SecureCRT和SecureFX是两款由VanDyke Software公司开发的强大的远程访问工具，广泛应用于IT行业，尤其是系统管理员和网络工程师。SecureCRT是一款终端模拟器，支持多种协议如SSH、Telnet、Serial等，提供了丰富的功能和自定义选项，方便用户在不同操作系统间进行安全的远程控制和数据传输。而SecureFX则是一款文件传输软件，同样支持多种协议，如SFTP、FTP、SCP等，用于在本地与远程服务器之间安全地交换文件。 "SecureCRT 8.1+SecureFX 8.1+注册器"这个组合意味着用户可以获取这两个软件的最新版本8.1，并通过注册器激活它们以获得全部功能。在描述中提到的"官方安装包"意味着这些软件来自官方源，确保了软件的正版性和安全性。不过，值得注意的是，使用"注册器"激活软件可能涉及到版权问题，这在法律上并不被认可。通常，用户应通过正规途径购买授权来支持软件开发者。 "注册器"是一种程序，用于生成软件的激活码或密钥，以绕过软件的许可证验证系统。在这个情况下，用户需要先解压缩SecureCRT和SecureFX的keygen.zip文件，然后将注册器复制到软件的安装目录。运行注册器时，需以管理员权限启动，输入界面中的"path"通常是指软件安装路径。在生成注册信息后，将这些信息填入到SecureCRT和SecureFX的相应位置，就能完成激活过程。 然而，这里必须强调，虽然这种做法可能使得用户免费使用软件，但它违反了软件的许可协议，可能导致法律风险，包括但不限于软件封禁、法律诉讼和个人信誉损失。因此，鼓励所有用户尊重并支持软件开发者，通过合法途径获取和使用软件。 在实际工作中，SecureCRT和SecureFX的使用能极大地提高IT专业人员的工作效率。SecureCRT的会话管理功能允许用户保存和快速切换多个远程连接，而其强大的自定义脚本和宏功能可以帮助自动化重复性的任务。SecureFX则提供了一种安全可靠的文件传输解决方案，支持断点续传和多线程上传下载，对于频繁进行文件操作的用户来说极其实用。 SecureCRT和SecureFX是IT领域不可或缺的工具，但应通过合法途径获取和使用，以确保个人和企业的合法利益，并尊重软件开发者的辛勤工作。同时，掌握正确的使用技巧和方法，能进一步提升工作效率和系统的安全性。

注意互感。 它们是根据https://de.mathworks.com/help/physmod/sps/ref/pmsmsixphase.html计算的。 请注意 Lab（因子 2 必须在 cos 范围内）和 Lca（因子 2 缺失）的公式中的拼写错误，当然在此实现中已更正。 反电动势计算和速度生成来自https://de.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/51069-dynamic-mathematical-modeling-of-brushless-dc-motor-trapezodial-back-emf?s_tid=srchtitle 并适应匹配六相 BLDC。 第一个模型是用 R2021a 构建的，然后从中导出了 R2014a 版本。 两者都在 R2021a 中进行了测试。

内容概要：本文详细介绍了无刷直流电机（BLDC）的MATLAB仿真技术，涵盖了其基本工作原理、建模方法及其在实际应用中的关键技术。首先，文章解释了BLDC的工作原理，强调了其通过电子换相和控制电路实现转矩和速度控制的特点。接着，分别讨论了有感和无感两种仿真的具体实施步骤，前者通过传感器采集数据并模拟实际运行情况，后者则侧重于性能分析和优化。此外，还深入研究了霍尔换相建模和反电动势过零检测建模，这两部分对于提升电机性能至关重要。最后，通过对比两种仿真模型的应用效果，展示了如何利用MATLAB仿真技术优化电机设计，提高运行效率和稳定性。 适合人群：从事电机设计、控制工程及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要理解和优化无刷直流电机性能的专业人士，旨在帮助他们掌握MATLAB仿真技术，从而改进电机的设计和控制策略。 其他说明：文中提供了详细的理论背景和技术细节，使读者不仅能够了解仿真流程，还能深入理解背后的物理机制和控制算法。

