mspm0g3507开发环境 *** 基于MSPM0G3507的电赛无人机解决方案，需要配合盘古TIDronePilot飞控的offboard模式使用（源码+图表） 1、针对NC360动力套装中大疆精灵3 原装螺旋桨缺货，由于厂家全线停产导致断货问题，市面上9450自锁桨同规格参数的产品有十余种，不同厂家的螺旋桨动、静平衡性能方面差异比较大，特别是高转速的情况下，某些厂家的螺旋桨抖动非常严重，因此在使用某些厂家的螺旋桨，*用旧版本代码*在飞行性能上无法做到参数兼容，需要有一定飞控基础的用户对参数进行一定的调整去适配。 2、为了方便零基础用户选择低成本的备用替代桨叶，本次更新的代码在滤波、融合、控制等参数上做了整体优化，在使用默认参数的情况下，使用几元到几十元的9450、9443、9545、1045、1046等相近规格的螺旋桨能都获得的不错的飞行体验，有条件的用户推荐在竞赛时仍然使用精灵3原厂桨叶，副厂桨叶仅在平时训练中使用。 3、将加速度计、陀螺仪传感器采样频率提高到了1000Hz，能有效减少传感器低通滤波时的时延，提高了数据的实时性，并且能提高低成本IMU在高频段的数据噪声抑制表现，

数据库课程设计，毕业设计，数据库语句

1 数据库软件安装及实例创建 1 1.1 注意事项与建议 1 1.2 Oracle软件安装 1 1.2.1 创建oracle用户和属组 1 1.2.2 编辑系统环境变量 2 1.2.3 软件安装 5 1.3 Oracle实例创建 16 1.3.1 配置监听程序 16 1.3.2 OMM数据库实例安装 20 1.3.3 EMS数据库实例安装 33 1.3.4 本地网络服务名配置 48 1.3.5 检查监听与服务 53 1.4 配置数据库自启动 57 1.4.1 前提条件 57 1.4.2 SUSE环境下配置数据库自启动 58 1.4.3 自启动脚本检查 63 **ZXSDR OMMB 网管服务器数据库和网管安装指导书** 该文档是中兴通讯（ZTE）为ZXSDR OMMB网管服务器提供的详细安装指南，涵盖了数据库软件安装和实例创建的过程，主要针对的是Oracle数据库。以下是安装过程的关键步骤： 1. **注意事项与建议** 在安装前，用户需要了解一些注意事项，例如操作系统要求、硬件配置、软件版本兼容性等。这一步骤旨在确保安装过程的顺利进行，并减少潜在的问题。 2. **Oracle软件安装** - **创建Oracle用户和属组**：在开始安装前，需要在操作系统层面创建一个专门用于运行Oracle软件的用户和相应的用户组，这通常是为了权限管理和安全考虑。 - **编辑系统环境变量**：配置必要的环境变量，如ORACLE_HOME、PATH等，以确保软件能正确识别和执行命令。 - **软件安装**：按照Oracle的安装向导进行，包括选择安装类型、设置安装路径、接受许可协议等。 3. **Oracle实例创建** - **配置监听程序**：安装并配置Oracle监听器，使得数据库实例能够监听特定的网络端口，接收来自客户端的连接请求。 - **OMM数据库实例安装**：创建用于ZXSDR OMMB管理的数据库实例，包括设置数据库名称、存储参数、初始化参数文件等。 - **EMS数据库实例安装**：安装与OMM配合的另一数据库实例，用于管理其他相关服务。 - **本地网络服务名配置**：通过编辑tnsnames.ora文件，定义服务名，方便客户端连接数据库实例。 - **检查监听与服务**：通过Oracle提供的工具，如lsnrctl和sqlplus，检查监听器是否正常运行，数据库服务是否启动成功。 4. **配置数据库自启动** - **前提条件**：确认操作系统环境支持自启动服务配置，例如SUSE Linux。 - **SUSE环境下配置数据库自启动**：在SUSE系统中，设置Oracle数据库服务在系统启动时自动启动。 - **自启动脚本检查**：验证自启动脚本是否有效，确保在系统重启后数据库能自动恢复运行。 这个文档适用于基站侧的开通人员，需要具备一定的数据库知识和Linux操作经验。完成该文档所述的安装过程后，用户可能需要参考其他相关文档以进行进一步的系统配置和管理。 中兴通讯强调了文档的版权和专有信息保护，以及产品符合环保和安全标准。同时，文档内容会随着产品和技术的更新而变化，不保证信息的即时性。用户在使用过程中必须遵守相关规定，未经授权不得复制或泄露信息。

