在几乎所有工程领域，大数据都在悄然改变传统思维。控制理论，这门与制造、自动驾驶、机器人等高度相关的学科，也到了不得不“拥抱数据”的新拐点。

最近，清华大学李升波团队做了件很有想象力的事——他们首次为“数据驱动控制”设计了一种标准化的数据描述方式，不仅能为算法“瘦身”，效率更是直接提升到三倍。

过去做控制，讲究的是“模型驱动”：先把系统建模，搞清楚动力学方程，然后才能合成控制器。卡尔曼、约旦这些现代控制理论鼻祖们，把模型标准型玩得炉火纯青，什么可控标准型、可观标准型、约旦标准型……这些工具帮我们判别系统性能、设计控制器，效率那叫一个高。

一、【概念定义】—— “定义算法骨架，延迟细节实现”

模板方法模式（Template Method Pattern）：
一种“算法封装型”行为设计模式，它在一个方法中定义一个算法的骨架，而将一些步骤延迟到子类中。模板方法使得子类可以在不改变算法结构的情况下重定义算法的某些特定步骤。

从“AI表格是噱头”到“离不开的效率工具”，钉钉AI表格在短短半个月内完成了用户认知的跃迁。本文将从真实使用场景出发，拆解其功能设计、体验细节与职场价值，探讨AI如何在“表格”这一传统工具中重构协作方式与生产力逻辑。

作为一名每天被 “需求堆成山、沟通绕成圈” 的产品经理，我对各类 “效率工具” 向来带着三分警惕 ，毕竟见过太多 “吹得天花乱坠，用着一地鸡毛” 的软件。所以当初钉钉 AI 表格刚发布时，面对 “一

在写概要设计与详细设计的时候,

账务系统怎么设计？从账户结构到记账方案，从会计分录到日切机制，这篇文章用一套图解+流程拆解的方式，带你从研发视角理解账务系统的核心职责与设计要点。

这篇文章主要从研发的视角讲清楚：账务相关的一些基础概念，账务系统核心的职责，以及一些关键模块的设计要点。

主要内容：

订单体系作为商业活动的关键纽带，正随着业务发展和技术进步而演变。从涵盖全生命周期的业务架构，到拆单、拣货、售后等核心场景的精细化管理，未来订单中心将朝着稳定、高效、智能的方向发展，借助先进技术提升并发处理与业务拓展能力，重塑商业运营模式。

订单是一份合约，代表着消费者、平台和商家达成了某个协议；同时也是个载体，是仓库、物流、财务等多业务的基础和源头。

PLC（可编程逻辑控制器）的编程方式遵循国际标准 IEC 61131-3，同时各厂商也会提供扩展形式，主要包括以下几类：梯形图（LD）,指令表（STL）,功能块图（FBD),结构化文本ST,顺序功能图（SFC）

1 梯形图：

iDLab团队 投稿

量子位 | 公众号 QbitAI

一、什么是智能推荐系统？

智能推荐系统旨在根据用户的兴趣、行为和偏好，向用户推荐他们可能感兴趣的内容。它主要包括以下几个核心组件：

• 用户数据收集：收集用户的行为数据、偏好和社交关系等信息，构建用户画像。
• 内容数据管理：管理各种类型的内容数据，包括商品、文章、视频、音乐等。
• 推荐算法：根据用户数据和内容数据，利用各种推荐算法生成个性化推荐结果。