还在为深度学习开发框架选择而烦恼？试试PyTorch技术文档！它来自Facebook人工智能研究院（FAIR），专为深度学习打造。文档详细介绍了动态图机制，构建模型超灵活，实验迭代超快速。张量操作、神经网络层、优化器等模块讲解全面，GPU加速让计算效率飙升。还有丰富的生态系统，像计算机视觉的TorchVision、自然语言处理的TorchText 。无论你是新手入门，还是经验丰富的开发者，这份文档都能成为你的得力助手，赶紧来探索深度学习的无限可能！ 药物分子生成是药物研发中的核心环节，其目的是设计出具有特定药理活性和良好药代动力学性质的新型药物分子。这一过程传统上耗时长、成本高，并伴随着大量的实验和筛选工作。然而，随着人工智能技术特别是深度学习的发展，新的药物分子生成方法为药物研发带来了革命性的变革。 Transformer架构，最初在自然语言处理领域取得巨大成功，如今已被证明在药物分子生成方面具有独特的潜力。该架构的核心是其强大的序列建模能力，尤其是多头自注意力机制，它能够捕捉到序列中字符或元素之间的长距离依赖关系。通过这种机制，Transformer能够学习到药物分子表示，如SMILES字符串中复杂的模式和规律，并生成结构合理的药物分子。 基于Transformer的TransORGAN模型，正是在这样的背景下被提出来解决药物分子生成的挑战。TransORGAN模型采用了Transformer编码器和解码器的经典设计，并在模型中加入了输入嵌入层、生成器和解码器。输入嵌入层负责将SMILES字符串中的字符转换成低维向量表示；Transformer编码器对这些嵌入向量进行特征提取和转换；生成器根据编码器的输出生成潜在的分子表示；解码器再将潜在分子表示转换回SMILES字符串。 在模型的具体实现上，TransORGAN使用了PyTorch框架，这是一个由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的深度学习框架。PyTorch以其动态图机制著称，使得模型构建和实验迭代变得极其灵活和快速。张量操作、神经网络层和优化器等模块都得到了全面的讲解，同时GPU加速功能显著提升了计算效率。此外，PyTorch拥有丰富的生态系统，包括TorchVision和TorchText等库，分别支持计算机视觉和自然语言处理的深度学习应用，为开发者提供了强大的支持。 TransORGAN模型在ZINC数据集上的实验验证进一步证实了其在药物分子生成中的有效性。ZINC数据集包含了大量的药物分子，是评估相关模型性能的重要资源。通过在ZINC数据集上的应用，TransORGAN模型展示了其在药物分子生成上的高效率和准确性，为未来的药物研发工作提供了新的范式。 总结而言，随着深度学习技术的不断进步，特别是PyTorch这类先进框架的出现，基于Transformer的TransORGAN模型为药物分子生成领域带来了创新的方法。通过高效准确地生成新的药物分子，TransORGAN有望显著提升药物研发的效率和成功率，并在未来为更多难治性疾病的治疗提供新的药物选择。

基于PLL的SMO滑模观测器算法在永磁同步电机无传感器矢量控制中的应用及其与反正切SMO的对比：有效消除转速抖动,基于PLL的SMO滑模观测器算法在永磁同步电机无传感器矢量控制中的应用及其与反正切SMO的对比：有效消除转速抖动,基于PLL的SMO滑模观测器算法，永磁同步电机无传感器矢量控制，跟基于反正切的SMO做对比，可以有效消除转速的抖动。 ,基于PLL的SMO滑模观测器算法; 永磁同步电机无传感器矢量控制; 反正切SMO; 转速抖动消除。,基于PLL SMO滑模观测器：永磁同步电机无传感器矢量控制新算法，优化抖动消除效能

# 基于STM32F103C8T6微控制器的铁路寻呼信息接收系统 ## 项目简介 GoRailPager 是一个基于 STM32F103C8T6 微控制器的设备，用于接收和显示中国铁路“LBJ”格式的 POCSAG 寻呼信息。该项目结合了 TI CC1101 射频解决方案、ESP8266 WiFi 解决方案和 STM32F103C8T6 微控制器，能够接收和解码 2FSK 调制的基带数字数据，解析 POCSAG 格式，并在 OLED 屏幕上显示信息，同时通过 MQTT 发布消息并记录在 MicroSD 卡中。 ## 项目的主要特性和功能 接收和解码接收 2FSK 调制的基带数字数据，并解析 POCSAG 格式，包括地址码、功能码和消息内容。 信息显示在 0.96 英寸 OLED 屏幕上显示接收到的信息。 MQTT 发布通过 MQTT 协议将接收到的信息发布到指定的主题。 本地存储将接收到的信息记录在 MicroSD 卡中，便于后续查看和分析。

