各位同道,投我女儿一票吧,多谢了!

caoshan 2005-08-14 03:56:34
益达洁白,笑出彩色人生搞一个活动,我让我女儿
也参加了,您如果有空,就拜托帮忙投我女儿一票,多谢了!

我女儿的图片地址如下:

http://www.extrawhite.com.cn/detail.asp?id=590EA968-0E98-40F4-ABB9-C1EDDA65B4D9

我自认为我女儿的笑容是真正灿烂的,是全家的开心果啊!

您只需在"我要投一票"连接中"直接进入投票"就可以了,不需要注册,填写资料的.

拜托拜托.
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theoffspring 2005-08-17
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没觉得可爱,笑得都没形了。
www_sql 2005-08-17
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投了,挺可爱
nitc 2005-08-17
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投过了,,,不错哦,幸福的人生,,祝福你
jzyangcheng 2005-08-17
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投过了,非常可爱!
levi10 2005-08-17
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我 投
DJadeChow 2005-08-16
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投了啊
youyuanren 2005-08-16
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请问为什么我在文体框里输入数据后界面没变化,下面是代码
public void run(){
while (true) {
cardID = jTextField2.getText().trim();
date = jTextField3.getText().trim();
if (cardID.equals("") || date.equals("")){
try{
Thread.sleep(1000);
}catch(InterruptedException ex){
ex.printStackTrace();
}
continue;
}
else {
String[][] data = getInAndOutRecord(cardID, date);
inAndOutTableModel.setData(data);
jTable1 = new JTable(inAndOutTableModel);
jScrollPane1.getViewport().add(jTable1, null);
try {
Thread.sleep(1000);
}
catch (InterruptedException ex) {
ex.printStackTrace();
}

}

}
}
其中里面的变量都是实例变量,这个run()位于一个JFrame里,JFrame实现了Runnable
zhkchi 2005-08-16
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投票,可爱!
jubuyi 2005-08-16
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我也投了,是个美女啊,可惜没牙
忍者酬梦 2005-08-16
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up
okitgo 2005-08-16
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支持
flyfoxx 2005-08-15
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支持一下
bluelily22 2005-08-15
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小孩真可爱,已经投,支持
kerry_honghao 2005-08-15
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支持一下,投了一票
yangwangtiantang 2005-08-15
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很可爱 我投了一票 呵呵
yangmhsheep 2005-08-15
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好可爱了,我也投一票了
humanity 2005-08-15
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自信不是铺张。

应该用锻炼解决问题的能力提高自信。
ABCatai 2005-08-14
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支持楼主
投票先
s16577639 2005-08-14
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有你这样的父亲 在幕后辛勤劳作 真是不容易
顶 去投票
洪泉 2005-08-14
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好可爱,投票了!
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内容概要:本文研究了面向复杂海洋环境的无人水面艇(USV)编队控制问题,提出了一种双层模型预测控制(MPC)理论与鲁棒协同控制方法。上层负责编队构型的优化与全局路径规划,通过求解优化问题实现多艇协同构型的动态调整;下层基于非线性MPC框架实现各无人艇的运动控制与精确轨迹跟踪,充分考虑了系统动力学约束、外部环境干扰(如风浪流)及模型不确定性。通过引入鲁棒控制策略,增强了系统在复杂动态海洋环境下的抗干扰能力与控制稳定性。研究在Matlab平台上完成了算法的完整代码实现与仿真验证,结果表明所提方法能够有效实现多艇在复杂环境下的高精度、强鲁棒性协同编队控制。; 适合人群:具备自动控制、机器人、海洋工程或相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事多智能体协同控制、无人系统自主导航或模型预测控制算法研究的研发人员与研究生。; 使用场景及目标:①为无人水面艇在复杂、动态、不确定的海洋环境下执行编队任务提供先进的控制理论与技术方案;②通过完整的Matlab代码实现,方便研究人员复现、验证、改进双层MPC与鲁棒协同控制算法;③促进模型预测控制与鲁棒控制理论在多智能体系统、无人装备协同作业等领域的深度融合与应用发展。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,深入剖析双层控制架构的设计逻辑、MPC优化问题的构建过程以及鲁棒性处理机制的具体实现,重点关注算法如何处理模型误差、外部干扰和系统硬约束,以全面掌握其在复杂场景下的工程应用潜力。

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