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自动化灌溉系统 这是一个自动应用于水厂的开源应用程序。 到目前为止，几乎没有免费的专业软件和说明可用于构建可扩展，准确且最重要的是耐用的DYI灌溉。 该应用程序不仅在外观上看起来不错，而且对数据也很热爱。 最重要的是，它是一种根据工厂的确切需求定制传感器的工具。 这是大多数直接测量土壤湿度的灌溉系统失败的原因，因为每种土壤和植物都不相同，因此手动校准以及可能需要一段时间后重新校准至关重要。 该应用程序包含以下功能： 监视和显示分钟，小时，天，周和月级别的时间序列数据 设置应触发自动浇水的水位。 设置灌溉期间泵的工作时间 通过按钮手动激活灌溉 在不同的传感器配置文件之间切换 在明暗主题之间切换 应用深色主题 以灯光主题 目录 零件清单 名称 数量 描述 1-n 泵，管，容量传感器和继电器 1-n Wifi模块，用于读取容量并将其发送到后端（Raspi） 1个 运行整个软件并触发泵 1个 这是树莓派的数据存储器 1-n 根据raspi的信号关闭或打开泵电路 1-n 要测量土壤湿度。 电容式传感器不会溶解。 切勿使用电子湿度传感器，因为它们会很快磨损 1-n 从理论上讲，可

非常专业的知识竞赛PPT模版，带有计时器等功能。

具有MLP的SDF表示 简单的网络显示单个形状的DeepSDF样式表示。 使用NeRF样式的位置编码，可以更容易地拟合形状。 依存关系 该存储库需要numpy ， pytorch ， pytorch-lightning和PyMarchingCubes （在找到）。 训练 从根目录使用以下命令进行训练： python trainer/train_implicit.py 预期产量 档案结构 文件夹 描述 data/hollow_knight.npz 包含用于培训的原始数据 dataset/point_sdf_pair.py 包含用于训练的数据集类 model/implicit.py 隐式网络规范 trainer/train_implicit.py 培训模块 outputs 训练时将网格输出转储到此处 runs 训练时将检查点保存在此处 使用的3D模型 EduVelazquez的空

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 淘宝淘金笔本项目是一款专注于自动完成淘金币及芭芭贝相关任务的工具，其代码会持续更新完善，若需转载引用，务必标明出处，您的支持是我不断前行的动力。在华为 P30Pro（屏幕分辨率为 1080x2340，该分辨率对特殊任务兼容性极佳）的测试环境下，该项目具备以下功能： 自动完成淘金币的所有浏览任务，无需手动操作，节省大量时间。 自动执行“逛好店领一大波金币”任务，涵盖浏览 10 秒加 10 金币以及收藏店铺加 10 金币的子任务，助力金币快速积累。 自动完成“逛蚂蚁庄园喂小鸡”任务，无需手动喂养，让小鸡成长无忧。 自动执行“签到领取话费充值金”任务，每日签到轻松获取话费充值金，实惠又便捷。 自动完成“淘宝成就签到 / 月账单任务”，无需手动签到，自动达成成就，提升账户活跃度。 自动执行“淘宝人生逛街领能量”任务，通过模拟逛街行为，自动领取能量，丰富淘宝人生体验。 掷色子任务，但需开启截图权限，以便准确识别任务结果并自动操作。 自动执行“逛农场领免费水果”任务，包含全部子任务以及支付宝芭芭农场任务，需截图权限，让免费水果轻松到手。 自动执行“蚂蚁森林”任务，涵盖好友能量收集等操作，需截图权限，助力环保同时积累能量。 自动执行“淘金币夺宝”任务，参与夺宝活动，增加获取奖励机会。 自动执行“天天步数红包赛”任务，将日常行走转化为红包收益，让运动更有价值。 浏览任务完成后会立即返回，无需额外等待，提高任务执行效率。 更新日志：2021 年推出 v1.6.2 版本，对各项功能进行了优化升级，以更好地满足用户需求，提升使用体验。