基于拓扑图和跟随领导法的五机器人编队控制算法环境 包括所有原始matlab代码，以及结果图。 1、环境： （1）matlab2020a （2）Win10 2、使用方法： （1）添加subfunc：打开matlab，右键subfun->添加到路径->选定的文件夹和子文件夹 （2）运行demox.m 在现代机器人领域中，多机器人系统的协同作业已成为研究热点，尤其是在协调运动控制方面。五机器人编队控制算法，即是在这样的背景下发展出的研究课题。在多机器人系统中，各个机器人之间的相对位置和运动状态需要通过一定的控制算法来协调，以完成特定的任务。为了解决机器人之间的同步和空间定位问题，研究者提出了一种新的控制策略——基于拓扑图和跟随领导法的五机器人编队控制算法。 该算法的核心思想是通过构建一个由五机器人组成的拓扑网络结构，每个机器人在这个网络中都有其特定的角色。例如，一个机器人可能扮演领导者的角色，负责规划整个编队的运动方向和速度，而其他机器人则跟随这个领导者，并通过相互间的信息交换和相对位置的调整来保持编队的形状和队列顺序。 拓扑图方法是实现多机器人编队控制的有效手段之一。在拓扑图中，节点代表机器人，边代表机器人之间的通信或感知联系。通过对拓扑图的分析，可以确定机器人在空间中的相对位置和相对运动，从而为算法提供必要的信息支持。拓扑结构的设计直接关系到编队控制的稳定性和效率，需要依据实际的编队需求和环境因素进行优化。 跟随领导法是另一种多机器人协同控制策略，它特别适用于动态环境中的编队任务。在这种方法中，领导者机器人负责根据任务需求和环境信息制定运动策略，而跟随者机器人则根据领导者的状态信息调整自身的运动，以保持预定的编队队形。跟随领导法能够有效地降低复杂环境下多机器人系统中信息交换的负担，提高整体系统的响应速度和鲁棒性。 在实现上述算法的过程中，研究人员需要在Matlab环境下进行仿真实验。Matlab是一种高性能的数值计算和可视化软件，它提供了丰富的数学函数库和工具箱，尤其适合于算法原型设计和测试。在Matlab2020a版本中，研究者可以使用其提供的各种工具箱，比如Robotics Toolbox等，来构建机器人的模型，模拟机器人之间的交互过程，并进行算法的验证。 在本文档所提供的压缩包中，包含了所有相关的原始Matlab代码和结果图表。研究者可以通过添加subfunc函数路径来运行主程序demox.m，进而观察算法的实际效果。在使用过程中，研究者需要确保操作系统的兼容性，本例中为Windows 10系统。通过可视化仿真结果，研究者可以对机器人的编队控制效果进行评估，并根据需要对算法进行调整和优化。 基于拓扑图和跟随领导法的五机器人编队控制算法，是一种结合了网络拓扑结构和动态领导策略的创新性算法。它能够有效地应用于复杂环境下的多机器人编队控制任务，提高机器人系统的工作效率和适应性。随着算法的不断完善和实际应用场景的拓展，该控制策略将为工业自动化、探索救援等领域的多机器人协同作业提供有力的技术支撑。

内容概要：本文详细介绍了如何利用FPGA实现直流电机的调速系统。首先解释了选择FPGA的原因，强调其硬件并行特性的优势，如更快的响应时间和更高的稳定性。接着展示了PWM波形生成的具体Verilog代码，确保占空比更新时不产生毛刺。然后讨论了电机驱动中的注意事项，特别是死区时间的硬件实现，以避免MOS管损坏。接下来深入探讨了增量式PID控制的实现方法，包括状态机的设计和积分项的限幅处理。最后，通过实验验证了系统的性能，展示了其实现的快速响应和平滑调速效果。 适合人群：对嵌入式系统和电机控制有一定了解的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要高性能电机调速的应用场合，如工业自动化、机器人等领域。目标是通过FPGA的并行处理能力，提高电机调速系统的响应速度和稳定性。 其他说明：文中提供了详细的Verilog代码片段和调试技巧，帮助读者更好地理解和实现FPGA在电机控制系统中的应用。

