本文介绍了一种基于Arduino Mega 2560的自动鱼类喂食与水质浊度检测系统。该系统通过RTC实时时钟实现定时喂食，利用浊度传感器实时监测水质，并结合LCD显示屏、蜂鸣器、LED和伺服电机实现信息显示与自动控制。系统适用于家庭 aquarium 或养殖场 pond，能够显著提升喂养效率与水质管理精度。通过软硬件集成，实现了鱼类养殖的自动化与智能化，减少人力投入，提高养殖安全性与便利性。研究涵盖了系统架构、数据流图、控制逻辑及各模块电路设计，验证了其在实际场景中的可行性与稳定性，为智慧渔业提供了低成本、高可靠性的解决方案。

基于大数据技术构建的地铁客流智能分析系统——高效管理与决策支持平台,项目21：基于大数据技术的地铁客流量分析系统 简介: 本项目旨在利用Hadoop和Spark大数据技术，对海量地铁客流量数据进行高效管理和深入分析。 通过构建数据仓库，实现用户登录注册功能，并提供地铁站点数量、站点人数、闸机总客流量等实时查询服务。 项目将进行站点乘客数量漏斗分析，以识别客流流失环节；同时，分析不同站点及线路的流量峰值和占比，为地铁运营提供决策支持。 最终，通过可视化技术展示统计分析结果，为管理者提供直观、易懂的数据展现形式，助力提升地铁运营效率和服务质量。 hadoop+spark+mysql+mybatis+springboot+vue+echarts+hmtl+css ,基于所给信息，提取的核心关键词为： 大数据技术; 地铁客流量分析; Hadoop; Spark; 数据仓库; 实时查询服务; 站点乘客数量漏斗分析; 流量峰值分析; 决策支持; 可视化技术。 关键词以分号分隔为：大数据技术; 地铁客流量分析; Hadoop; Spark; 数据仓库; 实时查询服务; 站点乘客数量漏斗分析;

主要是关于人工智能、大语言模型、ChatGPT、Deepseek等各类AI学习的相关资料、文档。

内容概要：本文系统讲解了LangChain的核心原理与Prompt Engineering实战应用，重点介绍如何从零构建可落地的对话式知识库。通过六大核心抽象（Schema、Model、PromptTemplate、Chain、Memory、Agent）实现模块化编排，结合RAG技术提升问答准确率，并以PDF文档问答为例展示了完整的技术闭环：文档加载、文本分块、向量化存储、检索增强生成与语义缓存优化。代码实例详尽，涵盖性能调优与压测验证，体现了高可用性和工程落地价值。; 适合人群：具备Python基础和NLP背景，从事AI应用开发、智能客服或知识管理系统研发的工程师，尤其是工作1-3年希望深入大模型应用层的技术人员； 使用场景及目标：①构建企业内部文档智能问答系统；②优化检索命中率与响应延迟；③降低大模型调用成本并控制幻觉输出；④实现可追溯、可缓存、支持多轮对话的企业级RAG应用； 阅读建议：建议结合代码环境动手实践，重点关注分块策略、语义缓存、自定义Prompt设计与性能压测环节，理解LangChain如何通过链式组合提升系统鲁棒性，并关注其在长上下文、Agent化与私有化部署方面的未来趋势。

