lingo中如何输类求和时上限不定的约束

方法一1.打开模型，①点击 “Linearization”,②选中被控对象输入直线，③选择插入闭环输入点，即单击“Input Perturbation”。 2.同理输出曲线也要选中设置线性化点，但是要选择开环输入，即点击“Open-Loop Output”。注：选中后有这样的标识符： 3.在Simulink界面进入线性分析工具包，注意是在Simulink界面。 4.设定分析输入输出端口方式和操作点条件。 5.选择我们想要画的频域图，我这里以伯德图为例，如下：注意：分析绘制完伯德图后，左边线性化工作区间多了linsys1，这个是分析的数据，即伯德图的数值储存内容。6.单机图像的空白处，可以选择图像的一些处理，如默认是伯德图的幅值和相位图都显示，我这里选择只显示幅值图选择 I/O Selector还可以选择留下哪几个输入或输出端口的图像 如我只需要第一个端口输入和第一个输出端口的： 或者我需要某几个： 7.将linsys1，即伯德图的数据输出到MATLAB工作区间，直接拖拉即可，操作如下： 会发现导入到了MATLAB的工作区间，如下所示: 输入命令：bode(linsys1)，发现也可以出来上面的伯德图，并且也可以进行上述对图像选择、改变坐标等图像处理操作：

在simulink 模块中操作，你在输入信号后面右击 linearization point 选input point 在输出信号邪恶线上右击linearization point 选output point 然后 tools -- control design -- linear analysis 这个窗口选择 bode magnitude plot 再点击左边的linearize model就出图了 然后你双击图形可以改范围 加标注 伯德图就是幅频特性曲线。

保证线性相关。

原因是 (1) 时间序列和面板数据, 都要做平稳的单位根检验, 取对数一般能使序列平稳(stationary), 不然就取差分进行平稳. (2) 能使模型的残差呈现随机的特性, 而不是趋势或者截距. (3) 减少共线性和异方差(heteroscedasticity)出现的概率 (4) 有经济学意义上, 比如增长率, 变化率和弹性. (5) 统计学认为变量具有内在的指数增长的趋势, 取对数可以让联合分布 (对应的F-statistics)呈现正态, level形式的数据, 特别是时间序列, 最好做Lavene检验(6) Log-linearization 取对数方便最小二乘的线性拟合, 乘积运算用对数就变成了求和.

取对数的原因是 (1) 时间序列和面板数据, 都要做平稳的单位根检验, 取对数一般能使序列平稳(stationary), 不然就取差分进行平稳.(2) 能使模型的残差呈现随机的特性, 而不是趋势或者截距. (3) 减少共线性和异方差(heteroscedasticity)出现的概率 (4) 有经济学意义上, 比如增长率, 变化率和弹性. (5) 统计学认为变量具有内在的指数增长的趋势, 取对数可以让联合分布 (对应的F-statistics)呈现正态, level形式的数据, 特别是时间序列, 最好做Lavene检验(6) Log-linearization 取对数方便最小二乘的线性拟合, 乘积运算用对数就变成了求和.纯手打，望采纳！

在simulink 模块中操作，你在输入信号后面右击 linearization point 选input point 在输出信号邪恶线上右击linearization point 选output point 然后 tools -- control design -- linear analysis 这个窗口选择 bode magnitude plot 再点击左边的linearize model就出图了 然后你双击图形可以改范围 加标注 伯德图就是幅频特性曲线。

详情如图所示有任何疑惑，欢迎追问

1、Simulink中的纯延时e^(-sT)使用Transport Delay模块实现，该模块位于Continuous库。Transport Delay模块有以下几个主要参数：Time delay延迟时间，也就是e^(-sT)中的T。该值单位为秒，必须为正。Initial input初值。由于延迟环节把信号延后一段时间才输出，那么在仿真刚开始的时候，由于没有可用的信号，例如，t=0时刻照理说应该输出t=-T时刻的输入信号，但显然这样的信号时不存在的，所以需要提供一个初值，供仿真开始之后T秒内输出。大多数情况下，取初值为0。Initial buffer size初始缓冲区大小。如前所述，延迟环节所起的作用是把输入信号延后一段时间输出，那么从软件实现的角度来说，肯定要有一个缓冲区（buffer）来保存这一段时间的值。这个参数就是用来指定缓冲区初始大小的。其实对于绝大多数用户而言，可以不用关心这个参数，因为缓冲区的大小可以根据需要自动进行调整，不需要担心缓冲溢出。Pade order (for linearization)Pade近似的阶次。延迟环节的传递函数属于无理函数，Pade近似用一个有理函数（分子分母都是s的多项式）来近似延迟环节，是一种常用的线性化手段。这个参数用来指定有理函数的阶次。关于Pade近似，可以用doc pade查看信息。 2、关于你追问的那个问题：首先，你贴出来的图中的实现方式是可行的，但有个小错误——按你的表达式，下面那个Constant模块应该是1才对；有更简单一点的实现方式：先把w1、w2使用Mux模块给组合成一个向量，然后Mux模块的输出连接到一个Fcn模块，并把Fcn的表达式写成1.3*(u(1)-0.23)+0.5*(1-u(2))这样一共用两个模块就可以实现了。 希望能帮到你，如有问题可继续追问。

在simulink 模块中操作，你在输入信号后面右击 linearization point 选input point x0dx0a x0dx0a在输出信号邪恶线上右击linearization point 选output pointx0dx0a x0dx0a然后 tools -- control design -- linear analysis x0dx0a这个窗口选择 bode magnitude plot 再点击左边的linearize model就出图了 然后你双击图形可以改范围 加标注 伯德图就是幅频特性曲线。

烂臭黑，烂B，烂黑

but almost always his sense of values is changed. He becomes more appreciative of the

其实楼主的问题涉及到的是Simulink模型的未公开API。这方面的有用信息很少，在网上我唯一找到的是MathWorks公司的一位员工Rick Spada在其官方的Newsreader上回复一个提问时说到这个话题。那是2000年11月的事，距今已经14年。当时有人问一个关于“Finding simulink vector widths”的问题，Rick在答复时说到了显式编译（explicit compilation）这个术语，提到类似下面的用法：12 modelName([],[],[],"compile") % compile a model modelName([],[],[],"term") % terminate compilation称之为mdl-api，也就是模型的API。然后有人问哪里有关于explicit compilation的文档，或者这些属于undocumented feature？Rick回答说没有相关的文档，而且他们一般不公开谈论这些问题。但这位老兄真是很厚道，针对有人问起除compile、term之外还有没有其它参数，他还提供了下列信息：1234567891011121314 "sizes" % return the sizes vector "compile" % compile the model "lincompile" % compile the model for linearization (used by linmod) "outputs" % return the model outputs "update" % compute the model update (e.g., discrete states) "derivs" % return the derivatives "term" % uncompile "load" % load the model (doesn"t make it visible, see load_system.mFor the "outputs", "update", and "derivs" commands, you need to supply values for the first three inputs: lhs = model(t, x, u, command)will return the outputs at time t, with states x, and input u.以上就是目前我能找到的关于此话题的有价值的全部信息。

点击左下角start，选择Simulink，然后选择Simulink Response Optimization，最后选block library后，第一个图像就是Signal Constraint，但其用法可以参看以下help说明。To attach a Signal Constraint block to a signal in your model, drag the block from the block library into the model and join the signal line to the inport of the Signal Constraint block. A model can include multiple Signal Constraint blocks and you can attach the Signal Constraint block to any signal, including signals within subsystems of your model.Note The Signal Constraint block is not an outport block of the system and will not interfere with a linearization of your model (as opposed to blocks in the Nonlinear Control Design Blockset, the previous name for this product, which were outport blocks).

