3.5 数字控制模块 数字控制模块是PSIM程序的一个附加模式，它提供了离散元件，比如零序保持，z域转 换模块，数字滤波器等等，用来进行数字控制系统仿真。 和s域电路的连续性不同，z域电路是离散的，而且计算只能在离散取样点完成，两个取 样点之间不能计算。 3.5.1 零阶保持模块 零阶保持模块只在取样点取样输入，输出在两个取样点保持不变。 图形： 属性： 和其他离散元件一样，零阶保持模块有一个自动计时器来确定取样的时刻，取样时刻和 仿真的时间是同步的，例如，如果零阶保持模块的取样频率是1000Hz，那么输入将会在0， 1ms，2ms，3ms等时刻被取样， 例如： 在以下电路中，零阶保持元件的取样频率为1000HZ，输入和输出波形显示如下：

KaHIP v3.10 图分区框架KaHIP-Karlsruhe高质量分区。 图分区问题要求将图的节点集划分为k个相等大小的块，以使在块之间延伸的边的数量最小化。 KaHIP是一系列图形分区程序。 它包括KaFFPa（卡尔斯鲁厄快速流分区程序），这是一种多级图分区算法，其变体Strong，Eco和Fast，KaFFPaE（KaFFPaEvolutionary）是一种并行进化算法，使用KaFFPa提供组合和变异操作， KaBaPE扩展了进化算法。 此外，还包括专门的技术来划分道路网络（Buffoon），从给定的划分中输出顶点分隔符，以及旨在对社交网络进行有效划分的技术。 以下是我们框架的概述： v3.10中的新功能： 支持Python ：KaHIP现在也可以在Python中使用。 请参阅下面的操作方法。 节点排序算法：许多应用程序依赖时间密集的矩阵运算（例如分解），通过将矩阵解释为稀疏图并计算节点排序以最大程度地减少所谓的填充，可以大大加快大型稀疏矩阵的运算速度。 在这里，我们添加了新的算法来计算图中的填充精简顺序。 更高质量的ILP：ILP通常无法扩展到大型实例。 我们使它们

【算法与复杂性】在计算机科学中，算法是解决问题的核心工具，而复杂性则是衡量算法效率的重要标准。墨尔本大学的COMP90038课程深入探讨了这两个主题，旨在帮助学生掌握高级的算法设计和分析技巧。 **概念** 1. **Algorithmic Problems**：算法问题通常涉及在有限步骤内解决特定计算任务。这些问题可以是数学问题、数据处理任务或其他形式的决策问题。学习如何将现实世界的问题转化为可执行的算法是这个课程的基础。 2. **Algorithm**：一个算法是一系列明确的步骤，用于解决特定问题或完成特定任务。它必须是确定性的，有限的，并且能在有限的时间内终止。理解算法的基本结构和设计原则是这门课程的重点。 3. **时间复杂度**：时间复杂度是评估算法运行时间随着输入规模增加而增长的速度。它提供了算法效率的理论上限，常用的表示方法有大O记号。 4. **增长次数表**：用于比较不同算法的增长速率，例如线性（O(n)）、对数（O(log n)）、平方（O(n²)）和指数（O(2^n)）等。理解这些增长模式对于选择最佳算法至关重要。 5. **渐进符号**：包括大O、Ω和Θ记号，它们分别表示算法运行时间的上限、下限和精确界限，帮助我们理解和描述算法的最坏、最好和平均性能。 **小总结** - **基本操作与输入规模度量**：分析算法时，关注基本操作的数量（如比较、赋值）以及输入规模（如问题实例的大小n）对算法运行时间的影响。 **Master Theorem** 6. **Master Theorem** 是一种解决递归关系T(n) = aT(n/b) + f(n)的工具，其中a和b为常数，f(n)是关于n的函数。这个定理为解决分治算法的时间复杂度提供了一种直接的方法。 7. **Euclid’s Algorithm**：欧几里得算法是求解最大公约数（GCD）的经典算法，基于“较大的数除以较小的数，再用除数去除余数”的递归过程。其时间复杂度可以用Master Theorem来分析。 **递归（Recursion）** 8. **Recursion** 是算法设计的一种强大工具，通过函数调用自身来解决问题。理解递归的原理，包括基线条件（base case）和递归情况（recursive case），以及如何避免无限循环，是学习算法的重要部分。 **数据结构** 9. **数组（array）**：是最基础的数据结构，提供随机访问但插入和删除操作相对较慢。理解数组的特性对于设计和分析算法至关重要。 10. **链表（linked list）**：链表允许动态地添加和删除元素，但不支持随机访问。链表分为单链表、双链表和循环链表等类型，各有优缺点，适合不同场景。 以上只是课程的冰山一角，COMP90038还涵盖了树、图、排序算法、查找算法、动态规划、贪心算法、随机化算法等多个主题，旨在培养学生的算法思维和复杂性分析能力，以应对不断发展的信息技术挑战。通过这门课程的学习，学生能够掌握解决复杂问题的高效方法，为未来在IT领域的职业生涯打下坚实基础。