海尔U-home客户端控制是海尔智能家居系统的核心组成部分，它允许用户通过智能触控面板或移动设备对家庭中的各种智能设备进行远程管理和控制。这个系统旨在提供一个便捷、高效且安全的家居自动化体验，让生活更加舒适和智能化。 智能触控面板是海尔U-home系统中的重要硬件设备，它作为一个直观的操作界面，集成了各种功能，如温度调节、照明控制、安防监控等。用户可以通过触控面板轻松控制家中的空调、热水器、照明、窗帘、电视等电器设备，实现一键场景切换，如“回家模式”、“离家模式”、“睡眠模式”等。 全描述文件通常包含以下内容： 1. **设备配置**：详尽列出智能触控面板的硬件规格，包括屏幕尺寸、分辨率、处理器类型、内存容量、网络连接方式等，这些信息有助于理解设备的性能和兼容性。 2. **软件功能**：描述触控面板支持的应用程序和服务，例如它可以与哪些海尔或其他品牌的智能设备配合使用，支持的控制协议（如Zigbee、Wi-Fi、蓝牙等）以及其特有的用户界面和交互设计。 3. **安装与设置指南**：提供安装步骤和网络配置教程，确保用户能够正确连接并设置触控面板，使其可以接入U-home系统。 4. **操作手册**：详细解释如何使用触控面板的各种功能，包括设备配对、场景设定、定时任务创建、故障排查等。 5. **系统兼容性和升级**：说明面板与不同版本的海尔U-home客户端软件的兼容性，以及如何进行固件更新以获取新功能或修复已知问题。 6. **安全与隐私**：讨论关于数据安全和用户隐私保护的措施，例如如何设置访问权限，防止未经授权的设备接入或控制。 7. **故障排除与售后服务**：列出常见问题及解决方案，帮助用户快速解决遇到的问题，并提供海尔的客服联系方式，以便在需要时获得技术支持。 海尔U-home的智能触控面板全描述文件对于用户理解和充分利用该系统的功能至关重要。通过深入学习和理解这份文档，用户不仅可以掌握设备的基本操作，还能探索更多高级功能，实现个性化智能家居环境，享受科技带来的便利生活。同时，这也有助于提升用户对智能家居系统的信心，促进智能家居的普及和发展。

人工智能赋能的数字化智能工厂是制造业转型的重要方向，其通过高度自动化的生产线以及信息技术、制造技术与人工智能技术的深度融合，实现了制造过程的智能化、高效化和柔性化。智能工厂的定义和特点包括高度自动化，数据驱动的决策过程，灵活生产能力和资源节约与环保。在智能工厂中，自动化生产采用先进的设备和机器人，利用联网、大数据分析和人工智能技术，实现生产线的实时智能化管理，优化生产流程，提高效率和产品质量，减少无效工时和运营成本。 智能工厂的发展趋势体现在个性化定制、数字化与网络化、绿色制造等方面。个性化定制满足客户多样化和个性化的需求；数字化与网络化通过5G、物联网等技术实现设备间的互联互通，构建数字化、网络化的智能工厂；绿色制造则要求在制造过程中降低能耗、减少废弃物排放。 基于AI框架的智能工厂对制造业的意义重大。AI技术可以提高生产效率，降低运营成本，并增强市场竞争力。通过对生产过程的实时监测和智能化管理，AI技术确保了产品质量的稳定可靠，并可实现快速响应市场需求。 智能工厂的架构设计思路涉及系统整体架构、生产运营的管理、智慧生产与控制、以及智能物流等方面。系统整体架构基于大数据中心，实现制造能力与运营水平的提升；生产运营管理包括ERP、OA、EHR等系统的决策分析，提高制造水平；智慧生产与控制环节包括PDM、WMS、MES等任务令、生产、工艺、设备、物料、操作和环境管理；智能物流方面则通过AGV、传输线、机器臂等自动化设备实现生产线的无人化管理。 技术平台架构方面，智能工厂采用智能化云基础设施，结合智能大数据平台、多媒体平台、物联网平台和人工智能平台，实现计算与网络、存储和CDN、数据库、数据分析和多媒体服务等多方面的智能化。该架构还涉及到安全与管理、物联网服务、应用服务、网站服务应用引擎等，确保了智能工厂的高效、安全和可持续发展。 智能工厂的挑战主要包括技术、管理和运营等多方面的问题，例如数据安全、隐私保护、技术更新快速以及人才培养等。而其前景则包括智能化生产、网络化协同、规模化定制、服务和延申，以及虚拟化管理全生命周期等方向，为企业提供全价值链的优化方案，最终实现全产业链虚拟资源的有效利用。 展望未来，随着人工智能、边缘计算、工业以太网、卫星通信等技术的进一步发展，智能工厂将实现更加智能化的生产与管理。通过这些技术的综合运用，智能工厂将更好地适应市场变化，快速响应客户需求，实现供应链体系、金融体系的高效运作，为企业提供全方位的竞争优势。此外，人工智能与工业互联网的结合将推动智能工厂向更高层次的自动化和智能化发展，进一步提高制造业的整体水平和竞争力。

