很好用的CAN调试工具,可以基于此开发各种上位机软件,希望对大家有帮助,源码
2024-07-21 14:23:51 676KB ZLGCAN 源码
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挪车微信小程序全套源码,包括前端、后台、数据库; 前端使用微信小程序官方工具进行开发; 后端使用spring boot框架开发; 数据库用的是mysql; parkcar.properties是配置文件,放到usr/local/src 目录下,可以在代码中进行修改指定目录; 项目中使用了activemq插件,用来异步存储小程序formid,便于发送用户消息。微信小程序改版之后可能没有formid了,读者需自行适配。当然,用不到的话删掉也可以; 具体效果详见我的博客,https://blog.csdn.net/fanguoddd/article/details/104767339,阅读量已破万,点赞、评论、收藏、咨询的人很多; 虚拟隐私通话使用的华为云,AXB模式和X模式都有,一个号码月租是5元,AXB模式下一个号码可以绑定1000对号码,前期测试的话申请5个号码足够了。 大概就是这些,有什么问题再咨询吧。
2024-07-20 23:09:47 186.77MB 微信小程序 springboot
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STM32F1系列单片机是意法半导体(STMicroelectronics)推出的一款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器,广泛应用于各种嵌入式系统设计。在这些应用中,快速傅里叶变换(FFT)是一项重要的信号处理技术,常用于频谱分析、滤波器设计、通信系统等。本文将详细介绍如何在STM32F1单片机上实现精度较高的FFT,并探讨相关知识点。 FFT是一种计算复数序列离散傅里叶变换(DFT)的有效算法,其时间复杂度远低于直接计算DFT。在嵌入式系统中,通常使用库函数或者自编译代码来实现FFT,以满足实时性和资源限制的要求。 STM32F1系列单片机具有丰富的片上资源,包括浮点运算单元(如果选型支持),这对于实施数值计算,如FFT,非常有利。然而,由于Cortex-M3内核不包含硬件浮点支持,因此在STM32F1上实现FFT时,通常需要使用定点运算或软件模拟浮点运算。 实现FFT的方法有多种,例如Bit-reversal、Cooley-Tukey等。Cooley-Tukey是最常用的,它将大尺寸的DFT分解为多个小尺寸的DFT,通过蝶形结构(Butterfly)进行计算。这种分解方式可以显著降低计算量,提高效率。 在STM32F1单片机上实现FFT,需要考虑以下关键点: 1. **数据存储**:由于FFT涉及到大量的复数运算,需要合理安排内存以存储输入序列和中间结果。STM32F1的SRAM可作为存储空间,但需要优化布局以减少访问延迟。 2. **算法优化**:针对有限的硬件资源,可能需要对原始Cooley-Tukey算法进行优化,例如使用固定点运算代替浮点运算,或者采用分治策略,对不同大小的FFT选择不同的算法。 3. **计算精度**:在定点运算中,要确保足够的位宽以保持精度,同时避免溢出。这可能需要进行位扩展、舍入和饱和运算。 4. **实时性**:根据应用需求,可能需要在固定时间内完成FFT计算。这要求合理安排任务调度,避免处理器负载过重。 5. **库函数选择**:STM32生态系统中有许多开源的FFT库,如CMSIS-DSP库,提供了预优化的FFT函数,可以直接在STM32F1上使用。这些库已经考虑了上述的优化点,可以减少开发工作。 6. **调试与测试**:实际应用中,需要对FFT结果进行验证,确保精度和性能满足需求。这可能需要配合示波器、逻辑分析仪等工具进行硬件调试。 7. **功耗与效率**:在满足功能需求的同时,也要注意功耗和执行效率。可以通过调整算法参数、优化代码结构等方式来改善。 总结来说,在STM32F1单片机上实现精度较高的FFT,不仅需要理解FFT的基本原理和算法,还需要掌握微控制器的特性以及嵌入式系统的开发技巧。这是一项既需要理论知识,又需要实践经验的任务。通过精心设计和不断优化,可以在有限的资源条件下,实现高效、高精度的FFT计算。
2024-07-20 14:26:52 8.29MB stm32
