直流无刷电机FOC控制算法理论到实践——理论（二）上一章节：FOC直流无刷电机控制算法理论到实践——理论（一）下一章节：直流无刷电机FOC控制算法理论到实践——实践说明：部分图片素材来源于网络文章目录直流无刷电机FOC控制算法理论到实践——理论（二）1.概述2.Clark变化运算3.Park变化运算4.PID运算5.反Park变化运算6.SVPWM运算6.1SVPWM原理6.2扇区判断6.3计算矢量作用时间参考1.概述续上一章：FOC直流无刷电机控制算法理论到实践——理论（一）(点击跳转)下一章：直流无刷电机FOC控制算法理论到实践——实践在上一章节，我们对于FOC大体有了一个介绍，本博文将详
1、Hyperledger是Linux基金会发起的_______。正确答案：CA、公有链B、私有链C、联盟链D、中心化系统2、区块链密封的关键？正确答案：BA、共识机制B、哈希函数C、分布式记账D、投票机制3、数据被个别公司垄断会导致什么现象？正确答案：AA、孤岛现象B、数据爆发现象C、信用爆发现象D、资源独有4、下面关于Token的说法错误的是正确答案：DA、在计算机中，“令牌”一词有两个意思：对用户进行授权的小工具，或是认证用户身份的固定字符串B、在加密货币中令牌是数字价值的一个单位，是内置可编程潜力的代币C、加密货币中，令牌除了具备经济属性外，同时也可用以构建软件，并可能通过技术实现集代
统计信号处理检测理论：CFAR检测恒虚警检测（ConstantFalseAlarmRate,CFAR）雷达领域的经典方法，之前一直读CFAR，其实应该读CFAR😀😀关于CFAR算法的相关理论知识及代码网上已经有了较多的参考，所以本文的目的主要是整理一下学习过程，文章的最后给出了一些参考书籍、网课以及相关博客。相关的统计检测理论的概念：二元/多元假设、简单/复合假设、白噪声/色噪声检测、高斯/非高斯检测、虚警概率、检测概率、漏景概率、检验统计量、检测门限、贝叶斯准则/奈曼皮尔逊准则、ROC曲线、偏移系数等。如果概念不清晰的，建议先查缺不漏。1.CFAR检测的概念雷达检测目标时所面临的两大问题：虚
统计信号处理检测理论：CFAR检测恒虚警检测（ConstantFalseAlarmRate,CFAR）雷达领域的经典方法，之前一直读CFAR，其实应该读CFAR😀😀关于CFAR算法的相关理论知识及代码网上已经有了较多的参考，所以本文的目的主要是整理一下学习过程，文章的最后给出了一些参考书籍、网课以及相关博客。相关的统计检测理论的概念：二元/多元假设、简单/复合假设、白噪声/色噪声检测、高斯/非高斯检测、虚警概率、检测概率、漏景概率、检验统计量、检测门限、贝叶斯准则/奈曼皮尔逊准则、ROC曲线、偏移系数等。如果概念不清晰的，建议先查缺不漏。1.CFAR检测的概念雷达检测目标时所面临的两大问题：虚
FPGA开发过程中，离不开时序约束，那么时序约束是什么？简单点说，FPGA芯片中的逻辑电路，从输入到输出所需要的时间，这个时间必须在设定的时钟周期内完成，更详细一点，即需要满足建立和保持时间。时序约束可以让VIvado和Quartus等FPGA开发软件，在布线时检测综合出来的逻辑电路是否满足这个时序要求，并生成时序报告。目录一、建立/保持时间1、基本概念2、时钟抖动3、时钟偏差二、时序路径三、时序模型四、总结一、建立/保持时间1、基本概念设定时序约束的目的就是为了满足建立时间和保持时间，所以理解“建立时间和保持时间”这两个概念非常重要。建立时间：在时钟上升沿到来之前，输入信号需要提前一个最小时
学习文档：数组理论基础文章链接：https://programmercarl.com/状态：已完成文章目录前言一、LeetCode704.二分查找题目要求解题思路二、LeetCode27.移除元素题目要求解题思路思路1：暴力解法暴力解法代码思路2:双指针（快慢指针）双指针代码思路3:双指针优化双指针优化代码总结前言数组是存放在连续内存空间上的相同类型数据的集合。数组可以方便的通过下标索引的方式获取到下标下对应的数据。需要两点注意的是：1.数组下标都是从0开始的2.数组内存空间的地址是连续的正是因为数组的在内存空间的地址是连续的，所以我们在删除或者增添元素的时候，就难免要移动其他元素的地址。因此
目录1Kmeans模型理论1.1K-均值算法(K-means)算法概述1.2 距离度量1.3 K-means算法流程1.4 K值的选择1.5 K-means的优点1.6 K-means的缺点1.7 聚类的评价指标2代码解释3实操 3.1构建聚类数目为3的KMeans模型3.2占比饼图3.3轮廓系数值3.4使用for循环计算聚类个数为2至9时的轮廓系数值，寻找最优聚类个数1Kmeans模型理论1.1K-均值算法(K-means)算法概述K-means算法是一种无监督学习方法，是最普及的聚类算法，算法使用一个没有标签的数据集，然后将数据聚类成不同的组。K-means算法具有一个迭代过程，在这个过程
目录1Kmeans模型理论1.1K-均值算法(K-means)算法概述1.2 距离度量1.3 K-means算法流程1.4 K值的选择1.5 K-means的优点1.6 K-means的缺点1.7 聚类的评价指标2代码解释3实操 3.1构建聚类数目为3的KMeans模型3.2占比饼图3.3轮廓系数值3.4使用for循环计算聚类个数为2至9时的轮廓系数值，寻找最优聚类个数1Kmeans模型理论1.1K-均值算法(K-means)算法概述K-means算法是一种无监督学习方法，是最普及的聚类算法，算法使用一个没有标签的数据集，然后将数据聚类成不同的组。K-means算法具有一个迭代过程，在这个过程
附：协议与模式分类esp和ah的分类：数据的安全性：ESP有机密性；AH无机密性场景：ESP适合公网场景；AH适合内网/私网场景（数据的安全性主要依赖于传输端之间需要做认证）传输模式和隧道模式的分类：传输端的可达性：传输模式有可达性；隧道模式无可达性场景：传输模式（私网数据通过公网传输；异种网络之间通过其他网络传输）；隧道模式（专线，隧道已做，本身路由可达）ipsec配置（路由器）静态路由协议下的IPSec保证基础网络可达[r1]intg0/0/0[r1-GigabitEthernet0/0/0]ipadd100.1.1.124[r1]iproute-static0.0.0.00100.1.1
目录1.应用和开发工具的演进2.超级终端应用开发面临全新挑战
