在IT行业中，串行通信是设备之间数据传输的一种常见方式，尤其在远程或者低速通信时。RS422标准是一种广泛使用的串行通信接口，它提供了全双工、差分信号传输，能够提高信号质量和传输距离。本示例将探讨如何使用C语言来实现RS422串口通信。 RS422标准全称为“EIA/TIA-422-A”，由电子工业联盟（Electronic Industries Alliance, EIA）和电信行业协会（Telecommunications Industry Association, TIA）共同制定。它规定了数据传输速率可达10Mbps，最大传输距离可以达到1200米，且具有良好的抗噪声能力。其主要特点包括： 1. **差分信号**：RS422采用四线制，其中两根线用于发送数据（A和B），两根线用于接收数据（A'和B'）。信号通过正负极性的电压差进行传输，提高了信号质量并减少了干扰。 2. **全双工通信**：RS422允许同时进行数据发送和接收，这意味着可以实现双向通信，提升了通信效率。 3. **多点连接**：一个RS422接口可以连接多达10个接收设备，使得广播或菊花链式通信成为可能。 在C语言中实现RS422串口通信，首先需要包含必要的头文件，如``、``、``等，这些头文件包含了处理串口操作的函数和结构体。接下来，需要完成以下步骤： 1. **打开串口**：使用`open()`函数打开设备文件，通常为`/dev/ttyS*`，其中*代表串口编号。 2. **设置串口参数**：通过`tcgetattr()`和`tcsetattr()`函数，我们可以设定波特率（如9600、19200等）、数据位（8位）、停止位（1位）、校验位（无或奇偶校验）以及流控（硬件或软件流控）。 3. **发送数据**：利用`write()`函数将数据写入串口。 4. **接收数据**：通过`read()`函数从串口读取数据。 5. **关闭串口**：用`close()`函数关闭串口，释放资源。 在实际应用中，我们还需要添加错误处理机制，如检查打开串口、设置参数和读写数据时可能出现的错误。此外，为了实现RS422通信，可能需要额外的硬件支持，如RS422转换模块，以便与普通UART接口的微控制器或计算机进行通信。 在提供的"serial_comm_rs422"文件中，应该包含实现上述功能的C语言源代码。通过编译和运行该程序，可以在本地进行RS422通信测试，确保数据传输的稳定性和准确性。这个示例对于理解串行通信协议、学习C语言编程以及实际工程应用都具有很高的参考价值。

基于神经网络的一阶倒立摆控制 Inverted-pendulum 基于神经网络的一阶倒立摆控制 介绍 两个模型均采用传统LQR控制器控制一阶倒立摆，为了体会学习神经网络的数据拟合能力，使用BP、RBF神经网络代替LQR控制器，实现对一阶倒立摆的控制效果 模型来自万能的Github，个人部分：将神经网络代替LQR控制器，实现控制效果 Modle1 Modle1基于Matlab的SimMechanics工具箱，建立一阶倒立摆的物理仿真模型，模拟真实倒立摆的受力情况 Initial 运行“dlb_DataFile.m”文件，为仿真模型提供初始化参数设置 运行“dlb_fangzhen.slx”文件（已调参），采集LQR控制器对应的“4输入-1输出数据” 4输入：位置、速度、角度、角速度 1输出：加速度 Process 将保存在工作区的数据以“.mat”的文件格式保存到“File”文件夹 运行“BP.m”代码，拟合训练BP神经网络，并生成可供Simulink调用的网络模块 替换原有的LQR控制器，再次运行文件，观看倒立摆的摆动幅度、稳定时间 Modle2 Modle2基于纯数学模型，

SECS-GEM（SEMI Equipment Communication Standard - Generic Equipment Model）通信是半导体制造设备与fab级自动化系统之间交换数据的标准协议。这个协议确保了不同制造商的设备能够无缝集成到同一个生产环境中，提高生产效率和数据准确性。HSMS-I（High Speed Message Service Interface）是SECS-GEM的一个子集，专门用于高速数据传输。 标题中的"支持网络模式，串口模式，自定义SML格式文件将其发送"意味着该软件具备多样的通信方式。网络模式通常指的是TCP/IP协议，这种模式下，设备可以通过局域网或互联网进行通信，适合远程监控和控制。串口模式，即RS232，是一种传统的通信方式，适用于近距离、低速的数据传输。而SML（SECS Message Language）是SECS消息的文本表示形式，允许用户自定义消息结构并进行文件传输，提高了灵活性和可扩展性。 描述中提到，该软件支持HSMS-I协议的调试，这意味着它具有强大的诊断和测试功能，能够帮助工程师识别和解决通信问题。同时，它可以作为客户端和服务器端，这意味着它可以同时扮演发起通信的设备（客户端）和接收通信的设备（服务器），这种双模式设计使得在实际工厂环境中更易部署和测试。 标签中的"SECS"是指SEMI通信标准，它包括一系列标准，如SECS-I、SECS-II和HSMS，用于规范设备与fab系统间的交互。"HSMS"是SECS中的高速部分，用于快速数据交换，而"SECS-GEM"是整个系统中的一层，专注于设备模型和数据交换格式。 压缩包内的"ITRI CIM Emulator"可能是一个由工业技术研究院（ITRI）开发的计算机集成制造（CIM）系统仿真器。这种工具通常用于模拟真实设备的行为，便于在不实际操作设备的情况下测试和验证SECS-GEM或HSMS-I协议的实施。通过这个仿真器，工程师可以在安全的环境中调试通信逻辑，减少对生产线的影响。 总结来说，这个软件提供了全面的SECS-GEM和HSMS-I通信支持，包括网络和串口通信，以及自定义SML文件的处理。结合ITRI CIM Emulator，它为半导体设备开发者和工厂自动化工程师提供了一套强大的工具，以实现高效、可靠的设备集成和通信调试。

