内容概要：本文详细介绍了二自由度悬架系统的建模及其振动特性分析的方法。首先，作者解释了二自由度悬架系统的基本概念，即由车轮和车身组成的双质量块系统，并展示了如何利用MATLAB/Simulink平台设置相关参数（如质量、刚度、阻尼），构建系统模型。然后，通过对传递函数的解析，探讨了系统的响应特征，并借助MATLAB内置函数计算了固有频率和模态形状，从而深入了解系统的动态行为。此外，还讨论了通过调整参数提升悬架性能的可能性，强调了该模型对于研究和优化多自由度复杂系统的重要意义。最后，提供了可供下载使用的slx模型文件，鼓励读者基于现有成果开展更多探索。 适合人群：从事汽车工程领域的研究人员和技术人员，尤其是那些关注车辆悬架系统设计与优化的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望掌握悬架系统理论基础并应用于实际项目的设计者；旨在帮助工程师们理解悬架的工作机制，以便于改进车辆行驶品质，如提高乘坐舒适性和驾驶稳定性。 其他说明：文中提供的slx模型文件可以直接导入MATLAB/Simulink环境中运行测试，便于快速验证理论知识。

《社会工程工具包安装程序详解》 社会工程学在信息技术领域中是一个独特的研究领域，它主要涉及通过心理学、欺诈和信息收集技巧来获取敏感信息。在这个领域中，Social Engineering Toolkit（SET）是一个不可或缺的工具，它由Python编程语言构建，为安全专业人员提供了一系列模拟社会工程攻击的手段。本文将深入探讨SET的安装过程及其核心功能。 SET的安装非常简洁。下载的压缩包文件名为“social-engineering-toolkit-installer-master”，这表明它是一个源代码版本的安装包。解压后，进入目录，您会找到SET的核心——install.py脚本。这个脚本是用Python编写的，意味着SET是基于Python环境运行的。Python是一种广泛使用的编程语言，以其易读性和丰富的库支持而闻名，非常适合开发这种类型的安全工具。 在执行安装之前，确保你的系统已经安装了Python，并且版本符合SET的要求。通常，SET需要Python 2.7或更高版本。然后，以管理员（root）权限运行install.py脚本，这是因为在安装过程中可能需要修改系统文件或者安装依赖库。在命令行中输入`sudo python install.py`，系统将开始自动配置和安装SET所需的所有组件。 SET的主要功能包括但不限于： 1. **电子邮件钓鱼**：SET可以创建高度逼真的钓鱼网站和电子邮件，用于模拟钓鱼攻击，以测试员工的安全意识。 2. **电话渗透**：通过模拟电话诈骗，SET可以帮助安全团队了解员工如何应对这类攻击。 3. **网络扫描**：SET内置了网络扫描工具，用于识别网络上的潜在目标，收集信息以进行后续的社会工程攻击。 4. **Wi-Fi中间人攻击**：SET可以设置中间人攻击，拦截并篡改无线网络中的数据，以进行信息窃取或进一步的渗透测试。 5. **证书生成**：SET可以创建自签名的SSL证书，用于钓鱼网站或其他恶意活动，增加攻击的可信度。 SET的安装不仅包括工具本身，还包括对这些工具的使用教程和说明文档，这对于学习和理解社会工程攻击策略至关重要。在实际操作中，安全人员应始终遵守道德规范，只在授权的环境中使用这些工具进行测试，避免非法入侵。 Social Engineering Toolkit是一个强大的社会工程攻击模拟平台，它的存在使得我们有机会了解和防御这些攻击。通过深入学习和实践SET，我们可以提升网络安全防护能力，更好地保护个人信息和组织的安全。

最近在写工程类期刊，但是发现endnote缩写列表里不全，特此整理了一份txt文档，放在endnote文件夹中的term list 文件下，再从软件内导入即可，目前有7000多种

