标题中的"FJSP调度问题的标准算例集"指的是 Flexible Job Shop Scheduling Problem（灵活工作车间调度问题）的一个标准数据集合。这是一个在运营管理、工业工程和运筹学领域中广泛研究的问题。FJSP涉及到在多台设备上安排多个任务，每个任务需要在特定的机器上按顺序完成一系列操作，目标是优化某个指标，如最小化总完工时间或最大完工时间。 Barnes、Brandimarte_Data、Dauzere_Data、Hurink_Data、Kacem等数据集是FJSP研究中常用的经典实例，它们通常由一系列工件（jobs）和每工件的一系列操作（operations）组成，每个操作都与特定的机器和加工时间相关联。这些数据集用于测试和比较不同的调度算法的性能。 1. **Barnes数据集**：由Barne于1983年提出，是早期的FJSP实例，包含了一些具有不同特点的简单和复杂问题，如机器冲突、任务依赖性等。 2. **Brandimarte_Data**：源自Brandimarte的研究，可能包含各种复杂的约束，如机器预置时间、任务间的优先级关系等，用于测试高级调度策略。 3. **Dauzere_Data**：Dauzere-Pérès等人提供的数据集，通常包括大型且具有挑战性的实例，以评估算法在处理大规模问题时的能力。 4. **Hurink_Data**：由Hurink等人创建的数据集，可能包含了随机生成的问题，以及实际生产环境中的案例，旨在反映真实世界的复杂性和不确定性。 5. **Kacem Data**：可能包含Kacem等研究人员提出的复杂FJSP实例，这些实例可能具有特殊的结构特性，比如非均匀的机器能力和加工时间。 这些数据集的使用对于算法开发者来说至关重要，因为它们提供了标准的环境来评估新算法的有效性和效率。通过对这些已知问题的解决，研究者可以比较不同算法的性能，从而推动调度理论和技术的进步。同时，这些数据集也常被用来验证和优化现有的调度模型，以满足更高效、更适应变化的需求。对于学习和理解FJSP的人来说，理解和分析这些数据集是必不可少的步骤。