在IT行业中，编程竞赛和在线平台如HackerRank扮演着重要的角色，它们为开发者提供了提升技能、解决问题的机会。HackerRank的算法挑战尤其受到热捧，尤其是对于Java开发者来说，这是一个绝佳的学习和实践场所。本资源集合名为"hackerrank-algorithms"，显然是一系列专门针对HackerRank算法挑战的练习项目，旨在帮助Java程序员深化算法理解和提高编程能力。 HackerRank上的算法挑战涵盖广泛，包括但不限于排序、搜索、图论、动态规划、字符串处理、数学计算等多个领域。这些题目不仅锻炼了开发者对基础数据结构和算法的理解，还能够提升他们解决实际问题的能力。在这一系列练习中，你可以期待遇到如二分查找、快速排序、深度优先搜索、最小生成树等经典算法。 Java是一种多用途、面向对象的编程语言，以其强大的类库、稳定的性能和丰富的工具集而闻名。使用Java进行算法实现，可以享受到其强大的类型系统和内存管理，以及如JUnit这样的单元测试框架，这些都有助于编写健壮且可维护的代码。 在压缩包"hackerrank-algorithms-master"中，很可能包含了各种算法挑战的解决方案，每个子文件可能对应一个特定的HackerRank问题。通过查看这些文件，学习者可以了解如何将理论知识应用到实践中，看到不同算法如何被巧妙地用Java语言实现。此外，这还提供了阅读和分析他人代码的机会，这对于提升编程技巧和理解不同编程风格非常有益。 在这个资源中，你可能会找到以下几个方面的学习材料： 1. **基础算法实现**：如快速排序、归并排序、堆排序等排序算法，以及线性搜索、二分查找等搜索算法。 2. **数据结构**：链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树）和图的实现和操作。 3. **动态规划**：解决如斐波那契序列、背包问题、最长公共子序列等典型问题。 4. **字符串处理**：模式匹配、字符串反转、子串查找等。 5. **图论**：最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）、最小生成树（Prim、Kruskal）等。 6. **数学问题**：计算几何、数论、组合优化等。 7. **递归与回溯**：用于解决如八皇后问题、N皇后问题、迷宫问题等。 通过参与HackerRank的算法挑战并参考这个资源中的解决方案，Java开发者可以不断磨砺自己的编程技巧，同时增强对算法和数据结构的理解，从而在职业发展中取得优势。无论是准备面试还是提升个人技能，这都是一个不可多得的宝贵学习资源。

Machine learning has gained tremendous popularity for its powerful and fast predictions with large datasets. However, the true forces behind its powerful output are the complex algorithms involving substantial statistical analysis that churn large datasets and generate substantial insight. This second edition of Machine Learning Algorithms walks you through prominent development outcomes that have taken place relating to machine learning algorithms, which constitute major contributions to the machine learning process and help you to strengthen and master statistical interpretation across the areas of supervised, semi-supervised, and reinforcement learning. Once the core concepts of an algorithm have been covered, you’ll explore real-world examples based on the most diffused libraries, such as scikit-learn, NLTK, TensorFlow, and Keras. You will discover new topics such as principal component analysis (PCA), independent component analysis (ICA), Bayesian regression, discriminant analysis, advanced clustering, and gaussian mixture.

