改进的RIME霜冰优化器：深度探索与开发行为的高效优化算法,改进的霜冰优化器（IRIME），RIME一种基于霜冰物理现象的高效优化算法，称为霜冰优化算法Rime optimization algorithm，RIME。 RIME算法通过模拟冰的软时间和硬时间生长过程，构建软时间搜索策略和硬时间穿刺机制，实现优化方法中的探索和开发行为。 于2023年发表在中科院二区顶刊Neurocomputing，结构简单，性能优越。 本改进为改进，改进 - 使用三个改进策略，而且这些策略都不是大众化，被用烂了的策略，效果也非常好 ，在CEC2017效果如下： ,RIME算法; 霜冰物理现象; 优化策略; 探索开发行为; 改进策略; 软时间搜索策略; 硬时间穿刺机制; CEC2017; Neurocomputing中科院二区顶刊; 性能优越。,改进版霜冰优化器：Rime算法的新探索与高性能实现

深度探索四旋翼无人机内外环滑模控制技术：基于Simulink与Matlab的仿真实践与学习指南,四旋翼无人机滑模控制算法：Simulink与Matlab仿真实践及参数调优指南，内外环控制器学习手册,四旋翼滑模控制，simulink仿真，matlab仿真，参数调已经调好，可以自行学习，包涵内外环滑模控制器 ,四旋翼滑模控制; Simulink仿真; Matlab仿真; 参数调优; 内外环滑模控制器,Matlab四旋翼滑模控制与内外环仿真实验 在现代航空科技领域中，四旋翼无人机由于其独特的结构设计，具备垂直起降、灵活操控及稳定悬停等特性，被广泛应用于航拍摄影、农业监测、灾害侦查等多个领域。然而，四旋翼无人机的飞行控制系统设计复杂，对算法的精度和稳定性有着极高的要求。其中，滑模控制技术因其鲁棒性强、对系统参数变化和外部扰动不敏感等优势，成为了实现四旋翼无人机精确控制的重要技术手段。 Simulink和Matlab作为强大的工程仿真工具，能够提供直观的图形化界面和丰富的仿真库，使得开发者能够更加便捷地对控制算法进行设计、仿真和调试。基于Simulink与Matlab的仿真平台，不仅可以有效地模拟四旋翼无人机在不同飞行条件下的动态行为，而且还能在仿真过程中实时调整控制参数，优化控制策略。 滑模控制算法的核心思想在于设计一个切换函数，使得系统的状态能够沿着预设的滑动平面运动，即使在存在建模不确定性和外部扰动的情况下，也能够快速、准确地达到预定的稳定状态。在四旋翼无人机的控制中，滑模控制技术主要用于解决机体的稳定控制问题，即通过实时调整电机的转速来控制无人机的姿态和位置。 该指南详细介绍了内外环滑模控制技术在四旋翼无人机上的应用。内外环控制策略中，内环通常用来控制无人机的角速度，确保其快速响应；外环则负责位置控制，确保无人机能够按照期望的路径飞行。内外环结合的控制策略能有效解决无人机在飞行过程中可能遇到的动态变化和不确定性问题。 学习指南中还特别强调了参数调优的重要性。在实际应用中，开发者需要根据无人机的具体物理参数和飞行环境，通过仿真平台对滑模控制器的关键参数进行细致调整。这样的调整能够确保控制算法在不同的飞行场景中都能保持最佳性能。 此外，本指南还提供了丰富的学习资源，包括四旋翼无人机滑模控制技术的研究文献、仿真案例以及详尽的仿真实验操作步骤。通过这些资料，即便是初学者也能够系统地学习和掌握四旋翼无人机滑模控制技术的设计方法，并通过实际的仿真操作加深理解，提升自己的工程实践能力。 由于四旋翼无人机在各行各业的广泛应用，对于工程师和研究人员来说，掌握滑模控制技术将大有裨益。本指南作为学习和实践的宝典，不仅有助于推动无人机技术的创新发展，也为相关领域的技术研究和产品开发提供了坚实的技术支撑。

