ABB机器人、PLC、C#上位机全套程序 1.项目用的是ABB蜘蛛机器人，六轴用的程序开发都一样 2.上位机与机器人和PLC通讯都是通过以太网总线方式，没有使用传统的IO方式 3.自己写的程序，可提供部分 3.PLC使用的是200smart 4.作为案例适合自己提升学习用

所用技术：Django + Echarts + scrapy爬虫（破解字体加密） + MySQL。 压缩包包括数据文件，采集脚本，可视化脚本，代码可以直接运行。

可在Win8中使用的经典UltraEdit32。有感于新版的庞大和旧版不能在Win8下使用，经反复试验而成。原版汉化，未做破解，保留中文帮助文件，去除其它一切插件。精简、快速、稳定。绿色(直接解压即可)。与系统集成，集成右键菜单，方便至极。

英特尔Power Gadget {#mainpage} 英特尔（R）Power Gadget是一个软件实用程序和库，它使开发人员可以在非常精细的时间粒度（几十毫秒）内监视电源。 电源监视可用于以下电源域： 每个程序包域（CPU插槽） 每个核心域（软件包中的所有cpu核心） 每个非核心域（非核心组件，例如集成图形，仅客户端部件） 每个内存节点（软件包本地内存，仅服务器部件）为此，该工具使用Intel（r）处理器中的架构功能，称为RAPL（运行时平均功率限制）。 RAPL在Intel（r）代号Sandy Bridge和更高版本的处理器上可用。 如何使用它 先决条件：该工具使用msr和cpuid内核模块。 您可能需要执行以下操作： Modprobe MSR modprobe cpuid 在RedHat上，您可能必须运行： mk_msr_dev_redhat.sh 建立： 制

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关于 moodle-mod_ivs是一个Moodle活动插件，用于社交视频学习。 通过社交视频播放器的强大功能丰富您的视频。 只需使用一种工具，就可以创建用于实际讨论的精确视频评论，添加图纸或在视频中直接标记重要情况。 要求 需要才能设置和使用 经过Moodle 3.5+测试 安装 安装插件到mod / ivs 请参阅详细的安装说明 在/mod/ivs/admin/admin_settings_license.php中获取您的实例标识 使用您的许可证标识购买 创建交互式视频套件活动 特征 互动视频套件活动 报告书 备份与还原 支持测试环境 变更日志 v1.5 Moodle目录列表的重构和修复 修复4：3缩略图预览图像布局 修正报告的编辑，删除和开始日期 v1.4 固定的cron报告 v1.3 固定语言选择 v1.2 添加了设置以启用MATCH视频的视频播放率 v1.1 更新常量

delphi7 国密算法实现文件加密解密 用到了sm2,sm3,sm4算法（源码+测试可用）

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信息论与编码知识点总结 信息论是研究信息处理、传输和存储的科学，编码是信息论的重要组成部分。本文总结了信息论与编码的重要知识点，以便学生更好地理解和掌握相关概念。 一、信息论基础 * 信源熵（信息熵）：信源的不确定度，衡量信源的随机性和不确定性。 * 条件熵：在给定其他信源的情况下，信源的不确定度。 * 信源编码：将信源信息转换为适合传输和存储的形式的过程。 * 信道编码：将信源信息转换为适合信道传输的形式的过程。 二、信息论基本概念 * 熵（信息熵）：信源的不确定度，衡量信源的随机性和不确定性。 * 条件熵：在给定其他信源的情况下，信源的不确定度。 * 相互信息：两信源之间的相关性，衡量信源之间的相关度。 * 信道容量：信道能够传输的最大信息速率。 三、编码技术 * 固定长度编码：每个符号都编码成固定长度的码字。 * 变长编码：每个符号编码成不同长度的码字，平均码长小于固定长度编码。 * 哈夫曼编码：一种变长编码方法，根据符号的出现概率来确定码字的长度。 * 香农-费诺编码：一种变长编码方法，根据符号的出现概率来确定码字的长度。 四、信道编码 * 线性分组码：一种信道编码方法，使用线性算法来编码信息。 * 率失真函数：衡量信道编码的错误率和失真度。 * 香农第一定理：信源的熵小于信道容量时，可以实现可靠的通信。 五、信息论应用 * 数字信号处理：使用数字信号处理技术来处理和分析信号。 * 数据压缩：使用数据压缩算法来减少数据的大小和提高传输效率。 * 加密技术：使用加密算法来保护信息的安全。 六、信息论中的重要概念 * 熵的非负性：熵不能小于0，因为熵衡量的是信源的不确定度和随机性。 * 熵的链式规则：熵可以通过链式规则来计算，例如 H(X,Y) = H(X) + H(Y|X)。 * 信源熵的极限定理：信源熵的极限定理是指信源熵的上限和下限，例如香农第一定理。 七、信息论中的重要公式 * 熵的公式：H(X) = - ∑ p(x) log2 p(x) * 条件熵的公式：H(Y|X) = - ∑ p(x,y) log2 p(y|x) * 相互信息的公式：I(X;Y) = H(X) + H(Y) - H(X,Y) * 信道容量的公式：C = B \* log2(1 + S/N) 八、信息论中的重要结论 * 香农第一定理：信源的熵小于信道容量时，可以实现可靠的通信。 * 香农第二定理：信源的熵大于信道容量时，无法实现可靠的通信。 * 香农第三定理：信源的熵等于信道容量时，可以实现可靠的通信，但需要无限长的编码。

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