本项目是一款基于Java及Vue框架的fuint餐饮点餐营销系统源码，涵盖1125个文件，包括521个Java文件、206个Vue文件、151个JavaScript文件、67个PNG图片文件、61个XML文件、17个SCSS文件、16个JSON文件、12个JPG文件、12个VM模板文件、11个wxss样式文件。系统整合了点餐、收银和餐饮会员营销等功能，旨在为奶茶店、甜品店和餐厅等实体店铺提供全方位的一站式解决方案。访问官网https://www.fuint.cn了解更多信息，感谢您的关注！

针对岩石物理试验中出现的孔隙流体(油水)两相分离现象，应用格子Boltzmann(LB)方法中的两相不相溶流体的伪势模型，对油水界面动力学行为进行微观数值模拟，分析多孔介质中两相流动的微观特征，并从理论上给出两相不相溶流体界面张力因子Gf值的确定方法。模拟由于表面张力造成的油水两相分离现象，在此基础上研究润湿性对真实储层岩心孔隙流体两相分离的影响，并实现全程动态可视化。研究表明，用LB方法进行储层岩石油水两相分离简便易行、形象直观，是研究流体分离规律和特点的重要评价方法。

无刷电机（BLDC，Brushless Direct Current Motor）是一种高效、低维护的电动机类型，广泛应用在无人机、电动车、工业设备等领域。STM32单片机是意法半导体推出的一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，具有高性能、低功耗、丰富的外设接口等特点，是实现电机控制的理想选择。CAN（Controller Area Network）通信协议则是一种广泛应用的现场总线，尤其适合在汽车电子和工业自动化中实现设备间的高效通信。 在这个基于32位单片机STM32 F103的无刷电机控制项目中，开发人员通过学习掌握了CAN通信技术，并将其应用于电机的命令控制。CAN通信的核心在于其报文帧结构，包括标识符（ID）、数据长度代码（DLC）以及数据字段等，可以实现多设备之间的实时、可靠通信。STM32 F103内置了CAN控制器，通过适当的配置和编程，可以实现发送和接收CAN消息。 在无刷电机的控制过程中，通常会使用三相逆变器来驱动电机，通过改变每相绕组的电流相位来控制电机的旋转方向和速度。STM32单片机可以采集电机的霍尔传感器信号，判断电机位置，然后通过PWM（Pulse Width Modulation）控制各相的开关时间，实现精确的电机控制。同时，通过CAN总线，可以远程发送控制指令，如设定电机转速、方向，或者获取电机状态信息。 在提供的"30. CAN通信实验"文件中，可能包含了以下内容： 1. **CAN基础**：介绍了CAN协议的基本原理，包括仲裁、错误检测和恢复机制等。 2. **STM32 F103 CAN配置**：讲述了如何在STM32的HAL库或LL库中配置CAN模块，设置波特率、滤波器等参数。 3. **无刷电机控制策略**：可能包括了六步换相算法、FOC（Field-Oriented Control）磁场定向控制等电机控制策略。 4. **程序结构**：源码可能采用了模块化设计，包含电机控制模块、CAN收发模块、中断处理模块等。 5. **学习文档**：可能有开发者的学习笔记，记录了学习过程中的问题与解决方法，对于初学者有很好的参考价值。 通过这个项目，开发者不仅掌握了无刷电机的控制技术，还深入理解了CAN通信协议的实现。对于希望进一步学习或改进这个项目的人员来说，可以从这些文件中获取必要的知识和灵感，根据自己的需求进行代码修改和优化。