一、发表文章[43]Li Dan,Pang Li-Ping* and Xia Zun-Quan,An Approximate Alternating Linearization Decomposition Method,Journal of Applied Mathematics Informatics,Accepted.[42]Zhao Ya-Li,Xia Zun-Quan,Pang Li-Ping and Zhang Li-Wei,Existence of solutions and algorithm for a system of variational inequalities，Fixed Point Theory and Applications,Accepted. SCI[41]Jiang Si-Jia,Pang Li-Ping* Shen Jie and Xia Zun-Quan,Existence of Solutions of Generalized Vector Variational-Type Inequalities with Set-value Mapping,Computers and Mathematics with Applications. 59（2010），1453-1461. SCI.[40]Lu Yuan,Pang Li-Ping* and Xia Zun-Quan,A VU-decomposition method for a Second-order Cone Programming problem. Applied Mathematics and Mechanics (English Edition). 31⑵（2010），263-270. SCI.[39]陆媛，庞丽萍* 夏尊铨，二阶锥规划问题的VU-分解方法. 应用数学与力学. 31⑵（2010），245-252.(EI)[38]Lu Yuan,Pang Li-Ping,Guo Fang-Fang and Xia Zun-Quan. A superlinear space-decomposition algorithm for constrained nonsmooth convex program. Journal of Computational and Applied Mathematics. 234⑴（2010），224-232. SCI.[37]Lu Yuan,Pang Li-Ping*,Liang Xi-Jun and Xia Zun-Quan. An approximate decomposition algorithm for convex minimization. Journal of Computational and Applied Mathematics. 234⑶（2010），658-666. SCI.[36]庞丽萍，马雪飞，张斌，杨洋，基于线性同余算法的格点法在亚式期权定价中的应用，辽宁师范大学学报 32⑴（2009），13-15.[35]Yun Shui-Jing,Liu Guo-Yong and Pang Li-Ping（通讯作者），Conjugate duality for set-valued vector optimization finite dimensional spaces. International Journal of Pure and Applied Mathematics. 51⑷（2009），537-545.[34]单锋，庞丽萍，朱丽梅，夏尊铨，求解一类MPEC问题的一种UV -分解方法，应用数学与力学，29⑷（2009），483-488.[33]Shan Feng,Pang Li-Ping,Zhu Li-Mei and Xia Zun-Qian,A UV-decomposed method for solving a MPEC problem. Applied Mathematics and Mechanics. 29⑷（2008），535-540. SCI.[32]Pang Li-Ping,Wang Ming-Zheng and Xia Zun-Quan,First order necessary optimality conditions for a class of nonsmooth generalized semi-infinite optimization problems. Computers and Mathematics with Applications. 56（2008），1457-1464. SCI.[31]Shen Jie and Pang Li-Ping,An approximate bundle-type auxiliary problem method for generalized variational inequality. Mathematical and Computer Modeling. 48（2008），769-785. SCI.[30]Shen Jie and Pang Li-Ping,A Bundle-Type Auxiliary Problem Method for Generalized Variational Like Inequality. Computers and mathematics with applications. 55（2008），2993-2998. SCI.[29]Xia Zun-Quan,Shen Jie and Pang Li-Ping,A sequential bundle method for solving a class of MPEC problems. Journal of Information and Computing Science. 4⑴（2007），331-336. EI.[28]Pang Li-Ping，Shen Jie and Song He-Shan,A Modified Predictor-Corrector Algorithm for Nonconvex Generalized Variational Inequality,Computers and Mathematics with Applications. 54⑶（2007），319-325. SCI.[27]Pang Li-Ping,Emilio Spedicato,Xia Zun-quan and Wang Wei,A Method for Solving Linear Equality Systems,Mathematical and Computer Modeling.,46（2007），823-836. SCI.[26]Shan Feng and Pang Li-Ping,A Syncro-parallel Nonsmooth PGD Algorithm for nonsmooth optimization,Journal Application Mathematic and Computing,24（1-2）（2007），333-342. EI-PageOne[25]Shen Jie,Xia Zun-Quan and Pang Li-Ping,A proximal bundle method with inexact data for convex nondifferentiable minimization. Nonlinear Analysis: Theory,Method and Applications. 66（2007），2016-2027. SCI.[24]Pang Li-Ping,Shen Jie and Wang Wei,Two Parallel Distribution Algorithm for Convex Constrained minimization Problems. Applied Mathematics and Computation. 186（2007），1762-1771. SCI.[23]Shen Jie and Pang Li-Ping,A quasi-newton bundle method based on approximate subgradients,Journal of Applied Mathematics and Computing,23（1-2）（2007），361-367. EI-PageOne[22]Shan Feng,Pang Li-Ping and Xia Zun-Quan,An approximate U-Lagrangian and algorithm to UV decomposition. Applied Mathematics and Computation. 184（2007），924-930. SCI.[21]Shen Jie and Pang Li-Ping,A quasi-newton bundle method based on approximate subgradients,Journal of Applied Mathematics and Computing,23（1-2）（2007），361-367. EI-PageOne[20]Shan Feng,Pang Li-Ping * and Xia Zun-Quan,An approximate U-Lagrangian and algorithm to UV decomposition. Applied Mathematics and Computation. 184（2007），924-930. SCI.[19]Wang Wei,Pang Li-Ping and Xia Zun-Quan,The UV-Decomposition Class of D.C. Functions and optimality Conditions,Acta Mathematicae Applicatae Sinica,23⑴（2007），29-38. SCI.[18]Shen Jie,Xia Zun-Quan and Pang Li-Ping,An infeasible bundle method base on approximate subgradients for nonsmooth optimization,International Journal of Computational and Numerical Analysis and Applications. 6⑶（2006），285-291.[17]Pang Li-Ping and Shen Jie,An UV-algorithm for semi-infinite multiobjective programming.Journal of Applied Mathematics and Computing,21（1-2）（2006），507-515. EI-PageOne[16]Pang Li-Ping,Wang Wei and Xia Zun-Quan,Duality Theorems of Multiobjective Programming of Generalized functions,Acta Mathematicae Applicatae Sinica,22⑴（2006），49-58.[15]Xia Zun-Qian,Shen Jie and Pang Li-Ping,A Sequential bundle method for solving a MPEC problem. （2005）.[14]Pang Li-Ping,Wang Ming-Zheng and Xia Zun-Quan,First order necessary optimality conditions for a class of nonsmooth generalized semi-infinite optimization problems. （2005）.[13]董玉林，庞丽萍，夏重航，监督学习问题中的最优性条件与数值试验，高等学校计算数学学报. 27（2005），362-367.[12]Lin Gui-hua,Zhang Li-wei and Pang Li-ping,Two Projection-Type Algorithms for Solving Pseudo-Monotone Variational Inequality Problem，运筹学学报 9⑴（2005），58-64.[11]沈洁，庞丽萍，一类求解迫近点的Bundle算法，辽宁师范大学学报 27⑶（2004），267-270.[10]岳远振，庞丽萍，对一类层组播路由问题的模型的改进，运筹与管理，13⑹（2004），45-48.[9]董玉林，庞丽萍，夏尊铨，关于线性不等式组的ABS-SG算法，辽宁师范大学学报 27⑴（2004），15-17.[8]Xia Zun-Quan,Wang Wei and Pang Li-Ping,A Note on the Conjugate of the U-Lagrangre,Proceedings of the International Conference on Mathematical Programming，（2004），391-399.[7]Wang Wei,Xia Zun-Quan and Pang Li-Ping,An Application of the UV-Theory to a Class of Semi-Infinite Minimization Problems，运筹学学报，8（2004），29-38.[6]Pang Li-Ping,Xia Zun-Quan and Dong Yu-Lin,Two PVT Algorithms of Nonmonotone Type,International Journal of Pure and Applied Mathematics,10⑵（2004），171-83.[5]Xia Zun-Quan,Pang Li-Ping and Wang Wei,Superlinear Convergence UV Algorithms for D.C. minimization,Proceedings of the International Conference on Numerical Linear Algebra and Optimization,Science Press,Beijing/New York,142-155 （2004）.[4]Pang Li-Ping and Xia Zun-Quan,PVT-Type Algorithm for Minimizing a Nonsmooth Convex Function,Serdica Mathematical Journal,29（2003），11-33.[3]Pang Li-Ping,Xia Zun-Quan and Zhang Li-Wei,On a second order parallel variable transformation approach,Journal Application Mathematic and Computing,11（1-2），（2003），201-213. EI-PageOne[2]Pang Li-Ping and Xia Zun-Quan,A Modified PVT Algorithm，运筹学学报，（2002），8-14.[1]Pang Li-Ping and Xia Zun-Quan,A Constrained PVT Algorithm for Constrained Convex Programming,Pure Mathematics and Applications,12（2002），327-335.二、出版物⒈《最优化方法》，高等教育出版社，施光燕、钱伟懿、庞丽萍，2007。⒉《工科微积分》，大连理工大学出版社，编者，2007。⒊《工科数学分析》，大连理工大学出版社，编者，2008。工作成果（奖励、专利等）⒈夏尊铨等，不可微优化及在平衡约束规划中的应用，高等学校博士学科点专项科研基金（2003-2005），主要参研人员。⒉夏尊铨，张立卫，林贵华，庞丽萍，张宏伟，平衡约束最优化的不可微分析方法，国家自然科学基金（2005-2007）（10471015）.⒊于波，庞丽萍，钱晓元，程明松，非线性等式与不等式组的有效解法及其应用，国家自然科学基金（2007-2009）（10671029）.⒋张立卫，夏尊铨、庞丽萍，张宏伟，非凸半定规划与二阶锥约束优化的算法研究及应用，国家自然科学基金（2008-2010）（10771026）.⒌庞丽萍，张茂军，最优再保险中的一类随机非光滑凸规划的理论与算法研究，2008年“数学+X”交叉学科建设专项项目，2008-2010。⒍“Monte carlo近似法在金融优化中的作用”，大连理工大学本科生创新基金国家级项目 （2007-2008），指导教师