《数据库系统概论》第六版是由王珊教授主编的一部重要的数据库系统教材，广泛应用于计算机相关专业的教学和自学中。王珊作为中国著名的数据库专家，以其深厚的专业知识和丰富的教学经验，将复杂的数据库理论与实际应用相结合，编写了这本全面介绍数据库基础知识的教材。在这一版中，内容涵盖了数据库系统的基本概念、数据库的设计与管理、SQL语言、数据库的存储结构、查询优化、事务管理等多个方面。 本书对数据库系统的核心概念进行了深入浅出的解释，使读者能够系统地理解数据库的理论基础，并通过大量实例与图示，加深了对数据库操作、管理和应用的直观认识。第六版在前一版的基础上进一步更新了相关技术内容，增强了对当前主流数据库技术发展的覆盖，比如对关系数据库系统中的高级功能进行了详细的介绍，并对NoSQL数据库、大数据背景下的数据库技术进行了概述。 《数据库系统概论》第六版不仅适合高校学生作为教材使用，也适合数据库开发人员、数据分析师、以及所有对数据库系统感兴趣的读者作为学习参考书。书中包含了丰富的习题和案例分析，通过实践操作来巩固理论知识，帮助读者在学习过程中加深对数据库设计和应用的理解。 在数据库设计方面，作者强调了数据模型的重要性，并详细解释了概念模型、逻辑模型和物理模型之间的关系及其转换过程，特别指出ER模型和关系模型在数据库设计中的应用。同时，本书在数据库管理系统（DBMS）的功能实现上也给出了详细的说明，包括数据的定义、操纵、控制和完整性维护等。 在数据库技术不断发展的今天，本书对于理解当前数据库技术的演进、掌握数据存储、管理、分析的现代方法仍然具有极大的指导意义。无论是作为入门教材，还是作为深入研究的专业书籍，王珊主编的《数据库系统概论》第六版都是一本值得推荐的书籍。 此外，本书注重理论与实践的结合，提供了大量练习题和实验指导，这有助于学习者将理论知识应用于实际数据库系统的开发与维护工作中。书中还专门设置了案例研究章节，通过分析真实世界中数据库系统的应用案例，帮助读者更好地理解数据库技术在解决实际问题中的作用。 本书的PDF版本使得学习者无需纸质书籍，即可随时随地进行无纸化学习，这也是现代教育技术发展的一个体现。对于希望提升自己数据库技术能力的个人来说，这本书无疑是一个优秀的学习资源。