《Data Structures and Algorithms in C++ (2nd Edition)》是由Michael T. Goodrich、Roberto Tamassia和David M. Mount合著的一本经典教材，它深入浅出地介绍了数据结构与算法的基础知识，以及如何在C++编程环境中实现它们。这本书不仅提供了理论知识，还包含了丰富的实际代码示例，使得读者能够更好地理解和应用所学。 数据结构是计算机科学中的核心概念，它涉及到如何有效地组织和存储数据，以便于高效地访问和操作。书中的数据结构包括但不限于数组、链表、栈、队列、树（如二叉树、平衡树如AVL树和红黑树）、图以及散列表等。每种数据结构的特性、操作和适用场景都会被详尽讲解，帮助读者理解其内在原理。 算法是解决问题的步骤或过程，是程序设计的基础。本书涵盖了排序算法（如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序）、搜索算法（如线性搜索、二分搜索）、图算法（如深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法）等。对于每种算法，作者不仅解释了其工作原理，还分析了它们的时间复杂度和空间复杂度，这对于优化代码性能至关重要。 C++是一种强大的面向对象编程语言，它允许程序员创建复杂的数据结构和算法实现。本书中的代码示例充分利用了C++的特性，如类、模板、继承和多态等，展示了如何在实际项目中运用这些概念。 "code -Goodrich--Data Structures and Algorithms in C(2nd).rar"这个压缩文件很可能是书中所有代码实例的源代码，读者可以下载后在自己的开发环境中编译和运行，这将加深对书本知识的理解，同时也是实践和调试算法的好资源。 《Data Structures and Algorithms in C++ (2nd Edition)》是一本非常适合计算机科学学生和软件工程师的教材，它既适合初学者入门，也适合有经验的开发者温故知新。通过学习这本书，读者可以提升自己的编程技巧，更好地应对实际工作中的挑战。

《算法+数据结构=程序》是尼古拉斯·沃斯（Niklaus Wirth）的经典著作，这本书在计算机科学领域有着深远的影响。沃斯教授是编程语言Pascal的创造者，他的工作对于理解和构建高效的软件系统有着重大贡献。在这个主题中，我们将深入探讨书中的核心知识点，包括算法、数据结构和它们如何构成程序的基础。 **算法** 算法是解决问题或执行特定任务的步骤序列。它们是计算机科学的心脏，因为所有的计算机程序本质上都是算法的实现。沃斯在书中强调了算法设计和分析的重要性，包括算法的时间复杂度和空间复杂度，这些都是评估算法效率的关键指标。理解算法可以帮助我们编写更有效率的代码，避免不必要的计算和资源浪费。 **数据结构** 数据结构是组织和存储数据的方式，它影响着数据的访问效率和处理速度。常见的数据结构有数组、链表、栈、队列、树、图等。沃斯教授讨论了这些基本数据结构的特性、操作以及它们在实际问题中的应用。例如，栈常用于函数调用和回溯，队列用于先进先出的场景，而树和图则在表示层次关系和网络结构时发挥重要作用。 **程序设计** 在沃斯看来，算法和数据结构的合理结合就是程序设计的本质。他提倡清晰、简洁和模块化的编程风格，强调程序的可读性和可维护性。Pascal语言的设计原则也在他的著作中体现，鼓励程序员遵循结构化编程原则，使用过程（procedures）和函数（functions）来分解复杂问题，提高代码的复用性和可理解性。 **程序分析与优化** 除了介绍基本概念，沃斯还指导读者如何分析程序性能，找出瓶颈，并进行优化。这包括算法的改进、内存管理策略以及代码重构。理解这些技巧能帮助开发者编写出运行更快、占用资源更少的程序。 **Wirth的贡献** 尼古拉斯·沃斯对计算机科学的贡献不仅限于他的著作。他的Pascal语言对后来的许多编程语言产生了深远影响，如C++、Java等。他的工作也推动了编译器设计和形式语义学的发展。 **学习路径** 阅读《算法+数据结构=程序》时，应结合实践，通过编写代码来加深理解。可以尝试解决书中给出的练习题，或者自己设计项目来应用所学知识。此外，与其他开发者交流，参与开源项目，也是提升技能的有效方式。 这本书是理解计算机科学基础的宝贵资源，无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中受益。通过深入学习算法、数据结构和程序设计，你将能够构建更强大、更高效的软件系统。