路径设置错误，dxgi.ini这个文件用笔记本打开，看看你的游戏路径，要和文件里面设置的路径一样才行举个例子：[GENERAL]EffectSearchPaths=D:SteamLibrarysteamappscommonPUBGTslGameBinariesWin64,D:SteamLibrarysteamappscommonPUBGTslGameBinariesWin64 eshade-shadersShadersTextureSearchPaths=D:SteamLibrarysteamappscommonPUBGTslGameBinariesWin64,D:SteamLibrarysteamappscommonPUBGTslGameBinariesWin64 eshade-shadersTexturesPerformanceMode=1ScreenshotPath=D:SteamLibrarysteamappscommonPUBGTslGameBinariesWin64PreprocessorDefinitions=RESHADE_DEPTH_LINEARIZATION_FAR_PLANE=1000.0,RESHADE_DEPTH_INPUT_IS_UPSIDE_DOWN=0,RESHADE_DEPTH_INPUT_IS_REVERSED=0,RESHADE_DEPTH_INPUT_IS_LOGARITHMIC=0TutorialProgress=4PresetFiles=D:SteamLibrarysteamappscommonPUBGTslGameBinariesWin64PRO.ini

efficiency的反义词是：inefficiency无效率。efficiency的反义词是：inefficiency无效率。efficiency的意思是n.效率；功率。efficiency的读音是英[_"f__nsi]；美[_"f__nsi]。一、详尽释义点此查看efficiency的详细内容n.(名词)【物】效率效能，功效，实效功率提高功效的方法实力，能力【物】性能工作效率干练有效二、双解释义n.(名词)[U]效率,效能resultofwork三、网络解释1.有效性：不强制使用l功能性(functionality)l可靠性(reliability)l可用性(usability)l有效性(efficiency)l可维护性(maintainability)l轻便性(portability)黑盒测试主要是根据程序的有关功能规格说明和覆盖准则来设计测试用例,2.efficiency2.效能：Cerosys的运行模式零缺陷运行系统的过程模式Cerosys是文化-效能-关系的运行系统的缩写,简称为零缺陷运行系统.其中,CER分别是指文化(Culture),效能(Efficiency)和关系(Relation).文化包括企业战略目标和文化的范围;四、例句Wemustimproveourefficiencyassoonaspossible.我们必须尽快地提高工作效率。Theirlaborefficiencyisveryhigh.他们的工作效率很高。Thetwocompaniesconsolidatedforgreaterefficiency.这两家公司已合并以提高效率。Thisjethasaveryhighpropulsiveefficiency.该喷气机的喷射功率非常大。VariousPAlinearizationtechniqueshavebeenadoptedtoimprovelinearityandpowerefficiencyofwirelesstransmitters.于是多种不同功率放大器的线性化技术被采用来改善无线发射机的线性度及效率。五、词汇搭配用作名词(n.)动词+～achieveefficiency取得功效addefficiency增加功效promoteefficiency促进效率raiseefficiency提高效率形容词+～fightingefficiency战斗力highefficiency高效率technicalefficiency技术效能介词+～atefficiency以的效率inefficiency在效率上workwithgreatefficiency工作效率很高六、经典引文Thepenaltyannexedtoanylawisaninstance,notofitsefficiency,but..ofitsfailure.出自：R.WhatelyHeconductedhiscourseattheUniversitywithanefficiencywhichshonebesidetheamateurisheffortsofhiscolleagues.出自：F.Tuohy七、词源解说☆1590年左右进入英语，直接源自拉丁语的efficere，意为效率，效果。efficiency的相关近义词competence、efficacy、effectiveness、productivity、proficiency、facility、technique、ability、understandingefficiency的相关反义词inefficiencyefficiency的相关临近词efficient、efficacy、efficiencyin、efficiencydip、efficiencygap、efficiencybar、efficiencyrate、efficiencyrank、efficiencyless、efficiencyrule、efficiencyunit、efficiencytest点此查看更多关于efficiency的详细信息

nonaggression n. 不侵略no expression n. 不侵略This technique is used to elaborate non-regression test suites that run a collection of reusabletest scripts. 这项技术常常通过运行一系列复用测试脚本来详细描述非回归测试套件。The parameter evaluating method—Jacobian matrix recursion method for solving nonlinearization regression model is discussed and applied to the study of tobacco. 讨论求解不可线性化的回归模型的参数估计方法——雅可比矩阵递推法，并把它应用于烟蚜危害研究中，同时还将它与常规做法作了比较。Non-regression tests based on data-driven testing techniques, in which a single test script isused repeatedly with varying input data, are popular in the test automation community. 非回归测试是基于数据驱动的测试技术，一个简单的测试脚本会根据输入数据的不同而反复的被使用，这在测试自动化方面是很常见的。

原因是 (1) 时间序列和面板数据, 都要做平稳的单位根检验, 取对数一般能使序列平稳(stationary), 不然就取差分进行平稳. (2) 能使模型的残差呈现随机的特性, 而不是趋势或者截距. (3) 减少共线性和异方差(heteroscedasticity)出现的概率 (4) 有经济学意义上, 比如增长率, 变化率和弹性. (5) 统计学认为变量具有内在的指数增长的趋势, 取对数可以让联合分布 (对应的F-statistics)呈现正态, level形式的数据, 特别是时间序列, 最好做Lavene检验(6) Log-linearization 取对数方便最小二乘的线性拟合, 乘积运算用对数就变成了求和.回答不容易,希望能帮到您,满意请帮忙采纳一下，谢谢 !