基于python+pytest+Selenium+allure,完成web自动化测试框架的搭建，并可以在jenkins上持续集成，应用于课堂派web自动化测试项目中，取得良好效果 软件开发设计：应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发、网站开发C++、Java、python、web、C#等语言的项目开发与学习资料 硬件与设备：单片机、EDA、proteus、RTOS、包括计算机硬件、服务器、网络设备、存储设备、移动设备等 操作系统：LInux、树莓派、安卓开发、微机操作系统、网络操作系统、分布式操作系统等。此外，还有嵌入式操作系统、智能操作系统等。 网络与通信：数据传输、信号处理、网络协议、网络与通信硬件、网络安全网络与通信是一个非常广泛的领域，它涉及到计算机科学、电子工程、数学等多个学科的知识。 云计算与大数据：包括云计算平台、大数据分析、人工智能、机器学习等，云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。

基于区块链的工业互联网安全平台的设计与实现.pptx

matlab图片隐藏代码基于通用VLC映射(GVM)的JPEG比特流大容量无损数据隐藏 一种用于 JPEG 图像的高容量无损数据隐藏方案。 抽象的 JPEG 是最流行的图像格式，在我们的日常生活中被广泛使用。 因此，JPEG 图像的可逆数据隐藏 (RDH) 很重要。 大多数 JPEG 图像的 RDH 方案会在标记的 JPEG 图像中导致显着的失真和大的文件大小增量。 作为RDH的一个特例，无损数据隐藏（LDH）技术可以保持标记图像的视觉质量不下降。 在本文中，提出了一种新的高容量LDH方案。 在 JPEG 比特流中，并非所有可变长度代码 (VLC) 都用于对图像数据进行编码。 通过构建已使用和未使用 VLC 之间的映射，可以通过将已使用 VLC 替换为未使用 VLC 来嵌入秘密数据。 与之前的方案不同，我们的映射策略允许映射集中未使用和已使用的 VLC 的长度不相等。 我们提出了一些关于构建映射关系的基本见解。 实验结果表明，与以前的 RDH 方案相比，使用所提出方案的大多数 JPEG 图像获得更小的文件大小增量。 此外，所提出的方案可以获得高嵌入容量，同时保持标记的JPEG图像不失真

基于FLAC3D 6.0与PFC 6.0耦合分析的岩体滑坡案例：采用Zone建模岩体，Rblock建模破碎岩块,FLAC3D 6.0与PFC 6.0耦合模拟的滑坡案例研究：岩体Zone建模与破碎岩块Rblock建模的实践应用,flac3d6.0耦合pfc6.0滑坡案例，岩体采用zone建模，破碎岩块使用rblock建模。 ,flac3d6.0; pfc6.0; 耦合; 滑坡案例; zone建模; rblock建模; 破碎岩块。,FLAC3D 6.0与PFC 6.0耦合模拟岩质滑坡案例：Zone建模岩体，Rblock建模破碎岩块

# 基于ROS和YOLO的相机与激光雷达融合检测系统 ## 项目简介 本项目是一个基于ROS（Robot Operating System）和YOLO（You Only Look Once）深度学习算法的相机与激光雷达融合检测系统。该系统通过联合标定相机和激光雷达，实现对环境中的物体进行精确检测和定位。主要应用于自动驾驶、机器人导航等领域。 ## 项目的主要特性和功能 1. 相机与激光雷达联合标定 相机内参标定使用棋盘格标定板进行相机内参标定，获取相机的内参矩阵和畸变参数。 相机与激光雷达外参标定通过Autoware工具进行外参标定，获取相机与激光雷达之间的外参矩阵。 2. 物体检测与点云融合 使用YOLO v3算法检测相机图像中的车辆目标。 通过外参矩阵将检测到的目标边界框投影到激光雷达坐标系下，实现点云与图像的融合。 在RVIZ中显示融合后的检测结果，绿色框标记出车辆点云。 3. ROS集成