自从2006年Google首次提出"云计算"的概念以来,国内外各大IT公司纷纷参与进来,各家都依据自身的技术和产品推出各自的云计算平台,提供各种云计算服务。
Oracle数据库部署 前言:前面我们学习过微软的sqlserver,还有甲骨文公司的mysql,也理解了数据库系统的作用,这两种数据库管理系统适用于软件,网站,游戏等后台数据库
海洋占有地球2/3之多的面积。如何去探测这平均深度达数千米的海底，如何去开发遍布从海面到水体到海底的丰富海洋资源，在全球变暖过程中，海洋又是扮演了怎样的角色，这些问题的研究，是海洋领域的前沿工作。在目前的科技发展水平下面，人类对海洋，特别是对海底的认知尚在探索中，认识海洋仍然是人类面临的重要研究课题。显而易见，在这些工作中，海洋技术扮演着重要的角色。
海洋声学目标探测技术对于维护国家主权，保障国家海洋环境安全，促进海洋探索与开发至关重要。近年来，水下目标隐身技术不断进步，给水声探测技术带来了巨大挑战。针对这一挑战，低频、移动、多节点水声探测技术日益受到重视，同时，探测隐身目标的多源声学网络也应运而生。由此可见，通过水声通信组网技术将主被动探测节点连接成水声探测网络， 并对获取的多源信息进行融合，是海洋声学目标探测技术发展的一个重要途径。
海洋对全球环境和气候变化影响巨大，理解深海大洋的运行机理是人类文明发展的关键。理解的基础是观测，要从现象描述发展到机理探索和环境预测，就需要有目的地针对复杂的海洋过程开展长期观测，才能更好地理解已运行数十亿年的深海大洋。传统的海洋观测方式主要是船基考察，但受制于船时和天气等因素，船基考察只能是断断续续或者零零散散的。卫星遥测遥感对地观测系统实现了对地面和海面观测的长期性与连续性，但无法穿透巨厚的海水直接观测深海海底。通过船只布放的自容式或锚系式的着底器只能支持少量海底设备的短期供电，无法实时传输数据，还需要较为频繁的定期维护。各类水下运载器是深海环境探测的有力工具，能够揭示深海大洋的多样性和复杂性，但由于仍然是依靠自带的电池供电，无法长期蹲守深海。
海洋占据地球表面超过70％，其中不仅蕴含丰富的生物资源和矿产资源，而且海洋对生态环境和气候变化具有重大影响。21世纪是海洋的世纪，海洋是人类社会可持续发展的基石，而开发、利用海洋的前提是要先认识、了解海洋本身．随着海洋科学与技术的进步发展，海底观测网由于其长期、实时和连续观测等优点而得到世界的关注与应用，而水下运载器由于其动态、大范围观测等特点也吸引了各国研究人员的目光。然而，无论单独使用海底观测网还是水下运载器对海洋进行观测都存在各自固有的缺陷。例如：海底观测网由于其布放地点固定，因而只能对某一特定区域进行静态观测；水下运载器因为其携带能源有限或受其母船限制，所以其续航能力普遍不强、监测数据容量有限．为扬长避短，充分利用上述观测平台各自的优势，一种融合海底观测网与水下运载器，尤其是自主水下航行器（AUV）的技术应运而生，该技术即为基于海底观测网的水下接驳技术。
21世纪以来，随着社会经济快速发展，世界各国普遍面临着人口膨胀、陆地资源消耗不断增长和生态环境日益恶化等各种严峻挑战，各沿海国以资源为核心，推进海洋经济发展，海洋权益斗争日益激烈。在以夺取海洋资源、控制海洋空间、抢占海洋科技发展的战略“制高点”等为主要特征的现代海洋权益斗争中，获取常态化、立体化、精细化、大范围的海洋环境观测信息，对于沿海国家均具有十分重要的军用、民用意义。
随着现在社会的高速发展和各个领域科学技术的不断革新，人类把目光逐渐从陆地转移到了海洋，而开发海洋资源的前提是准确而高效地获取当地海洋环境的各种状态参数。近几年来随着我国综合国力的增长和国家发展战略的需要，不同形式的水下环境监测和信息采集装置也不断涌现，其中水下声学传感器网络系统是在一定范围的水域内通过预先布放的诸多传感器节点来获取一段时间内的水文信息，并进行声学通信和组网，最终通过特定节点以无线电或有线的方式来将信息传输到岸上的终端系统。目前国内对于水下网络监测节点的整套设计比较少，很多研究机构或院校自主研究的水下传感器网络监测节点还主要停留在实验室阶段。水下网络监测节点目前面临的主要问题是：①现有的海洋环境监测系统以及单个节点的环境适应能力较差；②传统的大型海洋监测节点的布放方式主要是借助于A型架和水下机器人相配合，导致节点的布放、回收和锚固系统结构复杂且可靠性不高；③监测节点在水下工作时没有电缆连接到外部供电设备，需要一种能够满足水下长时间工作的节点供电方案。
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当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识，各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月，我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
过去十年，中国消费市场的高速迭代催生了一批极具活力的新锐品牌。它们凭借对消费趋 势的敏锐洞察、柔性灵活的供应链体系以及成熟的数字化运营能力，在国内细分市场中迅 速崛起，创造了一个又一个“爆款神话”。
PID是比例(Proportional)、积分(Integral)、微分(Differential)的缩写PID是一种闭环控制算法，它动态改变施加到被控对象的输出值(Out)，使得被控对象某一物理量的实际值(Actual)，能够快速、准确、稳定地跟踪到指定的目标值(Target)PID是一种基于误差(Error)调控的算法，其中规定:误差=目标值-实际值PID的任务是使误差始终为0PID对被控对象模型要求低，无需建模，即使被控对象内部运作规律不明确PID也能进行调控
紧接上文，我们讲的是连续形式的PID公式，但连续形式的PID需要用模拟电路来实现，对于单片机而言，我们需要离散形式的PID，本节我们就来看看离散型PID的具体实现：
卡尔曼滤波我计划分为两部分，卡尔曼滤波（一）基础篇；算法篇——卡尔曼滤波（二）进阶，算法篇——卡尔曼滤波（三）实战
算法篇——常用的十大滤波算法
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