# 基于城市公交车辆调度信息管理系统的毕业设计实现 本文将介绍一个基于城市公交车辆调度信息管理系统的毕业设计实现方案。该系统旨在提高城市公交车辆的调度效率，优化线路规划，提高乘客的出行体验。 ## 系统架构 该系统采用了客户端/服务器（C/S）架构，由客户端和服务器两部分组成。服务器端主要负责数据存储、业务逻辑处理和与客户端的通讯，而客户端主要负责用户交互界面和数据的展示。 ## 系统功能 该系统实现了以下功能： 1. 公交线路管理：包括公交线路的添加、修改、删除等操作。 2. 公交车辆管理：包括公交车辆的添加、删除、调度等操作。 3. 公交调度管理：包括公交车辆的调度、线路规划等操作。 4. 数据统计分析：可以对公交车辆的运营数据进行分析和统计，提供各种报表和图表展示。 ## 技术选型 该系统采用了以下技术： 1. 前端框架：Vue.js 2. 后端框架：Spring Boot 3. 数据库：MySQL ## 总结 该系统实现了城市公交车辆调度信息的管理和优化，可以提高公交车辆的调度效率和乘客的出行体验，具有一定的实用价值。同时，该系统采用了流行的前后端分离技术

UE5.3 C++和蓝图实现的经典炸弹人.zip 适合学习/练手、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、相关项目/竞赛学习等。 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复现。可以在这些基础上学习借鉴进行修改和扩展，实现其它功能。 可放心下载学习借鉴，你会有所收获。 —— 对于学习和实践，选择合适的项目和资源确实是一种有效的方式。 在进行毕业设计、课程设计或大作业时，选择具备学习借鉴价值的项目可以帮助你理解和应用所学知识，同时也可以通过修改和扩展来实现其他功能。 通过参与实际项目，你可以应用所学的理论知识，深入了解软件开发或其他领域的实践流程和技术要求。 博主领域：嵌入式领域&人工智能&软件开发。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。

雷达扫描图，在影视作品中见到较多，比如飞机雷达、舰艇雷达，有一个扫描线转圈代表雷达一周旋转或一个批次的收发，发现目标就在表盘上标记位置。和仪表盘类似，仪表盘有底盘背景图、同圆、刻度、刻度值、旋转的指针。在仪表盘的基础上略作修改，比如指针换成带有余辉的扫描扇面，就能完成一个雷达扫描图

在IT行业中，自动化任务执行是提高效率和节省时间的有效手段之一。本教程将详细介绍如何利用宝塔（BT Panel）这一流行的Linux服务器管理工具，来实现夸克（Quark）的自动签到功能，从而获得夸克提供的永久存储空间。夸克，作为一款云存储服务，为用户提供便捷的数据存储和分享，而自动签到则可以帮助用户持续积累存储空间。 我们需要了解宝塔面板。宝塔是一款基于Linux系统的Web控制面板，它简化了服务器管理过程，提供了包括网站、数据库、FTP、计划任务等在内的多项管理功能。对于非专业的技术用户来说，宝塔提供了一个友好的图形界面，使得操作更为直观。 接下来，我们进入关键步骤——配置自动签到脚本。在宝塔面板中，可以使用其内置的计划任务功能来定时执行特定的命令或脚本。为了实现夸克的自动签到，我们需要编写一个支持签到的Python脚本或者使用已有的开源项目。这个脚本通常会涉及到网络请求，模拟登录，以及处理返回的签到结果。 1. **编写签到脚本**：使用Python的requests库来发送HTTP请求，模拟用户登录夸克并执行签到操作。你需要获取到夸克的API接口，通常包括登录URL和签到URL，然后构造合适的POST请求携带必要的登录信息，如用户名、密码或者OAuth令牌。登录成功后，再通过签到接口完成每日签到。 2. **处理登录和签到**：登录过程可能需要处理验证码、保持session状态等复杂情况。签到时，需要检查返回的JSON数据，确认签到是否成功，并根据返回信息判断是否需要再次签到或有其他操作。 3. **设置计划任务**：在宝塔面板中，进入“计划任务”模块，新建一个任务，选择执行周期（例如每天一次），指定执行脚本的路径，确保脚本具有执行权限。设置好后，宝塔会在指定的时间自动运行这个脚本，实现夸克的自动签到。 4. **监控与调试**：在脚本执行过程中，可能会遇到各种问题，如网络错误、API变动等。建议在脚本中添加日志记录功能，以便于排查问题。同时，定期查看宝塔的任务执行记录，确认签到脚本是否正常运行。 5. **安全考虑**：在使用自动签到脚本时，要确保你的夸克账号信息安全。尽量避免在脚本中明文存储敏感信息，可以使用环境变量或密钥管理服务来存储密码和令牌。 总结来说，通过宝塔面板实现夸克自动签到，主要是利用其计划任务功能配合自定义脚本，实现定时执行签到操作。这不仅可以帮助用户轻松积累夸克的永久存储空间，还可以避免忘记签到的情况发生。在实际操作中，需要注意脚本的编写、安全性和异常处理，以确保自动签到的稳定性和可靠性。

