阿里云短信服务是为企业和个人提供高效、稳定、安全的短信发送服务。该服务广泛应用于用户注册验证、密码找回、订单通知等场景，极大地提升了用户体验和业务效率。在给定的压缩包文件中，包含了两个重要的Java SDK（软件开发工具包）——`aliyun-java-sdk-core-3.3.1.jar`和`aliyun-java-sdk-dysmsapi-1.0.0.jar`。 1. `aliyun-java-sdk-core-3.3.1.jar`: 这是阿里云的基础SDK，提供了与阿里云服务交互的基本功能。它包含了网络请求处理、签名算法、JSON序列化与反序列化、异常处理等核心模块。开发者通过这个库，可以方便地构建HTTP请求，进行身份验证，并将请求数据转换为阿里云期望的格式。同时，它还支持异步操作，提高了程序的执行效率。 2. `aliyun-java-sdk-dysmsapi-1.0.0.jar`: 这是针对阿里云短消息服务（DYSMSAPI）的特定SDK，主要用于实现短信的发送和接收功能。它封装了阿里云短信服务的接口调用，使得开发者可以简单易用地进行短信接口的集成。此SDK提供了发送单条短信、批量发送短信、查询短信发送状态等功能。例如，开发者可以通过调用`SendSms`接口，设置目标手机号码、短信模板ID、模板参数等，实现向用户发送验证码或通知的目的。 在使用这两个SDK时，首先需要在项目中引入这两个jar包，然后配置好阿里云账号的相关信息，如AccessKey ID和AccessKey Secret。接着，就可以通过SDK提供的API进行短信服务的调用。对于发送短信，一般会涉及到以下步骤： 1. 创建一个`DefaultAcsClient`实例，传入阿里云账号的地区ID和认证信息。 2. 创建一个` DysmsapiRequest`对象，设置短信服务的相关参数，如短信签名、短信模板、接收号码等。 3. 调用`client.getAcsResponse(request)`方法发送请求，并获取响应结果。响应中包含了发送状态、短信ID等信息，可以根据这些信息判断发送是否成功。 除了基本的短信发送功能，阿里云短信服务还提供了丰富的附加功能，如短信模板管理、黑名单管理、日志查询等，可以帮助开发者更好地管理和监控短信服务的运行情况。 阿里云短信服务Jar包为Java开发者提供了便捷的接口，使得开发者可以轻松地将阿里云的短信服务集成到自己的应用中，实现高效的信息传递。通过这两个SDK，开发者不仅可以快速实现短信验证和通知功能，还能享受到阿里云稳定、安全的服务保障。