功能强大 通用 易上手 易扩展改造 模版界面友好 亲 你需要的我都想到了 快来拿护甲吧 *这次福利例程完美通用于代理注册(只要是代理注册基本都可以直接套用此模版) *适合于新手(代码很容易看懂和修改扩展) *稳定多线程(鱼刺线程池 你值得拥有) *代理智能提取(代理快用完自动智能提取补充 工作不暂停极大提升效率) *界面设计合理可扩展(*支持运行中修改配置参数 *暂停/继续 *中途停止 *日志输出和保存到本地) -------------------------------------------- Config_Bints.ini 配置说明 触发补充阀值  ： 当前剩余代理小于这个数值会触发自动提取并验证补充代理(0=自动(本次提取数量\4且>=10)) 提取地址      ： 用于提取代理的API地址 提取分隔符    :  提取的代理的分隔符 默认=\\r\\n（换行符） 是否正则分割  ： 是否使用正则匹配 真=使用正则匹配（正则必须包含两个子匹配项1为地址2为端口） 假=使用分割文本匹配 提取间隔      ： 两次提取最小间隔(毫秒) 为了防止提取API接口限制提取频繁冻结 验证地址      ： 用于验证代理是否有效的url 比如IP138 又比如百度  |如果想不验证提取的代理直接使用 请设置为：不验证 是否UTF8解码  ： 验证代理返回的网页内容是否进行UTF8解码 验证特征      ： 验证代理URL返回的内容里存在这个特征既是有效(比如验证地址是(百度) 特征可以是'百度一下') 尝试验证次数  ： 尝试验证次数 默认1次 代理生命值    ： 提取的代理能被获取几次 比如采集东西的时候就可以设置10-50次 访问组件模式  ： 提取和验证使用的访问组件 0=WinHttpRequest(默认=0) 1=WinHttpApi x3.9 增加在配置设置'验证地址=不验证'时来支持提取的代理不需要验证直接使用 修正一处问题 会在特殊情况下照成正在验证数异常 鱼刺

在当今信息化时代，智能安防监控系统已经深入到我们的日常生活之中，成为保障公共安全和私人安全不可或缺的一部分。智能安防监控系统随着技术的发展，已经从传统的视频监控，逐渐过渡到智能化的综合管理。其中，人脸识别技术因其非接触性、识别速度快、准确度高而成为智能安防监控系统的亮点。 人脸识别技术的飞速发展得益于深度学习技术的突飞猛进。深度学习在图像识别领域的应用，使得人脸识别系统不仅仅可以准确识别个体，更能在复杂多变的环境中迅速做出响应。基于深度学习的人脸门禁系统，能够从监控图像中准确地识别人脸，并与数据库中存储的人员信息进行比对，从而实现门禁权限的自动化管理。这不仅大大提高了门禁系统的效率，也增强了安全性。 在智能安防监控系统中，IPC（Internet Protocol Camera，即网络摄像机）是另一个关键技术。网络摄像机能够通过IP网络直接传输图像和视频，不再依赖传统的模拟信号传输。这就意味着监控图像可以在远程直接访问，且能够实现网络存储。与传统的闭路电视系统相比，网络摄像机具有成本低廉、配置简便、扩展性强等优势。 将深度学习的人脸识别技术与IPC技术相结合，就构成了一个集身份验证、实时监控、智能报警于一体的智能安防监控系统。该系统在门禁场景中的应用，可以实现对出入人员的实时监控和自动识别，快速响应异常事件，并进行智能报警。此外，这种系统还能够结合大数据和云计算技术，对收集到的大量数据进行分析，从而为安防管理者提供决策支持。 在这样的系统中，软件和硬件的配合至关重要。软件部分需要高效准确地处理图像识别、数据存储和数据分析，而硬件则需要保证数据的稳定传输和高质量的图像捕获。文件中提到的mouse_cursor_icon.c、.clang-format等文件，很可能与系统的开发相关。mouse_cursor_icon.c文件可能与系统的图形用户界面（GUI）的定制有关，而其他如.cproject、.gitignore、.gitmodules等文件则可能涉及到项目的配置、版本控制和模块化管理，这些文件对于整个系统的开发、维护和扩展都是至关重要的。 一个基于深度学习的人脸门禁+IPC智能安防监控系统集合了人脸识别、网络视频传输和智能数据分析等多个先进技术，为现代安防领域带来了革命性的变革。通过深度学习算法和网络摄像机的紧密配合，该系统能够在保障安全的同时提高效率和便捷性，满足现代化安全管理的高要求。

