欢迎来到【StreamNative】1024云展位

社区助手 2022-10-21 23:15:08

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社区云（官方） 2022-10-23

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欢迎参与【StreamNative】社区有奖互动：https://bbs.csdn.net/topics/608748944

m0_51688481 2022-10-25

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学习了

flyfood 2022-10-25

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操作简单、高效、低成本。StreamNative值得推荐

m0_51688481 2022-10-25

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支持streamnative

weixin_46541337 2022-10-24

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消息多，莫着急；中间件，解难题；产品多，挠头皮；不会选，apache； apache, pulsar宜；云原生，做分离；想扩容，没问题；搞队列，很可以；流处理，拯救你；多功能，等着你；想咨询，欢迎你。

善良勤劳勇敢而又聪明的老杨 2022-10-24

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StreamNative 是一家来自硅谷的开源基础软件公司，由 Apache 软件基金会顶级项目 Apache Pulsar 创始团队组建而成，围绕 Pulsar 打造下一代云原生批流融合数据平台

张立梵 2022-10-24

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云原生终将崛起

魏临 2022-10-24

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https://www.streamnative.cn./
了解更多StreamNative Cloud内容，可点击以上链接～

qq_37913525 2022-10-24

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Apache pulsar & StreamNative 带您玩转云原生，期待。

Yeats_Liao 2022-10-24

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具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性的Apache Pulsar，做的很好

alanyzh 2022-10-24

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程序开源模式价值为王，基础软件的未来在国内社区" - 应云而生，开放有爱，高校自由，期待更多云上产品技术的创造。

qq_42001096 2022-10-24

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分布式消息一直是行业内需要解决的问题，StreamNative能解决这个问题，希望StreamNative开源越做越好

江拥羡橙 2022-10-23

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StreamNative是一家来自硅谷的,围绕Apache顶级项目Apache Pulsar打造下一代流数据平台的开源基础软件公司。秉承开源是基础软件的未来这一理念,专注于开源生态和社区的构建。

在下周周ovo 2022-10-23

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分布式消息服务体验还是很可以的

周沐柒 2022-10-23

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秉承开源是基础软件的未来这一理念,专注于开源生态和社区的构建，加油

几分醉意. 2022-10-23

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StreamNative是一家来自硅谷的，围绕Apache顶级项目Apache Pulsar打造下一代流数据平台的开源基础软件公司。秉承开源是基础软件的未来这一理念，专注于开源生态和社区的构建，致力于前沿技术领域的创新。创始团队成员均是Apache Pulsar和Apache BookKeeper的核心PMC成员，曾就职于Yahoo，Twitter，EMC等知名大公司。作为我关注时间比较久的公司，希望StreamNative越来越好。

wei_shuo 2022-10-23

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非常期待，希望坚守服务特色，操作简单、可靠、效率高、成本低

阳862 2022-10-23

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很期待后面的发展，加油

热爱编程的小白白 2022-10-23

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加油(ง •̀_•́)ง，很期待!

一个风轻云淡 2022-10-23

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不错的分布式消息服务之前体验过

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「GhostTrack(Python)」是开发工具/插件（Python）。项目简介：Useful tool to track location or mobile number可直接使用，适合日常开发提效与学习借鉴。

【变分多谐波对偶模式追踪】从噪声信号中提取重复瞬态分量的方法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了“变分多谐波对偶模式追踪”这一信号处理方法，旨在从含有噪声的信号中有效提取重复出现的瞬态成分。该方法结合了变分模态分解与多谐波分析的优势，通过构建对偶模式追踪模型，实现了对微弱瞬态特征的精准分离与增强，特别适用于机械故障诊断、生物医学信号处理等领域。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建及其实现步骤，并提供了基于Matlab的代码实现，便于读者复现与应用。; 适合人群：具备一定信号处理基础，从事机械故障诊断、生物医学工程或相关领域的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①从强噪声背景中提取机械设备的周期性冲击信号以进行故障预警；②分析生物医学信号中的重复生理事件，如心电图或脑电图中的特定波形；③为需要高精度瞬态特征提取的研究提供可靠的算法支持与实现范例。; 阅读建议：此资源以Matlab代码实现为核心，不仅展示了算法的具体编程细节，还强调了理论与实践的紧密结合。学习者应在理解算法原理的基础上，动手运行并调试所提供的代码，通过改变参数观察结果变化，从而深入掌握该方法的应用技巧与优化策略。

【文章复现】非线性值迭代自适应动态规划（ADP）：离散时间非线性系统的策略迭代自适应动态规划算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了非线性值迭代自适应动态规划（ADP）方法，旨在解决离散时间非线性系统的最优控制问题。通过构建近似动态规划框架，结合值迭代算法，利用函数逼近器（如神经网络）对系统代价函数进行学习与优化，逐步逼近最优控制策略。文中详细阐述了算法的数学推导、收敛性分析及其实现流程，并以典型非线性系统为例，采用Matlab进行仿真验证，展示了该方法在处理复杂非线性系统优化控制方面的有效性与优越性。; 适合人群：具备自动控制理论、最优化方法及Matlab编程基础的研究生、科研人员以及从事智能控制、工业自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究和解决离散时间非线性系统的最优控制问题；②学习和掌握自适应动态规划（ADP）及值迭代算法的核心思想与实现技巧；③利用Matlab进行先进控制算法的仿真与验证，为复杂系统控制设计提供理论依据和技术支持。; 阅读建议：此资源侧重于理论与实践的结合，建议读者在学习过程中，不仅关注算法的数学推导，更要动手实践Matlab代码，通过调整参数、更换被控对象等方式加深理解，并尝试将其应用于其他类型的非线性系统控制问题中。

下载代码方式：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 **CCS仿真技术详解** **一、CCS概述** CCS，即Code Composer Studio，是由德州仪器（TI）研发的一款功能全面的集成开发平台，主要应用于基于TI微控制器及数字信号处理器（DSP）的相关项目开发。该平台整合了源代码编写工具、编译系统、调试系统以及项目管理系统，为开发者构建了一个高效且便利的开发环境。 **二、CCS的安装流程与设置** 在展开CCS的仿真实验之前，首要任务是获取并安装CCS软件。安装时，务必选取与目标硬件设备相适配的版本，并严格依照官方发布的安装步骤进行。安装结束后，需对工作区域和设备库进行设定，以确保目标硬件能够被准确识别并顺利连接。 **三、新项目的构建** 在CCS环境中，启动仿真任务的第一步是创建新项目。通过点击"File"菜单下的"New"再选择"CCS Project"，随后根据引导界面提示选择合适的设备型号、项目类别（例如空白项目或预设模板项目），并确定项目名称及其存储位置。 **四、源代码的编写** 利用内置的文本处理工具进行源代码的编写工作，该工具支持C语言和C++语言。在代码中，可以定义变量、编写函数，并实现控制逻辑等操作。在编写过程中，需注意遵循编程准则，以提升代码的可理解性和可维护性。 **五、编译过程与链接操作** 代码编写完毕后，必须执行编译和链接操作。通过点击"Build"菜单中的"Build Project"，CCS将自动进行语法验证、编译处理以及链接工作，最终生成可执行的程序文件。若存在错误或警示信息，CCS会提供详细的反馈，协助开发者定位并解决问题。 **六、仿真参数的设定** 在项目属性设置中...

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