下载后释放到 $ORACLE_HOME/demo/schema/human_resources/目录下。 2、在该目录下执行:sqlplus / as sysdba; 3、执行SQL>@hr_main.sql创建HR数据库。 1、使用管理者system身份登录，登陆成功后输入 alter user hr identified by hr(默认密码为hr) account unlock;就可以用了； 2、登录conn hr/hr,然后输入select table_name from tabs就可以看到以下hr用户的几张表： 3、记住，因为HR实例数据库默认的account_status是lock的，所以你必须加上account unlock才能正常使用。

基于自抗扰算法的四旋翼无人机姿态控制与轨迹控制研究（附参考资料）,基于自抗扰算法的四旋翼无人机姿态控制与轨迹控制研究（附参考资料）,基于自抗扰算法的四旋翼无人机姿态控制 本程序基于MATLAB中Simulink仿真和.m函数文件。 附有相关参考资料，方便加深对自抗扰算法的理解。 另有无人机的轨迹控制，编队飞行相关资料，可一并打包。 ,自抗扰算法; 四旋翼无人机姿态控制; MATLAB仿真; .m函数文件; 轨迹控制; 编队飞行,自抗扰算法驱动的四旋翼无人机姿态控制仿真程序：附轨迹编队飞行资料 本文研究了自抗扰算法在四旋翼无人机姿态控制与轨迹控制中的应用，重点分析了该算法在提高四旋翼无人机飞行稳定性、准确性和抗干扰能力方面的作用。通过MATLAB的Simulink仿真环境以及编写.m函数文件，研究者得以构建出四旋翼无人机的姿态控制模型，并对其进行了详细的仿真测试。研究表明，自抗扰算法在处理四旋翼无人机复杂动态过程中的外部干扰和内部参数变化具有较好的适应性和稳定性。 自抗扰算法是一种新型的控制策略，它结合了传统控制理论与现代控制理论的优点，能够自动补偿和抑制系统中的各种不确定性和干扰，提高控制系统的性能。在四旋翼无人机的姿态控制与轨迹控制中，自抗扰算法的核心优势在于能够实现快速准确的动态响应，以及对飞行器模型参数变化和外部环境干扰的鲁棒性。 MATLAB中的Simulink是一个强大的仿真工具，它允许用户通过直观的图形界面搭建复杂的动态系统模型，并进行仿真和分析。在本研究中，Simulink被用来模拟四旋翼无人机的姿态控制过程，并通过.m函数文件实现自抗扰算法的程序化控制。这样不仅提高了仿真效率，还便于对控制算法进行调整和优化。 四旋翼无人机的轨迹控制是另一个重要的研究方向。它关注的是如何设计控制算法使得无人机能够按照预定的轨迹进行飞行。本研究中不仅包含了姿态控制的内容，还扩展到了轨迹控制，甚至编队飞行的相关资料，提供了对于四旋翼无人机飞行控制的全面认识。编队飞行的研究对于无人机群协同作战、救援任务等具有重要的应用价值。 通过本研究提供的技术摘要、分析报告和仿真结果，研究者和工程师可以更深入地理解自抗扰算法在四旋翼无人机控制中的应用，并通过附带的参考资料进一步探索和完善相关理论和技术。这项研究不仅推动了四旋翼无人机飞行控制技术的发展，也为未来无人机在多个领域中的应用开辟了新的可能性。

靶场，是指为信息安全人员提供实战演练、渗透测试和攻防对抗等训练环境的虚拟或实体场地。在不同的领域中，靶场扮演着重要的角色，尤其是在网络安全领域，靶场成为培养和提高安全专业人员技能的重要平台。 首先，靶场为安全从业者提供了一个模拟真实网络环境的平台。通过构建类似实际网络的拓扑结构、部署各种安全设备和应用，靶场可以模拟出多样化的网络攻防场景。这使得安全人员能够在安全的环境中进行实际操作，全面提升其实战能力。 其次，靶场是渗透测试和漏洞攻防演练的理想场所。在靶场中，安全专业人员可以模拟攻击者的行为，发现系统和应用的漏洞，并进行渗透测试，从而及时修复和改进防御机制。同时，这也为防御方提供了锻炼机会，通过对抗攻击提高防御能力。 靶场的搭建还促进了团队协作与沟通。在攻防对抗中，往往需要多人协同作战，团队成员之间需要密切配合，共同制定攻击和防御策略。这有助于培养团队合作意识，提高协同作战的效率。 此外，靶场为学习者提供了一个安全的学习环境。在靶场中，学生可以通过实际操作掌握安全知识，了解攻击技术和防御策略。这样的学习方式比传统的理论课程更加生动直观，有助于深化对安全领域的理解。 最后，靶场也是安全社区交流的平台。在靶场中，安全从业者可以分享攻防经验，交流最新的安全威胁情报，共同探讨解决方案。这有助于建立更广泛的安全社区，推动整个行业的发展。 总体而言，靶场在信息安全领域具有重要地位，为安全专业人员提供了实战演练的机会，促进了团队协作与沟通，为学习者提供了安全的学习环境，同时也是安全社区交流的重要平台。通过靶场的实践操作，安全从业者能够更好地应对不断演变的网络威胁，提高整体的安全水平。