资源内项目源码是均来自个人的课程设计、毕业设计或者具体项目，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审绝对信服的，拿来就能用。放心下载使用！源码、说明、论文、数据集一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 4、如有侵权请私信博主，感谢支持

百度飞桨项目PaddleOCR是百度公司研发的一个开源光学字符识别（OCR）工具库，旨在提供高精度、高灵活性、轻量级和易于部署的OCR模型。PaddleOCR V3作为该项目的一个重要版本，包含了多项改进与新特性，使其在名片识别、身份证识别以及社保卡识别等场景中具有更高的准确性与效率。 PaddleOCR V3的模型文件主要包括了以下三个核心组件：ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx、ch_PP-OCRv3_rec_infer.onnx 和 ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.onnx。这些文件分别对应不同的功能模块： 1. ch_PP-OCRv3_det_infer.onnx：这个模型文件是用于文本检测（Detection）的推理模型。它能够高效地定位图像中文字的位置，是OCR识别的第一步。在实际应用中，它能够识别出图像中的各种文本框，为后续的识别步骤提供准确的定位信息。 2. ch_PP-OCRv3_rec_infer.onnx：此文件代表的是文本识别（Recognition）模型。它接受由检测模块提供的文本区域作为输入，并将其转换成可编辑的文本格式。在V3版本中，此模型进一步优化了识别准确率和速度，支持中英文以及多种字体的识别。 3. ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.onnx：这是训练用的分类（Classification）模型文件，主要用于在训练阶段对文本行进行分类。例如，在处理复杂的文档时，可以利用此模型将不同类别的文本进行区分，以便进行更精准的文本检测和识别。 PaddleOCR V3模型采用了深度学习技术，结合了多种先进的神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及百度飞桨（PaddlePaddle）深度学习平台提供的诸多高级特性。PaddlePaddle是百度自主研发的深度学习平台，支持大规模深度学习模型的训练和推理，具有良好的易用性和丰富的API接口，为PaddleOCR提供了强大的后端支持。 在实际应用中，PaddleOCR V3模型能够处理多种场景下的文本识别任务，比如文本定位、文字识别、身份证信息提取等。这些功能在金融科技、智能办公、政府公共管理、医疗健康等多个领域都有广泛的应用前景。例如，在银行或证券公司，PaddleOCR可以帮助自动化处理文件，减少人工审核的成本和时间；在公共安全领域，它可以快速准确地识别身份证件信息，提高信息处理的效率和准确性。 从技术的角度来看，PaddleOCR V3模型文件的开发与应用，展现了人工智能在图像处理和模式识别领域的强大能力。模型的轻量级设计使其可以在边缘设备上部署，不仅节省了成本，也提高了数据处理的安全性和隐私保护。 PaddleOCR V3模型文件是集成了前沿技术的高效、准确的OCR解决方案，其应用场景广泛，技术支持强大，是AI技术在文本识别领域应用的典范。