介绍了西门子PRODAVE软件公开的动态链接库函数,阐述了利用C#调用PRODAVE软件中动态链接库函数的方法,并以介休宝平煤化公司选煤厂自动化系统为例,介绍了如何运用C#编程以MPI方式实现上位控制计算机与西门子S7-300系列PLC之间的通信。

进度条 是大二下学期的练手作品，参考了某本书籍（忘记书名啦）编写的，目的是了解进度条控件的简单应用。这是因为没有学习和使用过MFC的进度条控件，于是想了解。 功能简介： 进度条控件的简单使用； - 开发环境：Visual C++ 6.0 - 开发语言：MFC + C/C++

OxyPlot源码+WPF实现bode图demo源码 文档说明地址： 幅频特性曲线分析及使用WPF绘制： https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/141498292?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22141498292%22%2C%22source%22%3A%22qq_28149763%22%7D

CRC校验算法是一种广泛应用于数据通信和存储领域的错误检测技术，它的全称为Cyclic Redundancy Check。该算法基于多项式除法原理，通过计算数据的校验码，确保数据在传输或存储过程中未发生错误。CRC的核心思想是生成一个简短的固定位数的校验码，这个校验码是根据原始数据计算出来的，并附加到数据后面。接收方收到数据后，会重新计算校验码并与接收到的校验码进行比较，如果两者一致，则认为数据传输无误。 CRC的计算涉及几个关键参数，包括： 1. WIDTH：表示CRC值的位宽，如CRC-8表示生成的CRC为8位。 2. POLY：这是十六进制的多项式，通常省略最高位1，如x8 + x2 + x + 1，其二进制为100000111，转换为十六进制为0x07。 3. INIT：CRC的初始值，与WIDTH位宽相同。 4. REFIN：表示在计算前是否对原始数据进行翻转。 5. REFOUT：表示计算完成后是否对CRC值进行翻转。 6. XOROUT：计算结果与该值进行异或操作得到最终的CRC值。 在实际计算CRC时，首先确定这些参数。例如，对于CRC-8/MAXIM参数模型，假设原始数据为0x34，多项式为0x31。如果REFIN为true，那么需要先对原始数据进行翻转，再进行其他步骤。在CRC8的计算过程中，当遇到1时才进行异或，而不是1就简单地移位。 CRC的计算通常包括以下几个步骤： 1. 如果REFIN为true，原始数据先进行位翻转。 2. 原始数据左移至与WIDTH相匹配的位数，高位补零。 3. 将处理后的数据与多项式进行模2除法，取余数。 4. 余数与XOROUT进行异或。 5. 如果REFOUT为true，将结果进行位翻转，得到最终的CRC值。 CRC8是CRC的一种变体，用于8位数据的校验。它的校验原理与CRC基本相同，但可能有不同的多项式、初始化值和其他参数。CRC8在数据传输中有着广泛的应用，因为它计算简单，对传输错误有较高的检测率。 CRC还可以扩展到CRC16和CRC32，分别用于16位和32位数据的校验。这些更复杂的CRC版本可以提供更强的错误检测能力，适用于更大的数据块。在C语言中实现CRC算法，可以通过宏定义或其他编程技巧来实现不同CRC参数模型的通用性和可移植性。 CRC校验算法是一种有效的错误检测机制，它利用多项式除法的原理生成校验码，确保数据在传输和存储过程中的完整性。通过理解CRC的参数模型和计算过程，开发者可以针对特定应用选择合适的CRC类型，并在C语言等编程环境中实现相应的算法。

