STM32F103通过串口2跟ESP8266相连。 1、连接阿里云aliyun物联网平台，主动上报本地数据到平台端。 2、通过MQTT协议通讯，接收平台端下发的控制指令并动作。 3、支持阿里云iot studio平台开发WEB端。 4、代码使用KEIL开发，当前在STM32F103C8T6运行，如果是STM32F103其他型号芯片，依然适用，请自行更改KEIL芯片型号以及FLASH容量即可。 5、软件下载时，请注意keil选择项是jlink还是stlink. 6、硬件设计、软件开发、数据联网：349014857@qq.com;

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【内容摘要】这套NLP资源着重于词向量表示与语言模型的相关理论与实践，内含详尽的PPT教学课件和实战代码示例。 【适用人群】主要为对自然语言处理技术感兴趣的学生、教师、研究者以及相关领域的开发者，尤其适合初学者深化理解和进阶者提升技能。 【适用场景】包括但不限于机器翻译、情感分析、语义搜索、聊天机器人开发等领域。资源的目标是帮助用户掌握词向量的构建原理（如Word2Vec、GloVe等），理解并应用语言模型（如n-gram、RNN、Transformer等）进行文本生成与预测任务，从而全面提升其在NLP项目中的问题解决能力和技术研发实力。

标题中的“一个轻量化，Sora部分模型代码开源”揭示了这个项目的核心——Sora模型的部分源代码已经公开，旨在提供一个轻量级的解决方案。Sora可能是一个专注于效率和性能的深度学习模型，它的开源使得研究者和开发者能够更好地理解和利用这种技术。 描述中的“Sora采用了扩散型变换器（diffusion transformer）架构”提到了Sora模型所采用的独特算法。扩散型变换器是一种基于深度学习的架构，其工作原理是通过逐步消除或“扩散”随机噪声来恢复或生成数据。这种方法在图像生成、语音合成等领域表现出色，因为它可以捕捉到数据的复杂结构和细节，同时保持计算效率。相比于传统的自注意力机制，扩散型变换器可能在处理大规模数据时更为高效，且能处理序列的长期依赖性。 “深度学习”和“AI”这两个标签进一步强调了Sora模型的背景。深度学习是人工智能的一个子领域，它通过多层神经网络对大量数据进行学习，以实现模式识别和决策制定。Sora模型利用深度学习的能力，特别是通过扩散型变换器，来解决特定的AI问题，可能是图像生成、自然语言处理、音频处理等。 在“sora-master”这个压缩文件名中，我们可以推断这是Sora项目的主分支或主要版本，通常包含模型的源代码、训练脚本、数据集处理工具以及可能的预训练模型权重。对于希望了解Sora模型工作原理或希望在自己的项目中应用Sora的人来说，这是一个宝贵的资源。 综合以上信息，我们可以总结出以下知识点： 1. Sora是一个轻量级的深度学习模型，采用了扩散型变换器架构。 2. 扩散型变换器是一种处理随机噪声的方法，适用于复杂数据结构的恢复和生成。 3. Sora模型可能被用于图像生成、语音合成或其它与序列数据处理相关的AI任务。 4. 开源的Sora模型代码提供了研究和开发的基础，用户可以对其进行修改和优化以适应自己的需求。 5. “sora-master”压缩文件包含Sora模型的主要代码和资源，有助于用户理解和使用Sora模型。

【资源介绍】这套循环神经网络（RNN）教育资源由四部分PPT组成，全方位覆盖了循环神经网络的核心知识点。第一部分提供了39页的RNN概述，详细解释了RNN的基本结构、工作原理、特点和优势；第二部分深入探讨了长短期记忆网络（LSTM），通过30页的内容剖析了LSTM的设计思路、梯度消失问题的解决机制以及在序列数据处理中的应用；第三部分涉及编码器-解码器结构，通过25页篇幅详细解读了序列到序列（seq2seq）模型在机器翻译、文本生成等任务中的作用与实现方式。还包含自我检测的练习题。 此外，该资源还包括负荷预测的具体代码实例与实践指导，使得学习者能够将理论知识直接应用于实际问题。 【适用对象】这套资源适用于对深度学习特别是循环神经网络领域感兴趣的学生、教师、研究人员以及相关行业的数据科学家和工程师，旨在帮助他们系统学习RNN的各个方面，掌握基于RNN的复杂序列数据建模和预测技术，并能够在实际工作中灵活应用这些技术解决实际问题。