请描述的详细点好么？

efficiency的反义词是：inefficiency无效率。efficiency的反义词是：inefficiency无效率。efficiency的意思是n.效率；功率。efficiency的读音是英[_"f__nsi]；美[_"f__nsi]。一、详尽释义点此查看efficiency的详细内容n.(名词)【物】效率效能，功效，实效功率提高功效的方法实力，能力【物】性能工作效率干练有效二、双解释义n.(名词)[U]效率,效能resultofwork三、网络解释1.有效性：不强制使用l功能性(functionality)l可靠性(reliability)l可用性(usability)l有效性(efficiency)l可维护性(maintainability)l轻便性(portability)黑盒测试主要是根据程序的有关功能规格说明和覆盖准则来设计测试用例,2.efficiency2.效能：Cerosys的运行模式零缺陷运行系统的过程模式Cerosys是文化-效能-关系的运行系统的缩写,简称为零缺陷运行系统.其中,CER分别是指文化(Culture),效能(Efficiency)和关系(Relation).文化包括企业战略目标和文化的范围;四、例句Wemustimproveourefficiencyassoonaspossible.我们必须尽快地提高工作效率。Theirlaborefficiencyisveryhigh.他们的工作效率很高。Thetwocompaniesconsolidatedforgreaterefficiency.这两家公司已合并以提高效率。Thisjethasaveryhighpropulsiveefficiency.该喷气机的喷射功率非常大。VariousPAlinearizationtechniqueshavebeenadoptedtoimprovelinearityandpowerefficiencyofwirelesstransmitters.于是多种不同功率放大器的线性化技术被采用来改善无线发射机的线性度及效率。五、常见句型用作名词(n.)Frictionlowerstheefficiencyofamachine.摩擦减低机器的效率。六、经典引文Thepenaltyannexedtoanylawisaninstance,notofitsefficiency,but..ofitsfailure.出自：R.WhatelyHeconductedhiscourseattheUniversitywithanefficiencywhichshonebesidetheamateurisheffortsofhiscolleagues.出自：F.Tuohy七、词源解说☆1590年左右进入英语，直接源自拉丁语的efficere，意为效率，效果。efficiency的相关近义词competence、efficacy、effectiveness、productivity、proficiency、facility、technique、ability、understandingefficiency的相关反义词inefficiencyefficiency的相关临近词efficient、efficacy、efficiencyin、efficiencydip、efficiencygap、efficiencybar、efficiencyrate、efficiencyrank、efficiencyless、efficiencyrule、efficiencyunit、efficiencytest点此查看更多关于efficiency的详细信息

目录 先说一下问题定义，已知 对 世界坐标系中3D坐标 和其 对应的图像投影点的2D坐标 的参考点对(Reference points)。 EPnP方案是将参考点的相机坐标表示为 控制点(control point)的加权和 ，继而将问题转化成了对 这四个控制点的相机坐标系的求解 。对于非平面的情况来说，需要4个非共面的控制点，而对于平面来说只需要3个。 上标为 的点是在世界坐标系下 上标为 的点是在相机坐标系下 所有的 、 、 、 均非齐次坐标。 关于如何选择控制点的问题讲放在稍后讲，先假设我们已有选好的四个控制点。 EPnP也是采用了这种类似的表示方法，用四个控制点的加权和(weighted sum)来表示参考点，在世界坐标系下，可得： 那么在相机坐标系下的参考点 ，可写为： 为什么需要4个控制点？ 假设3个控制点满足要求，那么 一共有3个未知数，4个方程式。这种方程式数量大于未知数个数的情况称之为 超定方程 。只存在最小二乘意义上的解。也就是，在一般情况下，不存在精确满足4个方程的解。 如何求解 ? 理论上来说，控制点的选择没有太多讲究，只要保证 可逆就行了。但是，作者在实验中发现 其中一个参考点设置为质心 后，该算法的稳定性会上升。这在某种程度上是说的通的， 因为质心的使用，使得数据在坐标系上得到归一化 。 先计算第一个控制点 : 其他的三个点通过PCA计算得出，先计算协方差矩阵： 则，协方差矩阵为 。 记 的特征值为 ，对应的特征向量为 ，那么剩余的三个控制点可以按照下面的公式来确定： 设已知的相机内参矩阵为 ， 是 在图像坐标系上的2D投影，那么 由上可得，2个线性方程组： 取 个式子的系数在一起的得到 的矩阵 ， 就是控制点在相机坐标系下的坐标。 整理后可得， 。 显然 落在 的右零空间中，或者 ，可以表示为： 右奇异向量(right-singular vector) ，可以对M进行SVD求解得到 。但是SVD耗时很长，目前时间复杂度最低的SVD解法是 。 不妨换个思路，可通过求解 的0特征值对应的特征向量更快求解 。 计算矩阵 是EPnP中最耗时的步骤，时间复杂度为 。 在相机坐标系下，对于第i个控制点 接下来，就是要求解 。 根据 的数量，对 有不同的求解方式。 是矩阵 的零空间 的维度。作者通过仿真实验，发现 和相机焦距 有关 。 填坑 可以观察到， 的奇异值从第5个开始，都趋近为0。因为实验过程中，存在一些噪音，所以不是严格意义上为0。 两张图的纵轴都代表的是基于300组实验的 占比情况。 左图：在同一张图片上加高斯噪声 ，横轴表示不同数量的点对 右图：在同一张图片上，固定6个匹配点对。横轴表示不同程度高斯噪音。 基本上， 出现的评率比较高。 原文，至今都没办法很好理解，以后回来填坑吧。 EPnP作者建议只考虑 的情况。 确定后，我们可以通过下面这个约束去求解 ： 上面这个式子的意思是，摄像头的外参描述的只是坐标系的变换，并不会改变点之间的距离。用 表示 ，我们可以得到： 对于4个控制点，我们一共可以得到 个这样的方程。下面根据 的不同取值，对 进行求解。 一共有1个未知数，可以直接算出 。 一共有3个未知数 把上面的式子写成 ，因为未知数小于方程式的数量，用pseudo-inverse解出： 一共有6个未知数，有6个方程。求逆得 一共有10个未知数，却只有6个方程。这里我们发现一个问题，本身我们只有 这4个未知数，注意这里是一次项的。但是把式子展开后，在 里的都是形如 的二次项。 论文中使用 relinearization ，具体步骤如下： 作者不建议直接选定 的值，而是把4个 值都算出来， 选择重投影误差(reprojection error)最小的那个 值。 其中， 是齐次点 的2D距离。 具体流程可以看我另一篇文章： ICP算法 在实际中要使用EPnP，匹配点的个数 应大于15。

