numpy是python基本常用的科学计算库，在数据分析，机器学习，深度学习等领域经常被使用，可以说是学习python的一个库。本课程会讲解到numpy中核心的一些知识点，包括numpy的属性，创建array，numpy的运算，矩阵运算，随机数生成，numpy的索引，array的合并与分割，numpy的浅拷贝深拷贝等内容。帮助大家掌握numpy的使用。

在MATLAB环境下开发的无人机城市物流仿真系统，为用户提供了一个高效、可靠的仿真平台，以模拟无人机在城市环境中进行物流配送的过程。这一仿真系统通过构建三维模型，模拟了无人机的起飞、飞行、货物投放以及返回等一系列物流配送过程。用户可以通过这个仿真平台进行多种参数设定，如无人机的速度、载重能力、飞行路线以及不同的环境因素等，以测试在不同条件下的配送效率和可靠性。 在系统开发过程中，开发者首先需要对无人机的物理特性进行精确建模，包括其动力学特性和飞行控制策略。接着，建立城市环境模型，涵盖了城市中复杂的地形、建筑物高度、障碍物分布等信息，确保仿真的真实性。为了使仿真过程更加贴近现实，还需考虑气象条件，如风速、风向等对无人机飞行的影响。 仿真平台的用户界面友好，使得用户无需深入了解复杂的算法或编程知识，就能进行操作。在实验运行过程中，可以通过“ExperimentRun示例结果”文件来查看预设条件下的仿真结果，其中包括无人机飞行路径、飞行时间、能耗和配送成功率等重要数据。用户可以将这些结果与理论计算进行对比，分析系统的性能，优化配送策略，提高无人机物流配送的整体效率。 在无人机城市物流系统设计中，安全性始终是首要考虑的因素。仿真系统也需要包含安全机制，比如避开人口稠密区域的飞行规划、在紧急情况下的自动返航功能、以及在通信中断时的应急策略等。此外，考虑到城市物流配送的复杂性，仿真系统同样需要能够处理多无人机协同作业的情况，研究不同无人机之间在执行任务时的相互影响和协调控制策略。 MATLAB作为一款强大的数值计算和仿真软件，其丰富的工具箱为无人机城市物流仿真的实现提供了极大的便利。利用MATLAB提供的图形处理和算法开发工具，可以快速地将复杂的城市物流配送问题转化成可视化的仿真模型，并对模型进行实时调试和优化。这种仿真平台的开发对于无人机物流配送系统的研发具有重要意义，不仅能够在实际应用前进行充分的测试，还能为科研人员和工程技术人员提供一个实验和研究的工具。 MATLAB在无人机城市物流仿真中的应用，充分体现了其在工程仿真领域的优势。通过这种仿真平台，可以有效地缩短产品开发周期，降低成本，提高研发效率。同时，也为无人机物流配送系统在实际部署前提供了一个全面评估和优化的机会，确保在复杂多变的城市环境中，无人机的物流配送能够安全、高效地运行。 为了适应未来城市物流的需求，无人机物流系统还需要不断地进行技术创新和优化。这包括使用更先进的算法来提高飞行效率，使用更轻质的材料来减少能耗，以及进一步增强系统的智能决策能力等。通过仿真技术，可以在不影响现实世界的情况下，探索这些创新的可能性。 随着技术的不断发展，无人机在城市物流配送中的应用前景越来越广阔。利用MATLAB强大的仿真功能，开发出高效、安全、智能的城市无人机物流配送系统，将为未来城市物流的高效运作提供强有力的支撑。

