数学建模-方法与案例 本书是作者在教学应用的基础上，结合数学建模课程建设与教学，以及数学建模竞赛培训与辅导工作中的经验和体会编写而成的。本书首先致力于阐明数学建模原理，然后通过大量的案例介绍数学建模原理的具体应用。 全书共九章，包括数学建模概述、初等数学方法建模原理与案例、微分方程方法建模原理与案例、运筹学方法建模原理与案例、图论方法建模原理与案例、数理统计方法建模原理与案例、插值与拟合的原理与案例、MATLAB 基础知识和应用以及常用工具箱等。本书各章附有大量的案例和习题，读者可通过案例和习题，举一反三，巩固所学内容

内容概要：本文介绍了一套关于超表面机器学习逆向设计的学习资料，涵盖视频、文档、代码和案例四个部分。视频总时长达20小时以上，详细讲解了从基础概念到复杂模型的应用，配有形象的动画演示。文档部分是对视频内容的补充和总结，便于复习。代码部分提供了多个Python代码片段，用于模拟超表面及其对电磁波的响应，并介绍了如何利用机器学习进行超表面设计。案例部分展示了超表面在天线设计、光学器件优化等领域的具体应用，强调了机器学习在提高设计效率方面的优势。此外，文中还讨论了数据预处理、模型架构选择、损失函数设计等方面的技术细节，如使用残差连接、注意力机制、对抗训练等方法来提升模型性能。 适合人群：对超表面和机器学习感兴趣的科研人员、工程师及学生。 使用场景及目标：帮助用户快速掌握超表面机器学习逆向设计的方法和技术，应用于实际项目中，提高设计效率和准确性。 其他说明：文中提到的一些技术和方法不仅适用于超表面设计，也可为其他相关领域的研究提供参考。

《美军网络中心战案例研究1》是一部深入探讨网络战与网络攻防策略的专著，其主要内容涵盖了美军在信息化战争中的网络中心作战理念及其实践应用。网络中心战是美军为应对21世纪战争形态变化而提出的一种新型作战模式，它强调通过网络连接各种作战平台，实现信息共享和实时决策，从而提升整体战斗力。 本书首先介绍了网络中心战的基本概念，它是基于信息优势的战争形态，旨在通过整合网络技术，将战场上的各种传感器、指挥系统、武器平台紧密连接起来，形成一个无缝隙的信息网络。在这个网络中，信息的快速流动和处理成为决定战争胜负的关键因素。网络中心战的核心理念包括信息主导、网络集成、实时响应和全面态势感知，这些原则旨在提升军队的作战效能和决策效率。 接着，作者详细分析了网络中心战在实际作战阶段的应用，包括情报收集、指挥控制、火力打击等各个环节。在网络中心战的框架下，情报收集不再是孤立的活动，而是通过网络实时共享，使得战场信息能够快速传递到各级指挥官，从而实现快速决策和精确打击。同时，网络中心战也强化了对敌方网络的攻击和防御，通过网络攻防手段来瘫痪敌方指挥系统，保护己方信息网络的安全。 书中还可能探讨了美军在网络中心战中遇到的技术挑战和战略问题，如网络安全、信息真实性、网络依赖性以及法律与道德问题。网络战不仅涉及军事技术，还涉及到国际法、伦理规范等复杂因素。如何在保持技术优势的同时，遵守国际规则，避免对平民和非战斗人员造成伤害，是网络中心战实践中必须考虑的重要问题。 此外，通过对美军网络中心战案例的分析，读者可以了解到网络战的实际效果和未来发展趋势。网络战的实战运用展示了信息化战争的新特点，同时也揭示了在网络空间中，战略、战术和技术创新的紧密结合对于赢得战争的重要性。 《美军网络中心战案例研究1》是一本深入了解网络战和网络攻防策略的专业书籍，对于军事研究者、政策制定者以及关注信息化战争发展的读者来说，都具有很高的参考价值。通过阅读本书，我们可以更深刻地理解网络在现代战争中的关键作用，以及如何利用网络技术来提高作战效率和安全性。