乳腺癌是女性中最常见的恶性肿瘤之一，早期发现和正确诊断对于提高患者的生存率和生活质量具有重要意义。随着医疗影像技术的发展，医学乳腺癌检测处理系统成为诊断乳腺癌的有效手段，尤其在自动化的医疗影像分析中扮演着关键角色。本文档介绍了一种融合自适应中值滤波和高斯混合模型（GMM）分类的乳腺癌检测处理系统，以及相关的Matlab源码实现。 乳腺癌检测处理系统的原理和流程可以分为几个主要步骤： 1. 图像获取：该步骤涉及使用乳腺X线摄影（Mammography）或磁共振成像（MRI）等医学影像设备获取乳腺组织的数字化图像。这些设备能够提供高质量的乳腺图像，为后续处理提供了基础数据。 2. 预处理：在这一阶段，原始图像需要经过一系列处理以提高图像质量，便于后续步骤中提取特征。预处理中常用的自适应中值滤波器能够有效去除噪声，同时保留图像的边缘信息，这对于保留乳腺组织的重要结构特征至关重要。 3. 特征提取：处理后的图像需要提取出能够反映乳腺组织特征的数值信息。这些特征可以包括纹理、形状、灰度共生矩阵（GLCM）或其他统计特征。提取的特征将作为GMM分类器的输入。 4. GMM分类：GMM分类器是该系统中的核心部件，其工作原理是将数据分布划分为多个高斯分布，以代表不同的乳腺癌类型，如良性肿瘤、恶性肿瘤等。通过比较特征与已知癌症类型的高斯分布，系统可以计算出每个类别的似然性，并据此进行分类。 5. 训练阶段：该步骤中，GMM模型将使用大量正常和异常乳腺图像进行训练。通过这一过程，确定各个高斯成分的参数，包括均值、方差和混合系数，以构建适用于乳腺癌检测的分类模型。 6. 分类与诊断：对于新获取的乳腺图像，将应用训练好的GMM模型进行分类。通过这一过程，生成整个图像的分类结果，从而提供对乳腺癌诊断的参考。 7. 评估与反馈：系统需要评估其性能，并通过比较实际病理诊断结果来进行调整。反馈机制能够帮助研究人员根据需要不断优化模型参数或改进特征提取方法，以提高检测的准确性和可靠性。 除上述乳腺癌检测处理系统及其Matlab源码实现外，文档还提供了一些仿真咨询服务，涵盖了各类智能优化算法的改进及应用。此外，还提供了机器学习和深度学习在分类与预测方面的一些分类方法，例如BiLSTM、BP神经网络、CNN、DBN、ELM等，这些方法在其他类型的图像处理和分类任务中也有广泛的应用。 以上内容介绍了乳腺癌检测处理系统的工作原理、实现方式和相关技术应用，为医疗科研人员和相关领域工作者提供了宝贵的参考信息。乳腺癌的早期检测对于治疗效果和患者预后具有重要影响，因此，开发出准确、高效的检测系统对于乳腺癌的防治具有重大意义。