内容概要：本文详细探讨了三相并网逆变器中FCS-MPC（有限控制集模型预测控制）的应用及其在MATLAB/Simulink中的仿真实现。首先介绍了FCS-MPC的基本原理，即通过优化未来状态来精确控制逆变器的输出电压和电流波形，从而提高电能质量和减少谐波污染。接着阐述了三相并网逆变器在新能源接入电网中的重要性和应用场景。然后重点讲解了FCS-MPC在逆变器中的具体应用，包括预测模型的建立、控制集的选择和优化目标的设定。最后通过MATLAB/Simulink进行了仿真实验，并提供了代码片段和技术说明，同时附带了视频演示和参考文献，帮助读者更直观地理解该技术。 适合人群：从事电力电子、新能源发电及相关领域的研究人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解FCS-MPC模型预测控制技术及其在三相并网逆变器中应用的研究人员和工程师。目标是通过理论学习和实际仿真操作，掌握FCS-MPC的工作原理和实现方法，提升逆变器的性能和稳定性。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论解释，还包括具体的代码实现和视频演示，使读者能够从理论到实践全面掌握FCS-MPC技术。

电磁声发射检测技术是一种新型的无损检测技术，主要用于金属构件的缺陷检测和损伤评估。该技术通过对金属构件施加电磁加载，使得材料内部裂纹产生洛伦兹力，从而激发声发射信号。洛伦兹力是由于带电粒子在磁场中运动所产生的力，此力作用在裂纹处，可以看作是一种“声发射源”，产生的声发射信号包含了材料内部缺陷和损伤程度的信息。 电磁超声换能器（EMAT）是电磁超声技术的关键组件，能够在金属材料的集肤层内激发超声波。EMAT的工作原理是利用电磁-应力耦合效应，在金属表面产生超声波，而不需要耦合介质，这使得EMAT在高温、高压等恶劣环境下依然能够进行有效检测。相比于传统的压电换能器，EMAT具有非接触、无需耦合剂、可在线检测等优点。 在郭富坤等人的研究中，通过将EMAT电磁加载装置应用于电磁声发射检测，构建了一个具备输出激励信号、数据采集、信号处理和数据存储功能的虚拟仪器，并搭建了完整的实验系统。利用这套系统进行了铝板和钢板试件的检测实验，通过对比人工缺陷、通孔和完好板材的信号，验证了EMAT在电磁声发射检测中的有效性。 研究中提到的虚拟仪器技术是结合了计算机与传统仪器功能的一项技术，它能够利用软件来定义仪器的功能和界面，从而实现传统仪器的功能。这种技术具有成本低、灵活性高、扩展性强的优点，特别适合用于定制化的检测系统搭建。数据采集系统通常包括传感器、数据采集卡、数据处理与存储装置，能够实现信号的实时采集、处理和分析。 在实验中，通过人工引入缺陷的试件、通孔和完整无损的试件这三类不同的样本，研究者比较了它们各自的信号特征。结果显示，利用EMAT技术能够有效地检测到由裂纹引起的电磁声发射信号，且信号特征与材料的缺陷情况密切相关，能够对缺陷的有无和损伤程度进行评估。 国家自然科学基金和高等学校博士学科点专项科研基金的资助，显示了这项研究受到了国家层面的重视。这表明了对先进检测技术在国民经济和国防建设中应用的重视，同时，对于保障大型金属构件的安全性和可靠性具有重要的现实意义。特别是在航空航天、高铁建设等关键领域，通过有效的无损检测技术可以预防潜在的安全隐患，避免灾难性事故的发生。 总结来说，基于EMAT的电磁声发射检测方法是一种高效、准确、适应性广的无损检测手段。这项技术不仅在理论上得到了深入的研究，而且通过实验验证了其在实际应用中的可行性，具有广泛的应用前景和研究价值。随着技术的进一步发展和优化，该检测方法有望在更多的领域得到推广应用。