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Unity是全球广泛使用的游戏开发引擎，它允许开发者创建2D和3D的互动内容。在游戏开发过程中，源代码安全是至关重要的，因为一旦代码被恶意用户逆向工程破解，可能会导致知识产权泄露、游戏被篡改甚至盗版。为了应对这一挑战，开发者可以使用像"Obfuscator Pro 4.0.5"这样的代码混淆插件。 Obfuscator Pro 是专门为Unity设计的一款工具，它的主要功能是将清晰可读的C#代码转换为难以理解的形式，使得外部难以通过反编译工具分析和理解代码逻辑。这种混淆过程能够显著提升代码的安全性，保护开发者的心血不被轻易窃取或滥用。 混淆的过程通常包括以下几个步骤： 1. **重命名**：将类、方法、变量等标识符的名字改写为随机的、无意义的字符串，使得阅读混淆后的代码变得困难。 2. **控制流变形**：改变代码的控制流程，比如将简单的if-else结构替换为复杂的条件判断，使得逻辑难以追踪。 3. **数据流变形**：通过引入冗余计算和变量，隐藏实际的数据处理路径。 4. **加密**：对部分敏感代码进行加密，进一步增加解密难度。 5. **类型混淆**：将不同的数据类型进行混淆，使得分析者难以确定其真实用途。 Obfuscator Pro 4.0.5 版本可能包含以下特性： 1. **深度混淆**：提供高级混淆选项，确保代码的深度混淆，降低逆向工程的成功率。 2. **性能优化**：在混淆的同时，尽量保持代码执行效率，避免因混淆导致的性能损失。 3. **自定义规则**：允许开发者根据项目需求设置自定义混淆规则，以保护特定的代码段。 4. **兼容性**：与Unity的各个版本良好兼容，确保在不同的项目中都能顺利应用。 5. **易用性**：提供直观的用户界面，使得非专业安全人员也能方便地进行混淆操作。 在使用"Obfuscator Pro 4.0.5.unitypackage"文件时，你需要将这个插件导入到你的Unity项目中。你需要下载并解压文件，然后在Unity编辑器中通过"Asset -> Import Package -> Custom Package"菜单导入unitypackage文件。导入后，按照插件的文档说明配置混淆规则，并在构建游戏之前运行混淆过程。 Obfuscator Pro 4.0.5是Unity开发者保护代码安全的重要工具，它通过混淆技术增加了代码的复杂性，有效防止了潜在的逆向工程攻击。对于那些重视代码安全和知识产权保护的项目，这款插件是必不可少的。