复制UBC Library持续更新的《科学与工程领域期刊缩写》，自己通过Excel制作 更新时间：20231108 制作时间：20231128

本书《科学与工程中的洞察力艺术：掌握复杂性》由Sanjoy Mahajan撰写，由麻省理工学院出版社出版。该书探讨了如何组织和处理复杂性问题，分别从组织复杂性和丢弃复杂性两个方面进行了深入探讨。本书提出了一系列实用的工具和方法，旨在帮助读者学会如何高效地解决科学和工程中的复杂问题。 在组织复杂性的方面，书中强调了“分而治之”和“抽象化”的重要性。分而治之是一种有效的策略，通过将大问题分解为小问题，分别解决，再将解决方案综合起来，以达到解决整体问题的目的。抽象化则是通过忽略一些不影响核心问题解决的细节，使问题更简化，更易于理解。这两种方法是处理复杂问题的基本手段，也是科学研究和工程实践中的常用技巧。 丢弃复杂性则分为两种途径：无信息丢失的简化和有信息丢失的简化。无信息丢失的简化方法通常包括对称性和守恒原理，这些原理在物理学等自然科学领域中具有广泛应用。通过利用对称性，可以在不丢失信息的前提下对问题进行简化处理。守恒原理则涉及保持某些量不变，从而简化问题的求解过程。 有信息丢失的简化方法更加大胆，涉及一些假设的引入和概率推理。在实际操作中，为了简化计算，我们常常需要引入一些合理的假设，这样在一定情况下可能会忽略掉一些信息。同时，概率推理在处理不确定性问题时尤为重要，尤其是在统计物理学和估计理论中，它能够帮助我们做出更加合理的判断。 书中还提到了其他几种简化复杂性的方法，如维度分析、合并同类项（lumping）、简单案例法和弹簧模型法。维度分析是一种通过减少问题的独立变量数量来简化问题的方法。合并同类项是指将一些相似的项或元素合并成一个更广泛、更具代表性的类别，从而减少问题的复杂度。简单案例法则是通过分析最简单或最典型的情况来寻找解决问题的线索。弹簧模型法则通常用在工程力学中，通过对理想化的弹簧模型进行分析，来理解复杂力学系统的行为。 Sanjoy Mahajan在书中还提出了一些具有启发性的思考方式和学习方法，以帮助读者培养解决复杂问题的能力。例如，他强调了进行快速估算的重要性，即“背面记事本上的价值观”，通过这种快速的心算方法，可以迅速把握问题的核心。此外，作者通过分享个人经历和向学生及老师致敬，强调了好奇心和持续学习的重要性。 整本书不仅介绍了具体的方法和技巧，还提供了一种如何思考和面对复杂问题的思维方式。Mahajan博士希望读者能够学习到如何不畏惧面对复杂性，而是能够勇敢地去攻击任何问题，并至少能够对问题的原因有一个基本的理解。这样的能力对于从事科学研究和工程实践的专业人士来说是十分重要的。 从计算机科学的角度来看，这些方法也具有实际应用价值。例如，在软件开发中，分而治之可以对应模块化和组件化的设计思想；在算法设计中，抽象化则可以体现为对问题的抽象建模；在系统优化时，合并同类项可以用于简化系统模型，便于分析和优化；而在面对不确定性时，概率推理则可以在容错设计和风险管理中发挥重要作用。 本书为我们提供了一系列处理复杂问题的工具和方法，这些方法在科学和工程领域有着广泛的应用，对于提高我们解决复杂问题的能力有着重要的指导作用。通过学习和应用这些方法，我们可以更好地掌握复杂性，不仅是在科学和工程领域，更是在日常的学习、工作和生活中。

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

静电防护在电子制造行业越来越重要。JEDEC是操作静电放电敏感设备的要求.

流体 内容 什么是流体？ Fluids 是面向在化学、机械或土木工程领域工作的工程师和技术人员的开源软件。 它包括管道、配件、泵、罐、可压缩流、明渠流、大气特性、太阳能特性、粒度分布、两相流、摩擦系数、控制阀、Kong板和其他流量计、喷射器、减压模块阀门等。 流体库旨在成为与流体动力学相关的工程知识和实用程序的低开销、轻量级存储库。 Fluids 最初与 SciPy 和 NumPy 紧密集成； 今天，它们是可选组件，仅用于少量功能，没有实现纯 Python 数值方法。 Fluids 面向 Python 2.7 及更高版本以及 PyPy2 和 PyPy3。 此外，流体已被作者测试加载到 IronPython、Jython 和 micropython 中。 虽然 Fluids 中的例程通常非常快并且尽可能高效地编码，但根据应用程序，仍然可能需要更高的速度。 PyPy 为大多数方法提

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微波工程第四版-Microwave Engineering