标题中的“基于VFNet＆Varifocal-Loss改进YOLOv5的番茄成熟度检测系统”揭示了这个项目的核心：它是一种使用深度学习技术来识别和评估番茄成熟度的系统。YOLOv5是一个非常流行的实时目标检测模型，而VFNet（Variational Feature Network）和Varifocal Loss则是为了提升其在特定任务上的性能而引入的优化方法。在这个系统中，VFNet可能用于提取更具有区分性的特征，而Varifocal Loss则可能是为了解决传统二分类损失函数在处理不平衡数据时的不足。 YOLOv5是You Only Look Once（YOLO）系列的最新版本，以其快速的检测速度和较高的准确性而受到赞誉。YOLO模型的工作原理是将图像分割成多个网格，并预测每个网格中是否存在目标，以及目标的类别和边界框。YOLOv5相较于早期版本进行了多方面的优化，包括使用更先进的网络架构和训练技巧，使其在保持高效的同时提高了精度。 VFNet是一种针对目标检测任务的特征学习框架，旨在增强模型对目标特征的理解和表示能力。通过引入变分方法，VFNet可以学习到更具多样性和鲁棒性的特征，从而在复杂的视觉任务中提高检测性能。在番茄成熟度检测这样的任务中，能够准确地捕获番茄的颜色、形状等关键特征至关重要。 Varifocal Loss是一种专门为解决目标检测中的多类别不平衡问题而设计的损失函数。在传统的二分类问题中，如前景/背景，容易出现类别不平衡，使得模型过于关注占多数的类。而在目标检测中，这种情况更为复杂，因为除了前景和背景，还有多个不同的目标类别。Varifocal Loss通过引入渐进式权重分配，更好地处理了这一问题，使得模型能够更加均衡地关注各类别的预测。 这个压缩包内的"readme.txt"文件很可能包含了项目的详细说明，包括如何构建和运行这个系统，以及可能的数据集和训练过程的描述。"VFNet-Varifocal-Loss-Enhanced-YOLOv5-Tomato-Ripeness-Detection-System-main"目录可能包含了源代码、预训练模型、配置文件和其他相关资源。 这个系统利用了深度学习的强大功能，特别是YOLOv5的高效目标检测能力，结合VFNet的特征增强和Varifocal Loss的类别平衡优化，实现了对番茄成熟度的准确判断。这对于农业自动化、产品质量控制等领域具有很高的应用价值。

针对一类具有大工作区域和快时变特性的约束非线性系统, 采用多个线性参数时变(LPV) 模型近似描述原非线性系统. 对于各LPV 模型, 设计基于参数独立Lyapunov 函数的局部离线预测控制器. 构造各局部控制器间的切换策略, 在保证切换稳定性的同时, 使相互重叠的稳定域覆盖期望的工作区域. 仿真结果表明, 相比于已有的调度预测控制方法, 所提出的方法不仅能够保证控制输入在给定的约束范围内, 而且在局部控制器切换次数少的情况下, 获得良好的控制性能.