给你一点参考吧针对永磁同步电动机非线性动态数学模型，采用直接反馈线性化控制，建立闭环系统的输入-输出模型，通过线性化模型来设计控制器，该方法简单适用；同时，为了克服此反馈线性化控制对模型要求精确化这一不足，文中提出了基于灰色理论的不确定预测器，它能在线预测永磁同步电机的不确定因素并相应的调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的动态性能。仿真结果表明，该方法对永磁同步电机速度控制具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。 关键词：灰色理论预测反馈线性化永磁同步电动机永磁同步电动机（PMSM）以其优良的性能在伺服控制系统获得了广泛的应用。在永磁同步电动机的控制中，由于转子转速和定子电流的非线性耦合使得系统具有很强的非线性，特别在系统存在不确定性时，这种非线性使得系统难于达到高精度伺服。在永磁同步电动机运行过程中，电机的定子电阻、粘滞摩擦系数和负载转矩都可能发生很大的变化，这些参数的变化必然影响到系统的伺服精度。为了解决永磁同步电动机精确伺服控制问题，当前采用的非线性控制方法主要有变结构控制、微分几何和无源性理论等。 近十几年来，基于反馈线性化思想的非线性控制理论获得很大进展，通过坐标变换与状态反馈，可以把非线性系统化为线性系统。直接反馈线性化（DFL）是基于系统输入-输出描述的一种反馈线性化方法，已成功解决了多种非线性控制问题。直接反馈线性化的优点是所用数学工具简单，物理概念清晰，便于掌握。但它存在着一个明显的不足，当系统参数发生变化时，系统的非线性不能完全转换为线性，从而引起误差。1982年，邓聚龙教授提出了灰色理论[1]，它成功的应用在许多生产过程中。随着灰色理论的不断完善、微处理器的不断发展，灰色理论在控制领域的应用也越来越广泛。文中提出灰色不确定预测器来在线预测永磁同步电动机不确定因素，并相应调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的性能。该方法克服了反馈线性化对模型精确化要求的不足及抑制不确定因素对系统的干扰，达到了预期的控制效果。1、永磁同步电动机反馈线性化控制1.1永磁同步电机数学模型采用表面式的永磁同步电动机，其基于同步旋转转子坐标的模型[2]如下：其中：其中，是轴定子电压；是轴定子电流；R是定子电阻；L是定子电感；TL是负载转矩；J是转动惯量；B是粘滞磨擦系数；P是极对数；ω是转子机械角速度；Φf是永磁磁通。1.2反馈线性化控制为了实现系统的解耦，避免出现零动态系统问题[3]，选择ω,id为系统的输出，定义新的系统输出变量为：对式（2）进行求导,得：当时，线性控制法则为:其中,是新的线性系统的输入矢量，它可以按照线性系统极点配置理论来设计状态反馈控制为：反馈线性化控制通过对输出变量进行李微分，得到所需的的坐标变换和非线性系统状态反馈，实现了永磁同步电机非线性系统的解耦，通过线性理论来设计控制器，设计参数简单，具有一定的速度跟踪性能。同时，从上面推导看出，反馈线性化是一种基于精确数学模型的反馈线性化，当系统参数发生变化或负载不确定时，系统的非线性因素不能完全取消，可能会因此引起误差。文献[8]针对负载的不确定性，提出负载观测器来结合反馈线性化控制来补偿负载变化对系统的影响。下一节结合灰色预测来在线预测永磁同步电机的定子电阻、粘滞磨擦系数、负载变化等不确定因素，调整反馈线性化控制法则，提高系统控制的精度。2、灰色预测模型2.1GM建模方法灰色模型建模理论，它不同于常规的建模方法，它不是通过随机过程产生的数据序列按统计规律或先验规律来处理，而是将其视作在一定幅值范围、一定时区变化的灰色量。通过对原始数据的整理（又称数的生成）来寻找数的规律。因此灰色模型（GM）实际上是针对生成数列的建模。GM建模的步骤 ，采用一阶、单变量的GM（1，1）模型作为预测模型，其白化方程为：其中a为模型的发展系数，为灰色输入，为辩识参数。其基本思路：首先对采集的原始数列进行累加（AGO），得到一有规律存指数递增的生成数列，利用生成的数列，使用最小二乘法来辩识参数a,u，并可以得到生成数列的预测值，这样，就可以进行逆累加（IAGO），得到原始数列的预测值。其预测算法为：GM（1,1）模型的精度与用来建模的原始数列的取舍有关。为了不断把相继进入系统的扰动考虑进去，GM（1,1）要将每一个新得到的数据送入X（0）中，重建GM（1，1），重新预测，这便是新息模型，但这种新息模型随着时间的推移，信息越来越多，存贮量不断增大，运算量也不断增加，这既不适合工业过程控制对实时性，快速性的要求，而且老数据的信息会随时间推移而降低，甚至淹没新的有效信息。因此，在每补充一个新信息的同时去掉一个老信息，以便在滚动建模时维持数据个数不变，这就是等维新息滚动模型。2.2等维新息滚动模型设系统h时刻的采样值为，并与此前的m-1个采样数据形成序列,由此m个数据经由灰色预测模型得到超前一步预测式：k1步预测为：则:上式即为等维新息滚动预测算法，式中h为采样时刻，m为建模维数，a,u为时刻辨识所得的参数，k1为预测步数。一般来说，建模维数选取m=5。3、灰色预测反馈线性化控制3.1PMSM灰色预测反馈线性化算法考虑系统的不确定因素，重写方程（1）这是另一篇摘 要：针对永磁同步电动机非线性动态数学模型，采用直接反馈线性化控制，建立闭环系统的输入-输出模型，通过线性化模型来设计控制器，该方法简单适用；同时，为了克服此反馈线性化控制对模型要求精确化这一不足，文中提出了基于灰色理论的不确定预测器，它能在线预测永磁同步电机的不确定因素并相应的调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的动态性能。仿真结果表明，该方法对永磁同步电机速度控制具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。关键词：灰色理论 预测 反馈线性化 永磁同步电动机 Nonlinear Speed Control of PMSM based on Grey PredictionLIU Dong-liang1,2，Zhao Guang-zhou1，Yan Wei-can2（1.College of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China2 .Wolong holding group co.,LTD,Shangyu 312300,China）Abstract: A direct feedback linearization control with regard to PMSM nonlinear dynamic mathematical model is introduced in the paper. And a closed loop input-output system is builted. A controller is designed according to linearization model. The design methods mentioned above are simple and applicable. But they requir the model must be accurate, so that the grey uncertainty predictor is bringed forward. It can adjust the lumped uncertainty existed in PMSM into a feedback linearization control law on line and improve the system"s dynamic performance. The simulated result indicates the control scheme has the advantage of good tracking performance and robustness to uncertainty.Key words: Grey Theroy， Prediction，Feedback Linearization，PMSM永磁同步电动机（PMSM）以其优良的性能在伺服控制系统获得了广泛的应用。在永磁同步电动机的控制中，由于转子转速和定子电流的非线性耦合使得系统具有很强的非线性，特别在系统存在不确定性时，这种非线性使得系统难于达到高精度伺服。在永磁同步电动机运行过程中，电机的定子电阻、粘滞摩擦系数和负载转矩都可能发生很大的变化，这些参数的变化必然影响到系统的伺服精度。为了解决永磁同步电动机精确伺服控制问题，当前采用的非线性控制方法主要有变结构控制、微分几何和无源性理论等。近十几年来，基于反馈线性化思想的非线性控制理论获得很大进展，通过坐标变换与状态反馈，可以把非线性系统化为线性系统。直接反馈线性化（DFL）是基于系统输入-输出描述的一种反馈线性化方法，已成功解决了多种非线性控制问题。直接反馈线性化的优点是所用数学工具简单，物理概念清晰，便于掌握。但它存在着一个明显的不足，当系统参数发生变化时，系统的非线性不能完全转换为线性，从而引起误差。1982年，邓聚龙教授提出了灰色理论[1]，它成功的应用在许多生产过程中。随着灰色理论的不断完善、微处理器的不断发展，灰色理论在控制领域的应用也越来越广泛。文中提出灰色不确定预测器来在线预测永磁同步电动机不确定因素，并相应调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的性能。该方法克服了反馈线性化对模型精确化要求的不足及抑制不确定因素对系统的干扰，达到了预期的控制效果。1、永磁同步电动机反馈线性化控制1.1 永磁同步电机数学模型采用表面式的永磁同步电动机，其基于同步旋转转子坐标的模型[2]如下：其中：其中，是轴定子电压； 是轴定子电流；R是定子电阻；L是定子电感；TL是负载转矩；J是转动惯量；B是粘滞磨擦系数；P是极对数；ω是转子机械角速度；Φf是永磁磁通。1.2 反馈线性化控制为了实现系统的解耦，避免出现零动态系统问题[3]，选择ω,id为系统的输出，定义新的系统输出变量为：对式（2）进行求导,得：当时，线性控制法则为:其中,是新的线性系统的输入矢量，它可以按照线性系统极点配置理论来设计状态反馈控制为：反馈线性化控制通过对输出变量进行李微分，得到所需的的坐标变换和非线性系统状态反馈，实现了永磁同步电机非线性系统的解耦，通过线性理论来设计控制器，设计参数简单，具有一定的速度跟踪性能。同时，从上面推导看出，反馈线性化是一种基于精确数学模型的反馈线性化，当系统参数发生变化或负载不确定时，系统的非线性因素不能完全取消，可能会因此引起误差。文献[8]针对负载的不确定性，提出负载观测器来结合反馈线性化控制来补偿负载变化对系统的影响。下一节结合灰色预测来在线预测永磁同步电机的定子电阻、粘滞磨擦系数、负载变化等不确定因素，调整反馈线性化控制法则，提高系统控制的精度。2、灰色预测模型2.1 GM建模方法灰色模型建模理论，它不同于常规的建模方法，它不是通过随机过程产生的数据序列按统计规律或先验规律来处理，而是将其视作在一定幅值范围、一定时区变化的灰色量。通过对原始数据的整理（又称数的生成）来寻找数的规律。因此灰色模型（GM）实际上是针对生成数列的建模。GM建模的步骤[4]，采用一阶、单变量的GM（1，1）模型作为预测模型，其白化方程为： 其中a为模型的发展系数，u为灰色输入，为辩识参数。其基本思路：首先对采集的原始数列进行累加（AGO），得到一有规律存指数递增的生成数列，利用生成的数列，使用最小二乘法来辩识参数a,u，并可以得到生成数列的预测值，这样，就可以进行逆累加（IAGO），得到原始数列的预测值。其预测算法为：GM（1,1）模型的精度与用来建模的原始数列的取舍有关。为了不断把相继进入系统的扰动考虑进去，GM（1,1）要将每一个新得到的数据送入X（0）中，重建GM（1，1），重新预测，这便是新息模型，但这种新息模型随着时间的推移，信息越来越多，存贮量不断增大，运算量也不断增加，这既不适合工业过程控制对实时性，快速性的要求，而且老数据的信息会随时间推移而降低，甚至淹没新的有效信息。因此，在每补充一个新信息的同时去掉一个老信息，以便在滚动建模时维持数据个数不变，这就是等维新息滚动模型。2.2 等维新息滚动模型设系统h时刻的采样值为，并与此前的m-1个采样数据形成序列,由此m个数据经由灰色预测模型得到超前一步预测式：k1步预测为：则:上式即为等维新息滚动预测算法，式中h为采样时刻，m为建模维数，a,u为h时刻辨识所得的参数，k1为预测步数。一般来说，建模维数选取m=5。3、灰色预测反馈线性化控制3.1 PMSM灰色预测反馈线性化算法考虑系统的不确定因素，重写方程（1）其中：式中是正常条件时的参数，定义不确定因素：同样，选择ω，id为系统的输出，则由直接反馈线性化控制法则得实际控制量：式中,它是不确定因素块，由式（12）、（13）可以看出如果能预测不确定因素块的值，实时调整反馈线性化控制法则，就能使非线性系统完全转换为线性系统，实现系统的解耦。由式（10）、（11）进行离散化，得：式（14、15）中预测序列可由灰色等维新息滚动模型（9）得到：其中：a,u为k时刻转速辨识所得的参数；aa,uu为k时刻电流辨识所得的参数；3.2 系统仿真结果永磁同步电动机灰色预测反馈线性化控制框图，如图1所示。通过调整参数k1,k2,k3使系统达到满意的配置点。永磁同步电机参数为定子电阻R=0.56Ω，定子电感L=0.0153H，永磁磁通Φf=0.82Wb，极对数P=3。图1 系统控制框图在仿真时用直接反馈线性化（即W=0）来作为对比。（1）在t=5s时，负载干扰：；如图2所示，图的上方表示速度跟踪给定方波转速n，图的下方表示速度跟踪误差E。图2 负载变化的反馈线性化跟踪响应及误差曲线（2）在t=5s时，参数变化：；如图3所示。图3 电机参数变化的反馈线性化跟踪响应及误差曲线从图2，图3可以看出，当系统存在负载变化或电机参数变化等不确定因素影响时，系统的跟踪性能变差。现在，在以上相同条件下用灰色反馈线性化控制方法来控制转速。仿真结果如图4，5所示。其中图4为负载变化时利用灰色反馈线性化控制方法实现的速度响应和跟踪误差曲线，从图中，可以看出在t=5s，电机速度有轻微的波动，但很快电机又能跟踪速度给定。图（5）为电机参数变化时利用灰色反馈线性化控制方法实现的速度响应和跟踪误差曲线，从图中同样可以看出在使用灰色反馈线性化方法减小了跟踪误差。因此灰色反馈线性化控制方法具有对系统参数，负载等不确定因素的鲁棒性能。图4 负载变化的灰色反馈线性化跟踪响应及误差曲线图5 电机参数变化的灰色反馈线性化跟踪响应及误差曲线4、结论本文提出的灰色预测反馈线性化控制算法，它具有一定的鲁棒性及快速的跟踪能力，并减少了算法的复杂性。另外，灰色理论还能与模糊控制、神经网络控制等算法相结合，改善系统性能，提高控制精度。

