MPC模型预测控制：从原理到代码实现，涵盖双积分、倒立摆、车辆运动学与动力学跟踪控制系统的详细文档与编程实践,MPC模型预测控制原理到代码实现：双积分、倒立摆、车辆运动学与动力学跟踪控制案例详解,mpc模型预测控制从原理到代码实现 mpc模型预测控制详细原理推导 matlab和c++两种编程实现 四个实际控制工程案例： 双积分控制系统 倒立摆控制系统 车辆运动学跟踪控制系统 车辆动力学跟踪控制系统 包含上述所有的文档和代码。 ,MPC模型预测控制; 原理推导; MATLAB实现; C++实现; 案例: 双积分控制系统; 倒立摆控制系统; 运动学跟踪; 动力学跟踪控制系统; 文档与代码。,MPC模型预测控制：原理详解与代码实现全解析

一、实验目的 1. 通过实验掌握基本的MapReduce编程方法； 2. 掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。 二、实验平台 1. 操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04） 2. Hadoop版本：3.1.3 三、实验步骤（每个步骤下均需有运行截图） （一）编程实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Blossom i」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_60530224/article/details/135632280 **大数据技术原理及应用——MapReduce初级编程实践** MapReduce是一种分布式计算模型，由Google提出，主要用于处理和生成大规模数据集。在这个实验中，我们将学习如何利用MapReduce编程解决实际问题，包括数据去重、数据排序和信息挖掘。 **一、MapReduce编程基础** MapReduce的核心在于两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段将输入数据分解成键值对，然后并行处理这些对。Reduce阶段则将Map阶段的结果聚合，生成最终的输出结果。 **1. 文件合并与去重** 在Map阶段，我们读取输入文件A和B，对每一行数据进行处理，生成形如`(key, value)`的键值对，其中`key`是行内容，`value`可以是一个标记，表明该行来自于哪个文件。在Reduce阶段，我们检查`value`的集合，如果存在相同的`key`但`value`不同的情况，说明这是来自不同文件的重复数据，我们只需要保留一份即可。 **2. 数据排序** 针对多个输入文件的整数排序问题，Map阶段同样生成`(key, value)`对，这里`key`是待排序的整数，`value`是排序标识。Reduce阶段根据`key`进行排序，并输出排序后的结果，同时在输出文件中，将排序索引作为新的`key`，原整数作为`value`。 **二、信息挖掘** 对于给定的父子辈关系表，我们需要找出祖孙辈关系。Map阶段，我们将每一行的父子关系转换成`(child, parent)`和`(parent, child)`两对键值对。Reduce阶段，通过检查`child`是否出现在其他键值对的`parent`位置，来发现祖孙关系，输出`(grandchild, grandparent)`对。 **三、MapReduce优化与改进** 在实现上述功能时，可以考虑以下优化： - **分区策略**：根据输入数据的特性调整分区策略，使得相同`key`的数据尽可能在同一台机器上处理，减少网络传输。 - **Combiner函数**：在Reduce前，先在Map节点上进行局部聚合，减少网络传输的数据量。 - **缓存中间结果**：对频繁出现的`key`，可以在内存中缓存，提高效率。 - **负载均衡**：确保集群中的任务分配均匀，避免单个节点过载。 在面对大量数据时，优化MapReduce程序至关重要，它可以显著提升处理速度和资源利用率。通过不断的实践和优化，我们可以更好地驾驭MapReduce，解决更复杂的大数据处理问题。

