基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM多维时间序列预测，LSTM-Attention回归预测，多输入单输出模型。 运行环境MATLAB版本为2020b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

点选识别是计算机视觉领域中的一个关键任务，它通常涉及到图像中的特定目标检测与分类。在本项目中，我们利用了孪生神经网络（Siamese Network）这一强大的机器学习模型来实现点选识别。孪生神经网络因其结构对称而得名，它主要由两个共享权重的神经网络分支构成，常用于比较输入样本对之间的相似性。 孪生神经网络的核心思想是通过对比学习，使网络能够理解两个相似样本的特征表示应该接近，而不同样本的特征表示应该相距较远。在点选识别的应用中，我们可以训练网络以区分哪些图像区域包含目标点，哪些不包含。这在例如交互式界面设计、点击预测、图像标注等领域具有广泛的应用。 孪生网络的训练通常包括以下步骤： 1. **数据预处理**：我们需要准备一个包含点选信息的图像数据集。这些图像可以是用户在特定位置点击后的屏幕截图，每个图像都带有对应的点选标签。 2. **构建网络结构**：孪生网络的两个分支通常采用相同的卷积神经网络（CNN）结构，如VGG或ResNet，用于提取图像特征。这两个分支的权重共享，确保它们对所有输入执行相同的特征提取过程。 3. **相似度度量**：接下来，两个分支的输出特征向量会被送入一个距离度量函数，如欧氏距离或余弦相似度，以计算样本对之间的相似性。 4. **损失函数**：为了训练网络，我们选择一对相似和不相似的样本对，并定义一个损失函数，如 Contrastive Loss 或 Margin Loss，来衡量预测的相似度是否符合实际标签。 5. **优化与训练**：使用反向传播算法更新网络权重，使得相似样本对的损失值最小，而不相似样本对的损失值最大。 6. **评估与应用**：经过训练后，孪生网络可用于实时的点选识别，通过计算新图像与已知点选模板的特征距离，判断该点是否为用户可能的点击位置。 在实际应用中，孪生网络可以与其他技术结合，如注意力机制或者置信度阈值设定，以提高识别的准确性和鲁棒性。同时，为了适应不同的应用场景，可能还需要对网络结构进行微调，例如增加深度、引入残差连接等，以提升模型的表达能力。 在"点选-main"这个项目中，可能包含了训练代码、预处理脚本、模型配置文件以及测试数据等资源。通过对这些文件的深入研究，我们可以详细了解孪生网络在点选识别任务上的具体实现细节，包括数据处理方式、网络架构的选择、参数设置以及训练策略等。这为我们提供了学习和改进现有点选识别模型的宝贵资料。

基于ResNet50改进模型的图像分类研究

【标题】基于STM32H750的NES模拟器实现详解 在嵌入式系统领域，STM32系列微控制器以其丰富的功能和强大的性能深受开发者喜爱。STM32H750作为其中的一员，拥有高主频、大内存以及高性能的硬件特性，使其成为实现复杂应用的理想选择。本项目首次将NES（Nintendo Entertainment System）模拟器移植到STM32H750上，实现了对经典游戏如《重装机兵》和《吞食天地2》等的支持。 【描述】中的关键知识点： 1. CubeMX工程：CubeMX是意法半导体提供的配置和代码生成工具，用于初始化STM32微控制器的外设和时钟系统。在本项目中，开发者使用CubeMX配置了STM32H750的GPIO、定时器、中断、DMA等，为模拟器运行提供了基础框架。 2. 映射器支持：NES游戏卡带存在多种不同的存储器映射方式，称为映射器。本模拟器能支持上百种映射器，意味着它可以兼容大量不同结构的游戏ROM，提升了模拟器的通用性。 3. 读档存档与金手指功能：这两项功能极大地提升了玩家的游戏体验。读档存档允许玩家保存进度，随时继续游戏；金手指则是一种作弊手段，通过修改游戏内存数据，实现无限生命、无限道具等效果。 【标签】涉及的相关知识： 1. STM32：STM32是意法半导体推出的基于ARM Cortex-M内核的微控制器系列，具有丰富的外设接口和强大的处理能力。 2. 游戏模拟器：游戏模拟器是一种软件，它能够在非原生硬件平台上运行特定平台的游戏。本案例中的NES模拟器就是让STM32H750模拟8位NES游戏机的硬件环境，以运行其游戏软件。 3. NES模拟器：NES是任天堂在1980年代推出的一款家用游戏机，其游戏ROM（ROM Cartridge）被广泛用于模拟器开发。NES模拟器的核心是实现CPU、PPU（Picture Processing Unit）、APU（Audio Processing Unit）以及I/O设备的精确模拟。 4. FC模拟器：FC是NES在中国的别称，全称为Family Computer，因此FC模拟器和NES模拟器是同一概念。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的“H750NES”可能指的是项目的核心代码库或工程文件，包含了实现上述功能的C/C++源代码、头文件、配置文件等，是实际运行模拟器的关键部分。 本项目通过STM32H750的强大性能和CubeMX的便捷配置，成功构建了一个兼容性极高的NES模拟器。这不仅展示了STM32在嵌入式游戏开发领域的潜力，也为爱好者提供了一条在微控制器上体验经典游戏的新途径。项目的源代码和配置文件可供进一步学习和研究，对于想要了解嵌入式系统编程、游戏模拟器实现以及STM32应用开发的读者来说，这是一个宝贵的资源。

【作品名称】：基于OSGEarth引擎，实现三维动态海洋流场可视化 【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。 【项目介绍】：基于OSGEarth引擎，实现三维动态海洋流场可视化

基于51单片机的多功能密码锁仿真设计，由单片机最小系统、矩阵键盘、LCD显示模块、掉电存储模块、报警机构和开锁机构组成，主要实现功能如下： (1)能够从键盘中输入密码，并相应地在显示器上显示‘*’； (2)能够判断密码是否正确，正确则开锁，错误则输出相应信息； (3)能够实现密码的修改； (4)断电或者单片机复位后能够保存之前的操作，比如密码的修改； (5)在操作错误达到一定次数后能够报警。

基于HAL库，状态机编程STM32F103单片机实现按键消抖，处理按键单击，双击，三击，长按事件。开启定时器中断处理

利用LangChain和ChatGLM-6B系列模型制作的Webui, 提供基于本地知识的大模型应用. 目前支持上传 txt、docx、md、pdf等文本格式文件, 提供包括ChatGLM-6B系列、Belle系列等模型文件以及GanymedeNil/text2vec-large-chinese、nghuyong/ernie-3.0-base-zh、nghuyong/ernie-3.0-nano-zh等Embedding 提供ModelScope版本和HuggingFace版本. 需要Python>=3.8.1 目前热门的中文embeddding模型都支持, 非常适合用于做企业企业二开

注意：Inelastica项目于2018年2月移至https://github.com/tfrederiksen/inelastica/。SIESTA（DFT，量子化学）和TranSIESTA（量子传输）的预处理和后处理工具：（1）计算声子频率，e-ph耦合以及对电导的非弹性贡献（IETS）。 （2）从Python访问Hamiltonian等。 可以在以下MediaWiki页面上找到一些代码文档和安装说明：http://dipc.ehu.es/frederiksen/inelastica/index.php。

正弦波信号发生器设计 一个基于Python编程语言和numpy及matplotlib库的简单正弦波信号发生器示例 软件实现 - Python 1. 安装所需库 首先，你需要安装numpy和matplotlib库。如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装： pip install numpy matplotlib 选择适当的采样率和持续时间，以确保生成的信号精确且可视化良好。