MATLAB R2022b 安装教程

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在uniapp框架中进行抖音小程序开发时，可能会遇到video-player组件覆盖问题，这通常是由于布局、样式冲突或者组件配置不当导致的。本教程将详细解析如何解决这一问题，并且已经成功应用于上线产品，确保方法的有效性。以下是针对该问题的详细分析与解决方案。 1. **了解uniapp和video-player组件**： uniapp是一个基于Vue.js开发的多端框架，它允许开发者使用一套代码同时发布到iOS、Android、Web（H5、微信小程序、支付宝小程序等）以及各种小程序平台，包括抖音小程序。video-player是uniapp提供的一款视频播放组件，用于在不同平台上播放视频。 2. **问题分析**： 在抖音小程序中，video-player可能与其他组件或页面元素重叠，造成显示异常，可能是由于以下原因： - CSS布局问题：如z-index设置不当，导致video-player层叠顺序错误。 - 视频容器尺寸问题：video-player的宽高设置不正确，导致视频溢出或被其他元素遮挡。 - 配置问题：video-player的属性设置有误，例如cover-image、controls等。 3. **解决方案**： a) **检查CSS布局**：确保video-player的父级容器具有合适的定位属性（如position: relative;），并调整z-index值，使其高于可能与其重叠的其他元素。例如，可以设置`z-index: 999;`以确保video-player位于最上层。 b) **调整尺寸**：确认video-player的宽度和高度设置，确保它们适应不同的屏幕尺寸。可以使用uniapp的flex布局或百分比单位来实现自适应。同时，检查video-player与其他元素的相对位置，避免因布局挤压而重叠。 c) **配置优化**：检查video-player的配置项，如是否开启自动播放(auto-play)、是否显示控制条.controls等。根据实际需求调整这些选项，有时关闭某些特性能解决覆盖问题。 4. **具体实践步骤**： 1. 定位问题：首先确定是哪部分元素与video-player重叠，可以通过开发者工具进行调试，查看元素的布局和样式信息。 2. 调整样式：针对问题元素调整z-index，确保video-player的z-index更高。如果仍存在重叠，尝试调整video-player的父级容器尺寸和位置。 3. 验证效果：在真机或模拟器上预览并测试，看是否解决了覆盖问题。 4. 代码优化：将修复的代码整理成可复用的组件或样式，避免在后续开发中再次出现类似问题。 5. **ttcomponents**： 压缩包中的"ttcomponents"可能是包含自定义组件的目录，这些组件可能是为了解决抖音小程序中的特定问题，如video-player覆盖问题而创建的。检查这些组件的源码，看看是否有可供参考的解决方案或优化策略。 6. **学习资源**： 掌握更多uniapp和抖音小程序开发技巧，可以查阅官方文档、社区论坛和在线课程，如“uniapp 小程序 课程资源”中可能就有针对此类问题的讲解。 通过以上步骤，你可以有效解决uniapp开发抖音小程序时video-player覆盖的问题。不断学习和实践，提升自己的前端技能，将使你在开发过程中更加得心应手。

ANSYS APDL与SIMPACK联合仿真的课程与实践资料集：车桥耦合振动分析模型详解,[1]包括simpack和ansys联合仿真的课程，和模型 ansys apdl和SIMPACK车桥耦合振动分析，资料包括： （1）120m连续钢混组合梁桥模型（实体单元+壳单元+梁单元+栓钉建模细节、支座建模细节、桥墩建模细节）； （2）空间整车模型（均可考虑车体竖向，俯仰和侧倾振动加速度）； （3）车桥耦合振动分析程序（可以修改车速，车重和路面不平整度）； （4）结果提取可以提取桥梁任意节点位移时程曲线，加速度时程曲线，车辆多个方向动力响应。 [2]SIMPACK学习资料和视频 有基础培训视频 包括地铁车辆动力学建模计算，动力学分析，轮对，转向架车体建模，地铁轨道耦合动力学，激励添加，齿轮模型，碰撞模型，CAD文件导入等，实例模型PDF版 送SIMPACK2021x安装包 以及安装教程 ,simpack; ansys联合仿真; 模型; ansys apdl; 车桥耦合振动分析; 连续钢混组合梁桥模型; 空间整车模型; 振动加速度; 结果提取; 节点位移时程曲线; 地铁车辆动力学建模计算