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LMK0482x 系列是业界支持 JEDEC/JESD204B的最高性能的时钟调节器，。 PLL2 的 14 个时钟输出可配置为设备时钟和 SYSREF 时钟，以驱动7个JESD204B转换器或其他逻辑器件。可通过直流和交流耦合提供SYSREF时钟。不仅限于JESD204B应用，14 个输出中的每一个都可单独配置为用于传统时钟系统的高性能输出。 LMK0482x 系列的高性能，再加上在功耗或性能之间进行权衡的能力、双 VCO、动态数字延迟、保持模式和无损模拟延迟等特性，使其成为提供灵活的高性能时钟树的理想之选。 ### LMK04821中文数据手册关键知识点解析 #### 一、产品概述与特点 **LMK0482x系列**是一款专为JEDEC/JESD204B标准设计的高性能时钟调节器，具备双PLL架构，能够提供超低噪声与时钟抖动消除功能。此系列产品的核心优势在于其出色的时钟性能与灵活性。 **主要特点**： 1. **符合JEDEC JESD204B标准**：确保了在高速数据转换器应用中的兼容性与稳定性。 2. **超低RMS抖动**：在不同频率范围内表现出色，例如88 fs RMS抖动（12 kHz至20 MHz），91 fs RMS抖动（100 Hz至20 MHz），以及-162.5 dBc/Hz的本底噪声@245.76 MHz。 3. **14个来自PLL2的差分设备时钟输出**：其中最多可配置7个SYSREF时钟，最大时钟输出频率可达3.1 GHz。 4. **可编程输出类型**：支持LVPECL、LVDS、HSDS、LCPECL等多种格式。 5. **双环PLLatinum™ PLL架构**：包括PLL1和PLL2两个部分，其中PLL1支持多达3个冗余输入时钟，而PLL2具有归一化的[1 Hz] PLL本底噪声（-227 dBc/Hz），鉴相频率高达155 MHz。 6. **动态数字延迟与无损模拟延迟**：支持精密的时钟调整需求。 7. **多种操作模式**：支持双PLL、单PLL与时钟分配等模式。 8. **广泛的温度适应范围**：工作温度区间为-40至85°C，支持105°C的PCB温度（在散热焊盘处测量）。 9. **电源要求**：3.15 V至3.45 V的工作电压范围。 10. **封装形式**：采用64引脚QFN封装（9.0 mm × 9.0 mm × 0.8mm）。 #### 二、应用场景 1. **无线基础设施**：适用于基站、微波通信等场景。 2. **数据转换器时钟**：满足高速ADC/DAC的时钟同步需求。 3. **网络、SONET/SDH、DSLAM**：适用于光纤通信、宽带接入等领域。 4. **医疗/视频/军事/航空航天**：针对高精度、高可靠性要求的应用场合。 5. **测试和测量**：适用于实验室测试仪器与测量设备。 #### 三、芯片配置与接口功能 1. **时钟输出配置**： - DCLKout0/DCLKout0*、SDCLKout1/SDCLKout1*、SDCLKout3/SDCLKout3*、DCLKout2/DCLKout2*等均为差分时钟输出，分别隶属于不同的时钟组。为了减少噪声，建议使同一组内的所有输出保持相同频率或无杂散干扰的频率。 - 如果某个输出未使用，则应将相应的输出格式缓冲器设置为断电状态，并让引脚处于浮空状态。 2. **其他关键接口**： - **RESET/GPO**：复位输入或通用输出端口。其极性与上拉/下拉电阻的选择可通过寄存器设置控制。 - **SYNC/SYSREF_REQ**：同步输入端口，用于复位分频器、触发SYSREF脉冲发生器等功能。极性由寄存器设置控制。 - **Vcc1_VCO**：VCO LDO电源输入端口，根据系统频率的不同，去耦电容的要求也有所不同。 - **LDObyp1/LDObyp2**：LDO旁路端口，需在每个端口附近放置相应规格的电容器以实现旁路功能。 通过以上详细解析，我们可以清晰地了解到LMK0482x系列时钟调节器的强大功能与应用范围，以及如何正确配置与使用其接口，以满足各种高性能时钟树的需求。

《PyTorch深度学习实践：CIFAR数据集与CNN图像分类》 PyTorch作为一款灵活且强大的深度学习框架，被广泛应用于各种机器学习任务，尤其是计算机视觉领域中的图像分类问题。本教程将通过一个官方提供的PyTorch Demo，探讨如何使用PyTorch进行深度学习模型的构建、训练以及结果的可视化，主要涉及的知识点包括CIFAR数据集、卷积神经网络（CNN）以及训练过程中的损失函数和准确率曲线绘制。 CIFAR数据集是一个常用的小型图像分类数据集，包含10个类别，每个类别有6000张32x32像素的彩色图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。CIFAR-10是该数据集的一部分，每个类别有6000张图像。这个数据集的多样性和复杂性使得它成为验证和比较不同深度学习模型性能的理想选择。 在PyTorch中，我们可以使用`torchvision.datasets.CIFAR10`来加载和预处理CIFAR数据集。数据加载器（`DataLoader`）则负责批量地读取和预处理这些图像，以便于模型的训练。 卷积神经网络（CNN）是处理图像任务的首选模型，它通过卷积层提取特征，池化层降低维度，全连接层进行分类。在PyTorch中，我们可以通过`nn.Conv2d`创建卷积层，`nn.MaxPool2d`定义最大池化层，以及`nn.Linear`构建全连接层。模型的训练通常包含前向传播、损失计算（如交叉熵损失`nn.CrossEntropyLoss`）、反向传播和权重更新。 在PyTorch中，我们可以使用`torch.optim`模块的优化器（如`SGD`或`Adam`）进行梯度下降。同时，我们还需要记录并绘制训练过程中损失(loss)和预测精度的变化，这可以通过`torch.utils.tensorboard`或自定义Python脚本来实现。在每次迭代后，我们将训练损失和验证损失，以及训练准确率和验证准确率保存到日志文件，然后使用matplotlib等绘图库生成曲线图，以便观察模型的训练效果。 在PyTorch Demo中，你将看到如何定义模型结构，如何初始化权重，如何进行训练和验证，以及如何在训练过程中保存最佳模型。此外，Demo可能还包含如何加载模型进行预测，以及如何评估模型在测试集上的性能。 PyTorch Demo通过CIFAR-10数据集和CNN模型展示了深度学习的基本流程，提供了理解和实践深度学习模型的宝贵机会。通过学习这个Demo，你可以深入理解PyTorch的灵活性和实用性，并为进一步的深度学习研究打下坚实的基础。