在当前的计算机视觉领域，目标检测技术一直是研究的热点。而YOLO（You Only Look Once）作为一种流行的实时目标检测系统，因其高速度和高准确性的特点，被广泛应用于各类图像识别任务中。YOLO的最新版本YOLOv11继续沿袭并优化了其算法架构，以期在保持快速检测的同时，进一步提升识别的精确度。YOLOv11通过引入新的网络层结构和训练策略，力图解决以往版本中的弱点，如小物体识别不准确、类别不平衡等问题。 Crowdhuman数据集是一个专为人多场景设计的目标检测数据集，它收集了大量的行人图像，这些图像多来自人群密集的街道、站台等公共场合。由于人多场景的复杂性，普通的目标检测算法在处理这类数据时往往面临挑战。YOLO在处理此类场景时，也存在着挑战，例如难以同时准确检测到多人和人与环境之间的关系，以及难以精确估计人群中每个人的位置等。 因此，将Crowdhuman数据集与YOLOv11算法相结合，对数据集进行标注，可以实现对复杂场景中人数量的有效统计与检测。数据集标注采用YOLOv11格式，这种格式对标注框的定义有严格要求，每个目标物体在图像中都会有一个矩形框标记，框内包含类别信息和位置信息。此类标注使得模型在训练过程中能够准确学习到目标的形状、大小和位置信息，从而提高模型的检测精度和鲁棒性。 本数据集包含了1480余张图片，每张图片都配有相应的YOLO格式标注文件。这些图片和标注文件构成了训练数据集的基础。数据集的创建者可能会使用这些数据来训练和验证YOLOv11模型在人数统计任务上的表现，以期望模型能够在实际应用中达到令人满意的性能。例如，在安防监控、交通流量统计、体育赛事中的人数统计等场景中，这类系统均可以发挥重要的作用。 值得注意的是，尽管YOLOv11具有诸多优势，但在实际应用中仍需对模型进行细致的微调，以适应不同场景和环境条件。因此，数据集的质量和多样性对于模型最终的检测效果至关重要。通过在不同类型和光照条件下的人群图像上训练，YOLO模型可以更好地泛化到实际场景中，有效提高检测准确率。 此外，随着深度学习技术的发展，越来越多的改进版本的YOLO算法不断涌现，每一种改进都是为了解决特定的痛点和挑战。因此，随着研究的深入和技术的迭代，未来在处理复杂人群检测任务时，我们可以期待更加高效和智能的算法出现。 "[YOLO11+Crowdhuman]Crowdhuman人数统计数据集，使用YOLO11格式进行标注"的发布，对目标检测尤其是人数统计任务的研究和应用具有重要意义。这一数据集不仅丰富了YOLO模型训练的素材，也提供了一个平台，供研究人员和开发者测试和提升算法在人多场景下的表现，促进了计算机视觉技术的发展。

在当前的人工智能研究和应用领域中，目标检测技术是其中最为活跃和重要的分支之一。目标检测不仅涉及到如何准确地识别出图像中的目标，还包括了定位目标的位置，为后续的图像理解任务提供基础。YOLO（You Only Look Once）系列算法是目标检测领域中的一个重要突破，YOLO模型以其速度快、效率高、实时性强的优点，成为实时目标检测任务的首选算法之一。YOLO11作为一个版本，同样继承了YOLO算法家族的这些优点，它通过将检测任务转化为回归问题，直接在图像中预测边界框和类别概率。 本数据集“[YOLO11+Crowdhuman]Crowdhuman人数统计数据集”，正是为了适应这种实时和高效的检测需求而创建。它专注于人群中的个体计数，即人数统计，这一应用场景广泛存在于公共安全监控、交通流量分析、社交活动参与人数预估等多个领域。人群计数的挑战在于人群密集、遮挡严重、个体特征不明显等现象，这要求检测算法必须具备处理高复杂度场景的能力。 数据集采用了Crowdhuman数据集中的图像，这是一个专为人群检测任务设计的数据集，包含了丰富的行人标注信息，非常适合用于训练和测试各种人群检测算法。数据集中的每张图片都对应有YOLO11格式的标注文件，这意味着图像中的每个目标都被精确地标记了其位置（以边界框的形式）和类别（在这种情况下主要是行人类别）。这种格式的标注直接支持了YOLO系列算法的训练，无需额外的转换步骤。 YOLO11的数据集之所以特别重要，还因为它推动了目标检测技术在人数统计方面的应用。通过对大量图像的处理和分析，可以训练出能够适应各种复杂场景的人群检测模型，从而提高自动化和智能化水平。在处理实际问题时，这样的模型能够快速响应，实时统计出人群数量，对于紧急情况下的快速反应和决策支持具有不可估量的价值。 标签中提到了“计算机视觉”，这是人工智能的一个分支，专注于使计算机能够通过分析图像和视频来理解和解释视觉世界。计算机视觉是实现自动化目标检测和人数统计的关键技术。本数据集的创建和使用，将直接推动计算机视觉技术在人群检测和计数方面的研究和应用进展。 [YOLO11+Crowdhuman]Crowdhuman人数统计数据集，使用YOLO11格式进行标注，不仅为研究者提供了一个高质量的训练资源，也为目标检测和计算机视觉的发展做出了贡献，尤其在人群数量自动统计的应用方面具有广泛的影响。