其中包括：嵌入式AI---yolov8模型转化为华为昇腾om模型教程文件和相关的代码文件 执行YOLOv8模型的图片视频推理代码 执行YOLOv5模型的图片视频推理代码 示例YOLOv8的.om模型 相关执行结果

《信息论与编码理论》是一门深度探讨信息的表示、传输和处理的学科，它在通信、计算机科学、数据存储等领域具有广泛的应用。这门课程的PPT是南航（南京航空航天大学）专为学生设计的，旨在帮助学生理解和掌握信息论的基础概念以及编码理论的核心原理。 信息论由美国科学家克劳德·香农在20世纪40年代创立，它主要研究的是信息的量化、传输和处理。在PPT中，你可能会看到以下几个关键概念： 1. **信息熵**：是衡量一个随机变量不确定性或信息量的度量，通常用比特（bits）表示。熵越大，表示信息的不确定性越高。 2. **信源编码**：为了更高效地传输信息，我们需要对原始信息进行编码。常见的信源编码方法有霍夫曼编码和游程编码，它们都是通过减少冗余来压缩信息。 3. **信道容量**：是信道能够无错误传输的最大信息速率，由香农公式给出，与信道的带宽和噪声水平有关。 4. **信道编码**：在信息传输过程中，为了抵抗噪声和干扰，会采用各种编码技术，如奇偶校验码、卷积码和 Turbo 码等，以提高信息的可靠性。 编码理论则是信息论的一个分支，主要研究如何有效地编码信息以达到特定目的，比如提高传输效率或增强抗干扰能力。在PPT中，你可能还会遇到以下内容： 1. **线性分组码**：一种常用的信息校验方法，通过增加冗余位来检测和纠正错误。汉明码就是线性分组码的一种实例。 2. **循环码**：具有循环特性的线性码，如汉明码的扩展——循环汉明码，其纠错能力更强。 3. **涡轮码和低密度奇偶校验码（LDPC）**：这两种是现代通信系统中广泛应用的高级编码技术，具有接近香农限的性能。 4. **信道解码**：包括最大似然解码、Viterbi算法（用于卷积码解码）以及BP（信念传播）算法（用于LDPC码解码）等。 学习《信息论与编码理论》不仅可以深化对通信系统理解，还能为密码学、数据压缩和错误检测与纠正等领域打下坚实基础。这份南航的PPT资料应该涵盖了这些基础知识，并可能通过实例和图示帮助学生直观地理解复杂的理论概念。对于准备考试的学生来说，它是一个宝贵的复习资源。