在现代网页设计中，"自适应表格"是一个关键概念，尤其在我们日益依赖移动设备浏览信息的时代。"自适应表格"是指那些能够根据用户设备的屏幕尺寸和方向自动调整布局和展示方式的表格，确保在PC、手机和平板等不同设备上都能提供清晰、易读的用户体验。 标题"自适应表格，适用于PC，手机同一页面"揭示了这个设计策略的核心目标：创建一个可以在桌面电脑和移动设备上无缝切换的表格，而不仅仅是简单地缩小尺寸。这意味着表格不仅需要在大屏幕上保持原有的结构，还需要在小屏幕上重新组织其内容，可能通过堆叠列、隐藏非关键信息或使用滚动条来实现。 描述中的“并不是表格缩小而已，而会自动把结构调整为该设备最佳显示效果”进一步强调了自适应设计的复杂性和智能性。设计师需要考虑如何在有限的空间内最大化信息的可读性和可用性，同时保持数据的清晰性和可理解性。例如，他们可能会将表格的列转换为可折叠的子菜单，或者将表格行变为卡片式布局，以优化触屏操作。 在实现自适应表格的过程中，开发者通常会利用响应式Web设计（Responsive Web Design, RWD）的技术，如媒体查询（Media Queries）、流式布局（Fluid Grids）、自适应图片（Flexible Images）等。媒体查询允许CSS样式根据设备的特性（如宽度、高度、像素密度等）进行更改；流式布局则确保元素可以随着窗口大小的变化而自动调整位置和大小；自适应图片则根据设备屏幕大小自动调整图片尺寸，防止过度加载。 标签"表格自适应 手机 平板"暗示了这个主题的重点是针对手机和平板设备优化。在手机上，由于屏幕尺寸小，可能需要将表格的每一列单独显示，或者将长表格转化为可滑动的视图。而在平板上，由于屏幕较大，可能可以展示更多的列，但仍然需要避免用户滚动和缩放的困扰。 在压缩包内的"手机自适应表格"文件中，可能包含了一些示例代码、CSS样式表、HTML结构以及指导文档，用于展示如何实现这样的自适应效果。开发者可以通过分析这些文件，学习如何编写适当的CSS规则，利用JavaScript库（如Bootstrap或jQuery）的插件，或者采用Web组件（Web Components）来创建自己的自适应表格解决方案。 自适应表格设计是现代Web开发中不可或缺的一部分，它要求开发者不仅要理解HTML和CSS的基础，还要掌握如何利用这些技术来应对多设备环境的挑战。通过合理的设计和编程，我们可以确保信息无论在何种设备上都能以最佳方式呈现，提高用户的浏览体验。

易语言自绘Aero模块源码,自绘Aero模块,创建窗口,创建发光矩形,创建矩形,置窗口PNG外型,Gdiplus_初始化,允许穿透,到逻辑,置顶,取消置顶,高斯模糊,截屏,取焦点窗口句柄,回调子程序,创建,销毁,更新尺寸,释放字节流,创建字节流,取字节流指针,取字节流尺寸,取出字

ft-Toolbar(AE自定义工具栏脚本) 操作步骤： 首先，将.jsx文件放置于AE目录下Scripts的ScriptUI Panels文件夹内，AE界面中窗口下调用； 然后，主界面中点击导入，最后，将.xml配置文件导入后应该就会出现和我一样的工具栏了，如果图标什么的有问题，可以自行匹配图标文件。

高阶无模型自适应迭代学习控制matlab代码_High Order Model Free Adaptive Iterative Learning Control matlab code.zip

基于自抗扰控制的PMSM非奇异终端滑模控制：详细公式推导与稳定性分析，含1.5延时补偿设计方法,自抗扰控制下的PMSM非奇异终端滑模控制：详细公式推导与稳定性分析，含1.5延时补偿设计方法,基于自抗扰控制的非奇异终端滑模控制_pmsm 包含:详细公式推导以及终端滑模控制设计方法以及稳定性推导、1.5延时补偿。 ,基于自抗扰控制的非奇异终端滑模控制_pmsm; 详细公式推导; 终端滑模控制设计方法; 稳定性推导; 1.5延时补偿。,自抗扰控制下的PMSM非奇异终端滑模控制设计方法研究 在现代电力电子和自动控制领域，永磁同步电机（PMSM）因其高效率、高功率密度以及良好的控制性能而被广泛应用。在实际应用中，电机控制的稳定性与快速响应能力是影响系统性能的关键因素。自抗扰控制（ADRC）和非奇异终端滑模控制（NTSMC）作为两种先进的控制策略，在提高系统鲁棒性、减少对系统模型精确性的依赖方面展现了巨大潜力。本文旨在探讨基于自抗扰控制的PMSM非奇异终端滑模控制策略的详细公式推导、稳定性分析，以及1.5延时补偿设计方法。 自抗扰控制技术是一种能够有效应对系统外部扰动和内部参数变化的控制方法。它通过实时估计和补偿系统内外扰动来实现对系统动态行为的有效控制。在电机控制系统中，ADRC可以显著增强系统对负载变化、参数波动等不确定因素的适应能力，从而提高控制精度和鲁棒性。 非奇异终端滑模控制是一种新型的滑模控制技术，其核心在于设计一种非奇异滑模面，避免传统滑模控制中可能出现的“奇异点”，同时结合终端吸引项，使得系统状态在有限时间内收敛至平衡点。NTSMC具有快速、准确以及无需切换控制输入的优点，非常适合用于高性能电机控制系统。 在研究中，首先需要详细推导基于自抗扰控制的PMSM非奇异终端滑模控制的相关公式。这包括建立PMSM的数学模型，设计自抗扰控制器以补偿系统内外扰动，以及构造非奇异终端滑模控制律。在推导过程中，需要充分考虑电机的电磁特性、转动惯量以及阻尼效应等因素。 接下来，稳定性分析是控制策略设计的关键环节。通过李雅普诺夫稳定性理论，可以对控制系统的稳定性进行深入分析。通过选择合适的李雅普诺夫函数，证明在给定的控制律作用下，系统的状态能够收敛至平衡点，从而确保电机控制系统的稳定性。 1.5延时补偿设计方法是提高系统控制性能的重要环节。在电机控制系统中，由于信息处理、执行器动作等方面的延迟，系统中必然存在一定的时延。为了保证控制性能，需要在控制策略中引入延时补偿机制。通过精确估计系统延迟，并将其纳入控制律中，可以有效减少时延对系统性能的影响。 本文档中包含了多个以“基于自抗扰控制的非奇异终端滑模控制”为主题的文件，文件名称后缀表明了文件可能是Word文档、HTML网页或其他格式。从文件列表中可以看出，内容涵盖了详细公式推导、滑模控制设计方法、稳定性分析以及延时补偿设计方法等多个方面。此外，文档中还包含“应用一”、“应用二”等内容，表明了该控制策略在不同应用场合下的具体运用和实验研究。 基于自抗扰控制的PMSM非奇异终端滑模控制策略通过结合ADRC和NTSMC的优势，能够有效提升电机控制系统的稳定性和响应速度，减少对系统精确模型的依赖，并通过延时补偿设计提高控制性能。这项研究为高性能电机控制系统的开发提供了新的思路和方法。

