simulink与modelsim联合仿真buck闭环设计 主电路用simulink搭建，控制电路完全有verilog语言实现（包括DPWM,PI补偿器)适用于验证基于fpga的电力电子变换器控制，由于控制回路完全由verilog语言编写，因此仿真验证通过，可直接下载进fpga板子，极大缩短了开发数字电源的研发周期。buck变换器指标如下：(*额定输入电压*)Vin->20,(*最大输入电压*)Vin_max->25,(*最小输入电压*)Vin_min->15,(*输出电压*)Vo>10,(*开关频率*)fs->50*10^3,(*输出功率*)Po->100,(*最小占空比*)Dmin->0.
根据GithubTrendings的统计，本月(2024-01-01统计)共有20个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Python项目5TypeScript项目3JavaScript项目3非开发语言项目2Java项目2HTML项目2JupyterNotebook项目2PHP项目1C++项目1C项目1Go项目1Kotlin项目1Svelte项目1基于项目的学习创建周期：2434天协议类型：MITLicenseStar数量：128131个Fork数量：17614次关注人数：128131人贡献人数：100人OpenIssues数量：76个Github地址：https:
退款逻辑，1个业务单号--关联多个支付单号--也关联多个退款单号？退款单号，关联优惠券返还的，也可在退款单列表关联吗？返还比例多少，是在优惠券系统设置？整个交易、支付、清结算、账务体系杂糅，会产生很多单据、单号。再考虑正向、逆向，他们的关系更复杂。本文就来搞定订单、账单、支付记录、支付单、支付请求、卡消费记录、券核销记录等单据，他们在交易正、逆向中是如何联系的，又有怎么样的数据关系。0场景在某平台购买一次家政阿姨上门保洁服务，总价120元，分2次支付，“先预付80元，再后付40元”，预付时用一张20元优惠券，微信支付60元。13个核心，6大单据及关系以上场景发生并非依赖一个系统实现，而是通过3
美东时间2024年1月10日下午，美SEC官宣批准现货比特币ETF的上市和交易，这是一个里程碑时刻，代表着加密资产类别获得主流采用的最重要一步。 11只获得批准的现货比特币ETF分别来自：BlackRock、Bitwise、Grayscale、Hashdex、Valkyrie、ARk&21Share、Invesco、VanEck、WisdomTree、Fidelity和富兰克林邓普顿。 这项批准将改变比特币的游戏规则，让机构和散户投资者在不直接持有的情况下接触到世界上最大的加密货币，并为饱受一系列丑闻困扰的加密行业带来重大推动力。币安首席执行官RichardTeng在X上发帖称
Nginx01篇——Nginx详细安装步骤以及Nginx各种启动方式1.前言2.下载安装2.1下载安装包2.2安装2.2.1离线安装2.2.1.1安装步骤2.2.1.2安装问题2.2.2先安装所需依赖2.2.3直接yum安装2.2.4指定安装目录安装3.nginx启动4.启动后访问5.Nginx启动等简单命令5.1启动Nginx5.2关闭Nginx5.3重启Nginx（平滑的重启，重新加载配置文件）5.3.1重启Nginx命令（解释）5.3.2重启Nginx（配置文件错误时演示）5.4检查Nginx配置文件5.4.1Nginx执行文件的命令行参数介绍5.4.2检查Nginx配置文件演示5.4.
升级docker或者docker到docker-ce完全保留镜像和容器，不影响原容器使用方法一、介绍二、升级方法三、遇到问题说明以下是我的使用场景，docker升级到docker-ce，但对于docker-ce升级也通用！亲测！一、介绍CentOS自带的docker是早期的版本，支持的功能比较少，而且已经没有人维护了。最新的版本存在于docker团队维护的版本，社区版本是docker-ce，企业版本是docker-ee。由于默认CentOS自带的是早期的版本的docker，所以yum默认也是下旧的docker。我当时没太在意，就正常使用，装了几个容器，并有数据在里面。后来在拉取一个镜像时，报错
从故事开始：一个电商平台的用户行为分析需求最近，就职于一家电商公司的小李遇到了一些麻烦事，因为领导突然给他布置了一个任务，要把他们电商平台里所有的用户在PC端和App上的浏览、点击、购买等行为日志都存放起来集中分析，并形成报表，以供老板每天查看。最初，小李觉得这个任务比较简单，他的基本思路是将日志数据全部存入MySQL库中，然后通过不同条件进行查询、分析，得到老板想要的结果即可，但在具体实施过程中，小李遇到了前所未有的麻烦。首先，这些数据量太大了，每天网站产生近500G的数据，这么大量的日志存储到一个单机的MySQL库中，已经难度很大了，磁盘空间经常告警；其次，老板要的报表展示维度有20个之多
动态规划，DynamicPrograming（简称DP），个人认为是一种算法思想，用来解决多阶段多层次的选择问题，把一个复杂的问题分解成每个小块的子问题然后一个个解决来找到最优解。 DP适用重叠子问题和最优子结构的性质的问题。 DP问题范围分为线性与非线性。线性DP可以顺推可以逆推，在理解过程我们可以尝试画出二维图进行理解；非线性DP类似树形图，可以从根到叶，也可以从叶到根。 在学习DP的过程我们或多或少的会遇到背包问题，咱们这里就谈谈01背包的想法与思路吧。作者是大一新生，发表文章表达自己对于背包问题的看法，希望高手可以指出不足，感谢！话不多说进入正题......01背包是最经典的
java实现0-1背包问题方案(动态规划-贪心算法-回溯-分支定界)算法实现说明动态规划算法时间复杂度较低，能够求解较大规模的问题，但空间复杂度较高，不适用于数据量较大的问题。贪心算法时间复杂度较低，能够求解较大规模的问题，但不能保证求得的解是最优解。回溯算法能够求解较小规模的问题，但时间复杂度较高，不适用于数据量较大的问题。分支定界算法能够求解较小规模的问题，但时间复杂度较高，不适用于数据量较大的问题。0-1背包问题说明0-1背包问题是一个经典的组合优化问题，其问题描述如下：有一个容量为CCC的背包，和nnn个物品，每个物品有重量wiw_iwi和价值viv_ivi，现在需要从这nnn个物
1. GEB1.1. Godel,Escher,Bach--AnEternalGoldenBraid,简称GEB1.1.1. 《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》1.1.2. 《GEB：一条永恒的金带》1.2. 一本关于计算机最终将如何获得智能和自我意识的著作1.2.1. 获得了普利策奖和美国国家图书奖1.3. “GEB”成书于20世纪70年代末，是侯世达对诸多学术领域研究热情的流露1.3.1. 汇集了数学、艺术、音乐、语言和文字游戏等诸多领域的知识1.3.2. 旨在探讨智能、意识甚至自我意识这些人类基本技能是如何从非智能、无意识的生物细胞基质中产生的1.4. 侯世达是人工智能界的传奇人物