【PHP与二手交易信息网构建】 在Web开发领域，PHP是一种广泛应用的服务器端脚本语言，尤其适合构建动态网站和应用程序。在这个“基于PHP完整版二手交易信息网程”中，我们将探讨如何利用PHP技术来设计和实现一个功能齐全的二手交易平台。 1. **PHP基础**：PHP（Hypertext Preprocessor）是一种开源、跨平台的编程语言，用于生成动态网页内容。它的语法简洁，易于学习，支持多种数据库连接，如MySQL，这在构建信息网程时非常关键。 2. **二手交易系统架构**：一个完整的二手交易信息网通常包括用户注册登录模块、商品发布模块、商品搜索模块、购物车和订单处理模块、支付接口集成、用户评论和评分系统、以及后台管理系统等。 3. **用户注册与登录**：使用PHP开发用户注册和登录系统，需要实现数据验证、密码加密存储、会话管理等功能，确保用户信息安全。 4. **商品发布**：用户可以发布二手商品信息，包括商品标题、描述、图片上传、价格设置等。PHP处理表单提交，将数据存入数据库。 5. **商品搜索**：通过PHP实现高效的搜索功能，可能涉及全文检索、分类筛选、排序等，帮助用户快速找到所需商品。 6. **购物车与订单**：用户选择商品后可以加入购物车，然后进行结算生成订单。PHP处理购物车逻辑，如商品数量增减、计算总价，并生成订单记录。 7. **支付接口集成**：与第三方支付平台（如支付宝、微信支付）进行API对接，实现在线支付功能，确保交易安全可靠。 8. **评论与评分系统**：允许用户对购买的商品进行评价和打分，PHP处理这些交互数据，展示在商品详情页，提供参考信息。 9. **后台管理系统**：管理员可对平台进行监控和管理，如审核商品、处理投诉、查看交易记录、管理用户账户等。PHP实现后台界面和功能，提高运营效率。 10. **安全性与优化**：PHP应用需考虑SQL注入、XSS攻击等安全问题，进行代码审计，同时优化查询性能，提升用户体验。 11. **响应式设计**：考虑到多设备访问，网站应采用响应式设计，确保在不同屏幕尺寸和设备上都能良好显示。 12. **错误处理与日志记录**：良好的错误处理机制可以及时发现并解决问题，而日志记录则有助于追踪和分析系统运行状态。 13. **性能测试与调试**：通过压测工具检查系统性能，调试优化代码，确保在高并发情况下也能稳定运行。 这个“网上唯一套PHP完整版二手交易信息网程”是一个全面的学习资源，它涵盖了从基础到高级的PHP开发技巧，以及构建实际电子商务应用所需的实践经验。通过深入学习和实践，开发者可以掌握构建类似网站所需的关键技能。

1、STM32F103通过设置STANDBY模式，使单片机进入待机模式，从而做到低功耗节能的目的。例程提供单片机进入待机，并从待机模式唤醒的操作。 2、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。 3、软件下载时，请注意keil选择项是jlink还是stlink. 4、技术支持：wulianjishu666

MATLAB代码：基于雨流计数法的源-荷-储双层协同优化配置 关键词：双层规划 雨流计算法 储能优化配置 参考文档：《储能系统容量优化配置及全寿命周期经济性评估方法研究》第三章 仿真平台：MATLAB CPLEX 主要内容：代码主要做的是一个源荷储优化配置的问题，采用双层优化，外层优化目标的求解依赖于内层优化的储能系统充放电曲线，基于储能系统充放电曲线，采用雨流计数法电池健康状态数学模型，对决策变量储能功率和容量的储能系统寿命年限进行评估；内层储能系统充放电曲线的优化受外层储能功率和容量决策变量的影响，不同的功率和容量下，储能装置的优化充放电功率曲线存在差异。

BP神经网络，即反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network），是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈神经网络。它通常包含输入层、一个或多个隐藏层以及输出层。BP神经网络在信息处理、人工智能、图像识别等领域有着广泛的应用。 手写数字识别是神经网络应用的一个重要领域，通常采用机器学习算法进行识别。传统的软件实现方式依赖于数据的串行传送，而神经网络本身具有并行数据处理的特性。为了实现数据的实时处理，可以利用FPGA（现场可编程门阵列）硬件平台，因为FPGA能够利用其并行计算和高速信息处理的优势来提高效率。 FPGA是一种可以通过编程来配置的集成电路，允许用户在硬件级别上实现自定义的算法。随着技术的发展，FPGA的集成度越来越高，拥有数百万个门电路以及集成处理器核心（如PowerPC）、高速乘法单元和其他功能单元。这使得FPGA成为实现复杂算法，尤其是在实时数据处理场景下的理想选择。 研究中使用了MNIST数据集，这是一个包含手写数字图像的数据集，常用于训练各种图像处理系统。数据集中的60000个样本用于训练BP神经网络。BP算法主要由随机梯度下降算法和反向传播算法组成，通过小批量数据迭代的方式（本例中为30次）进行网络权重和偏置的训练。 在FPGA上实现BP算法，需要采用硬件描述语言（如Verilog）编写代码，以实现算法的各个组成部分，包括时序控制、网络状态控制、激活函数（如S型函数Sigmoid及其导数的线性拟合）等。网络权重和偏置的初始化通常采用高斯分布方法，本研究中使用的是均值为0，方差为1的分布。 为了评估设计的网络性能，采用了Quartus 13.0和ModelSim进行仿真与分析，这是一种常见的数字逻辑电路仿真软件。仿真分析的结果表明，该FPGA实现的手写数字BP神经网络能够在4.5秒内迭代30次，并达到91.6%的样本识别正确率。与传统软件Python 2.7实现的方法相比，FPGA平台的设计不仅满足了实时性要求，同时也在手写数字识别的准确率上表现优秀。 基于FPGA实现的手写数字BP神经网络研究与设计涉及到了硬件设计、算法优化、软件仿真等多个方面，展示了FPGA技术在加速神经网络应用方面的重要潜力。这项研究不仅为手写数字识别提供了一个高效的硬件实现方案，也为其他需要实时数据处理的机器学习应用场景提供了可借鉴的参考。

