MATLAB Stateflow实用指南及案例详解.zip

详细介绍了Stateflow建模及应用的基本概念，讲述了利用Stateflow设计有限状态机解决问题的步骤，并通过实例进行了深入解析。

ETL-Kettle（水壶样品）是围绕Kettle常见组件的实用案例，涵盖了95%的功能。案例包含50个ktr和kjb文件，兼容Kettle 8.2及9.0版本。适合数据分析人员、数据库工程师和对数据挖掘感兴趣的人士快速掌握Kettle及ETL过程。详细目录包括KettleTrans脚本、kettlexp.sql数据库脚本、多种数据输入格式（如txt、CSV、gz、xls）、作业依赖的数据源及多个输出文件夹。

在 Stateflow 中，动作是指当一个 转移 发生时需要执行的命令。转移动作定义在“/”之后，能够直接影响系统本身，或者影响与有限状态系统相关的外部元素。动作可以用来处理数据、调用函数，甚至触发事件。如果将动作与转移相关联，动作语句应放在事件标签和条件语句的后面。

《Flink实用指南》Apache Flink是一款开源的流处理和批处理框架，广泛应用于大数据实时处理领域。本指南帮助读者快速掌握Flink的核心概念、API使用及常见应用场景。一、Flink简介Flink是一个分布式、容错的流数据处理引擎，支持事件驱动的流处理和批处理模式。其设计理念为“连续计算”，在实时数据处理中表现卓越。Flink的流处理模型能够处理无界数据并保持低延迟，批处理则处理有界数据集。二、Flink核心概念1. DataStream：表示无限或有限数据序列的基本处理单元。2. Transformation：对DataStream进行的操作，如map、filter、keyBy等。3. Operator：Transformation的具体实现，如MapOperator、FilterOperator等。4. State：用于存储中间结果，在处理过程中保留数据。5. Time：包括事件时间、处理时间和系统时间，用于乱序事件处理。6. Checkpoint与Savepoint：实现容错，定期保存作业状态。三、Flink API Flink提供Java和Scala API及SQL接口。DataStream API适用于复杂流处理，Table & SQL API则支持类似数据库查询操作。四、Flink流处理1. Data Source：定义数据流来源，如Kafka、Socket、File等。2. Data Sink：将结果写入目标系统，如HDFS、Kafka、Console等。3. Stateful Processing：通过keyBy和window操作实现状态化处理和基于时间窗口的聚合。4. Event Time Processing：根据事件时间处理乱序事件。五、Flink批处理Flink的批处理能力源于流处理模型，是特殊的流处理模式。

2018a版本的MATLAB提供了丰富的实用功能，适用于各种教育教案。

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MATLAB是矩阵实验室的简称，专为科学计算、数据可视化和交互式程序设计而设计。它集成了数值分析、矩阵运算、科学数据可视化以及非线性动态系统建模与仿真等功能，提供了一个直观易用的界面环境。MATLAB广泛应用于科研、工程设计以及各类需要高效数值计算的领域，是一个综合解决方案。