整理了： 一阶RC低通滤波器数学模型推导及算法实现 一阶RC高通滤波器数学模型推导及算法实现 二阶RC低通滤波器数学模型推导 二阶RC高通滤波器数学模型推导 陷波滤波器数学公式推导及算法实现 标准卡尔曼滤波器数学公式推导及算法实现 文中对基础知识进行了注释，适合对遗忘的知识的拾起，文中算法的实现都使用了C++语言，适合移植到嵌入式平台，代码也进行了比较清晰的注释，适合理解。 文中所有公式都是up主手动敲出来的。 up主能力有限，难免有错误，欢迎网友指出和交流。 陷波滤波器代码部分不完整，完整代码放置百度云盘，自取： 链接：https://pan.baidu.com/s/1r6mTPmbRJyTKgvBMdlNdIw 提取码：rntb 本文主要涵盖了四种滤波器的公式推导及算法实现，分别是：一阶RC低通滤波器、一阶RC高通滤波器、二阶RC低通滤波器、二阶RC高通滤波器，以及陷波滤波器和标准卡尔曼滤波器。这些滤波器广泛应用于信号处理和数据分析领域，尤其是在嵌入式系统中。 1. 一阶RC低通滤波器： - 数学模型推导：通过拉普拉斯变换将时域转换为频域，得到传递函数。 - 算法推导：采用一阶后向差分进行离散化，通过采样频率和截止频率计算系数。 - 代码实现：提供了一段C++代码实现了一阶RC低通滤波器。 - 算法验证：通过验证代码来确保滤波器功能的正确性。 2. 一阶RC高通滤波器： - 数学模型推导：与低通滤波器类似，但传递函数有所不同，允许高频信号通过。 - 算法推导和实现：同样使用离散化方法，计算系数并实现滤波算法。 - 算法验证：验证滤波器效果。 3. 二阶RC低通/高通滤波器： - 数学模型推导：扩展一阶模型，增加一个电容或电阻，得到更复杂的传递函数。 - 算法推导：推导离散化形式，计算新的系数。 - 实现未在文本中详述，可能需要参考作者提供的完整代码。 4. 陷波滤波器： - 传递函数推导：设计一个特定的滤波器，以衰减特定频率范围内的信号。 - 算法推导：计算系数并实现陷波滤波算法。 - 代码实现：不完整，完整代码需从链接下载。 5. 标准卡尔曼滤波器： - 前置知识：介绍递归处理、数据融合、相关数学基础和状态空间方程。 - 算法推导：包括卡尔曼增益的计算、先验和后验估计协方差的求解。 - 算法实现：分别展示了适用于一维、二维或多维的卡尔曼滤波器的C++实现。 卡尔曼滤波是一种高级的滤波技术，它结合了动态系统的状态估计和测量数据，通过递归算法处理数据，实现对系统状态的最优估计。滤波器的选择取决于应用场景，低通滤波器用于抑制噪声，陷波滤波器用于去除特定频率干扰，而卡尔曼滤波器则适用于复杂环境下的动态数据处理。