这是一个基于Python的Django框架构建的电商购物网站毕业设计项目，包含了完整的源代码，并集成了支付宝支付功能。这个项目对于学习Python Web开发、Django框架以及电商网站实践有着极高的参考价值。 我们来详细了解Django框架。Django是一个高级的Python Web框架，它遵循模型-模板-视图（MTV）架构模式。模型（Model）用于处理数据和数据库交互，模板（Template）负责页面布局和展示，视图（View）是业务逻辑和控制器，它们共同构成了一个功能完备的Web应用。 在这个电商购物网站中，模型部分可能包括用户模型、商品模型、订单模型、购物车模型等，用于存储和管理用户信息、商品信息、订单状态等关键数据。开发者会使用Django的ORM（对象关系映射）来简化数据库操作，使得代码更易于理解和维护。 模板部分则涉及到HTML、CSS和JavaScript，用于创建用户友好的界面。在这个电商网站中，可能会有商品列表页、商品详情页、购物车页面、结算页面、订单确认页等，这些都需要精心设计和实现，以提供良好的用户体验。 视图部分是整个应用的核心，它接收用户请求，调用相应的函数或方法处理数据，然后返回响应。例如，用户添加商品到购物车时，视图会处理这个请求，更新购物车数据，并可能跳转到购物车页面显示结果。 此外，该项目还集成了支付宝支付。支付宝是一种广泛使用的第三方支付平台，提供了API接口供开发者集成到自己的应用中。在电商网站中，这通常涉及创建支付订单、调用支付接口、处理支付回调等功能。开发者需要熟悉支付宝的SDK，理解其支付流程，并确保交易安全。 源码中可能包含以下关键文件和目录： 1. `settings.py`：Django项目的配置文件，包含数据库设置、应用列表、中间件、静态文件和媒体文件路径等。 2. `urls.py`：定义应用的URL路由，将URL映射到对应的视图函数。 3. `models.py`：定义各个模型类。 4. `views.py`：实现视图逻辑，处理用户请求。 5. `templates` 目录：存放HTML模板文件。 6. `static` 和 `media` 目录：分别存储静态资源（如CSS和JS文件）和用户上传的媒体文件。 7. `支付` 目录：可能包含与支付宝集成的相关代码，如支付接口调用、回调处理等。 通过这个项目，学习者可以深入理解Django框架的运作机制，掌握如何处理用户交互、实现数据库操作、整合第三方服务，以及如何构建一个功能完善的电商网站。同时，这也是一个实战练习，有助于提升开发者的问题解决能力和项目管理技能。

在全国职业院校技能大赛中，区块链技术应用作为一个重要的赛项，其赛卷内容“航班延误险案例”专注于将区块链技术应用到传统保险业务中，具体体现在航班延误险的创新应用上。通过这个案例，参赛者需要运用JavaEE技术开发后端代码，实现一个基于区块链技术的航班延误险系统。 在该系统中，区块链技术的应用主要是为了解决传统保险行业中的一些固有问题，如数据不透明、信任缺失和理赔效率低下等。利用区块链的去中心化、不可篡改和智能合约等特性，可以大大提高保险业务的透明度和效率，同时降低运营成本。 具体到后端代码的开发，JavaEE作为一个成熟的Java企业级应用开发平台，提供了一整套用于开发、构建和运行大型、多层、可靠和安全网络应用程序的规范和API。在这个项目中，参赛者需要使用JavaEE进行后端服务的构建，包括数据库的交互、业务逻辑的处理以及与其他服务的交互等。 后端代码的实现将涉及到多个方面，包括但不限于： 1. 区块链网络搭建：使用适当的区块链框架，如Hyperledger Fabric或以太坊等，搭建底层的区块链网络环境。 2. 智能合约开发：编写智能合约代码，定义航班延误险的理赔规则和流程。 3. 后端服务开发：利用JavaEE技术开发处理业务逻辑的后端服务，如用户认证、航班信息查询、理赔申请处理等。 4. 数据库设计：设计数据库模型，存储用户信息、航班信息、保险合同信息等。 5. 系统集成测试：将后端服务、智能合约、区块链网络等进行集成，并进行严格的测试以确保系统的稳定性和可靠性。 在这个赛项中，参赛者需要综合运用Java编程语言、区块链技术以及JavaEE框架，设计并实现一个高效、透明、安全的航班延误险系统。这不仅考验了参赛者的技术能力，也考验了他们对区块链技术与传统业务结合的创新能力。 此外，这个赛项也强调了职业技能的培养，要求参赛者不仅要掌握技术实现的细节，还要理解保险业务的流程和规则，以及区块链技术在其中所能带来的变革。这种结合实际业务场景的赛题设计，使得参赛者能够在解决具体问题的过程中提升自己的实战能力。 通过这个“航班延误险案例”的赛卷，职业院校的学生不仅能够深入学习Java后端开发和区块链技术，还能够通过实际项目经验来提升自己的职业技能，为将来进入相关行业工作打下坚实的基础。通过这样的竞赛活动，也能够推动区块链技术与更多传统行业的深度融合，为行业发展注入新的活力。

