1、STM32CubeMX 2、FreeRTOS V9.0.0 3、Proteus 4、STM32F103C8T6 5、ILI9341 TFT LCD

主要是基于黑马的苍穹外卖编写的 适用于软件工程专业的课程设计 当然其他相关专业设计也可以进行借鉴 主要从软件开发的整个流程出发 包括可行性分析 软件介绍 安全性测试的等等

% function [y_lb,y_ub]=CI_reg(fun_name,a,b,k,K,Expansion) ％ 输入% fun_name 被调用的函数名% a 区间输入的下界向量% b 区间输入的上界向量%k CI展开的顺序%K 每个区间变量的扫描（验证）点% 切比雪夫多项式的扩展扩展类型-“完整”或“部分” ％ 输出y_lb响应下限％ % y_ub 响应上限 ％ 例子%[y_lb1,y_ub1]=CI_reg(@double_pendulum,[0.99 1.98]',[1.01 2.02]',4,10,'full');

电压是电子与电力系统中最基本的测量元素之一，快速准确地获取电压值一直是数据采集与电子测量仪器研究的重要内容之一。传统的指针式电压表具有精度低、可视距离近、功能单一等缺陷，已不适应高速信息化的发展需要。目前市场上广泛使用的数字电压表智能化程度低，测量电压时需手动切换量程，当量程选择不当时会出现测量精度下降、乃至烧坏电压表的极端情况； 而高精度的全量程无档数字电压表一般都采用了DSP、FPGA或CPLD等复杂电路系统， 硬件和软件实现成本较高。为此，笔者设计研制出了一种以单片机为控制主体的智能交流直流电压数据采集系统，具有体积小、精度高、结构简单、使用与读数方便、性价比高、适应范围宽等优点，有效地

Python基于深度学习的交通流预测(SAEs、LSTM、GRU) Requirement Python 3.6 Tensorflow-gpu 1.5.0 Keras 2.1.3 scikit-learn 0.19 Train the model Run command below to train the model: python train.py --model model_name You can choose "lstm", "gru" or "saes" as arguments. The .h5 weight file was saved at model folder. Experiment Data are obtained from the Caltrans Performance Measurement System (PeMS). Data are collected in real-time from individual detectors spanning the freeway system across all major metropolitan

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基于AES的文件加密系统设计与实现

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