多算法模型（BI_LSTM GRU Mamba ekan xgboost）实现功率预测。包括数据处理、特征工程、模型训练、模型推理和结果输出，最终结果以 JSON 格式返回。可灵活替换模块和数据集。实现轻松上手，快速训练快速推理。项目代码如下 data/ │ ├── data_process1.py # 数据预处理代码 ├── data_process.csv # 预处理数据文件 └── 91-Site_1A-Trina_10W.csv # 原始数据文件 inference/ │ ├── myprocessor.py # 推理主代码入口 ├── logs/ # 日志文件路径 │ └── logging.log # 推理日志文件 ├── config/ # 配置文件路径 │ └── config.yaml # 推理配置文件 ├── output/ # 推理输出路径 │ └── ...

：“ExcelCustomTaskPane:在Excel中创建基于WPF的自定义任务窗格的示例项目”指的是一个利用Microsoft .NET Framework的WPF（Windows Presentation Foundation）技术，在Excel应用程序中开发自定义任务窗格的实践教程。自定义任务窗格是Excel的一种增强功能，允许开发者扩展其功能，为用户提供个性化的界面和交互体验。 ：“ExcelCustomTaskPane”项目的核心目标是展示如何将WPF组件嵌入到Excel中，作为用户界面的一部分，以便在处理数据时提供额外的操作或工具。这个项目可能包含了一系列步骤，从创建新的Visual Studio解决方案，到编写必要的C#或VB.NET代码，再到调试和测试，最后实现一个功能完备、用户友好的自定义任务窗格。 ：“F#”：虽然项目描述中没有明确提及使用F#编程语言，但作为标签出现，可能意味着项目的一部分或者辅助工具、示例或测试用例是用F#编写的。F#是一种功能性的、面向对象的编程语言，它在.NET平台上运行，可以用于创建高性能、可维护的软件，特别适合处理数据密集型任务，如Excel中的计算和分析。 【文件结构】：“ExcelCustomTaskPane-master”通常代表项目的主分支，表明这是一个使用Git版本控制的项目。该目录可能包括以下文件和子目录： 1. Solution File (e.g., ExcelCustomTaskPane.sln) - Visual Studio解决方案文件，包含了项目的整体结构。 2. Project Files - 包含C#或VB.NET源代码的项目文件，用于实现WPF组件和与Excel的交互。 3. References - 引入库文件，如Microsoft.Office.Interop.Excel，允许与Excel进行通信。 4. Resources - 图标、图片等资源文件。 5. XAML Files - WPF用户界面的设计文件，定义了自定义任务窗格的布局和外观。 6. Tests - 测试代码，确保功能正确性。 7. Documentation - 可能包括README文件，提供了项目的介绍、安装指南和使用说明。 8. Build Scripts - 自动化构建和部署脚本，如MSBuild或PowerShell脚本。 在实际开发中，你需要熟悉WPF的基本概念，如控件、布局、数据绑定和样式，以及Excel的COM Interop，这允许.NET代码与Excel对象模型进行交互。同时，理解F#语言特性，即使它不是主要开发语言，也可能在某些辅助任务中发挥作用，例如数据处理或算法实现。 “ExcelCustomTaskPane”项目是一个深入学习如何使用WPF和Excel COM Interop进行集成开发的实例，可以帮助开发者提高Excel应用程序的可扩展性和用户体验。通过研究这个项目，你可以掌握创建自定义任务窗格的关键技术，并将其应用于自己的Excel解决方案中。

标题中的“网络游戏-一种基于遗传算法改进的BP神经网络的温室环境预测反馈方法”实际上是一个研究主题，而非直接与网络游戏相关，而是将两种技术——遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和反向传播（Backpropagation, BP）神经网络结合，应用于温室环境的预测反馈系统。这种应用旨在提高环境控制的精度，以优化农作物生长条件。 我们来理解遗传算法。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局搜索优化技术，通过模拟物种进化过程中的优胜劣汰、基因重组和变异等操作，寻找问题的最优解。在本研究中，遗传算法被用来优化BP神经网络的权重和阈值，以提升其预测性能。 BP神经网络是人工神经网络的一种，广泛用于非线性建模和预测任务。它通过反向传播误差信号来调整神经元之间的连接权重，从而逐步减小预测误差。然而，BP网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，这正是遗传算法可以发挥作用的地方。 在温室环境预测中，关键因素包括温度、湿度、光照强度和二氧化碳浓度等。这些参数对植物生长有着显著影响。通过构建一个基于遗传算法改进的BP神经网络模型，可以更准确地预测未来的环境状态，从而提前调整温室的控制系统，如通风、遮阳、灌溉等，以维持理想的生长环境。 研究中可能涉及的具体步骤包括： 1. 数据收集：收集历史温室环境数据作为训练样本。 2. 预处理：对数据进行清洗、标准化，以便输入神经网络。 3. 构建模型：建立BP神经网络结构，并利用遗传算法优化网络参数。 4. 训练与验证：使用训练集对模型进行训练，验证集用于评估模型的泛化能力。 5. 预测反馈：模型预测未来环境状态，反馈到控制系统进行实时调整。 6. 性能评估：通过比较预测结果与实际环境数据的差异，评估模型的预测精度。 这种结合了遗传算法和BP神经网络的方法，不仅可以提高预测的准确性，还可以解决传统BP网络优化困难的问题，对于现代农业的精准化管理具有重要意义。通过这样的智能预测系统，温室种植者可以更有效地利用资源，降低能耗，同时保证作物的高产优质。