query information-->stress linearization-->定义路径（直接选两个节点）-->保存为.rpt文件-->打开文件目录里面的.rpt文件查看

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这项研究针对大面积的绿植屋顶对中国中部地区的单次暴雨径流量的动态的影响进行了评估。要对一个模拟的大面积绿植屋顶平台实施严密控制实验，首先要运用S-curve线性化处理和曲线拟合的方法生成一个水位曲线（UH）。然后进行实地测试，比较从绿色屋顶平台和传统的屋顶平台的每分钟的径流量，与已获得的水位曲线进行验证并比较它们在2009年的两场暴雨中的径流量动态。已得的、具有退水曲线的水位曲线，输入任意降水量能够准确的预测降雨的洪峰流量和径流。研究证明，水位曲线具有相当的精确度。通过2009年6月7日10.1mm的暴雨实验证明，当基板的初始含水量较少时，7cm厚的绿植屋顶与传统屋顶相比可以将径流启动时间推迟8分钟，将径流的峰值和流量降低50%。通过2009年3月12日的6.3mm暴雨实验证明，即使当基底吸收前期降水而含水量较高时，相比于传统屋顶，大面积的绿植屋顶仍然能够有效将径流推迟129分钟，同时降低径流峰值流量达43%。

Abstract With the development of modern industry and scientific and technological progress, economic efficiency of production and industrial production continuing to pursue the course of the increasingly large, complex, and changes in operating point range, making the linear predictive control method of control can not meet the performance requirements. Therefore, on the nonlinear model predictive control of control engineering has become an important research topic. Has been on the non-linear predictive control methods are mostly off-line model is built on the basis of the control, but because of the migration system domain often make off-line data model samples and is not an accurate description of the actual state of the system, lead to off-line model-based predictive control can not achieve satisfactory results in real-time control, this paper studied the problem for the online LS-SVM-based nonlinear model predictive control. In this paper, the work of previous studies based on nonlinear predictive control of a number of issues more in depth research, the main contents are as follows: (1) comparative study of the SVM and the advantages and disadvantages of LS-SVM, LS-SVM for the lack of robustness in the proposed robust Suykens weighted LS-SVM based on improved. (2) off-line model based on the lack of non-linear predictive control, research, a weighted LS-SVM based on-line nonlinear model predictive control algorithm using the weighted LS-SVM to establish on-line model, and then to Particle Swarm Optimization as a rolling optimization strategy. The simulation results show that online-based non-linear model predictive control is better than off-line model-based nonlinear predictive control. (3) cluster model for the shortcomings of off-line study, a weighted LS-SVM based on online clustering modeling approach, simulation results show that modeling is superior to off-line clustering methods cluster modeling; based single model of the need for non-linear predictive functional control sampling points in each linear problems, a study of the weighted LS-SVM-based clustering model of multi-line model predictive control algorithm function, and for multiple-input multiple-output system derived from the analysis of the predictive functional control law, simulation results show that the multi-model based on online clustering effect of predictive functional control and anti-jamming ability of a single model is superior to off-line predictive functional control.