基于权重的斗地主游戏AI算法，AI algorithms for chinese landlord card game, based on weights

计算机视觉：算法和应用（第二版） 计算机视觉是一门多学科交叉的领域，它结合了计算机科学、数学、物理、生物学和心理学等多个领域，旨在使计算机能够像人类一样“看到”和“理解”世界。计算机视觉的应用极其广泛，涉及到图像和视频处理、机器人视觉、自动驾驶、医疗图像分析、人机交互等领域。 本书《计算机视觉：算法和应用》（第二版）由Richard Szeliski编写，是一本深受欢迎的计算机视觉教科书。该书涵盖了计算机视觉的基础知识和前沿技术，包括图像形成、图像处理、模型拟合、深度学习、特征检测和匹配、图像对齐和拼接、运动估计、计算摄影、结构从运动和SLAM等内容。 下面是本书的详细知识点： 1. 计算机视觉概述 计算机视觉是一门交叉学科，旨在使计算机能够“看到”和“理解”世界。它结合了计算机科学、数学、物理、生物学和心理学等多个领域。计算机视觉的应用极其广泛，涉及到图像和视频处理、机器人视觉、自动驾驶、医疗图像分析、人机交互等领域。 2. 图像形成 图像形成是计算机视觉的基础，它包括了图像的形成过程和图像的表示方式。图像的形成过程涉及到光学成像、图像传感器和图像处理等方面。图像的表示方式包括了图像的矢量表示、矩阵表示和图像的频域表示等。 3. 图像处理 图像处理是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了图像增强、图像恢复、图像分割、图像识别等技术。图像处理的目的是将图像变得更加清晰、更加容易被计算机所理解。 4. 模型拟合和优化 模型拟合和优化是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了散点数据插值、变分方法和正则化、马尔科夫随机场等技术。模型拟合和优化的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 5. 深度学习 深度学习是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了监督学习、无监督学习、深度神经网络、卷积神经网络等技术。深度学习的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 6. 特征检测和匹配 特征检测和匹配是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了点特征、边缘特征、线特征、角点特征等技术。特征检测和匹配的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 7. 图像对齐和拼接 图像对齐和拼接是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了图像配准、图像拼接、全局配准等技术。图像对齐和拼接的目的是将多个图像合并成一个完整的图像。 8. 运动估计 运动估计是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了转换对齐、参数运动、光流估计、层次运动等技术。运动估计的目的是将图像中的运动信息转换为计算机能够理解的形式。 9. 计算摄影 计算摄影是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了照明校准、高动态范围成像、超分辨率、去噪和去模糊、图像抠图和合成等技术。计算摄影的目的是将图像变得更加清晰、更加容易被计算机所理解。 10. 结构从运动和SLAM 结构从运动和SLAM是计算机视觉的一个重要组成部分，它包括了几何校准、位姿估计、双帧结构从运动、多帧结构从运动、SLAM等技术。结构从运动和SLAM的目的是将图像中的信息转换为计算机能够理解的形式。 《计算机视觉：算法和应用》（第二版）是一本涵盖了计算机视觉的基础知识和前沿技术的优秀教科书，非常适合计算机视觉的初学者和研究人员。

2.15 三相三线/四线应用 三相四线模式: HT7036采用三元件测量方法，合相功率计算公式为： 三相三线模式:HT7036采用两元件测量方法，合相功率计算公式为： 在三相三线模式下HT7036的B相通道不参加功率计量，只有A相和C相通道参与三相三线的测量。 但是HT7036可以将B通道的参数单独放出，只要在B相通道的电压与电流通道上加入相应信号，在三相 三线模式下仍可读取Pb/Qb/Sb/Urmsb/Irmsb/Pfb/Pgb参数，但是B通道的电压和电流通道上所加的信号不 会对三相三线的正常测量产生不良影响。 另外三相三线模式下.Urmsb寄存器可选择B通道输入信号，也可选择通过内部矢量方式直接计算 Uac有效值。 2.16 能量脉冲输出 两个高频脉冲输出CF1/CF2, 对应关系如下： 脉冲管脚 输出能量 CF1 全波有功电能 PF CF2 全波/基波无功电能 QF