### 2024年广西职业院校技能大赛《应用软件系统开发赛项》知识点解析 #### 一、竞赛目标及背景 党的二十大报告强调了推动战略性新兴产业融合集群发展的重要性，其中特别提到了新一代信息技术产业作为关键增长引擎的作用。在这个背景下，**软件**成为了驱动数字经济发展、支撑制造强国与数字中国建设的核心要素。为了响应这一国家战略，**2024年广西职业院校技能大赛**特设《应用软件系统开发赛项》，旨在： - **落实国家软件发展战略**：深化产教融合，协同推动软件行业的创新与发展。 - **赋能经济社会发展**：通过大赛让参赛选手掌握企业应用软件系统的真实开发流程，提升其在数据库设计、算法分析、软件设计、测试运维等方面的能力。 - **促进人才培养模式改革**：检验职业院校的教学水平，引领专业建设和教育改革，推动“岗课赛证”协同育人机制的形成。 - **强化赛后资源转化**：将竞赛成果转化为教材、课程和实训项目等资源，以支持教育教学工作。 #### 二、竞赛内容与要求 本次大赛主要围绕软件行业相关岗位的实际需求展开，设置了多个竞赛模块，其中“**系统需求分析**”是核心内容之一。该模块的目标在于： - **熟练掌握需求收集与分析方法**：包括如何有效地收集客户需求、分析业务流程，并撰写规范的需求规格说明书。 - **UI/UE设计能力**：使用专业的UI设计工具（如Axure RP、Adobe Photoshop等），设计出符合业务逻辑和人体工学的软件界面。 - **软件原型设计**：根据需求说明，创建软件原型，实现界面之间的交互功能，并确保用户体验良好。 具体任务要求包括： 1. **需求规格说明书编写**：根据给定的需求说明，使用Visio等工具绘制业务流程图、用例图等，编写需求规格说明书。 2. **软件原型设计**：利用Axure RP创建项目原型，实现页面之间的交互功能。要求页面版式布局合理、美观，且具有良好的用户体验。 3. **成果物提交**：在竞赛结束前，将“需求规格说明书.docx”和“产品原型.rp”两个文件打包压缩，提交至指定位置。 #### 三、竞赛样题实例解析 以“制造执行 MES—设备信息”为例，具体分析如下： 1. **页面设计**： - 主界面包含设备信息管理页面，展示包括编号、名称、编码等在内的数据列表。 - 数据列表支持修改和删除操作，点击【修改】按钮弹出对话框，可以编辑设备信息；点击【删除】按钮则删除选定的信息。 - 支持模糊查询功能，用户可以通过搜索框输入关键词进行查询。 2. **功能实现**： - 对话框设计需包含必要的输入字段，如名称（必填）、编码、型号等，并提供【确定】和【取消】按钮。 - 数据列表支持动态更新，修改或删除操作后会立即反映在列表中。 - 支持新建设备信息的操作，点击【新建】按钮后弹出对话框供用户输入相关信息。 通过以上实例，我们可以看到本次大赛不仅要求参赛选手具备扎实的技术基础，还要求他们能够将理论知识应用于实际场景中，解决具体问题。这对于培养学生的实践能力和创新能力具有重要意义。

OpenWrt弱网环境模拟软件包是一种基于OpenWrt系统的网络质量模拟工具，它能够模拟真实世界中的网络条件，如网络延迟、丢包和带宽限制等。该工具通过集成netem（网络仿真工具）和tc（流量控制工具）实现弱网参数配置，为开发者和测试人员提供了一个能够在受控环境下测试网络应用性能的平台。使用该软件包，用户可以在自己的设备上重现不同的网络状况，从而评估和优化网络应用的性能。 软件包中的一个重要功能是支持LuCI图形化界面。LuCI是OpenWrt官方提供的一个Web配置界面，通过它用户可以更加直观方便地进行网络设置和管理。有了LuCI的支持，用户无需深入了解复杂的命令行操作，即可通过图形化界面进行弱网参数的配置，大大降低了使用门槛，提升了用户体验。 该软件包的开发对于网络应用的开发和测试具有重要意义。一方面，开发者可以利用它来模拟各种网络环境，确保应用在各种网络条件下都能保持稳定的性能和可靠性。另一方面，测试人员可以使用它来测试网络应用在弱网环境下的表现，特别是在网络延迟高、丢包严重或带宽受限的条件下，这有助于发现潜在的问题并提前解决，从而提高网络应用的整体质量。 软件包的使用场景非常广泛，既适用于网络开发者的个人开发环境，也适用于企业级的网络应用测试。它为网络质量评估提供了一个灵活、可定制的解决方案，对于提升网络应用的用户体验和稳定性起到了积极作用。通过模拟真实的网络状况，开发者和测试人员可以更精确地分析和优化网络应用，以确保在网络条件不佳时，应用也能够尽可能地满足用户的使用需求。 此外，软件包还提供了一定程度的开源支持，鼓励开发者参与到软件包的进一步改进和发展中。开源社区的活跃参与可以推动软件包功能的完善和更新，促进网络技术的交流和进步。通过合作和分享，开发者能够共同克服网络技术面临的挑战，推动整个行业的发展。 由于该软件包是基于Python语言开发的，因此它还能够吸引Python开发社区的关注和贡献。Python作为一种广泛使用的编程语言，拥有大量的开源库和资源，这为软件包的功能扩展和维护提供了便利。同时，Python社区的参与也有助于提升软件包的易用性和功能性，增强其在市场中的竞争力。 OpenWrt弱网环境模拟软件包通过集成netem和tc工具，提供了一种简便有效的方式来模拟弱网环境，对于网络应用的开发和测试具有极大的帮助。其支持的LuCI图形化界面降低了操作难度，使得更多人能够利用该工具进行网络质量的模拟和评估。软件包的开源特性和对Python的支持也为其进一步的开发和优化提供了广阔的空间。