在车辆动力学与控制领域，基于Carsim的预瞄PID路径跟踪模型是一种广泛采用的技术，用于确保车辆在复杂路况下能够准确、稳定地追踪预定的行驶路径。Carsim（CarSim）是一款强大的汽车动态模拟软件，它能模拟各种车辆动力学行为，并提供了丰富的工具来分析和优化车辆控制系统。 我们要理解PID控制器。PID（比例-积分-微分）控制器是自动控制理论中最基础且应用最广泛的控制器类型。它通过结合比例项（P）、积分项（I）和微分项（D）来调整控制系统的输出，以减小系统误差并实现快速响应。在路径跟踪中，PID控制器负责调整车辆的转向角，使得车辆尽可能接近目标路径。 预瞄技术是PID控制器的一种增强，它在标准PID的基础上引入了对未来目标点的预测。在车辆行驶过程中，预瞄算法会计算出车辆即将到达的点，并根据该点的位置调整PID参数，以提前应对可能的偏差，从而提高路径跟踪的精度和稳定性。 在Carsim中，实现预瞄PID路径跟踪模型通常包括以下几个步骤： 1. **路径规划**：定义车辆需要遵循的路径，这可能包括直线、曲线、坡道等各种地形元素。路径可以由一系列离散的点表示，这些点连接成一条连续的参考路径。 2. **误差计算**：实时计算车辆当前位置与参考路径之间的偏差，包括横向误差（车辆中心线与路径的距离）和纵向误差（车辆沿路径的偏移）。 3. **PID控制器设计**：配置PID控制器的参数，如比例增益（Kp）、积分增益（Ki）和微分增益（Kd），以达到最佳的控制效果。在预瞄PID中，还需要考虑预瞄距离和预瞄时间，以便提前调整控制输入。 4. **预瞄处理**：预测车辆未来的位置，基于这个预测，提前计算PID输出，以减少响应时间和减小误差。 5. **车辆动态模拟**：在Carsim环境中模拟车辆的行为，包括车辆的动力学模型、轮胎模型等，以反映实际驾驶条件下的响应。 6. **反馈与调整**：根据模拟结果调整PID参数，可能需要反复迭代以获得最优性能。 7. **轨迹稳定跟踪**：通过不断调整车辆的转向角，使其能够持续稳定地跟踪预设路径，尤其在蛇形工况下，即连续的弯道，这种控制策略显得尤为重要。 通过以上步骤，基于Carsim的预瞄PID路径跟踪模型可以有效地帮助我们设计和验证汽车的路径跟踪控制策略，确保车辆在各种复杂的驾驶环境中能够安全、准确地行驶。而文件"PID_Path_Tracking"可能包含了实现这一模型的相关代码、配置文件或模拟结果，是深入理解与研究这一技术的重要资源。