直流无刷电机FOC控制算法
文章目录
1、FOC概述
1.1 FOC控制算法介绍
2、无刷电机
2.1 无刷电机介绍
2.2 无刷电机和永磁同步电机的区别
2.3 无刷电机的控制原理
2.3.1 无刷电机工作原理
2.3.2 直流无刷电机驱动原理
2.3.2.1 有感直流无刷电机六步换相驱动原理
2.3.2.2 直流无刷电机FOC控制原理
3、无刷电机FOC控
数据结构与算法
ADaM：EQ-5D量表的处理
前面文章介绍了EQ-5D量表SDTM的处理（SDTM：EQ-5D量表的Mapping），这篇介绍ADaM的处理。
文章分为2部分，前一部分是，Index Value的获取；后一部分，是SAS编程的注意点。
科研人员应该是比较关心Index Value的获取。后半部分，对纵向数据集的横向处理方法，SAS程序员可以留意一下，建议使用Data步中的Retain语句。
ADaM的处理时基于分析的需要，SA
2026年全国青少年信息素养大赛算法应用主题赛C++样题及答案解析
2026年全国青少年信息素养大赛算法应用主题赛C++样题及答案解析
1. 数组下标范围
题目内容【星火征途】工程师在 C++中定义了一个存储数据的数组 int data[5];，该数组合法的最 大下标是多少？A. 5 B. 4 C. 6 D. 1
思路分析C/C++ 中数组下标从 0 开始。 int data[5]
链表实战指南：手动实现单链表与双链表的接口及OJ挑战（含完整源码）
文章目录
一、链表的概念
二、链表的分类
三、手动实现单链表
1.链表的初始化
2.链表的打印
3.申请新的节点大小空间
4.链表的尾插
5.链表的头插
6.链表的尾删
7.链表的头删
8.链表的查找
9.在指定位置之前插入数据
10.在指定位置之后插入数据
11.删除指定节点
12.删除指定节点之后的数据
13.销毁链表
四、单链表的思考
五.经典链表OJ题
C++ 贪心算法（Greedy Algorithm）详解：从思想到实战
贪心算法是一种在每一步决策中都采取当前 "当前最优" 选择的算法思想，它通过局部局部最优解来期望获得全局最优解。尽管并非所有问题都适用，但在具有贪心选择性质和最优子结构的问题中，贪心算法能以极高的效率（通常是线性或线性对数级）给出最优解。本文将从贪心算法的核心思想出发，结合 C++
如何在docker中的mysql容器内执行命令与执行SQL文件
通过 docker ps -a 查询当前运行的容器，找到想执行命令的容器名称。docker ps -a
若想执行sql文件，则将sql文件放入当前文件夹下后将项目内的 SQL 文件拷贝到 mysql 容器内部的 root下。sudo docker cp /root/enterprise.sql mysql:/root/
然后进入 mysql 容器内部。docker ex
【数据结构与算法】刷题篇——876.链表的中间节点(LeetCode)
文章目录
链表的中间节点
问题描述
核心方法：快慢指针
算法原理
算法可视化
奇数节点情况 (1→2→3→4→5)
复杂度分析
边界情况处理
总结
链表的中间节点
简洁高效地定位链表中心节点是链表操作的基础技能[toc]
问题描述给定一个非空的单链表，返回链表的中间节点。如果有两个中间节点（链表长度为偶
Yao 折腾手记：如何快速创建一套管理系统
文章首发于个人公号：阿拉平平
有开发经验的小伙伴肯定知道，要独立开发一套管理系统并非易事。从设计数据库，到开发接口，再到编写前端页面，想想就让人头大。如果需求不是很复杂，我们可以借助低代码应用引擎来快速开发。
项目介绍
Yao[1] 是一款 Go 语言驱动的低代码应用引擎，通过编写 JSON 文件即可快速制作 API 接口，数据管理系统 ，命令行工具等应用程序，应用可以运行在本地、云端和物联网
组件分享之后端组件——超轻量级的工作流引擎go-workflow
组件分享之后端组件——超轻量级的工作流引擎go-workflow
背景
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
组件基本信息
组件：go-workflow
内容
本节我们分享一个超轻量级的工作流引擎go-workflow,基本架构同Activiti工作流有些相似
LSM Tree 数据库底层索引
数据库中非常常用的索引数据结构——B+ 树，在过去很多年里它都是数据库索引的首选实现方式，但是这种数据结构也并不是很完美。因为，每次修改数据都很有可能破坏 B+ 树的约束，我们需要对整棵树进行递归的合并、分裂等调整操作，而不同节点在磁盘上的位置很可能并不是连续的，这就导致我们需要不断地做随机写入的操作，而随机写入的性能是比较差的，这个问题在写多读少的场景下会更加明显。
LSM Tree（Log S