一．实验内容 HBase编程实践： 1）在Hadoop基础上安装HBase； 2）使用Shell命令（create:创建表 、list:列出HBase中所有的表信息、put:向表、行、列指定的单元格添加数据等）；使用HBase常用Java API创建表、插入数据、浏览数据。 二．实验目的 1、理解HBase在Hadoop体系结构中的角色。 2、熟练使用HBase操作常用的Shell命令。 3、熟悉HBase操作常用的JavaAPI。 三．实验过程截图及说明 1、安装HBase （1）解压HBase文件到/usr/local目录下，并将目录改名为hbase： ### HBase编程实践知识点 #### 一、HBase在Hadoop体系结构中的角色 HBase是一种分布式的、可扩展的大规模数据存储系统，它构建在Hadoop之上，特别是在Hadoop Distributed File System (HDFS)之上。HBase为结构化数据提供了一个高性能、可伸缩的存储解决方案。它支持海量数据的随机读写操作，并且能够处理PB级别的数据量。HBase的核心设计原则之一是提供高吞吐量的数据访问能力，使其特别适合于实时数据查询场景。 1. **角色定位**： - **数据库功能**：HBase虽然建立在HDFS之上，但它更像是一个数据库而非文件系统，它支持表的概念，允许用户进行行级别的读写操作。 - **数据模型**：HBase采用了列族的数据模型，这使得它可以高效地存储和检索大规模稀疏数据集。 - **高可用性和容错性**：HBase具有自动的故障恢复机制，可以在节点失败时继续提供服务。 - **实时读写**：HBase支持快速的数据读取和写入操作，这对于需要实时响应的应用场景非常有用。 #### 二、HBase的Shell命令 HBase的Shell命令是进行表管理、数据插入、查询等操作的一种简单方式。以下是一些常用的Shell命令： 1. **创建表**： - `create 'tablename', 'columnfamily'`：用于创建一个新的表，其中`tablename`是表的名字，`columnfamily`是列族的名字。 - 示例：`create 'student', 'info'`，这会创建一个名为`student`的表，其中包含一个名为`info`的列族。 2. **列出所有表**： - `list`：显示HBase中当前存在的所有表的信息。 - 示例：`list`。 3. **插入数据**： - `put 'tablename', 'rowkey', 'columnfamily:qualifier', 'value'`：将数据插入指定的表、行、列指定的位置。 - 示例：`put 'student', '95001', 'info:Sname', 'YangJile'`，这条命令会在`student`表的行键为`95001`的行中，插入一个名为`Sname`的列，并设置其值为`YangJile`。 4. **获取数据**： - `get 'tablename', 'rowkey'`：用于查看表中特定行的数据。 - 示例：`get 'student', '95001'`。 5. **扫描数据**： - `scan 'tablename'`：用于查看表中的所有数据。 - 示例：`scan 'student'`。 6. **删除表**： - `disable 'tablename'`：先使表不可用。 - `drop 'tablename'`：删除表。 - 示例：`disable 'student'`，`drop 'student'`。 #### 三、HBase的Java API 除了Shell命令之外，HBase还提供了丰富的Java API，用于更高级的编程操作。以下是一些关键的Java API概念和使用方法： 1. **创建连接**： - `ConnectionFactory.createConnection(Configuration conf)`：创建一个与HBase集群的连接。 - 示例：`Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);` 2. **创建表**： - `TableDescriptorBuilder`：用于构建表的元数据描述。 - `Admin.createTable(TableDescriptor)`：通过管理员对象创建表。 - 示例：使用`TableDescriptorBuilder`创建表描述器，并通过`Admin`对象创建表。 3. **插入数据**： - `Put`：用于构建一个将被插入到表中的单元格。 - `Table.put(Put put)`：将构建好的`Put`对象插入到表中。 - 示例：创建`Put`对象并将其插入到表中。 4. **获取数据**： - `Get`：用于构建查询条件。 - `Table.get(Get get)`：根据构建好的`Get`对象查询数据。 - 示例：创建`Get`对象并从表中获取数据。 5. **扫描数据**： - `Scan`：用于构建扫描条件。 - `Table.get(Scan scan)`：根据构建好的`Scan`对象查询数据。 - 示例：创建`Scan`对象并从表中获取数据。 6. **关闭连接**： - `conn.close()`：关闭与HBase集群的连接。 - 示例：`conn.close();`。 #### 四、实验总结与心得体会 通过本次实验，我对HBase的安装配置有了深入的理解，并掌握了如何使用Shell命令和Java API来进行表的操作。HBase的强大之处在于它能够处理大规模的数据，并且提供了高效的数据读写能力。在未来的工作中，我会更加熟练地使用HBase来解决实际问题，并探索更多关于大数据处理的技术栈。

一、实验目的 1. 通过实验掌握基本的Flink编程方法。 2. 掌握用IntelliJ IDEA工具编写Flink程序的方法。 二、实验内容和要求 1. Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）。 2. IntelliJ IDEA。 3. Flink1.9.1。 三、实验步骤（每个步骤下均需有运行截图） 1．使用IntelliJ IDEA工具开发WordCount程序 在Linux系统中安装IntelliJ IDEA，然后使用IntelliJ IDEA工具开发WordCount程序，并打包成JAR文件，提交到Flink中运行。 在本次实验中，主要是学习掌握基本的Flink编程方法编写Flink程序的方法以及对大数据的基础编程技能进行巩固。并且还学习了Flink的基本原理和运行机制，还通过具体的代码实现，了解到Flink程序的编写步骤和注意事项。此外，还学会了如何使用IntelliJ IDEA工具进行Flink程序的编写和调试，加深了对开发工具的了解。

该学习资料是周韧研老师所编写的《VisualC++串口通信开发入门与编程实践》这本书的源代码，是一本很好的串口通信的书籍

《python入门经典：以解决计算问题为导向的python编程实践》不仅适合入门级的python程序员系统学习，也适合作为高等院校计算机和非计算机专业的程序设计课程教材。 《Python入门经典：以解决计算问题为导向的Python编程实践》是一本系统而科学的Python入门教程，美国密歇根州立大学等多所美国知名高校采用其作为编程语言的入门教材，被奉为经典。它不仅从计算机教学和计算机科学的角度讲解了初学者如何才能更有效地去学习Python，而且特别强调用Python解决生活中的实际问题，精心组织了大量来源于生活中不同领域的与数值计算和数据处理相关的案例。 《Python编程入门经典》主要内容：介绍用于存储和操作数据的变量的概念；讨论用于读写数据的文件和输入／输出；总结常被忽视的Python功能；深入研究如何为模块和程序编写测试；介绍如何使用Python编写GUI；着重介绍XML、HTML、XSL和相关技术；解释如何扩展Python；分享数值编程技术；介绍Jython的内部机理，Jython是一个用Java编写的Python版本。 Python入门经典目录 第一部分关于计算机的思考 第0章计算机科学研究 第二部分开始编程 第1章入门 第2章控制语句 第3章算法和程序开发 第三部分组织：数据结构和函数 第4章字符串 第5章函数快速入门 第6章列表和元组 第7章深入了解函数 第8章字典和集合 第9章文件 第10章程序开发进阶 第四部分类：自定义数据结构和算法 第11章类 第12章类进阶 第13章使用类开发程序 第五部分成为更好的程序员 第14章异常和异常处理 第15章测试 第16章递归：另一种控制机制 附录 附录a开始使用python 附录b用海龟绘图法进行简单绘图 附录c绘图和数值工具：快速浏览 附录dpython 3.0 附录eascii码表 附录f优先级

Unix-Linux编程实践教程

Python入门经典：以解决计算问题为导向的Python编程实践(Punch 2012).pdf 个人收集电子书，仅用学习使用，不可用于商业用途，如有版权问题，请联系删除！

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Visual C++数字图像处理开发入门与编程实践 左飞等编著 PDF格式 总大小为360多MB 所以分卷压缩共5部分， 此为part1!!!!! 必须全部下载后才能一起解压！！！！！！