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标题中的“PMSM模型预测（MPCC MPTC） 自适应 滑膜”指的是永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）的控制策略，具体涉及模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的两种变体：模型预测电流控制（Model Predictive Current Control, MPCC）和多目标优化的模型预测控制（Multi-Objective Predictive Torque Control, MPTC）。这些控制方法在现代电力驱动系统中被广泛应用，以实现高效、动态响应快速的电机控制。 PMSM是电动机的一种类型，其主要特点是使用永磁体作为转子的磁源，能提供较高的功率密度和效率。在工业自动化、电动汽车、风力发电等领域有着广泛的应用。 模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，它通过在每个采样周期内计算未来的系统行为来优化控制决策。在PMSM控制系统中，MPC可以预测电机的电流、速度或位置，从而实现对电机性能的精确调节。MPCC是MPC的一种特殊形式，专注于电流控制，通过预测未来电流波形，以最小化电流误差和开关损耗，从而提高系统的动态性能和效率。 多目标优化的MPTC则更进一步，不仅考虑电流控制，还同时优化扭矩和电压等多个性能指标。MPTC通常采用多目标优化算法，如帕累托最优解，以平衡多个性能目标，例如最大化效率、最小化扭矩波动等。 标签中的“MATLAB”表明这些控制策略可能使用MATLAB进行建模和仿真。MATLAB是一款强大的数学计算软件，广泛用于工程和科学研究，包括电机控制系统的建模与设计。源码可能包含使用MATLAB的Simulink或者Stateflow等工具箱编写的控制算法，这些代码可以帮助用户理解并实现PMSM的MPCC和MPTC控制策略。 至于“自适应滑膜”，这指的是自适应控制算法与滑膜控制的结合。滑模控制是一种非线性控制策略，它通过设计一个滑动表面，使系统状态能够快速且无差地滑向预设的设定值。而自适应控制则允许控制器根据系统的未知参数或变化动态进行在线调整，以保证控制性能。将这两者结合起来，可以提高PMSM系统对参数变化和外部扰动的鲁棒性，同时保持良好的跟踪性能。 这个压缩包可能包含一系列基于MATLAB的PMSM控制算法实现，涵盖了模型预测电流控制和多目标优化的模型预测扭矩控制，以及自适应滑模控制的元素。通过研究和理解这些源码，读者可以深入学习如何利用高级控制策略提升永磁同步电机的控制性能。

LuaJIT 是一款高效、开源的 Lua 解释器和 Just-In-Time (JIT) 编译器，由 Mike Pall 开发。它将 Lua 语言的性能提升到了接近原生代码的程度，广泛应用于游戏开发、服务器脚本、嵌入式系统等领域。在 Android 和 iOS 平台上，LuaJIT 的应用尤其广泛，因为它的轻量级和高性能特性非常适合移动设备。 标题提到的是 LuaJIT 的 2023 年编译版本，版本号为 2.1.0 v2.1.ROLLING。这意味着这个版本是基于 2.1.0 的基础上进行了一些更新和改进，可能包括错误修复、性能优化或者兼容性增强。"ROLLING"通常表示这是一个持续更新的滚动版本，开发者可能会在此基础上不断发布新的补丁和更新。 描述中强调了这个版本适用于 Android arm64 和 iOS 平台。arm64 指的是 ARM 架构的 64 位版本，这是现代移动设备（如智能手机和平板电脑）普遍采用的处理器架构。而 iOS 是 Apple 公司的操作系统，主要用于 iPhone、iPad 和 iPod touch 设备。这意味着这个 LuaJIT 版本已经过优化，可以在这两个平台的 64 位设备上运行。 在标签中，我们看到 "ios 软件/插件 android"，这表明这个 LuaJIT 版本可以作为软件或插件集成到 iOS 或 Android 应用程序中，提供脚本处理能力，例如游戏逻辑、动态内容加载、配置管理等。 压缩包内的文件名为 LuaJIT-2.1.ROLLING，这通常包含了 LuaJIT 的源代码、编译好的二进制文件、头文件以及必要的文档。开发者可以下载这个包来编译自己的 LuaJIT 库，或者直接使用预编译的二进制文件。在 Android 上，开发者可以将 LuaJIT 集成到 Android Studio 项目中，使用 NDK（Native Development Kit）进行编译和链接。对于 iOS，LuaJIT 可能需要通过 Xcode 工程与 Objective-C 或 Swift 代码进行桥接。 使用 LuaJIT 的优势包括： 1. 性能：LuaJIT 的 JIT 编译技术使得 Lua 代码执行速度显著提升，接近 C/C++ 的水平。 2. 轻量级：LuaJIT 体积小，对资源需求低，适合资源有限的移动设备。 3. 易于集成：Lua 语法简洁，与 C/C++ 交互方便，适合编写游戏逻辑和控制层代码。 4. 动态性：Lua 支持热更新，可以在不重启应用的情况下更新脚本，便于维护和迭代。 LuaJIT 2.1.0 v2.1.ROLLING 是一个针对 Android arm64 和 iOS 平台优化的 Lua 解释器和 JIT 编译器，适用于需要高性能脚本处理能力的移动应用。开发者可以通过源码或预编译的二进制文件在各自平台上轻松集成和使用。