在现代汽车电子系统中，CAN（Controller Area Network）网络是广泛采用的一种车辆通信协议，尤其在车载网络系统中扮演着关键角色。DBC（Database for CAN）文件是一种用来描述CAN网络中报文信息的数据库格式，它包含了一系列报文以及这些报文中信号的具体属性，如信号名称、起始位、长度、数据类型、比例因子、偏移量等。这些信息对于实现车载网络系统的监控、分析和仿真至关重要。 传统的DBC报文信号属性信息解析方法通常涉及编程语言如Python或C++等，开发者需要编写相应的程序代码来解析DBC文件，并从中提取出所需的信号属性信息。然而，这种方法往往需要开发者具备一定的编程基础和对DBC文件结构的深入理解。 本示例提出了一种基于CAPL（CAN Access Programming Library）内置函数的方法，用于提取DBC报文的信号属性信息。CAPL是Vector Informatik GmbH开发的一款专门用于CANoe和CANalyzer这两款著名的网络分析和测试工具的脚本语言。它内置了一系列函数库，这些函数库提供了一种快捷且有效的方式来实现对DBC文件的解析和操作。 在实际操作过程中，用户可以通过编写CAPL脚本来调用内置函数，从而读取DBC文件，并提取出报文的信号属性信息。这包括但不限于信号的名称、类型、最大最小值、是否为扩展信号、是否为远程帧、字节顺序、信号值以及信号值的转换等。通过这种方式，用户无需编写复杂的逻辑代码，即可快速准确地获取所需信息。 此外，CAPL脚本在CANoe或CANalyzer环境下运行时，还能够模拟CAN网络中的节点行为，发送和接收报文，并且可以对CAN报文进行实时监控和分析。这种集成的开发和测试环境为车载网络系统的开发人员和测试工程师提供了一个便利的工作平台。 基于CAPL内置函数提取DBC报文信号属性信息的方法，不仅简化了数据提取过程，还提高了开发效率。这使得工程师可以更加专注于车载网络系统的高级分析和故障诊断，而不必在数据提取的基本问题上耗费太多精力。

fusioncharts-suite-xt 3.11.0 最新版 完美破解版 个人破解.本人多年不搞js了..再加上官方修改了加密方式. 所以这个版本破解是否成功本人没有确认过.... 有条件实验的兄弟麻烦汇报下结果,然后我再改 0分 也可以只用压缩包中的fusioncharts.js覆盖官方版本 代码仅供个人测试使用,其他用途本人概不负责 官方DEMO:http://www.fusioncharts.com/explore/

fusioncharts最新版本3.11.3 svg动画图形统计报表 PC和移动端上的表现都比较牛逼。官方也提供了很丰富的示例，api文档也非常全。 声明：仅供个人学习研究使用，至于商用什么的后果自负。

内容概要：本文详细介绍了 FreeRTOS 实时操作系统，涵盖了其基础概念、与裸机开发的区别、入门篇、深入篇、项目实战以及总结与展望。FreeRTOS 是一款免费开源的轻量级实时操作系统内核，专为资源受限的嵌入式系统设计，支持35种处理器架构。其优势包括开源免费、轻量级、可移植性强、功能丰富、社区支持和高可靠性。文章对比了 FreeRTOS 与裸机开发在任务管理、中断处理和资源管理方面的差异。入门篇详细讲解了内存管理、任务创建、任务状态、任务优先级、空闲任务和钩子函数、同步与互斥、队列、信号量、互斥锁和事件组。深入篇探讨了任务调度机制、中断管理、内存管理源码分析和任务通知。项目实战部分以智能家居环境监测系统为例，展示了 FreeRTOS 在实际项目中的应用。最后总结了学习要点和未来发展趋势。 适合人群：具备一定嵌入式开发基础的研发人员，特别是从事物联网、智能家居、工业自动化等领域工作的工程师。 使用场景及目标：①理解 FreeRTOS 的核心概念和工作机制；②掌握 FreeRTOS 的任务管理、内存管理、中断处理和任务间通信机制；③应用于实际项

热ML 作者： 松田幸太（ ） 版本： 0001 内容 由机器学习提供动力的热力学。 Thermo-ML是面向热力学领域的科学家的python库，他们希望利用机器学习的力量来进行准确的预测。 （如果您听说过ChemSage，FactSage，Thermochem，则该项目可能会让您感兴趣。） 该软件包将（很快）包括： 来自JAFAF和其他可靠来源的广泛热力学数据库 从数据库中学习并做出准确预测的AI（我的计划是从形成焓开始） 我目前是一名机器学习工程师（位于Tokto的一家初创企业中的AI Dev总监），之前曾从事计算热力学@McGill University的研究。 （ ） 我将在周末进行此工作，因此请耐心等待。 如果您有兴趣关注这个项目，请打上星号，让我知道您在那里，我将努力加快工作的速度;） 目的是使AI能够学习成千上万种化合物的热力学性质（例如，焓，熵，热容