在MATLAB环境中实现基于熵的声纳图像分割算法的具体步骤和技术要点。首先读取并灰度化原始声纳图像，然后进行离散余弦变换(DCT)去噪，接着利用Roberts算子进行边缘检测，去除阴影边界，通过阈值定位分离图像背景与前景，去除船舶边界，再经过形态学膨胀操作连接断开的边缘，将去噪和膨胀结果合并，最后采用二维熵分割完成图像分割，并进行后处理优化结果。文中不仅提供了详细的代码实现，还针对每个步骤给出了具体的参数选择依据和注意事项。 适合人群：具有一定MATLAB编程基础的研究人员、工程师以及从事海洋探测、图像处理相关领域的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要从声纳图像中提取特定目标的应用场景，如水下考古、海洋测绘等。主要目的是提高声纳图像的目标识别精度，减少噪声干扰，增强图像质量。 其他说明：文中强调了实际操作过程中需要注意的问题，如DCT去噪可能出现的块效应、边缘检测后的形态学操作参数调整、熵阈值的选择等。同时提醒读者可以通过对比各步骤的中间结果来检查和优化算法性能。

平台项目建设思路 1、微服务架构，模块化部署 2、全业务流程线上闭环管理 3、多媒体资源整合统一管理 4、全业务线上化，数据链路完整 5、以人为本，优化系统操作流程 6、与数据中台的对接实现数据同步更新 7、智能化办公插件，提升办公幸福感

下载压缩包后解压，用浏览器打开《剪映专业版-基础_index》，此为目录页面。 该学习笔记是根据B站有知公开课《剪映电脑版教程》整理而来，其中有老师的讲解，有自己的感悟，希望能够帮助到大家。 目录 01视频剪辑流程讲解 02软件快捷键 03云空间扩容 04全局设置 05常见视频专业术语 06音频和图片格式 07素材导入与界面认识 08剪映电脑版剪辑基本操作 09定格、倒放、镜像、旋转、裁剪 10时间线工具：主轨磁吸、自动吸附、联动、预览轴、全局缩放预览 11音频的全流程剪辑操作 12文本应用：字体、字号、颜色、位置、其他 13快速为视频配好音：清晰、无噪声、对齐 14为视频添加炫酷特效 15绿幕抠图：应用技巧、注意事项 16剪映电脑版内视频封面制作 17高质量视频如何导出

realtekrtl8139810x驱动是一款专为Realtek瑞昱RTL8139系列网卡准备的驱动应用，可以帮助该系列的网卡在电脑上正常的使用，有需要的朋友欢迎下载使用！realtekrtl8139810x驱动简介rtl8319网卡驱动是用于realtek瑞昱rtl8139网卡的驱动程序，这是,欢迎下载体验

为考北邮的研究生的同学是个好材料,希望大家喜欢.

用于电动自行车和电动三轮车的成熟FOC（场向量控制）电机控制系统，该系统基于STM32F0系列微控制器并采用全C语言编写。文中不仅提供了详细的电路图、PCB文件和源代码，还深入解析了程序的核心部分，包括初始化、FOC算法、速度与转矩控制以及各种保护机制。此外，该程序具有高度的可移植性，能够轻松迁移到其他国产32位芯片平台。此程序实现了诸如转把控制、多档调速、EABS电子刹车等功能，确保了车辆的安全性和可靠性。 适合人群：对电机控制感兴趣的工程师和技术爱好者，尤其是从事电动交通工具开发的专业人士。 使用场景及目标：①理解和掌握FOC电机控制的基本原理和实现方式；②利用提供的完整资料进行实际项目开发；③将现有代码移植到不同硬件平台上，拓展应用场景。 其他说明：本文不仅有助于提高读者对于FOC电机控制的理解，同时也为相关领域的研究和开发提供了宝贵的参考资料。