企业内部小型网络管理系统功能介绍 基于Spring Boot和Vue的企业内部小型网络管理系统，为企业提供了一套便捷、高效的网络资源管理方案。该系统主要功能包括： 设备管理：系统支持网络设备的添加、查询、修改和删除，实时显示设备状态，方便管理员进行网络设备的监控和管理。 IP地址管理：管理员可以分配、查询和回收IP地址，避免IP地址冲突和浪费，确保网络资源的有效利用。 网络拓扑图：系统能够自动生成网络拓扑图，直观展示网络结构和设备连接关系，帮助管理员快速定位网络问题。 故障告警：系统实时监控网络设备的运行状态，一旦发现异常或故障，立即发出告警通知，便于管理员及时处理。 访问控制：系统支持设置网络访问规则，如IP地址访问限制、端口访问控制等，保障企业网络安全。 日志管理：系统记录所有网络设备的操作日志和访问日志，便于管理员进行网络行为的审计和追溯。 该系统通过整合Spring Boot和Vue的技术优势，实现了前后端分离的开发模式，提高了系统的稳定性和可维护性。同时，系统提供了丰富的功能模块和友好的用户界面，降低了企业网络管理的难度，提高了管理效率。

本文是关于计算机网络的考研复习笔记，重点涵盖了网络体系结构、定义、组成、功能以及网络类型的划分。同时，还讨论了网络标准化过程中的RFC文档和相关组织，以及网络性能指标如速率、带宽、吞吐量和时延。 计算机网络是由硬件、软件和协议三大部分组成的。硬件包括主机、通信链路、交换设备和通信处理机等，软件涉及网络操作系统、邮件程序等，而协议是网络的核心，规定了数据传输的规则。网络定义为互连的、自治的计算机集合，其中的计算机通过通信链路连接，实现数据传输和资源共享。 计算机网络的工作方式分为边缘部分和核心部分。边缘部分由用户主机构成，用于通信和资源共享；核心部分由网络和路由器组成，提供连通性和交换服务。网络由通信子网和资源子网组成，前者负责数据传输和交换，后者实现资源共享。 网络类型按地理范围划分，包括局域网、城域网、广域网和互联网。标准化工作主要由国际标准化组织ISO、国际电信联盟ITU、电气电子工程师协会IEEE以及Internet工程任务组IETF负责，其中IETF通过RFC文档制定因特网标准。 网络性能指标中，速率是数据传输的速度，单位为比特每秒(bps)。带宽则表示网络通信线路的数据传输能力，通常以比特每秒为单位。吞吐量是在一定时间内通过网络的数据量，受到网络带宽的限制。时延是指数据从发送到接收所需的时间，包括处理、排队、传输和传播时延。 在实际网络应用中，如P2P文件传输，吞吐量受限于最小的传输速率，即接入网的传输速率。当多个下载同时进行时，核心网络中的共享链路可能成为瓶颈，导致端到端吞吐量下降。 总结来说，这篇复习笔记详细介绍了计算机网络的基本概念、结构、功能和性能评估，为准备计算机考研的学生提供了全面的理论基础。理解这些知识点有助于深入掌握网络原理，为后续的学习和实践打下坚实的基础。

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计算机网络期末复习 ，计算机网络内容总结 ，计算机网络最重要的功能，5 层体系结构各层及功能

针对淮南煤田走向长壁垮落式采煤法条件下导水裂缝带高度难以精确预测的问题,建立基于偏最小二乘法的BP神经网络模型,提高了导水裂缝带高度的预测精度。首先运用偏最小二乘法对导水裂缝带高度的影响因素进行分析,对原始数据降维处理提取主成分,优化了原始数据,克服了变量间因样本量小而产生的多重相关性影响,并对自变量、因变量具有很强的解释能力。再将提取的主成分作为BP神经网络模型的输入层,导水裂缝带高度为输出层,对网络进行训练。该方法既简化了网络结构,其精度也高于经验公式以及单一的偏最小二乘法模型与BP神经网络模型。