INTRODUCTIONThe Scatterlist Crypto API takes page vectors (scatterlists) as arguments, and works directly on pages. In some cases (e.g. ECB mode ciphers), this will allow for pages to be encrypted in-place with no copying.Scatterlist Crypto API使用页向量(scatterlists)作为参数，并且直接按页面工作。在某些情况下(例如ECB模式密码)，这将允许页面不需复制而按原地加密。One of the initial goals of this design was to readily support IPsec, so that processing can be applied to paged skb"s without the need for linearization.这个设计的初始目标之一是快捷地支持IPsec，因此处理过程能够应用于页面式缓冲区(paged skb)而无需线性化。DETAILSAt the lowest level are algorithms, which register dynamically with the API.处于最底层的是算法，需动态地注册到API中。"Transforms" are user-instantiated objects, which maintain state, handle all of the implementation logic (e.g. manipulating page vectors) and provide an abstraction to the underlying algorithms. However, at the user level they are very simple.“转换”是由用户实例化的对象，它维护状态、处理所有执行逻辑(例如操纵页面向量)并且对底层算法提供一个抽象接口。然而，在用户层它们是非常简单的。Conceptually, the API layering looks like this: [transform api] (user interface) [transform ops] (per-type logic glue e.g. cipher.c, compress.c) [algorithm api] (for registering algorithms)从概念上讲，API分层看似这样：[“转换”API](用户界面)[“转换”OPS](每种类型的接口逻辑模块，例如cipher.c, compress.c)[“算法”API](用于注册算法)The idea is to make the user interface and algorithm registration API very simple, while hiding the core logic from both. Many good ideas from existing APIs such as Cryptoapi and Nettle have been adapted for this.这样做是为了使得“用户界面”和“算法注册”API更加简单，而隐藏了两者之间的核心逻辑。诸如Cryptoapi和Nettle等许多现存API的良好设计都做了这方面改编。The API currently supports five main types of transforms: AEAD (Authenticated Encryption with Associated Data), Block Ciphers, Ciphers, Compressors and Hashes.API目前支持五种主要类型“转换”：AEAD(带关联数据的加密认证)、分组加密、加密、压缩和哈希算法。Please note that Block Ciphers is somewhat of a misnomer. It is in fact meant to support all ciphers including stream ciphers. The difference between Block Ciphers and Ciphers is that the latter operates on exactly one block while the former can operate on an arbitrary amount of data, subject to block size requirements (i.e., non-stream ciphers can only process multiples of blocks).请注意，分组加密多少有些用词不准。它实际上意味着支持所有加密，包含流加密。分组加密和加密之间不同之处是后者作用于一个精确的数据块而前者可以作用于任意数量的数据，但要求以数据块大小为单位(例如非流密码只能处理数据块整数倍的数据)Support for hardware crypto devices via an asynchronous interface is under development.通过一个异步接口支持硬件加密设备的工作正在开发中。

是要翻译这些书吗?还是怎么着?

多重继承是一件很复杂、很容易产生问题的功能。它跟Goto语句一样，利弊交织。以下分两部分叙述，第一部分是Python多重继承遇到的麻烦，第二部分是Java和Ruby如何折中多重继承需求。============================================第一部分：Python是支持多重继承的，但为了解决多重继承的方法查找顺序问题（被称为MRO），有一场苦难史：1. 传统模式直接使用深度优先算法（并且，从左向右），每个类选择其第一次出现的位置。比如class A:def save(self): passclass B(A): passclass C:def save(self): passclass D(B, C): pass作为D类的一个实例，它的成员寻找顺序是：D、B、A、C。但当碰到如下这样一个“菱形继承”就麻烦了：class A:def save(self): passclass B(A): passclass C(A):def save(self): passclass D(B, C): pass作为D类的一个实例，寻找顺序也是D、B、A、C，但调用其save方法时，到底是调用A中的呢？还是C中的呢？直观上看，应该是C。这里有产生矛盾了。2. Python2.2的new-style class模式Python2.2中引进了new-style class，说白了就像java一样，所有类都继承自最根本的object类。这就让“菱形继承”变成十分普遍，于是只能改变MRO策略。仍然使用深度优先搜索、从左向右，但是每个类选择其最后一次出现的位置。这样一来，对上面的“菱形继承”就处理比较完美了，形成的顺序是：D、B、C、A，越是公用基础类，越放在后面。但是，碰到交叉继承，就又懵了。<img src="https://pic4.zhimg.com/d067bccb353065c3276a96f6aab93a77_b.jpg" data-rawwidth="113" data-rawheight="179" class="content_image" width="113">这里，X和Y都继承自O，A继承(X,Y)（注意，有先后顺序），B继承(Y,X)，再有个最下面的类继承(A,B)。这里，X和Y都继承自O，A继承(X,Y)（注意，有先后顺序），B继承(Y,X)，再有个最下面的类继承(A,B)。按照上述算法出来的结果是：?、A、B、Y、X、O。这就有些奇怪了，明明A在B前，A继承的X在Y前，可为啥X的优先级比Y要低呢？3. C3算法1996年，一帮牛人写了一篇文章A monotonic superclass linearization for Dylan，提供了一个基于层级计算的线性MRO算法，被称为C3，整体上比较合理了。（算法不详说了）在2012年被加入了Dylan语言，2007年加入了Python2.3，此外还有Perl 6、Parrot等语言之中。这样虽说基本解决了计算问题，但多重继承本身就有很多让人疑惑的地方，比如：<img src="https://pic4.zhimg.com/c1e6e9a3a1df789b9686582a9367326b_b.jpg" data-rawwidth="251" data-rawheight="171" class="content_image" width="251">参考文献：参考文献：http://python-history.blogspot.jp/2010/06/method-resolution-order.htmlThe Python 2.3 Method Resolution Order============================================第二部分：多重继承那么复杂，可单一继承又那么拘束，咋办呢？1. 接口继承Java就是那么做的，只允许单一继承类（方法的实现），但可以继承多个接口（方法的定义）。Java的接口继承功能，既实现了静态语言的多重继承性，又避免了多重继承的数据构造的冲突和类层次的复杂性。但是，我们并不能说接口是解决问题的完美方案。接口也有不能共享实现的缺点。本来只是为了跨越继承层次来共享代码，现在却需要另外生成一个独立对象，而且每次方法调用都要委派给这个对象，这实在是不太合理，而且执行的效率也不高。——《松本行弘的程序世界》2. Mix-in这是Ruby所推崇的，最初在Lisp中开始使用。规则如下：通常的继承都是单一继承。第二个以及两个以上的父类必须是Mix-in的抽象类（即不能单独生成实例，不能继承普通类）。这种规则下，既能够保持单一继承的结构，又能用Mix-in来共享方法的实现。

thermistor 英[θu025c:"mu026astu0259]美[θu025c:"mu026astu0259]n. 电热调节器;[例句]A new logarithm linearization compensation method of thermistor without temperature drift is proposed in this paper.提出了一种新的无温漂对数热敏电阻线性化补偿方法。

永远的爱

也许是的。

《心乱如麻》虽然不知道是不是贴合你的故事，但是很好听。一定要是粤语歌吗？

1、Maggie该名原自于拉丁文来的,作为名字含义是珍珠，稀有且宝贵，闪亮而纯净。这是好的地方,因为女孩子的名字含义都在了。 2、但不好的地方是maggie如果作为英文单词解释,却是有劣质的意思,但这单词不常用。