分析模式是一种在软件工程中广泛使用的概念，它指的是在特定情境下反复出现的、经过验证的设计解决方案，可以被重用于解决类似问题。这些模式通常针对软件设计中的常见问题，为开发者提供了一种标准的、可复用的方法来组织和构建系统。在本文中，我们将深入探讨分析模式的核心理念，以及如何在实际项目中应用这些对象模型。 我们需要理解“分析模式”与“设计模式”的区别。分析模式是更早期阶段的概念，侧重于业务理解和需求分析，而设计模式则是在实现阶段，关注如何高效地结构代码。在可复用的对象模型中，分析模式通常会转化为具体的设计模式，帮助开发者创建易于维护和扩展的软件系统。 在对象模型中，核心元素包括类、对象、接口和它们之间的关系。分析模式强调这些元素的抽象和泛化，以适应多种应用场景。例如，“工厂模式”是一种常见的分析模式，它定义了一个创建对象的接口，但允许子类决定实例化哪一个类。这样，系统可以在不修改原有代码的情况下，引入新的产品类型。 “策略模式”是另一个重要的分析模式，它定义了一族算法，并将每个算法封装起来，使它们可以互相替换。这使得算法的变化不会影响到使用算法的客户。在可复用的对象模型中，策略模式能够提高代码的灵活性和可扩展性。 “观察者模式”则关注对象间的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖它的对象都会得到通知并自动更新。这种模式在事件驱动的系统中尤其有用，例如用户界面或实时数据处理。 在实际应用中，分析模式的使用需要遵循一定的步骤。需要识别问题领域，确定可能出现的通用解决方案。接着，通过分析业务流程和需求，选择合适的分析模式。然后，将这些模式转化为具体的设计，实现为代码。通过测试确保模式的正确性和有效性。 对于初学者来说，阅读和理解分析模式-可复用的对象模型.pdf文档是非常有益的。这份资料可能包含详细的案例分析、模式描述和实际代码示例，可以帮助读者更好地掌握如何在实际项目中应用分析模式。同时，不断实践和反思是提升对这些模式理解的关键。 分析模式提供了一种标准化的方法，帮助开发者在面对复杂业务场景时，有效地设计和实现可复用的对象模型。通过熟练运用各种分析模式，可以提高软件的可维护性、可扩展性和整体质量，降低长期维护的成本。

类设计分析，很好的一本书，具有很好的知道意义。拓宽自己的视野。

深度探索Linux操作系统：系统构建和原理解析 第1章介绍了如何准备工作环境。在第2章中构建了编译工具链，这是后面构建操作系统各个组件的基础。在这一章中，不仅详细讲解了工具链的构建过程，而且还通过对编译链接过程的探讨，深入讨论了工具

我想了半天，这本书还是不收分了。 5星推荐，5星推荐，5星推荐

C++成山似海的书籍堆中，这一本不是婴幼儿奶粉，也不是较大婴儿奶粉，它是成人专用的低脂高钙特殊奶粉。 对于C++底层机制感兴趣的读者，这本书会给你“漫卷诗书喜欲狂”的感觉。 了解C++ Object Model，是学习Component Object Model的最短路线。 如果你是一位C++程序员，渴望对于底层知识获得一个完整的了解，那么Inside The C++ Object Model正适合你。

深度探索c++对象模型（扫描版）.pdf深度探索c++对象模型（扫描版）.pdf

《深度探索 C++ 对象模型(简体中文版)》，英文名：《Inside The C++ Object Model》，作者 Stanley B.Lippman，翻译：侯捷。

属性(Properties) QObject有getter和setter函数属性 命名策略: color, setColor 对于布尔: isEnabled, setEnabled class QLabel : public QFrame { Q_OBJECT Q_PROPERTY(QString text READ text WRITE setText) public: QString text() const; public slots: void setText(const QString &); }; Setter, 返回空, 将值当成唯一参数 Getter, 常量,返回值, 没有参数 * 一个通用特性是Qt属性系统。如果你已经看过QtCreator的Designer部分，你大概已经不知觉间用到它了。这样你就有每个类可以轻易使用的属性的列表了。 属性由getter和setter函数实现，所以实际值作为私有成员存储。 以下为约定俗成： Getter在属性（不是get前缀）后面命名，或对于布尔则附带is前缀。 Setter以set前缀命名。 然后这一对函数利用Q_PROPERTY宏制而转化成一个Qt属性（参数：type，name，“READ”，getter，“WRITE”，setter） 待续