作为人工智能领域的热门研究问题，深度强化学习自提出以来，就受到人们越来越多的关注。目前，深度强化学 习能够解决很多以前难以解决的问题，比如直接从原始像素中学习如何玩视频游戏和针对机器人问题学习控制策略，深度强 化学习通过不断优化控制策略，建立一个对视觉世界有更高层次理解的自治系统。其中，基于值函数和策略梯度的深度强化 学习是核心的基础方法和研究重点。本文对这两类深度强化学习方法进行了系统的阐述和总结，包括用到的求解算法和网络 结构。首先，概述了基于值函数的深度强化学习方法，包括开山鼻祖深度Q 网络和基于深度Q 网络的各种改进方法。然后 介绍了策略梯度的概念和常见算法，并概述了深度确定性策略梯度 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)是人工智能领域中的一个重要分支，它结合了深度学习的表征能力与强化学习的决策制定机制。本文由刘建伟、高峰和罗雄麟共同撰写，深入探讨了基于值函数和策略梯度的DRL方法。 一、基于值函数的深度强化学习 值函数在强化学习中用于评估状态的价值或策略的期望回报。深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)是这一领域的里程碑式工作，它解决了传统Q学习的两个关键问题：经验回放缓存(experience replay)和固定目标网络(fixed target network)。DQN通过神经网络学习状态动作值函数Q(s, a)，并使用贝尔曼最优方程进行更新。随后出现了许多DQN的变体，如Double DQN、 Dueling DQN等，旨在减少过估计，提高学习稳定性。 二、策略梯度方法 策略梯度是另一种强化学习策略，它直接优化策略参数，以最大化期望回报。这种方法的优点是可以处理连续动作空间。文章介绍了策略梯度的基本概念，并讨论了如REINFORCE算法。此外，还提到了深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)算法，它适用于连续动作空间的问题，通过引入actor-critic结构和经验回放缓存来稳定学习过程。 三、其他深度强化学习方法 除了DQN和DDPG，文章还提及了信赖域策略优化(TRUST Region Policy Optimization, TRPO)和异步优势演员评论家(Accelerated Advantage Actor-Critic, A3C)等策略梯度的变种。TRPO通过约束策略更新的幅度，保证了策略的稳定性，而A3C则利用多线程异步更新，提高了学习速度。 四、前沿进展：AlphaGo与AlphaZero AlphaGo是谷歌DeepMind团队开发的围棋AI，它通过深度学习和蒙特卡洛树搜索结合，击败了世界冠军。AlphaZero是AlphaGo的升级版，不再依赖人类知识，仅通过自我对弈就能掌握多种棋类游戏的顶尖水平。AlphaZero的成功表明，基于深度强化学习的方法可以实现通用的游戏策略学习。 五、未来展望 随着技术的发展，深度强化学习的应用将更加广泛，如机器人控制、自动驾驶、资源调度等领域。未来的研究方向可能包括更高效的算法设计、更好的泛化能力、以及处理高维度和连续状态/动作空间的能力。同时，解决现实世界中的延迟问题、探索环境不确定性以及提高学习效率也是重要的研究课题。 总结，深度强化学习通过值函数和策略梯度方法，实现了从原始输入数据中自动学习高级行为的突破。这些方法的不断发展和完善，不仅推动了人工智能的进步，也为实际问题的解决提供了强大的工具。

微信小程序是一种轻量级的应用开发框架，由腾讯公司推出，主要应用于移动端，为用户提供便捷的交互体验。在微信小程序的开发过程中，开发者通常需要将HTML（超文本标记语言）页面转换为WXML（微信小程序标记语言）以实现与微信小程序环境的兼容。"html2wxml"工具就是为了这个目的而设计的，它能够帮助开发者快速、方便地完成HTML到WXML的转换，提高开发效率。 "html2wxml-master.zip"这个压缩包包含了"html2wxml"工具的主分支或最新版本。解压后，我们可以看到"html2wxml-master"目录，里面通常会包含以下几部分： 1. **源代码**：这是转换工具的核心部分，通常包括JavaScript文件，用于解析HTML并生成对应的WXML代码。开发者可以通过阅读源代码了解转换的逻辑，甚至可以根据自己的需求进行定制。 2. **示例**：可能包含一些示例HTML文件和它们转换后的WXML文件，用于演示如何使用工具，并提供参考。 3. **文档**：可能有README文件或其他形式的文档，解释如何安装、配置和使用这个工具。这些文档对于初学者来说非常重要，可以帮助他们快速上手。 4. **测试**：包含测试用例，用于确保工具的功能正常。开发者可以通过运行这些测试来验证工具是否按预期工作。 5. **依赖库**：如果工具依赖于其他外部库，这些库可能会被包含在内，或者在文档中列出，需要通过npm（Node.js包管理器）等工具进行安装。 6. **构建脚本**：为了编译和打包工具，可能会有Grunt、Gulp或Webpack等构建工具的配置文件，开发者可以使用这些脚本来生成可执行文件或浏览器版本的转换工具。 7. **许可证文件**：说明了工具的使用许可条件，例如MIT、Apache 2.0等开源许可证，确保合规使用。 使用"html2wxml"工具，开发者可以遵循以下步骤： 1. **安装**：确保本地安装了Node.js环境，然后在命令行中进入工具目录，运行`npm install`安装所有依赖。 2. **转换**：使用`npm run convert`或指定的命令行参数，将HTML文件转换为WXML。这通常会生成一个对应的WXML文件。 3. **整合**：将生成的WXML文件导入微信开发者工具，与CSS和JavaScript文件一起构成微信小程序的页面结构。 4. **调试与优化**：在微信开发者工具中预览和调试转换后的页面，根据需要调整WXML代码，以达到最佳效果。 5. **部署**：当页面功能完善并通过测试后，通过微信开发者工具提交代码审核，最后发布到微信小程序平台。 通过学习和使用"html2wxml"这样的转换工具，开发者不仅可以提升开发效率，还能深入理解微信小程序的架构和工作机制，从而更好地构建和维护小程序应用。同时，这也体现了前端技术的跨平台能力，使得HTML技术在特定环境中也能发挥重要作用。