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在IT领域,尤其是无线通信和信号处理中,"Gold码"是一个重要的概念,它与标题和描述中的关键词紧密相关。Gold码,全称是“Gold序列”,是由美国数学家Martin Gold于1967年提出的一种伪随机序列,主要用于扩频通信、编码调制和同步等领域。 Gold码是一种具有优良特性的线性反馈移位寄存器(Linear Feedback Shift Register, LFSR)产生的伪随机序列。它的主要优点在于可以同时满足良好的自相关性和互相关性,这意味着在不同的时间间隔或不同的码元序列之间,自相关值接近于零,而不同序列之间的互相关值尽可能小,这在多址接入通信和抗干扰方面有着显著优势。 在扩频通信中,Gold码被用来扩展信号的频谱宽度,从而提高系统的抗干扰能力和保密性。通过将信息数据与Gold码进行模二加操作,原始信号被分散到一个较宽的频带上,降低了信号被拦截或干扰的可能性。此外,由于Gold码的特性,接收端可以通过解扩来恢复原始数据,实现高精度的同步和信号检测。 在标签"源码"的提示下,我们可以推测这个压缩包可能包含了Gold码生成算法的编程实现。源码通常指的是程序员编写的未经编译或解释的原始计算机程序,它可以是用C、C++、Python等编程语言编写的,用于实际生成和操作Gold码。这些源码对于研究、理解和应用Gold码技术的开发者来说是非常有价值的参考资料。 源码可能包含以下几个部分: 1. **Gold码生成器**:实现LFSR的逻辑电路,通过预定义的反馈多项式生成特定长度的Gold码序列。 2. **码字操作**:可能包括码字的生成、模二加运算、码字比较和相关性计算等功能。 3. **扩频调制与解调**:模拟扩频通信的过程,包括将信息数据与Gold码结合、信号的扩频以及在接收端的解扩。 4. **性能评估**:可能包含一些测试用例和性能分析代码,用于验证Gold码在实际应用中的性能。 通过学习和理解这些源码,开发者能够更好地掌握Gold码的工作原理,并将其应用于实际的通信系统设计中,例如无线传感器网络、GPS导航系统或蓝牙通信等。同时,源码也可以作为教学材料,帮助学生理解扩频通信和伪随机序列在现代通信技术中的应用。 "gold_Gold码_GOLD序列_gold_gold码_扩频通信Gold码_源码.zip"这个压缩包内容可能涵盖了Gold码的理论知识、生成算法以及其在扩频通信中的应用,对于从事相关领域的研究人员和工程师来说是一份宝贵的资源。
2024-07-20 09:37:28 1KB 源码
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matlab原始已知球骨架是2 Kalles Fraktaler 2 + 正如原始的上游作者Karl Runmo所说: 想要免费创建比商业程序快100倍的DEEP Mandelbrot分形吗? 一小时还是一分钟? 三个月还是一天? 尝试Kalles Fraktaler! 它通过使用摄动技术和级数逼近来工作,从而可以基于高精度参考,将更快的较低精度数字类型用于像素迭代。 我(Claude Heiland-Allen)对代码进行了分叉,并将定制的任意精度浮点代码换成了高度优化的库,从而使其速度更快。 从Linux MINGW64交叉编译到Windows。 现在有了许多其他增强功能。 原始上游版本: 这个版本: 反馈: 当前论坛 旧版论坛(只读) 个人邮件 快速开始 从网站下载最新的存档: 将其解压缩到任何位置,无需安装。 您需要7-zip才能解压缩.7z归档文件(可从下载)。 发射kf.64.exe为64位(推荐), kf.32.exe为32位。 开始探索! 使用鼠标滚轮进行缩放。 在公式对话框(Ctrl-F)中选择不同的分形公式。 在救援对话框(Ctrl-B)中选择不同的救援条件。 在着
2024-07-20 01:08:41 755KB 系统开源
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基于EfficientViT(Efficient Vision Transformer)优化yolov8的实现,这是一种改进的视觉变换器网络,专为图像识别和处理任务设计。EfficientViT通过采用创新的网络结构和注意力机制,实现了高效的图像特征提取和表示。 提供了EfficientViT的完整PyTorch实现代码。 对每个关键部分进行了详细的解释和中文注释,包括卷积层、注意力机制、残差连接等。 融合实现详解: 提供了YOLOv8-EfficientViT融合模型的完整PyTorch实现代码。 对代码中每个关键模块(如EfficientViT的注意力机制在YOLOv8中的应用)进行详细注释和解释。 结构优化分析: 实现如何通过EfficientViT优化YOLOv8的网络结构,特别是在特征提取和注意力机制方面。 讨论这种融合如何提升模型对复杂场景的识别能力和整体性能。 模型配置与调整: 介绍如何根据不同的目标检测需求调整YOLOv8-EfficientViT的配置。
2024-07-19 23:14:02 23.89MB pytorch 网络 目标检测 python
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Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
2024-07-19 20:31:33 9.22MB matlab