“u20ac” 既是欧元的标志也是欧元的符号。欧元的符号是由希腊文演变而来的，随着时代的发展已经有网页引入了 “ u20ac” 这一符号，但是仍然有部分的浏览器无法对其进行正确解析，用户如果有使用 “ u20ac”这一符号的需要，可以打开输入法的字符库里查找，如果字符库里没有可以在网上搜索，并用复制粘贴的功能对其进行使用。 欧元的相关资讯 欧元是欧盟成员共同运用的货币，除此之外也有不是欧盟成员的国家对其进行运用，其标准代码为 EUR ，英文名为 Euro ，通货膨胀率较低，主要由欧洲央行实施管理。开启统一运用欧元的活动非常庞大，投入了上千亿元的费用进行改革和实施，但是其带来的收益远远要比投入的费用多得多，因为由欧盟国家组成的区域里蕴含着超大的市场商机，每年欧盟成员国之间的贸易额都占据全球市场的 15% 。

Github上的项目基本上以软件为主，硬件的很少，优秀的硬件开源项目更少。单片机的开发中驱动模块化带来的好处是移植方便，不依赖于硬件，但是与裸机开发相比代码复杂不易理解。所以驱动、组件等封装的功能完善、代码量少、简单易用、可移植性高，是一个优秀的硬件驱动所必备的。 MultiButton 是一个小巧简单易用的事件驱动型按键驱动模块，可无限量扩展按键，按键事件的回调异步处理方式可以简化你的程序结构，去除冗余的按键处理硬编码，让你的按键业务逻辑更清晰。 使用方法 1.先申请一个按键结构 2.初始化按键对象，绑定按键的GPIO电平读取接口 read_button_pin() ，后一个参数设置有效触发电平 3.注册按键事件 4.启动按键 5.设置一个5ms间隔的定时器循环调用后台处理函数 Examples AT指令在无线通讯模组中通用的一种形式，AT_Commom（不知道是不是作者拼错了或者有别的什么意思）是一个解析AT至指令的函数，相对来说用起来还算简单。 Example 代码中给出了Sim800模块的例子，可以做为参考使用。 这个是周立功团队开发的一个软件包，定义了一系列常用外设（如：UART、IIC、SPI、ADC等）的通用接口，基于通用接口的应用可以跨平台复用。这个项目相对比较活跃，但代码量还是比较大。 一个好的文档说明是一个开源项目能够火起来的必备条件，作者们还是需要花心思在项目文档上的，比如推荐的第一个项目。那么各位读者你用过的或者知道的还有哪些漂亮的硬件驱动封装，推荐出来跟大家一起关注下吧。

γ－氨基丁酸是一种化合物，化学式是Cu2084Hu2089NOu2082，别名4－氨基丁酸（γ－aminobutyric acid，简称GABA），是一种氨基酸，在脊椎动物、植物和微生物中广泛存在。γ－氨基丁酸（Gamma-aminobutyric acid,GABA)是一种重要的中枢神经系统抑制性神经递质，其拥有良好的水溶性与热稳定性。（1）溶剂萃取法溶剂萃取法是利用水或醇作为GABA的提取剂，根据植物在水或者醇中的溶解度以及分配系数不同的原理将GABA提出到水或者醇中，并且经过反复的过滤提纯，可以使植物中绝大多数的GABA都被萃取出来。（2）柱分离制备法柱分离制备法，又被叫做柱色谱法，是一种利用不同的混合物中的组分在固液两相中具有不同分配系数的原理，进行洗脱分离及其他后续操作，它的大分类应该归属于层析法。色谱柱一般采用树脂、硅胶或活性炭等作为填充材料。

欧元符号为 u20ac。欧元符号的官方构造形式，指定应该用黄色打印在蓝色背景上欧元的国际三字母代码（ISO 4217标准）为EUR。其符号为特别设计的欧元符号。最终胜出者由四名专家组成的小组所评选。欧洲委员会宣称这一符号是“代表欧洲文明的希腊字母epsilonΕ，代表欧洲的E，与代表欧元稳定性的横划的平行线的组合”。但一位EEC前美术设计主编声称他创作了此符号作为欧洲的一个代表符号。欧洲委员会最初规定欧元符号具有确定的结构比例，不依字体而变化。这一规定意味着欧元符号将作为一个标志，而不是像字母或美元、英镑等其他货币符号一样作为可设计的符号。但是严格保持其尺寸将导致欧元符号在大部分字体中比其他符号和数字要宽，而且有时会导致一些布局上的问题。因此大部分字体设计者忽略了欧洲委员会的规定，而自行设计各种字体中的欧元符变体，通常基于该字体中的大写字母C。上方的图片为官方的欧元符号。欧元的国际三字母代码（ISO 4217标准）为EUR。其符号为特别设计的欧元符（u20ac）

　　Because of the high developing speed of the world, pressure has become a serious problem in nowadays. As our students, we also have to face with much pressure, such as the study pressure, exam pressure,relationship pressure and so on. But how can we cope with pressure? This is the most important.　　由于世界的高度发展，压力已经成为现今一个严重的问题。作为学生，我们也必须面对压力，比如学习压力，考试压力，关系压力等等。但是，怎样缓解压力呢？这是最重要的。　　Firstly, we should face the pressure appropriately. Pressure is inevitable in our daily life, so we can"t be afraid of them and try our best to cope with them. Secondly, tell our pressure to others. Talking is a very effective way to ease pressure, and during the talking, we may get some suggestions and solutions. Finally, trust ourselves. We should believe ourselves that we can deal with any troubles by ourselves or by others" help.　　首先，我们应该正对面对压力。压力是我们日常生活中不可避免的，所以我们不能害怕她，要尽力去解决它们。其次，向别人倾诉压力。聊天是缓解压力的有效方式，在聊天过程中，我们可能会得到一些建议和解决方法。最后，要相信自己。我们应该相信自己我们可以通过自己或他人的帮助处理任何麻烦。

菲奥娜。fiona1、读音：[fio-nan]2、名字性别：女孩英文名。3、来源语种：苏格兰语、古英语。4、名字寓意：公平。5、名字含义：菲奥南 [fio-nan] 作为男孩的名字意味着“白色，公平”。Fionan是芬兰语（爱尔兰语，盖尔语）的另一种拼写：盖尔语芬兰语。扩展资料fiona的苏格兰语变体：Fionan1、读音：[fin,fyoon]2、名字性别：男孩英文名。3、来源语种：苏格兰语。4、名字寓意：公平。5、名字含义：从爱尔兰fionn（老爱尔兰finn）意思“公平”或“白色”。Fionn mac Cumhail是一个传奇的爱尔兰英雄，他通过吃一个迷人的鲑鱼成为全明星。他和他的儿子Oisín和孙子奥斯卡对抗巨人Fomors。

可以支持的，我用过这个编程器，你可以去他们站点看下，如下截图示，而且在文件的安装跟目录下面，就有驱动，不管你是32位的还是64的都有。

个人觉得不会，因为如果想模仿早就做了不会等到这种时候再去推出类似的，其国家的国民再找别的娱乐APP吧。

He...doctor 主句 so...it 结果从句 So he knows..it. he主语 knows 谓语 how to deal with it 宾语 疑问词加不定式可以作宾语 例如：I don"t know what to say.不知道说什么 I don"t know where to go.不知道去哪里,1, 出去走一走 举报 疑问词加不定式，这是英语里面的一种搭配吧，是一个短语吧 是一种语法结构，可以做主语、宾语、表语。,He himself is a doctor,so he knows how to deal with it!分析成分 He himself is a doctor,so he knows how to deal with it! how to deal with it.这里how还能引导to deal with it不定式?什么语法这是

maggie