PFC 5.0/6.0 花岗岩单轴GBM 实验系统：多矿种含量及孔隙裂隙定义、应力监测软件解决方案,PFC5.0/6.0花岗岩单轴压缩实验系统：矿物定义与裂隙监测，可导入CAD孔隙裂隙数据，实时监测应力应变曲线分析，多类型裂纹精准捕捉与中文注释代码保障。,PFC5.0，6.0花岗岩单轴GBM，可定义矿物种类，含量，预制孔隙／裂隙单轴压缩实验，孔隙，裂隙可直接CAD导入，可监测应力应变曲线，裂纹数量和种类 代码百分百正常运行，有中文备注，对于后添加的功能 ,核心关键词：PFC5.0；花岗岩单轴GBM；可定义矿物种类含量；预制孔隙裂隙单轴压缩实验；CAD导入；监测应力应变曲线；裂纹数量种类；代码百分百正常运行；中文备注。,PFC5.0/6.0花岗岩单轴压缩实验软件：多矿物种类与孔隙裂隙精确模拟分析工具

优化后的PFC2D颗粒离散元数值模拟试验合集：直剪、单轴与双轴压缩并行高效运行代码集,优化后PFC2D颗粒离散元数值模拟试验合集：高效单直剪与单双轴压缩并行运行代码集,该模型是一个PFC2D颗粒离散元常用数值模拟试验合集： 直剪、单轴压缩、双轴压缩等多个常用代码均为优化修改后的代码，运行通畅效率高 并且本代码将单轴和双轴结合在一起，实现了单、双轴并行运行，效率高，速度快。 ,PFC2D;颗粒离散元;数值模拟试验;直剪;单轴压缩;双轴压缩;并行运行;高效率。,优化版PFC2D颗粒离散元模拟试验集：直剪、压缩并行运行高效模型

海上丝绸之路，作为古代连接亚洲、非洲和欧洲的海上贸易路线，不仅在历史上促进了东西方的物质文化交流，而且在今天也成为了研究历史地理、海洋经济、古代贸易和文化交流的重要课题。此数据集为这一历史遗产的研究和教学提供了现代化的工具和视角。 本数据集包含多个文件，每一种文件格式都承载着不同的信息和功能。“海上丝绸之路.shp”文件为地理信息系统（GIS）中的主文件，它包含了所有空间位置信息，用于在GIS软件中显示地图。与之配合的“海上丝绸之路.shx”文件是一个空间索引文件，用于提高地理数据的检索速度和处理效率。 “海上丝绸之路.dbf”文件则存储了地图要素的属性信息，如各个点、线、面等矢量图形的数据，这些数据包括了与海上丝绸之路相关的各种信息，例如历史时期的贸易港口、航线、以及与之相关的文化和经济活动等。而“海上丝绸之路.prj”文件则包含了地图的空间参考信息，这使得GIS软件能够正确地将地图的坐标系统投影到实际的地理位置上。 另外，“海上丝绸之路.cpg”文件是字符集编码的定义文件，用于指定.dbf文件使用的字符编码格式。这样可以保证数据在不同软件和不同国家的计算机系统中能够正确显示。而“海上丝绸之路.sbn”和“海上丝绸之路.sbx”文件则是用于快速显示地图数据的扩展文件，它们分别存储了地图数据的索引和扩展信息，优化了地图的浏览体验。 这套海上丝绸之路的矢量数据集，是基于官方地图资料的数字化处理成果，它不仅为历史学家、地理学家、经济学家以及教育工作者提供了宝贵的教学与研究资源，而且也为公众了解和传承这一重要的历史文化遗产提供了便捷的工具。通过这些精确的地理数据，人们可以更加直观地探索和学习海上丝绸之路的历史脉络，从而更深入地认识人类文明的发展和交流。 此外，随着GIS技术的广泛应用，这套数据集在未来的研究、规划、管理等方面也具有不可忽视的实用价值，尤其是在历史地理信息系统的构建、海洋资源的合理利用和文化遗产的保护等领域。