全国职业院校技能大赛“区块链技术应用”赛项中的“航班延误险案例”是一个实际应用区块链技术的智能合约示例，主要通过区块链技术实现航班延误险的自动化赔付流程。智能合约是运行在区块链之上的程序，它能够自动执行合约条款，并且一经部署，合约的内容不可更改，保证了交易的不可篡改性，增强了合约执行的透明性和安全性。 智能合约在航班延误险中的应用具有重要的现实意义。传统的航班延误险赔付流程复杂，需要保险公司和旅客之间进行多次沟通，同时涉及大量的纸质文件审核，耗时且效率低下。而采用智能合约技术，可以通过自动化的合约逻辑来判定赔付条件是否成立，一旦航班出现延误，并且符合合约中预设的赔付标准，智能合约就能自动执行赔付流程，将保险金赔付给旅客的账户中，大大简化了操作流程，减少了人工干预，降低了赔付成本。 在这个案例中，智能合约的编写需要详细的业务逻辑处理，包括航班信息的实时获取、延误的判断标准、保险金额的计算、赔付的时间节点等。这些业务逻辑需要通过编程语言精确地在智能合约代码中实现。代码的编写往往涉及solidity等智能合约开发语言，这些语言专门为区块链环境下的合约编写而设计，具备了高度的安全性和专用性。 在“航班延误险案例”中，智能合约的实现涉及到多个方面。需要一个可靠的航班信息数据源，这通常依赖于外部API接口来获取实时的航班状态信息。合约需要有能力判断一个航班是否延误，并且这一判断标准要与传统的保险合同保持一致。再次，合约应当能够处理赔付的支付，这涉及与区块链货币接口的交互。为了保障整个流程的合规性和安全性，智能合约中应当包含必要的异常处理逻辑和访问控制机制。 通过智能合约实现的航班延误险，还能够为保险公司带来更多的数据收集和分析的机会。由于区块链的特性，所有的交易记录都是透明且不可篡改的，这为保险公司提供了大量的历史数据，有助于他们进行风险评估和产品优化。此外，对于旅客而言，智能合约提供的自动化赔付机制，无疑提升了其购买保险的整体体验。 智能合约的应用并不仅限于航班延误险，它是区块链技术能够在各行各业中发挥作用的一个典型例子。无论是在金融、供应链管理、版权保护还是在其他需要合同执行的领域，智能合约都提供了去中心化和自动化执行的可能性，极大地拓宽了区块链技术的应用边界。 智能合约在航班延误险案例中的应用，不仅是区块链技术与现实业务结合的一个实例，也是推动智能合约技术发展和完善的重要动力。随着技术的进步和应用场景的拓展，智能合约将在更多领域发挥其潜力，成为未来社会中不可或缺的技术工具。

基于PID的四旋翼无人机轨迹跟踪控制仿真：MATLAB Simulink实现，包含多种轨迹案例注释详解,基于PID的四旋翼无人机轨迹跟踪控制-仿真程序 [火] 基于MATLAB中Simulink的S-Function模块编写，注释详细，参考资料齐全。 2D已有案例： [1] 8字形轨迹跟踪 [2] 圆形轨迹跟踪 3D已有案例： [1] 定点调节 [2] 圆形轨迹跟踪 [3] 螺旋轨迹跟踪 ,核心关键词：PID控制; 四旋翼无人机; 轨迹跟踪; Simulink; S-Function模块; MATLAB; 2D案例; 3D案例; 8字形轨迹; 圆形轨迹跟踪; 定点调节; 螺旋轨迹跟踪。,基于PID算法的四旋翼无人机Simulink仿真程序：轨迹跟踪控制与案例分析

昆仑通态触摸屏的经典案例，分析比较全面，适合初学者。

组态王工程案例 详细解析 实训介绍

内容概要：本文详述了MongoDB的全面部署流程及其基本操作。首先介绍单一MongoDB服务器的环境搭建、配置及服务启动方法，随后讨论基于MongoDB构建复制集的细节——包括本地机器多节点模拟以及分布式的部署方式，最后重点阐述了一个完整MongoDB分片集群的搭建，具体展示了配置文件、命令行指令等关键环节。此外，本文也探讨了关于文档的操作，如查看、使用、删除数据库，管理文档、聚合框架的应用，并通过实例演示了图书馆管理系统的构建，即数据库结构规划以及实际编程接口的调用情况。 适合人群：有初步了解Linux操作系统和网络基础知识的技术从业者，希望深入了解MongoDB非关系型数据库特性，学习掌握高效部署高可用数据库集群的方法。 使用场景及目标：适用于希望构建弹性、容错性强的数据库系统的开发团队；希望通过真实项目案例巩固理论概念的学习者。同时提供完整的操作指南，帮助企业快速部署和维护MongoDB。 阅读建议：为了更好地理解和应用本篇文章提供的知识点，读者应在熟悉Linux命令行环境的基础上仔细研究各步骤的具体实施方法，并动手实操一遍，尤其是针对不同拓扑结构下的副本集和分布式集群部署，注意每一步骤可能遇到的问题及解决方案；另外，有关MongoDB内部特性的讲解部分，可以参考官方文档进一步深入探究其背后的原理和技术逻辑。