本文介绍了一种基于人工蜂群算法与非完全beta函数的自适应图像增强方法。该方法通过人工蜂群算法的全局优化能力动态确定最佳变换参数α和β，利用非完全beta函数自动拟合图像增强的变换曲线。文章详细阐述了图像非线性增强的原理、人工蜂群算法的应用、适应度函数的设计以及算法实验步骤。实验结果表明，该方法能有效增强图像质量，提高图像内容的丰富度和动态范围。最后，文章提供了相关的参考文献和Matlab代码实现。 人工蜂群算法是一种模拟自然界中蜜蜂觅食行为的群体智能优化算法，其核心思想是利用群体中个体之间的协作与信息共享来解决优化问题。在图像处理领域，特别是图像增强方面，该算法的应用体现在其能够寻找最优的图像变换参数，以达到提升图像质量的目的。本文所提到的基于人工蜂群算法的图像增强方法，特别强调了算法的全局优化能力，这种能力确保了在进行图像增强时，能够找到最佳的参数配置，使得增强效果尽可能地接近理想状态。 非完全beta函数是一种统计学上的连续概率分布函数，它在图像处理中的应用主要在于其能够提供一种灵活的函数形式来模拟和描述图像的增强变换曲线。利用这种函数形式，可以实现对图像亮度、对比度等多种视觉属性的调整，以达到提升图像视觉效果的目的。结合人工蜂群算法，非完全beta函数能够自动拟合出一条满足特定需求的变换曲线，为图像增强提供了数学上的保证。 文章详细地介绍了图像非线性增强的原理，这包括了图像增强的必要性、常用方法以及各种方法的优缺点。同时，对于人工蜂群算法的应用，文章讲解了算法如何在图像增强中实现参数的全局优化，这包括了算法的工作流程、各组成部分的功能以及如何应用到图像参数调整中去。此外，文章还对适应度函数的设计进行了阐释，适应度函数是人工蜂群算法中评价解的好坏的重要工具，其设计的优劣直接影响到算法的优化效果。文章通过一系列的算法实验步骤，详细说明了该方法的具体操作流程，并通过实验结果证明了方法的有效性。 为了方便读者理解和实践该方法，文章不仅提供了详实的实验结果，还公开了完整的Matlab代码实现。通过这些代码，读者可以更加直观地了解到算法的具体实现过程，以及如何利用Matlab这一强大的科学计算工具进行图像增强的实验和分析。 该方法在图像增强领域提供了一种有效的技术手段。利用人工蜂群算法进行参数优化，结合非完全beta函数的图像变换，不仅提高了图像内容的丰富度和动态范围，而且在图像清晰度和对比度的改善上也有着明显的效果。这对于提高图像处理的质量、丰富图像处理的方法库具有重要意义。

在IT行业中，数据集是机器学习和计算机视觉领域不可或缺的一部分，它们被用来训练和测试算法。本话题聚焦于一个特定的数据集——"PCB数据集"，它与YOLO（You Only Look Once）和COCO（Common Objects in Context）框架相关。下面将详细介绍这个数据集、YOLO和COCO的相关知识，以及如何使用它们。 "PCB数据集"是一个专门针对印刷电路板（Printed Circuit Board）图像设计的数据集。PCB是电子设备的核心组成部分，其中包含了各种电子元件和连接线。这个数据集可能包含了各种PCB的图片，旨在帮助机器学习模型识别和理解PCB上的不同组件和结构，这对于自动化检测、故障诊断或设计验证等应用场景具有重要意义。 YOLO是一种实时目标检测系统，由Joseph Redmon等人在2016年提出。YOLO的工作原理是在图像上划分出多个小网格，每个网格负责预测是否存在目标，并且可以预测出目标的类别和边界框。相比于其他目标检测方法，YOLO以其快速和准确而受到广泛关注，特别适用于需要实时处理图像的应用，如自动驾驶、监控系统等。然而，对于小型或者密集排列的目标，早期版本的YOLO可能表现不佳，因此"PCB数据集"的创建可能是为了提升YOLO在检测PCB上精细细节的能力。 COCO数据集则是一个广泛使用的多对象检测、分割和场景理解的数据集。它包含超过20万个带有丰富注解的图像，覆盖了80个不同的物体类别。COCO数据集的独特之处在于其对物体实例的精确标注，包括边界框、分割掩模以及复杂的交互关系。这个数据集的设计是为了推动目标检测、分割和语义理解的研究。将PCB数据集与COCO格式相结合，意味着PCB数据集可能采用了COCO的标注标准，使得数据集可以与现有的COCO工具链无缝对接，便于研究人员和开发者进行模型训练和评估。 在"压缩包子文件的文件名称列表"中，"cocoPCB_Dataset"可能包含了按照COCO格式组织的PCB图像和相应的标注文件。这些文件通常会包括JPEG图像、JSON注解文件，以及可能的预处理脚本和模型配置文件。用户需要有相应的Python库（如`pycocotools`）来解析JSON注解，加载图像数据，然后可以利用这些数据来训练或评估基于YOLO或COCO框架的模型。 "PCB数据集yolo可读取，coco数据集"是一个专门为PCB图像设计的，采用COCO格式的数据集，适用于训练和测试目标检测模型，尤其是基于YOLO的系统。通过理解和利用这个数据集，研究者和工程师可以进一步提升在PCB领域中的计算机视觉应用，比如自动缺陷检测、设计验证和生产流程优化。

一款极其好用项目管理工具，支持shell,git,svn等等绝大多数命令，该版本为破解版