分布式数据库是现代互联网技术中不可或缺的一部分，特别是在处理大规模并发访问和海量数据的场景下，它的作用尤为突出。美团作为一家大型的生活服务平台，其在数据库架构上的实践和创新具有极高的参考价值。本篇文章将深入探讨分布式数据库的发展历程、关键技术以及美团的Blade分布式数据库实践。 分布式数据库的发展历史可以追溯到2010年，阿里巴巴开源的OceanBase引领了这一领域的创新，随后Google的Spanner在2012年的OSDI会议上提出，强调全局一致的时间戳和强一致性。CockroachDB、TiDB、GaussDB等后来者则在不同方面对分布式数据库进行了优化，如云原生、分布式事务和水平扩展能力。 在美团的分布式数据库实践——Blade项目中，面临的主要问题包括硬件拓展性、高可用性、成本控制以及读写存储的AZ级故障。Blade是在TiDB的基础上进行改造的，TiDB是一个NewSQL数据库，支持分布式事务和水平扩展，但针对美团的特定业务需求，Blade进行了定制化改进。 关键的技术点包括数据分布、数据复制和分布式事务： 1. **数据分布**：数据通常通过Hash或Range进行分片，以决定数据存储在哪个服务器上。Hash分片适用于均匀分布数据，而Range分片支持范围查询和扫描操作。在Blade中，数据分布策略考虑了负载均衡和热点问题，通过迁移、分裂、合并来优化数据存储。 2. **数据复制**：Paxos和Raft是常用的复制协议，前者支持并行应用，后者实现相对简单。NWR模型则需要上层系统做更多的工作来确保正确性。Blade针对美团的业务场景，可能采用了适合冲突频繁的场景的复制策略。 3. **分布式事务**：典型的分布式事务如两阶段提交，但在高并发环境下，Percolator模型被广泛采用，它允许在单行事务存储上实现多行事务。Blade面临的问题是Percolator的乐观锁模型在发券、秒杀等冲突严重场景下的效率问题，因此Blade转向了两阶段提交，并优化了KV层，使其理解事务，实现高性能的MVCC。 4. **存储引擎**：Blade根据业务需求选择了不同的存储引擎，对于数据时效性强的场景，自研了少层级的LSM树，以减少写放大。 5. **在线分裂**：数据库的在线分裂是保证系统水平扩展的关键，Blade在不影响服务的情况下实现了数据的动态迁移和分裂。 6. **质量保证**：除了技术层面的优化，Blade还关注系统的稳定性和可用性，通过严格的测试和监控保证服务质量。 7. **应用场景**：Blade适用于高并发、大数据量的场景，如推荐系统、业务系统等。 8. **展望**：随着存算分离的趋势，Blade未来可能会进一步优化计算和存储的分离，提升系统性能。 美团的Blade分布式数据库实践体现了对业务场景的深刻理解和技术的灵活应用，它不仅在技术上进行了创新，也在实践中不断优化，以适应快速变化的业务需求。这种实践经验对其他面临类似挑战的企业具有重要的参考价值。

工具使用说明： 1.用法把要转换的C++头文件和HEADCONV.exe 放在一起 2.打开控制台，找到文件夹 3.输入命令 HEADCONV 头文件名 -o 转换为delphi的pas HEADCONV 头文件名 -x 动态引用 HEADCONV 头文件名 -m静态引用 ps:此源码，为下载后在delphi7环境下经修改，可正常编译运行