福特2012年新福克斯2.0手动，北美版原车PCM固件

手动爬取百度地图面状地物后，一键生成shp矢量（包括将百度坐标系转换为WGS84）

在Android平台上，基站手动查询定位系统是一种利用移动通信基站数据进行定位的技术。这种技术主要依赖于手机接收的基站信号来确定设备的位置。基站定位的工作原理是通过获取手机连接的基站的逻辑区域码（LAC，Location Area Code）和小区识别码（Cell ID），结合基站数据库中的信息，计算出手机的大致位置。 我们需要了解基站定位的基本概念。基站是移动通信网络中的基础设施，负责向一定范围内的移动设备提供无线通信服务。每个基站都有一个唯一的LAC和多个Cell ID，这些信息会在手机与基站通信时被手机自动记录下来。LAC代表的是一个较大的地理位置区域，而Cell ID则标识了该区域内更具体的小区。 该“android基站手动查询定位系统”允许用户手动输入LAC和Cell ID，而不是依赖于手机自动收集这些数据。这为用户提供了更大的灵活性，可以在没有GPS或其他定位服务可用的情况下尝试定位。用户输入的数据将与系统内置的基站数据库进行匹配，这个数据库通常包含了全球范围内大量的基站信息，包括基站的位置坐标。 基站数据库是系统的核心组成部分，它存储了LAC和Cell ID对应的经纬度坐标。通过查找匹配的LAC和Cell ID，系统可以推算出手机大概所在的地理区域。然后，这些坐标信息会被转换成可读的中文地址，并在Google地图上展示出来。这种方式虽然可能不如GPS精确，但在城市环境中，由于基站密集，定位精度通常可以满足基本需求。 Google地图是一个广泛使用的在线地图服务，它可以显示卫星图像、地形图和街景视图，提供路线规划、导航等功能。在这个系统中，显示在Google地图上的位置可以帮助用户直观地理解他们的大致位置。 为了使用这个“android基站手动查询定位系统”，用户需要安装名为`cellhome.apk`的应用程序。安装后，用户可以在应用中输入LAC和Cell ID，系统会即时处理这些数据并呈现定位结果。这种定位方式对于那些需要在GPS信号不强或者不支持GPS的设备上寻找位置的用户来说，是一个实用的替代方案。 总结来说，这个系统结合了基站定位技术和用户交互，提供了一种在没有GPS支持或信号弱的环境下获取位置信息的方式。通过输入LAC和Cell ID，用户可以查看匹配的中文地址并在Google地图上看到相应位置，增强了在特定场景下的定位功能。然而，需要注意的是，基站定位的精度受基站分布密度、信号强度等多种因素影响，因此可能并不总是达到GPS那样的高精度。

基于博途1200PLC+HMI运料小车控制系统仿真 程序： 1、任务：PLC.人机界面小车自动装缷料运行仿真 2、系统说明： 系统设有手动模式、自动循环模式、单步模式、单周期模式等可选择模式运行 运料小车博途仿真工程配套有博途PLC程序+IO点表+PLC接线图+主电路图+控制流程图， 附赠：参考文档(与程序不是配套，仅供参考) 博途V16+HMI 可直接模拟运行 程序简洁、精炼，注释详细 ,基于博途PLC与HMI界面的运料小车控制系统仿真程序，支持多种模式运行，附详细注释及参考文档,基于博途1200 PLC与HMI交互的运料小车控制系统仿真程序详解,关键词：博途1200PLC；HMI；运料小车控制系统仿真；自动装缷料；模式运行；博途仿真工程；PLC程序；IO点表；PLC接线图；主电路图；控制流程图；博途V16；HMI模拟运行；程序简洁；注释详细。,基于博途1200PLC与HMI的运料小车自动控制仿真系统

总监看到发布的文章过长导致版式也太长不好看，要求后台发布文章可控制分页。便做了一个由tinyMCE编辑器控制的分页。只要插入分页符即按分页符对文章分页，否则默认按字长（2000）分页。附上jsp中用到的代码，以及tinyMCE的用法