FOC矢量控制 手把手教学，包括FOC框架、坐标变、SVPWM、电流环、速度环、有感FOC、无感FOC，霍尔元件，卡尔曼滤波等等，从六步向到foc矢量控制，一步步计算，一步步仿真，一步步编码实现功能。 可用于无刷电机驱动算法，可用于驱动无刷电机，永磁同步电机，智能车平衡单车组无刷电机动量轮驱动学习。 另外有代码完整工程（不是电机库，主控stm32f4）以及MATLAB仿真模型。 有视频教程 矢量控制技术，特别是场导向控制（Field-Oriented Control，FOC），是一种先进的电机控制方法，广泛应用于无刷直流电机（BLDC）和永磁同步电机（PMSM）的精确控制。FOC技术能够使电机在各种负载条件下均能高效、稳定地运行，因此在电动汽车、工业驱动、航空航天等领域有着广泛的应用。 FOC矢量控制的核心在于将电机的定子电流分解为与转子磁场同步旋转的坐标系中的两个正交分量，即磁通产生分量和转矩产生分量。通过这种分解，可以独立控制电机的磁通和转矩，从而实现对电机的精确控制。在实现FOC的过程中，需要对电机的参数进行精确的测量和控制，包括电流、电压、转速等。 坐标变换是实现FOC矢量控制的关键步骤之一。坐标变换通常涉及从三相静止坐标系转换到两相旋转坐标系，这一过程中需要用到Clark变换和Park变换。Clark变换用于将三相电流转换为两相静止坐标系下的电流，而Park变换则是将两相静止坐标系电流转换为旋转坐标系下的电流。通过这些变换，可以更方便地对电机进行矢量控制。 接着，空间矢量脉宽调制（Space Vector Pulse Width Modulation，SVPWM）技术在FOC中扮演了重要角色。SVPWM技术通过对逆变器开关状态进行优化，以产生近似圆形的旋转磁场，使得电机的运行更加平滑，效率更高，同时减少电机的热损耗。 电流环和速度环是FOC控制系统的两个重要组成部分。电流环主要用于控制电机定子电流的幅值和相位，确保电机能够产生所需的转矩。速度环则用于控制电机的转速，通过调节电流环来实现对转速的精确控制。速度环的控制通常涉及到PID（比例-积分-微分）调节器。 此外，FOC还可以分为有感FOC和无感FOC两种类型。有感FOC需要使用霍尔元件或其他传感器来检测电机的转子位置和速度，而无感FOC则不需要额外的传感器，通过估算电机的反电动势来间接获得转子位置信息，从而实现控制。无感FOC对算法的精度要求更高，但它降低了成本，减小了电机的体积，因此在某些应用场景中具有优势。 在实际应用中，为了提高控制的精度和鲁棒性，常常会使用卡尔曼滤波等先进的信号处理技术。卡尔曼滤波能够有效地从含有噪声的信号中提取出有用的信息，并对系统的状态进行最优估计。 教学内容中提到的“从六步向到foc矢量控制”，涉及了电机控制的逐步过渡过程。六步换向是一种基本的无刷电机驱动方法，其控制较为简单，但在一些复杂的应用场景下可能无法提供足够精确的控制。随着技术的演进，人们发展出了更为复杂的FOC矢量控制方法，以应对更高性能的需求。 值得一提的是，本次手把手教学还提供了完整的代码工程和MATLAB仿真模型。代码工程基于STM32F4微控制器，这是一款性能强大的32位ARM Cortex-M4处理器，常用于电机控制领域。通过实际的代码实践和仿真，学习者能够更加深刻地理解FOC矢量控制的原理和实现过程。同时，教程中还包含了视频教程，这无疑将极大地提高教学的直观性和学习的便利性。 FOC矢量控制是一种复杂但高效的电机控制方法，涉及到众多控制理论和实践技巧。通过本教学内容的学习，学生不仅可以掌握FOC矢量控制的理论知识，还能够通过仿真和编程实践，将理论知识转化为实际的控制能力，从而为未来在电气工程和自动化领域的工作打下坚实的基础。对于那些希望深入了解电机控制或者正在进行相关项目开发的学习者来说，这样的教学内容无疑具有极高的实用价值和指导意义。