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公司需要一套完善的餐饮系统,10个点,1台服务器
pbtech
2005-07-06 05:51:13
预算7万,供应商只限广州、佛山、中山、珠海这几个城市,可以提供需求的兄弟姐妹
联系:pbtech@163.com
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公司需要一套完善的餐饮系统,10个点,1台服务器
预算7万,供应商只限广州、佛山、中山、珠海这几个城市,可以提供需求的兄弟姐妹 联系:pbtech@163.com Thanks
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cccclb
2005-07-09
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有成熟源程序85566981QQ
yanghongfeng
2005-07-08
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要这样的软件只有找成熟的软件才可以,否侧将出现用户需求与软件不符,造成浪费。现在餐饮软件有好多,但是还没有出现通一的功能标准。因为现在都还在处于发展中。
tmxsl1214
2005-07-08
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现做成吗?
alattin
2005-07-08
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預算7萬。包不包括硬件?? 詳情請聯系我。 alatin1979@hotmail.com
bomber2001
2005-07-07
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个人的软件,还是公司提供的软件??
pbtech
2005-07-07
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软件
leio
2005-07-07
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是要源码呢还是软件?
(附源码)SSM江夏
餐饮
公司
业务管理
系统
-计算机毕设 76985
江夏
餐饮
公司
业务管理
系统
提供了丰富的功能,分为员工用户和管理员两个角色,具体功能分析如下: 管理员: (1)登录:管理员账号密码由
系统
生成,可使用账号密码可进行登录
系统
后
台
,使用
系统
功能进行管理,并可对自己的个人信息和密码进行管控。 (2)
系统
用户:管理员可以查看
系统
用户(管理员、员工用户)列表中某个用户的详情,可以对用户信息进行查询、审核、添加和删除操作。 (3)员工信息管理:管理员
点
击可查看员工信息列表和员工信息添加;
点
击“员工信息添加”可填写相关信息,包括员工用户、员工姓名、员工性别、员工电话、身份证
基于LMPC与NMPC的四旋翼轨迹跟踪的对比仿真研究(Simulink仿真实现)
内容概要:本文
系统
研究了线性模型预测控制(LMPC)与非线性模型预测控制(NMPC)在四旋翼无人机轨迹跟踪任务中的控制性能对比,基于Matlab/Simulink平
台
搭建完整的仿真控制
系统
。研究内容涵盖四旋翼无人机的动力学建模、状态空间表达、线性与非线性预测模型构建、滚动时域优化求解以及
系统
约束处理等关键技术环节,重
点
从轨迹跟踪精度、动态响应速度、
系统
稳定性及抗干扰能力等方面对两种控制策略进行对比分析,深入探讨线性化近似方法与精确非线性模型在实际控制效果上的差异,为无人机高性能飞控
系统
的设计提供理论支撑与仿真验证依据; 适合人群:具备自动控制原理、非线性
系统
理论、无人机动力学及Matlab/Simulink仿真基础的研究生、科研人员以及从事无人飞行器控制算法开发的工程技术人员; 使用场景及目标:① 掌握模型预测控制(MPC)在强非线性
系统
如四旋翼中的具体应用方法;② 理解LMPC与NMPC在建模假设、优化求解及控制性能上的本质差异;③ 为相关课题的仿真
系统
搭建、控制算法选型与性能评估提供实践参考;④ 支持课程设计、学位论文撰写或科研项目的算法验证与结果分析; 阅读建议:建议结合提供的Simulink仿真模型,深入剖析状态预测、代价函数设计与实时滚动优化的实现机制,对比不同飞行工况(如高机动轨迹)下的仿真结果,重
点
关注NMPC在复杂动态环境中的性能优势以及LMPC在计算效率与实时性方面的潜力,同时应注意非线性优化带来的计算负担问题及其对工程可实现性的影响。
YOLO算法工业电路板端口目标检测数据集-102张-标注类别为端口-USB-以太网等.zip
【注:该页面底部资源详情处,可查看数据集可视化效果】 1. YOLO目标检测数据集, 适用于YOLOV5、yolov7,yolov8, yolov11, yolov13, yolo26等系列算法,含标签,已标注好,可以直接用来训练; 2. 内置data.yaml数据集配置文件,已经划分好了训练集、验证集等; 3. 数据集和模型具体情况可参考 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743?spm=1001.2014.3001.5502
07|提问式学习:如何快速搞懂一个领域?.pdf
07|提问式学习:如何快速搞懂一个领域?.pdf
论文复现基于超局部模型无模型预测电流控制(MFPCC)+自抗扰ESO观测器改进模型预测控制仿真(Simulink仿真实现)
内容概要:本文档为一篇关于“基于超局部模型无模型预测电流控制(MFPCC)+自抗扰ESO观测器改进模型预测控制仿真”的论文复现资源,重
点
介绍了在Simulink环境下对三相逆变器
系统
进行建模与控制策略仿真的研究。核心内容聚焦于采用无模型预测电流控制(MFPCC)结合自抗扰控制中的扩张状态观测器(ESO)来提升
系统
对参数不确定性与外部干扰的鲁棒性,优化电流环动态响应性能。文中通过构建超局部模型规避精确
系统
建模的难题,利用MFPCC实现快速动态响应,并引入ESO实时估计并补偿
系统
内外部扰动,从而增强整体控制精度与稳定性。通过与传统控制方法的对比仿真,充分验证了该复合控制策略在抑制扰动、提高电流跟踪精度及改善
系统
鲁棒性方面的优越性,文档同时提供了完整的Simulink仿真模型与实现代码,便于读者复现、调试与深入研究。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Simulink仿真环境,从事电机控制、新能源并网、电力变换器控制或预测控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 复现并掌握MFPCC与ESO相结合的先进复合控制策略;② 深入研究无模型预测控制在电力电子
系统
中的具体应用与实现方法;③ 探索自抗扰控制中ESO观测器在扰动估计与补偿、提升
系统
鲁棒性方面的关键作用与设计要
点
;④ 作为毕业设计、科研课题、学术论文复现或工程项目开发的重要技术参考与原型验证平
台
。; 阅读建议:建议读者结合现代控制理论与电力电子技术基础知识,首先深入理解MFPCC的无模型预测原理与ESO的扰动观测机理,再逐步导入并调试所提供的仿真模型,重
点
关注控制器参数的整定过程、
系统
在不同工况下的抗扰性能测试与动态响应指标分析,同时可参考文档中列出的其他相关案例进行横向比较与综合学习,以达到融会贯通的效果。
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