在本篇中，我们将深入探讨如何使用Qt框架来实现一个简单的记事本应用程序。Qt是一个功能强大的跨平台应用开发框架，支持C++语言，广泛应用于桌面及移动设备上的图形用户界面（GUI）开发。在“Qt实战Qt项目(11)Qt实现记事本”中，我们将关注以下几个关键知识点： 1. **Qt Creator与Qt库**: Qt Creator是Qt的集成开发环境（IDE），提供了代码编辑、构建、调试和版本控制等功能。Qt库则包含了各种GUI组件、网络通信、数据库访问等模块，为开发者提供了一站式开发解决方案。 2. **QTextEdit组件**: 记事本的主要功能是编辑文本，这在Qt中可以通过QTextEdit组件实现。QTextEdit不仅能显示和编辑多行文本，还支持字体设置、段落格式化、插入图片等富文本编辑功能。 3. **菜单栏和快捷键**: 一个标准的记事本程序通常包含“文件”、“编辑”、“查看”等菜单，以及相应的快捷键。在Qt中，我们可以使用QMenuBar和QMenu类创建菜单栏，然后用QAction表示菜单项，关联快捷键。 4. **文件操作**: 记事本需要实现打开、保存、新建、另存为等功能。Qt的QFile和QTextStream类可用于读写文本文件。在处理文件时，还需要处理可能出现的错误，例如文件不存在或权限问题。 5. **事件处理**: Qt采用信号和槽机制处理事件。比如，当用户点击“打开”按钮时，一个信号会被触发，连接到相应的槽函数来执行打开文件的操作。 6. **对话框**: 在需要用户交互的地方，如选择文件、设置保存位置等，可以使用QFileDialog来创建文件选择对话框。对于其他类型的对话，如警告或确认消息，可以使用QMessageBox。 7. **状态栏**: 记事本通常有一个状态栏显示当前状态，如文件名、行数、列数等。在Qt中，可以使用QStatusBar来创建状态栏，并用QLabel或其他组件更新状态信息。 8. **布局管理**: 为了使界面美观且适应不同屏幕尺寸，我们需要使用Qt的布局管理器（如QHBoxLayout, QVBoxLayout, QGridLayout）。布局管理器能自动调整控件的位置和大小，确保界面的响应性。 9. **编译与部署**: 使用Qt Creator构建应用后，需要生成可执行文件。在不同的操作系统上，可能需要处理库文件的链接和依赖问题。Qt Creator提供了方便的部署工具，帮助我们打包应用程序及其所需的所有资源。 10. **测试与调试**: 开发过程中，单元测试和集成测试是必不可少的。Qt Creator内置了Qt Test框架，便于编写和运行测试用例。同时，其调试工具可以帮助定位并修复代码中的问题。 通过以上步骤，我们可以利用Qt的组件和功能，逐步构建出一个功能完备、界面友好的记事本应用程序。在实际开发中，可以根据需求进一步定制，添加如查找替换、撤销重做、自动换行等高级功能。Qt提供的强大工具和丰富的API使得开发这样的项目变得相对简单，同时不失灵活性和扩展性。