"三电平VSG构网型变流器仿真研究：双闭环控制与SVPWM调制下的电网频率稳定策略",三电平 VSG 构网型变流器仿真 仿真使用双闭环控制，svpwm 调制 [1]包含 LC 滤波器 [2]包含中点电位平衡控制 [3]包含负荷投切与离网切 基本工况： 0—3s 功率指令 170kw 3-6s 功率指令 140kw 电网频率在 1-2s 暂降 0.2hz，vsg 通过 增发有功维持电网频率稳定 3s 时离网，投入本地负荷，从并网运行 转入离网运行 提供参考文献以及 vsg 数学建模文档与计算过程 联系跟我说什么版本，我给转成你需要的版本（默认发2018b）。 ,三电平;VSG;构网型变流器仿真;双闭环控制;svpwm调制;LC滤波器;中点电位平衡控制;负荷投切;离网切换;电网频率暂降;增发有功;vsg数学建模;计算过程。,三电平VSG构网型变流器仿真：双闭环控制与负荷投切离网切换研究

基于VSG技术的双机并联虚拟同步发电机系统研究与应用：采用Plecs平台进行电压电流双闭环控制与SVPWM空间矢量脉宽调制，模拟微电网多台逆变器并联工况，实现双机无功功率均分和有功功率按比例分配。基本工况及负载变化下的性能分析与验证。,VSG 同步发电机双机并联 Plecs 采用电压电流双闭环控制 svpwm 空间矢量脉宽调制 模拟微电网多台逆变器并联工况 基本工况： 本地负荷 240kw 10kvar 2-4s 投入 60kw 负荷 负载电压 311V 可实现双机无功功率均分， 有功功率按比例分配 可提供参考文献与简单 谢谢理解 部分波形如下： ,VSG; 虚拟同步发电机双机并联; Plecs仿真; 电压电流双闭环控制; svpwm; 空间矢量脉宽调制; 微电网逆变器并联; 基本工况; 负荷分配; 功率分配; 参考文献。,"VSG双机并联模拟微电网的功率分配与控制策略研究"

这个数据集名为“Resume Dataset”，包含了来自不同职业的简历。它旨在帮助公司筛选合适的候选人，因为大型企业在招聘过程中往往面临大量简历，而没有足够的时间去逐一查看。这个数据集特别适用于机器学习算法的训练，以自动化简历筛选过程。 数据集中的简历涵盖了多个专业领域，如数据科学、IT、人力资源等，包含了求职者的教育背景、技能、工作经验等信息。这些信息对于进行多类分类、文本分析等任务非常有用。数据集的可用性评分为7.06，属于公共领域（CC0: Public Domain），意味着可以自由使用而无需担心版权问题。 数据集的更新频率为“从不”，表明这是一个静态的数据集，不会定期更新。它被标记为适合初学者使用，并且与职业和多类分类任务相关。数据集文件名为“UpdatedResumeDataSet.csv”，大小为3.11MB。此外，数据集在Kaggle上的页面显示，它被用于学习、研究和应用等多种目的，并且有用户基于此数据集创建了多个笔记本，如“Resume Screening using Machine Learning”和“Resume_NLP”，这些笔记本可能包含了如何使用数据