《EDA课程设计——微波炉定时控制器详解》 EDA（电子设计自动化）技术在现代电子系统设计中起着至关重要的作用，它能将复杂的电路设计与验证过程自动化，大大提高了设计效率。本文将以微波炉定时控制器为例，详细介绍一个基于EDA技术的课程设计项目，包括设计要求、设计思路以及单元模块的详细设计。 设计题目是构建一个微波炉定时控制器，其功能包括：复位、启动、烹调时间设置、时间显示、七段码测试、启动输出等。设计要求在复位后，用户可以通过设置开关设定烹调时间，启动后，控制器会在七段码上显示剩余时间，当时间归零时，显示烹调完成的标志。 设计思路分为三个阶段。构建一个初步的模块化设计，包括预设初值、倒计时减计数和输出数据。接着在此基础上增加复位和测试功能，优化初值设置模块，减少物理按钮使用。完成各个模块的设计并将其连接，采用动态扫描方法输出数据，并在输入时使数据闪烁。 单元模块设计是整个系统的核心，包括FENPIN、FIRST、JIANJISHU以及CHOICE和VIEW模块。 1. FENPIN模块：该模块负责提供合适的时钟频率。通过1KHz的时钟信号进行分频，产生1s的outlck信号供JIANJISHU模块使用，以及0.5s的screen信号用于VIEW模块的显示闪烁。此模块的精确分频对于整个系统的计时精度至关重要。 2. FIRST模块：用于设定微波炉的初始烹调时间。用户可以通过此模块设置烹调的分钟和秒数，这些数据将被传递到后续的计数模块。 3. JIANJISHU模块：配合FENPIN模块的时钟，实现每秒减一的计数。这是实现倒计时的关键部分，通过不断减去预设时间，直至计数为零，表示烹调结束。 4. CHOICE和VIEW模块：这两部分共同实现数字的动态扫描显示。CHOICE模块处理用户的选择，而VIEW模块则负责在七段码上显示选择的数值或状态。动态扫描可以有效节省硬件资源，提高显示效果。 在硬件实验阶段，需要将设计的逻辑功能在实际硬件平台上验证，确保每个模块的功能正确无误。同时，设计者需要对整个设计过程进行反思和总结，形成心得体会，这不仅有助于提升设计能力，也有助于未来项目的改进和优化。 附页的程序代码是实现上述功能的具体实现，包含了各个模块的Verilog或VHDL代码，通过编译、仿真和综合，最终可以下载到FPGA或ASIC芯片上实现硬件运行。 EDA课程设计的微波炉定时控制器项目涵盖了数字逻辑设计的基本流程，从需求分析到模块化设计，再到硬件验证，充分展示了EDA技术在实际工程问题中的应用。通过这样的实践，学生可以深入理解数字系统设计原理，并提升自身的动手能力和问题解决能力。

在深度学习领域，睡眠分期技术的研究已经成为了热门话题，它主要涉及到使用深度学习模型来分析人体在睡眠过程中的脑电图(electroencephalogram, EEG)信号，以此来划分睡眠的不同阶段。EEG信号是睡眠分期的重要依据，因为它们反映了大脑在不同睡眠阶段的活动状态。深度学习技术，尤其是卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)，已经成为分析这种时间序列数据的强大工具。 通过使用深度学习模型，研究人员能够更加准确地对睡眠进行分期，这对于诊断和治疗睡眠障碍具有重要意义。例如，睡眠呼吸暂停症候群、失眠症、以及多种神经系统疾病都可以通过睡眠分期的分析来辅助诊断。深度学习的加入，特别是在特征提取和模式识别方面，极大地提高了睡眠分期的自动化水平，减少了人工标注的主观性误差，提高了分期的准确率。 在给出的文件内容中，涉及到几个关键部分。首先是README.md文件，它通常包含了项目的详细说明，包括项目的背景、目标、使用方法和安装指南等。其次是load-dataset.py文件，这个文件可能负责数据集的加载工作，包含了读取和预处理EEG数据集的代码。预处理的步骤可能包括数据清洗、格式转换、标准化等，这些步骤对于提高后续深度学习模型的训练效果至关重要。cnn-eeg-classification.py文件可能包含了核心的深度学习模型实现，其中CNN模型被用于对经过预处理的EEG数据进行特征学习和分类。 深度学习模型的训练和验证通常需要大量的标记数据，因此数据集的构建和管理是一个重要环节。在本项目中，很可能使用了大量经过专业标注的睡眠EEG数据，这些数据对于训练出一个有效的睡眠分期模型是必不可少的。通过使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，研究人员可以构建复杂的神经网络结构，并利用GPU进行高效的训练。 此外，深度学习模型的性能评估也是一个不可忽视的部分，它通常包括准确率、召回率、F1分数以及混淆矩阵等指标的计算。通过这些指标，研究人员可以了解模型在各个睡眠阶段分期中的表现，并据此对模型进行调优。 由于深度学习和人工智能技术的迅速发展，睡眠分期技术也在不断进步。目前，不仅限于传统的CNN模型，各种新型的深度学习模型也被应用于EEG信号分析，例如长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)、门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)和一维卷积网络(1D ConvNet)等。这些模型在捕捉时间序列数据的长期依赖关系方面表现出色，因此可能在未来的睡眠分期研究中发挥更大的作用。