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易语言是一种专为中国人设计的编程语言,它以简化的汉字作为编程符号,降低了编程的门槛,使得更多非计算机专业背景的人也能轻松学习编程。在本主题中,我们聚焦于"易语言test源码,易语言取窗口句柄标题类名模块",这涉及到Windows系统编程中的关键概念和技术。 窗口句柄是Windows API中一个重要的概念,它是一个唯一的标识符,用于代表应用程序中的窗口。在易语言中,通过特定的函数或方法,我们可以获取到这个句柄,从而对窗口进行操作,如改变窗口大小、位置,或者发送消息等。"取窗口句柄"这一功能,就是获取指定窗口的标识符,以便后续的处理。 接着,"标题"是指窗口顶部显示的文字,通常用来表明窗口的功能或内容。在编程中,我们有时需要获取窗口的标题来确认窗口的身份,或者根据标题来执行特定的操作。"取窗口标题"就是这样一个功能,它能帮助开发者获取当前窗口的标题字符串。 再者,"类名"在Windows编程中是指窗口类的名称,每个窗口都有一个独一无二的类名,它是窗口模板的标识。类名可以用于区分不同类型的窗口,或者为同一类型窗口设定统一的行为。"取得类名称"的函数则用于获取窗口的类名,这对于识别窗口类型和实现特定的窗口管理策略至关重要。 "子_取窗口句柄_标题_类名,寻找子窗口_"这部分描述可能是在指一个更复杂的功能,即在已有的窗口结构中查找子窗口,并获取这些子窗口的句柄、标题和类名。这在处理多层嵌套的窗口应用时非常有用,比如在开发带有多个子对话框或控制面板的应用程序时。 在易语言的源码中,"子_取窗口句柄_标题_类名"很可能是定义了一个自定义的子程序或方法,用于遍历并处理窗口树,获取所需信息。这样的模块化设计可以提高代码的可读性和复用性,让开发者能够快速高效地实现特定的窗口操作。 "易语言test源码,易语言取窗口句柄标题类名模块"涉及的是易语言中对Windows窗口的高级操作,包括获取窗口句柄、标题和类名,以及对子窗口的搜索。这些都是Windows编程的基础技能,对于开发桌面应用来说不可或缺。通过理解并运用这些技术,开发者可以更加灵活地控制和管理应用程序的界面和交互行为。
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《构建多语言AI智能客服系统:基于PHP的在线客服源码解析》 在现代商业环境中,高效的客户服务是提升用户体验和企业竞争力的关键因素之一。随着人工智能技术的发展,AI智能客服系统已经成为许多企业的首选解决方案。本文将深入探讨一款名为“AI智能客服系统在线客服源码”的PHP源码,该源码支持多达20种语言,为企业提供全球化服务。 这款源码的核心特性在于其多语言支持,覆盖20个国家的语言,包括但不限于中文、英文、法文、德文、日文等,这意味着无论客户来自何处,都能享受到本地化的服务体验。这一特性对于那些跨国运营或目标市场多元化的公司来说,无疑是极大的优势,它能够帮助企业快速适应不同地区的客户需求,降低语言障碍,提高客户满意度。 该源码是独立部署的,无任何授权限制。这意味着企业可以完全掌控客服系统的运行环境,避免依赖第三方服务,同时可以根据自身需求进行定制化开发,增加特定功能或者优化性能。这种灵活性使得企业在使用过程中拥有更大的自主权,也降低了对外部服务中断的依赖风险。 源码中包含的文件结构清晰,便于理解和维护。例如,`composer.json`是PHP项目的依赖管理文件,用于定义项目所需的库和版本,方便开发者通过Composer来安装和管理依赖;`init.sh`和`run.sh`是脚本文件,通常用于启动和管理应用服务;`LICENSE.txt`则明确了源码的许可协议,保障了合法使用;`phpunit.xml`是PHPUnit测试框架的配置文件,可以帮助开发者进行单元测试,确保代码质量;而`application`、`install`、`apppzld`和`public`等目录则是源码的主要业务逻辑和公共资源,如控制器、模型、视图以及静态资源等。 在实际部署和使用过程中,企业需要关注几个关键点:一是服务器环境的配置,确保PHP运行环境和必要的扩展已安装;二是数据库的设置,根据源码提供的安装指南进行数据迁移和配置;三是对源码的熟悉和调试,根据业务需求进行调整。此外,由于源码带有前端注册功能,意味着系统具备用户管理和登录功能,这为实现个性化服务和数据分析提供了基础。 这款AI智能客服系统在线客服源码提供了一个强大且灵活的平台,帮助企业快速构建起智能化的客户服务系统。通过深度利用其多语言特性,结合独立部署的优势,企业不仅可以提高服务质量,还能进一步优化运营效率,提升品牌形象。对于有志于开发或改进在线客服系统的IT从业者而言,这款源码无疑是一个值得研究和学习的宝贵资源。
2024-07-18 17:10:37 33.19MB 人工智能
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