该系统基于STM32F103ZET6主控，主要有以下功能 当有车辆进入停车场时，串口输出停车类型，车辆编号和进入时间，举例如下 停车类型: CNBR 车辆编号: A392 进入时间: 2023.6.29-11:33:00 当有车辆驶出停车场时，串口输出停车类型，车辆编号，推出时间和总计费用，举例如下 停车类型: CNBR 车辆编号: A392退出时间: 2023.6.29-11:50:00 停车时长: 1小时(不满1小时，按1小时计算) 总计费用: 2元 上位机输入“CNBR(空格)Rate(空格)U”时，对应停车类型的费率升高0.5元/小时。上位机输入“CNBR(空格)Rate(空格)D”时，对应停车类型的费率下降0.5元/小时。每次调整成功后返回“OK!停车类型:当前费率”。比如CNBR降低0.5，串口会返“OK!CNBR: 0.5元/小时”。 CNBR 类停车费率位 3.50元/小时，VNBR 类型停车费率位2.00元/小时。 停车时长:整数，单位为小时，不足1小时，按 1小时统计。 停车费用:以元为单位，按小时计费，保留小数点后2 位有效数字。

大家经常看到一些视觉软件内嵌入一些脚本编辑器，可以灵活实现代码的扩展，还可以引入第三库，大大方便了开发 下面使用c#实现代码脚本编辑器功能，给大家参考学习一下，可以下载源代码，导入自己的项目中，可以实现编译运行哦！可以说是缩小版vs，可以输出结果，编译错误提醒等等功能

研究了压铸机合模力虚拟仿真问题。理论分析了与合模力大小相关的因素,利用Solidworks、ANSYS和ADAMS建立刚柔耦合的虚拟样机模型。对虚拟样机模型进行仿真分析,得到合模力的仿真数据与额定数据相对误差为18%,证明了虚拟样机模型的可靠性。为压铸机的仿真研究提供了依据。

基于FPGA的LD3320语音识别模块驱动设计 纯verilog语言编写 内部模块有详细的功能介绍 每个模块都可看见对应的仿真结果 具体功能参见：https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/125077822

：“基于Python的图书推荐管理系统设计与实现”是一个典型的后端开发项目，主要运用Python语言构建一个能够根据用户喜好进行个性化推荐的图书管理系统。这个系统不仅涉及到数据的存储和处理，还涉及到推荐算法的应用，是将计算机科学理论与实际问题结合的典型实例。 ：该系统的实现主要包括以下几个核心部分： 1. 数据库设计：系统需要一个强大的数据库来存储图书信息和用户偏好。这可能涉及到关系型数据库如MySQL或非关系型数据库如MongoDB的设计和使用，用于存储书籍元数据（如作者、类别、出版日期等）以及用户的阅读历史和评价。 2. 用户接口：系统需要一个友好的用户界面，允许用户浏览图书、搜索、评分和评论。这通常会涉及到前端技术，如HTML、CSS和JavaScript，以及可能的前端框架如React或Vue.js来构建交互式的网页应用。 3. 推荐算法：图书推荐的核心是推荐算法，可以采用基于内容的推荐、协同过滤或深度学习的方法。例如，基于内容的推荐会分析用户过去的阅读选择，推荐类似主题或作者的书籍；协同过滤则会分析用户间的共同兴趣；而深度学习方法如矩阵分解可挖掘用户行为模式，以预测用户可能的兴趣。 4. 后端逻辑：后端服务器负责处理前端请求，如用户登录验证、数据查询、推荐生成等。Python的Web框架，如Django或Flask，可以提供高效的数据处理和路由管理。 5. 性能优化：考虑到大量数据的处理和实时推荐，系统可能需要进行性能优化，包括数据库索引优化、缓存策略（如Redis）以及推荐结果的并行计算。 6. 安全性：为了保护用户数据和系统安全，需要实施安全措施，如数据加密、防止SQL注入和XSS攻击等。 ： - Python：作为主要编程语言，Python在数据处理、Web开发和机器学习等领域都有广泛应用，适合构建此类系统。 - 毕业设计/课程设计：这表明该项目是学生在学术阶段的一个实践项目，旨在提升实际编程和系统设计能力。 - 图书推荐系统：核心功能，通过分析用户行为和图书属性，提供个性化推荐。 - 后端：强调的是系统背后的数据处理和逻辑实现，而非前端展示。 综上，基于Python的图书推荐管理系统设计与实现是一个综合性的项目，涵盖了数据库设计、Web开发、推荐算法、性能优化和安全性等多个方面的知识，对于学习和掌握这些技能具有很高的价值。通过这样的项目实践，开发者不仅能提升编程技能，还能理解如何将理论知识应用于实际问题解决，为未来的职业生涯打下坚实基础。

通过WEB端定时，ESP32可以控制舵机、蜂鸣器和语音提示。并且实时进行时间显示。具体的操作就是OLED实时显示年月日时分秒和周几，同时舵机控制箱子，语音可以定时播报固定的音频。WEB端加了一点点的CSS和JS，总体网页普普通通。没有使用SPIFFS，并且语音是廉价方案，就是MP3转WAV。