【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】：所有源码都经过严格测试，可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】：项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。【沟通交流】：有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

友情提醒：在tao宝下载本资源是旧版的，注意不要受骗 当前资源在后续更新会以私信的方式发送，已经购买资源的朋友请不要取关，谢谢了 帖子地址： https://blog.csdn.net/qq_38693757/article/details/131223450?spm=1001.2014.3001.5502 具体的介绍请看帖子，这里文字放不下了 2023.07.25 添加了本地黑名单文件夹功能 2023.12.30 进行了大幅度的优化，同时改动了一部分功能，具体更新内容参考帖子 2024.01.05 优化了部分代码 2024.01.13 优化了部分代码 2024.06.18 添加了更新界面 修复了 UNIX/Linux FTP 服务器 无法下载的bug 2024.06.20 添加了配置文件生成工具，更新工具读取配置文件来检测那些文件需要更新，大大的提高了更新速度 有疑问欢迎私信我

【标题】"基于STM32的小电流检测装置"是一个实用的硬件工程项目，它利用微控制器技术来实现对微小电流的精确测量。STM32是一款广泛使用的基于ARM Cortex-M内核的微控制器，以其高性能、低功耗和丰富的外设接口而备受青睐。 在该装置中，电流检测的关键步骤是通过一个采样电阻来转换小电流为小电压。这种方法称为分压法，是电流测量的基本原理。当电流流过采样电阻时，会产生一个与电流成正比的电压降。这个电压随后被送到放大电路，以增强信号以便后续处理。 描述中提到的“二级放大”可能指的是采用了两个连续的放大器，这通常是为了提高信噪比和确保足够的电压增益。第一级放大可能用于提升信号大小，第二级则可能用于进一步稳定信号或增加增益。放大倍数的三种选择可能意味着用户可以根据实际应用需求选择合适的放大级别，以确保测量精度。 ADC（模拟数字转换器）是微控制器中的关键组件，它将放大后的模拟电压转换为数字值，从而使STM32能处理这些数据。ADC的分辨率和转换速度直接影响到电流测量的精度和实时性。0.96寸OLED显示屏用于实时显示测量结果，提供直观的用户界面，五轴按键则允许用户进行参数调整，增强了交互性。 此外，设备还集成了蜂鸣器报警功能，可能用于提示超出设定电流阈值的情况，从而为用户提供即时反馈。蜂鸣器的设置和触发条件可能通过程序控制，增加了系统的灵活性和安全性。 文件名称"C8T6forDING.PcbDoc"和"C8T6forDING.SchDoc"暗示了项目的设计文件，其中"PcbDoc"代表PCB（Printed Circuit Board）设计文档，记录了电路板的布局和连接；"SchDoc"则代表电路原理图文档，描绘了电子元器件间的连接关系。这两份文件是硬件设计的核心，用于指导制造和调试过程。 这个项目涉及了嵌入式系统设计、模拟电路、数字信号处理、微控制器编程等多个IT领域的知识点，展示了硬件工程师在解决实际问题时的综合技能。

SPENCER多模式人员检测和跟踪框架 在欧盟FP7项目的背景下开发的针对移动机器人的基于ROS的多模式人员和组检测和跟踪框架。 功能一览 多模式检测：在一个通用框架中的多个RGB-D和2D激光检测器。 人员跟踪：基于最近邻居数据关联的高效跟踪器。 社会关系：通过连贯的运动指标估算人与人之间的空间关系。 群体追踪：根据人群的社会关系来检测和追踪人群。 鲁棒性：各种扩展功能（例如IMM，跟踪启动逻辑和高召回检测器输入）都使人员跟踪器即使在非常动态的环境中也能相对鲁棒地工作。 实时：在游戏笔记本电脑上以20-30 Hz的频率运行，跟踪器本身仅需要1个CPU内核的10％。 可扩展和可重用：结构良好的ROS消息类型和明确定义的接口使集成自定义检测和跟踪组件变得容易。 强大的可视化：一系列可重复使用的RViz插件，可通过单击鼠标进行配置，以及用于生成动画（2D）SVG文件的脚本。 评