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究，特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征，这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分： 1. **神经网络（Neural Networks）**：深度学习的基础是人工神经网络，它是由多个层组成的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成，神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）**：这是最常见的神经网络类型，信息从输入层流向隐藏层，最终到达输出层。 3. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：这种网络特别适合处理具有网格结构的数据，如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：这种网络能够处理序列数据，如时间序列或自然语言，因为它们具有记忆功能，能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）**：LSTM 是一种特殊的 RNN，它能够学习长期依赖关系，非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）**：由两个网络组成，一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，生成器生成数据，判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**：如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等，这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数（Activation Functions）**：如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等，它们在神经网络中用于添加非线性，使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数（Loss Functions）**：用于评估模型的预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等。 10. **优化算法（Optimization Algorithms）**：如梯度下降（Gradient Descent）、随机梯度下降（SGD）、Adam 等，用于更新网络权重，以最小化损失函数。 11. **正则化（Regularization）**：技术如 Dropout、L1/L2 正则化等，用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习（Transfer Learning）**：利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就，但它也面临着一些挑战，如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。

PySimpleGUI 4.60.4手动安装

STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，由意法半导体公司（STMicroelectronics）生产，广泛应用于各种嵌入式系统设计。在农业大棚的设计中，STM32扮演了核心控制器的角色，负责采集环境数据、处理信息并执行相应控制操作。 本设计的核心是通过STM32收集大棚内的关键环境参数，包括CO2浓度、光照强度、温度和湿度，以及土壤湿度。这些参数对农作物的生长至关重要，精确监测和控制它们可以优化农作物的生长条件，提高农业生产效率。 1. CO2监测：CO2是植物光合作用的重要因素，过高或过低的浓度都会影响作物的生长。设计中可能使用CO2传感器，如NDIR（非分散红外）传感器，来实时测量大棚内的CO2含量，并根据预设阈值控制通风设备，确保适宜的CO2浓度。 2. 光照控制：光照强度直接影响植物的光合作用。可能采用光敏传感器监测光照水平，结合植物的需求，通过调节遮阳或补光设备来优化光照条件。 3. 温湿度控制：温度和湿度是影响植物生长的两大因素。通过DHT系列或SHT系列温湿度传感器收集数据，STM32可以驱动空调、加热器或除湿设备，维持理想的温室环境。 4. WIFI通信：WIFI模块使得大棚管理系统可以通过无线网络远程监控和控制，用户可以随时随地查看大棚状态，调整设定，实现智能化管理。 5. 水泵风扇控制：水分是植物生长的必需品，土壤湿度传感器检测土壤湿度，配合水泵控制灌溉；风扇则用于通风，防止过热，两者都由STM32控制启停。 6. 手动与自动控制：系统提供了手动和自动两种模式，用户可以根据需要切换。自动模式下，STM32根据预设规则或算法自动调整环境；手动模式则允许用户直接干预，根据观察或经验手动控制各个设备。 项目提供的资源包括原理图、应用程序（APP）、烧录代码等，方便学习者理解和复现整个系统。原理图展示了硬件连接和电路设计，APP可能是用于远程监控和控制的界面，而烧录代码则是实现上述功能的关键软件部分。通过分析和修改这些文件，开发者可以进一步定制系统，适应不同作物或环境的需求。 总结起来，这个基于STM32的农业大棚控制系统是一个集成了多种环境监测和控制功能的综合性项目，它体现了物联网技术在现代农业中的应用，有助于实现精准农业和智能农业的目标。

1. 二维卷积实验 手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）（只用循环几轮即可）。 使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）。 不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析。 2. 空洞卷积实验 使用torch.nn实现空洞卷积，要求dilation满足HDC条件（如1,2,5）且要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss 变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）。 将空洞卷积模型的实验结果与卷积模型的结果进行分析比对，训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析。 不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、不同dilation的选择，batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析（选做）。 3. 残差网络实验 实现给定结构的残差网络，在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、L

MEgATrack: Monochrome Egocentric Articulated Hand-Tracking for Virtual Reality 用于虚拟现实的单色以自我为中心的关节式手动跟踪