基于三种卡尔曼滤波算法的轨迹跟踪与估计研究：多传感器信息融合应用,基于三种卡尔曼滤波算法的轨迹跟踪与多传感器信息融合技术,多传感器信息融合，卡尔曼滤波算法的轨迹跟踪与估计 AEKF——自适应扩展卡尔曼滤波算法 AUKF——自适应无迹卡尔曼滤波算法 UKF——无迹卡尔曼滤波算法 三种不同的算法实现轨迹跟踪 ,多传感器信息融合; 卡尔曼滤波算法; AEKF; AUKF; UKF; 轨迹跟踪与估计,多传感器信息融合：AEKF、AUKF与UKF算法的轨迹跟踪与估计 在现代科技领域，多传感器信息融合技术已经成为提高系统准确性和鲁棒性的重要手段。尤其是在动态系统的轨迹跟踪与估计问题上，多传感器融合技术通过整合来自不同传感器的数据，能够显著提高对目标轨迹的跟踪和预测准确性。其中，卡尔曼滤波算法作为一种有效的递归滤波器，已经被广泛应用于各种传感器数据融合的场景中。 卡尔曼滤波算法的核心在于利用系统的动态模型和观测模型，通过预测-更新的迭代过程，连续估计系统状态。然而，传统的卡尔曼滤波算法在面对非线性系统时，其性能往往受到限制。为了解决这一问题，研究者们提出了扩展卡尔曼滤波算法（EKF），无迹卡尔曼滤波算法（UKF）以及自适应扩展卡尔曼滤波算法（AEKF）等变种。 扩展卡尔曼滤波算法通过将非线性系统线性化处理，近似为线性系统来实现滤波，从而扩展了卡尔曼滤波的应用范围。无迹卡尔曼滤波算法则采用一种叫做Sigma点的方法，通过选择一组确定性的采样点（Sigma点），避免了线性化过程，能够更好地处理非线性系统。自适应扩展卡尔曼滤波算法则结合了EKF和AEKF的优点，能够自适应地调整其参数，以应对不同噪声特性的系统。 在实际应用中，这三种算法各有优劣。EKF适合处理轻微非线性的系统，而UKF在处理强非线性系统时显示出更好的性能。AEKF则因为其自适应能力，在系统噪声特性发生变化时能够自动调整滤波器参数，从而保持跟踪性能。通过多传感器信息融合，可以将不同传感器的优势结合起来，进一步提高轨迹跟踪和估计的准确性。 例如，一个典型的多传感器信息融合应用可能涉及雷达、红外、视频等多种传感器，每种传感器都有其独特的优势和局限性。通过将它们的数据融合，可以有效弥补单一传感器信息的不足，提高系统的整体性能。融合过程中，卡尔曼滤波算法扮演着关键角色，负责整合和优化来自不同传感器的数据。 在研究和应用中，通过对比分析AEKF、AUKF和UKF三种算法在不同应用场景下的表现，研究者可以更好地理解各自算法的特点，并根据实际需要选择合适的算法。例如，在系统噪声变化较大的情况下，可能更倾向于使用AEKF；而在对非线性特性处理要求较高的场合，UKF可能是更好的选择。 多传感器信息融合技术结合不同版本的卡尔曼滤波算法，在轨迹跟踪与估计中具有广泛的应用前景。随着算法研究的不断深入和技术的持续发展，未来这一领域有望取得更多的突破和创新，为智能系统提供更加精确和可靠的决策支持。