中还提供了具体的R代码示例，展示了如何导入数据、执行三步分析以及可视化聚类结果。 R语言是一种广泛用于统计分析和图形表示的编程语言，其强大的功能在各种科学研究领域中得到了广泛应用。本文深入探讨了R语言中traj包在潜轨迹分析中的应用，这种分析方法特别适用于处理和理解数据随时间变化的模式。通过潜类别轨迹建模（LCTM），研究者能够识别出具有相似发展路径的未观测群体，从而揭示隐藏在数据背后的深层次结构。这一过程融合了潜变量模型和轨迹分析的长处，为研究者提供了更加丰富和细致的数据解读手段。 在介绍的三步法分析流程中，首先需要计算多个变化度量。这些度量指标是对研究对象随时间变化趋势的量化描述。在确定了变化度量后，接下来利用主成分分析（PCA）进行降维操作。PCA是一种常用的统计方法，能够将数据压缩到较低维度的空间内，同时保留最原始数据最重要的信息，这对于后续分析具有重要的意义。在降维后，研究者可以选择一个度量子集，这些子集能够代表数据的主要变化趋势。 最终一步是使用k-means算法来识别轨迹簇。k-means是一种经典的聚类算法，它的目标是将数据点分成k个簇，使得簇内数据点的相似度尽可能高，而簇间数据点的相似度尽可能低。这一算法的运用使得研究者可以直观地观察到数据中的群体结构，为深入分析提供了坚实基础。 LCTM作为一种先进且有效的统计技术，在社会科学、心理学、公共卫生和医学研究等领域有着广阔的应用前景。它不仅能够帮助研究者发现数据中潜在的群体差异，而且还可以用于预测未来的趋势和模式。通过LCTM，研究者能够更好地理解个体或群体随时间演变的规律，进而制定出更加符合实际的策略和政策。 文章中还提供了具体的R代码示例，这些示例清晰地展示了如何导入数据、执行三步分析以及如何将聚类结果进行可视化。代码示例为读者提供了实践操作的直接参考，使得理论与实践相结合，降低了学习和应用LCTM的门槛。 R语言traj包在潜轨迹分析中的应用，不仅丰富了数据分析的工具箱，而且为各种科研领域提供了新的研究思路和方法。随着数据分析在科研中的重要性日益凸显，掌握和应用这些高级技术，对于提高研究质量与效率具有不可忽视的价值。

PFC控制系统设计深入解析 标题：“PFC控制系统的设计”揭示了电力因数校正(Power Factor Correction，简称PFC)控制系统的设计原理与方法。PFC技术主要用于提高电力电子设备的功率因数，减少电网的无功功率损耗，是现代电源管理技术的重要组成部分。 **重要知识点详解：** ### 双闭环控制系统 PFC控制系统采用双闭环控制策略，由电压外环和电流内环组成。电压外环负责调整输出电压至设定值，电流内环则确保输入电流的波形接近正弦波，同时限制电流峰值，实现对电压响应速度的提升和过流保护。这种结构不仅提高了系统的稳定性，还增强了对电网干扰的抑制能力。 ### 控制器结构 在数字化控制系统中，控制器的设计借鉴了模拟控制器的原理，传递函数的形态也遵循类似模式。基础的控制器通常基于PI调节器，并在此基础上添加一个额外的极点，以改善动态响应和稳定性。设计的关键在于合理选择比例增益K、零点a和极点b的参数，以达到预期的控制效果。 ### 多环控制基本原则 设计时应遵循先内环后外环的原则，外环的输出作为内环的输入设定值，确保内环的响应速度快于外环，以实现良好的动态性能和抗干扰能力。内环设计着重于快速性，外环则更关注抗扰性，二者协同工作，共同维持系统稳定。 ### 电流环设计 #### 占空比到电感电流的传递函数 电流环的设计首先需确定占空比到电感电流的传递函数，通过小信号分析方法，可得具体数学表达式。以3K/220V为例，通过计算可得出等效负载电阻，并分析出对象的截止频率及积分环节特性。当截止频率高于特定阈值时，对象可近似视为积分环节，这有助于简化电流环动态响应特性的研究。 #### 反馈回路的传递函数 反馈回路的传递函数考虑了采样衰减比、滤波电路以及差分电路等因素，综合这些因素构建完整的反馈回路模型，对控制精度有直接影响。 #### DSP控制延迟 数字信号处理器(DSP)的控制延迟不容忽视，延迟时间相当于半个开关周期，可通过Pade级数展开的传递函数来模拟，进而研究其对系统相位滞后的影响。在设计PFC控制系统时，充分考虑这一延迟，对提高控制系统的响应速度和稳定性至关重要。 ### 总结 PFC控制系统的设计涉及多个关键步骤，从双闭环控制策略的选择，到具体控制器参数的优化，再到对电流环动态响应特性的深入分析，每一步都需精心考量。通过合理设计，PFC控制系统不仅能有效提高电力电子设备的功率因数，还能显著提升系统的稳定性和抗干扰能力，是现代电源管理技术不可或缺的核心组成部分。

理财投资是现代人财务管理的重要手段，而有效地记录和分析投资活动是实现财富增值的关键步骤。Excel作为一款功能强大的数据管理工具，被广泛用于理财投资日记的制作。标题中的"理财投资日记表excel模版下载"提供了这样一个实用的工具，帮助投资者系统地跟踪和评估自己的投资行为。 理财投资日记表通常包括以下几个核心部分： 1. **基本信息**：这部分可能包含投资者的个人信息，如姓名、联系方式等，以及投资目标和风险承受能力的概述，这有助于个人化投资策略。 2. **投资账户**：列出所有的投资账户，如股票账户、基金账户、银行理财产品等，以便全面掌握投资资产分布。 3. **投资记录**：记录每一次的投资行为，包括买入和卖出的日期、价格、数量、交易费用等，这样可以计算出每次交易的净收益或亏损。 4. **资产与收益**：展示每个投资项目的价值变化，包括当前市值、浮盈浮亏、总收益等，这些数据有助于分析投资表现。 5. **风险管理**：通过设定止损点和目标收益，提醒投资者在市场波动时作出及时决策，以控制风险。 6. **财务指标**：计算并展示关键的投资指标，如年化收益率、夏普比率、最大回撤等，这些指标有助于评估投资组合的风险与回报平衡。 7. **报表与图表**：利用Excel的图表功能，将数据可视化，如收益曲线图、资产配置饼图等，直观展示投资效果。 8. **学习与反思**：留出空间记录每次投资的心得体会，以便总结经验，提升投资技能。 这个理财投资日记模板下载.xlsx文件，提供了一个结构化的框架，使得投资者可以轻松地输入和更新数据，定期进行复盘分析。通过使用此模板，投资者不仅可以更好地跟踪投资表现，还能培养良好的投资习惯，提高决策的科学性和准确性。无论你是投资新手还是经验丰富的投资者，这个模板都能成为你理财路上的好帮手。所以，如果你对理财投资感兴趣，不妨下载这个模版，开始你的理财投资日记之旅吧。

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