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【VB+ACCESS自动组卷系统】是一个基于Visual Basic（VB）编程语言和Microsoft Access数据库管理系统的应用程序，用于自动化教育领域的试卷生成过程。该系统能够帮助教师或教育工作者快速、高效地创建个性化、随机化的试卷，减轻了手动组卷的工作负担。 ### Visual Basic (VB) 知识点 1. **事件驱动编程**：VB是一种基于事件驱动的编程环境，用户界面元素（如按钮、文本框）的事件可以触发特定的代码执行。 2. **控件库**：VB提供了丰富的控件库，如Label、TextBox、ComboBox、ListBox等，用于构建用户界面。 3. **窗体（Form）设计**：VB中的窗体是应用程序的基本元素，用户界面的设计主要在窗体上进行。 4. **模块（Module）与类（Class）**：模块用于组织代码，类则用于面向对象编程，封装数据和方法。 5. **VB语法**：包括变量声明、常量定义、函数和过程的编写、控制结构（如If...Then...Else、For...Next、While...Wend等）。 ### Microsoft Access 知识点 1. **关系数据库**：Access是一款关系型数据库管理系统，基于SQL语言，支持创建、管理和维护数据库。 2. **表（Table）**：Access中的基本数据存储单元，包含字段（Field）和记录（Record）。 3. **查询（Query）**：用于从一个或多个表中检索特定信息，可以使用SQL语句进行操作。 4. **表单（Form）**：提供用户交互界面，用于查看、编辑和输入数据。 5. **报表（Report）**：根据查询结果生成预定义格式的打印输出。 6. **宏（Macro）**：类似批处理脚本，用于执行一系列操作。 7. **VBA集成**：Access内嵌了Visual Basic for Applications（VBA），允许用户编写自定义的数据库函数和过程。 ### 自动组卷系统功能 1. **试题库管理**：存储各类试题，包括题目、答案、难度等级等信息。 2. **试题选择算法**：根据设定的规则（如题型、难度、重复率等）从试题库中随机抽取试题。 3. **试卷模板**：定义试卷结构，如总分、题型分布、题目数量等。 4. **自动排版**：将选定的试题按照模板格式自动排列在试卷上。 5. **随机编号**：为防止作弊，试题编号和选项顺序可随机化。 6. **成绩计算**：实现自动阅卷和成绩统计功能。 7. **权限管理**：设置不同用户的访问和操作权限。 该系统结合了VB的编程灵活性和Access的数据管理能力，实现了教育场景下的智能化组卷。通过学习和理解这个系统，开发者不仅可以提升VB和Access的技能，还能掌握如何利用技术提高教育工作的效率。

该项目是针对微观博易软件开发面试的第三部分，主要涉及软件工程中的编程和数据分析技能，适合求职者准备面试。从提供的文件名来看，我们可以推测这是一个关于数据重采样（resampling）的项目，包含了实现、测试、数据输入、输出以及可视化等多个环节。 1. **数据重采样**： 数据重采样是统计学和信号处理中常见的技术，用于改变数据的时间或空间分辨率。在这个项目中，`resample.cpp`和`resample.h`可能是实现重采样算法的C++源代码和头文件。重采样可以包括上采样（增加采样率）和下采样（减少采样率），在处理时间序列数据时非常有用。 2. **测试代码**： `test_resample.cpp`和`test_resample.py`是测试代码，分别用C++和Python编写。这表明项目不仅包含算法实现，还关注代码的正确性，通过测试来验证功能是否符合预期。测试驱动开发（TDD）是软件工程中的良好实践，可以确保代码质量。 3. **数据输入与输出**： `data.csv`是原始输入数据文件，可能包含时间序列或其他类型的数据。`out.csv`则可能是经过重采样处理后的输出结果。CSV（Comma Separated Values）格式是数据交换的标准格式，易于读取和处理。 4. **绘图与可视化**： `draw.ipynb`是一个Jupyter Notebook文件，通常用于数据分析和可视化。开发者可能使用Python的Matplotlib或Seaborn库来绘制重采样前后的数据对比，帮助理解结果，如`higest.png`和`lowest.png`所示，可能就是可视化结果的图片。 5. **构建脚本**： `Makefile`是用于自动化编译和构建项目的配置文件，通常在Unix/Linux环境中使用。它定义了如何从源代码生成可执行程序的规则。 6. **项目组织**： 这个项目的组织结构清晰，包含了源代码、测试代码、数据文件、输出结果和可视化文件，展示了良好的软件开发实践，如模块化和文档化。 7. **面试准备**： 对于求职者来说，熟悉并能理解和实现这样的项目，不仅展示了对数据处理和编程的理解，还能体现问题解决能力和测试意识。同时，掌握数据可视化和使用工具如Jupyter Notebook也是现代软件开发中重要的技能。 通过这个项目，面试者可以深入学习数据处理、编程技巧、测试方法以及数据可视化，全面展示自己的软件工程能力。对于面试官来说，这些文件提供了评估候选人技术能力的直接证据。