【STM32F103C8T6微控制器】STM32F103C8T6是意法半导体（STMicroelectronics）推出的基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，具有高性能、低功耗的特点。这款芯片拥有72MHz的工作频率，内置512KB闪存和48KB SRAM，适用于各种嵌入式应用，如本例中的智能小车。 【循迹系统】智能小车的循迹功能通常依赖于一组传感器，如红外线反射传感器或光电耦合器，用于检测地面的黑色线条或颜色差异。通过读取这些传感器的数据，微控制器可以计算出小车相对于赛道的位置，并通过PID（比例-积分-微分）算法调整电机速度，确保小车准确地沿着预设路径行驶。 【舵机控制】舵机是一种可精确控制角度的执行机构，广泛应用于机器人和模型制作。在智能小车上，舵机会被用于转向，通常连接到微控制器的PWM（脉宽调制）端口。STM32F103C8T6可以通过编程产生不同的PWM信号，从而控制舵机的角度变化。 【步进电机驱动】步进电机是一种能够实现精确位置控制的电机，其运动通过接收脉冲信号来控制。在智能小车上，步进电机可能用于驱动轮子，以实现高精度的移动。微控制器通过驱动步进电机的四相线圈，使得电机每次接收到一个脉冲就转动固定的角度。为了有效地驱动步进电机，需要使用合适的驱动电路，如H桥驱动器，同时微控制器需要有精准的时序控制能力。 【长征小车（课程思政场地）】这个名称可能指的是这个项目与长征系列火箭或者是中国的长征精神有关，也可能是在特定的教育环境下进行的课程项目。在这个场景下，智能小车的设计和实施不仅锻炼了学生的硬件设计和编程能力，还可能融入了爱国主义教育和科技创新的元素，让学生在实践中理解并传承长征精神。 总结，基于STM32F103C8T6的智能小车是一个集成了硬件设计、嵌入式软件开发以及控制系统理论的综合项目。它利用循迹技术保证小车按轨迹行驶，通过舵机实现转向，而步进电机则提供了精确的移动控制。此外，这个项目还可能融入了教育意义，使学生在学习过程中体会到科技与文化的融合。

有部署问题可私信联系 划出行路线、查询公交车辆的实时位置和到站时间，提供公交线路的详细信息等功能。 该系统通常包括以下几个主要模块： 用户管理模块：用于用户注册、登录、个人信息管理等功能。 公交线路管理模块：用于管理城市公交线路的信息，包括线路名称、起始站点、途经站点、票价等。 公交站点管理模块：用于管理城市公交站点的信息，包括站点名称、所属线路、经纬度坐标等。 公交车辆管理模块：用于管理公交车辆的信息，包括车牌号、所属线路、当前位置等。 公交查询模块：用于提供公交线路查询、站点查询、实时到站查询等功能。 路线规划模块：用于根据用户输入的起始点和目的地，自动规划最佳公交路线。划出行路线、查询公交车辆的实时位置和到站时间，提供公交线路的详细信息等功能。 该系统通常包括以下几个主要模块： 用户管理模块：用于用户注册、登录、个人信息管理等功能。 公交线路管理模块：用于管理城市公交线路的信息，包括线路名称、起始站点、途经站点、票价等。 公交站点管理模块：用于管理城市公交站点的信息，包括站点名称、所属线路、经纬度坐标等。 公交车辆管理模块：用于管理公交车辆的信息，包括车牌号、所属线路

MindSpore 框架下基于ResNet50迁移学习的方法实现花卉数据集图像分类（5类）

1.版本：matlab2022A，包含仿真操作录像和代码中文注释，操作录像使用windows media player播放。 2.领域：5G-noma通信，SCMA编译码 3.内容：基于5G-noma通信系统的SCMA算法matlab仿真。稀疏码分多址（SCMA）是一种新型非正交多址技术，具有过载通信的特点。 PRE_o=zeros(PAR.FN,PAR.Data_length); for data_ind=1:PAR.Data_length for v=1:PAR.VN PRE_o(:,data_ind)=PRE_o(:,data_ind)+PAR.CB(:,data_source(v,data_ind),v); end end 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。

【毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究】 本毕业设计主要探讨了图神经网络（GNN）在异构图表示学习和推荐系统中的应用。图神经网络是一种强大的机器学习模型，它能处理非欧几里得数据结构，尤其适用于社交网络、知识图谱和复杂网络等领域的分析。在异构图中，不同类型的节点和边共同构成了复杂的网络结构，这为理解和挖掘数据间的关系提供了新的视角。 一、图神经网络基础 1. 图神经网络的定义：GNN 是一种对图数据进行深度学习的方法，通过消息传递机制在节点之间传播信息，从而学习节点的嵌入表示。 2. 模型结构：GNN 包含多层神经网络，每层通过聚合邻居节点的信息更新当前节点的状态，直到收敛或达到预设层数。 3. 消息传递：GNN 的核心是消息传递函数，它负责将一个节点的特征向量传递给其相邻节点，同时接收来自邻居节点的信息。 二、异构图表示学习 1. 异构图的特性：异构图包含多种类型节点和边，每种类型都有不同的属性和交互模式。 2. 表示学习挑战：如何在异构环境中有效地捕获不同类型节点和边的特征并进行统一表示，是异构图学习的关键。 3. GNN 在异构图中的应用：通过设计适应异构图的GNN模型，如Heterogeneous Graph Neural Network (HetGNN)、Metapath2Vec等，可以处理节点和边的多样性，捕捉丰富的语义信息。 三、推荐算法 1. 推荐系统概述：推荐系统旨在预测用户可能感兴趣的内容，通过分析用户历史行为、兴趣偏好等数据来实现个性化推荐。 2. 基于图的推荐：将用户、物品等视为图中的节点，通过GNN学习节点间的关系，进而预测用户可能的评分或点击概率。 3. 异构图在推荐中的优势：能够捕获用户-物品、用户-用户、物品-物品等多类型关系，提升推荐的准确性和多样性。 四、项目实现 本设计提供了一个完整的实现框架，包括数据预处理、模型训练、评估和推荐结果生成等环节。源码经过严格测试，确保可直接运行，为其他研究者或学生提供了参考和实践平台。其中，"demo"可能是演示代码或样例数据，帮助理解模型的运行流程和效果。 五、互动支持 作者承诺对下载使用过程中遇到的问题及时解答，保证良好的使用体验。这种互动交流有助于深化对项目的理解，提高问题解决能力。 本毕业设计深入研究了GNN在异构图表示学习和推荐算法中的应用，不仅涵盖了理论知识，还提供了实际操作的代码，对于学习和研究图神经网络在推荐系统中的应用具有重要价值。

户籍管理系统的设计与实现 摘 要 当今社会人们生活质量越来越高，人们对生活品质的追求不断提升，对于孩子求学，变更住所等情况时有发生，因此对于户籍变动管理就显得十分重要，管理用户的户籍信息可以有效防止信息错乱，信息管理过程中出现问题可能会带来很多不必要的麻烦；因此，需要进行信息化对户籍信息进行管控。 本系统主要设计出发点就是围绕着户籍管理方面来进行设计，开发一套符合现代社会需求户籍管理的系统平台，给用户更多的便利和实惠；系统主要包括了登陆模块，注册模块，用户模块，户籍模块，迁入出模块，身份管理模块，缴费模块等等，系统设计采用的是WEB开发模式，结合简单的架构，运用java的开发语法，在强大的数据库支持下完成的，系统开发符合软件工程标准，数据准确，系统稳定。 关键词 户籍管理；数据库；TOMCAT 开发平台简介 1.4.1 Java语言的特点  JAVA语言是当今特别常用的面向对象的编程语言，他的前身为OAK语言，于1995年改名为“JAVA”，并向公众正式推出。JAVA的语言风格与C++相似，与和C++相比把容易发生错误的地方进行了优化，减少错误的发生几率。例如引用和引进了