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在计算机图形学领域，OpenGL（Open Graphics Library）是一个历史悠久且广泛使用的跨语言、跨平台的应用程序编程接口（API），专门用于渲染2D和3D矢量图形。它为开发者提供了一种与硬件无关的方式来创建复杂的图形和动画效果。OpenGL的高级图形处理能力，使得它成为三维可视化系统开发的理想选择。 三维可视化系统通常用于模拟现实世界的三维场景，这在科学计算、工程设计、医学成像、虚拟现实、视频游戏开发等多个领域都有广泛的应用。通过三维可视化系统，用户可以更加直观地理解和分析数据，进行虚拟设计和仿真测试，甚至可以用于教育和娱乐行业。 开发一个高质量的OpenGL三维可视化系统，需要开发者具备深厚的计算机图形学知识、扎实的编程能力以及对OpenGL API的深入理解。此外，掌握相关的辅助工具和库，如GLUT（OpenGL Utility Toolkit）、GLEW（OpenGL Extension Wrangler Library）以及着色器编程等，对于实现高效和复杂的三维渲染效果至关重要。 《实战OpenGL三维可视化系统开发与源码精解》这本书籍，旨在通过实战项目的方式，帮助读者快速掌握OpenGL在三维可视化系统开发中的应用。书中不仅详细介绍了OpenGL的基础知识，还提供了丰富的实战案例和源代码解析，让读者能够一步步构建出自己的三维可视化系统。通过对书中案例的学习，开发者能够学会如何利用OpenGL进行场景的搭建、光照和材质的处理、动画的实现以及交互功能的设计等。 本书的目标读者是具有一定编程基础，且对三维图形学感兴趣的开发者。无论是初学者还是具有一定经验的程序员，都可以从本书中获得实用的知识和技巧。对于初学者而言，书中的基础知识和实例讲解可以作为入门的指南；对于经验丰富的开发者，书中的高级技术应用和源码分析可以作为提升和参考的资源。 通过深入学习《实战OpenGL三维可视化系统开发与源码精解》，开发者可以有效地掌握OpenGL在三维可视化系统开发中的应用，从而在实际项目中实现高质量的三维图形渲染和交云处理，提升用户体验，拓展三维图形应用的可能性。

内容概要：本文针对Salto机器人的智能夹爪系统开发需求，从硬件架构、软件算法和嵌入式系统三个维度提供完整的解决方案。硬件架构方面，详细描述了由IMU传感器、STM32H7主控、Dynamixel舵机、ToF激光雷达、压力传感器阵列、ESP32协处理器和AI加速器组成的硬件拓扑结构。软件算法部分，提供了基于STM32 HAL库和ROS2框架的核心C++源代码，包括松鼠抓取模式的运动控制算法和基于TensorFlow Lite Micro的跳跃预测模型。嵌入式系统方面，介绍了系统的初始化、主控制循环、关键技术实现（如仿生运动控制、自适应阻抗控制、跳跃预测模型）及系统部署流程。此外，还详细描述了跳跃预测模型的训练过程，涵盖数据采集、特征工程、LSTM模型架构、训练优化策略及模型部署优化。 适合人群：具备嵌入式系统开发经验，熟悉C++编程语言，对机器人技术感兴趣的工程师和技术人员。 使用场景及目标：①帮助开发者理解Salto机器人智能夹爪系统的硬件架构设计；②掌握基于STM32 HAL库和ROS2框架的软件算法实现；③学习如何训练和部署跳跃预测模型，提高机器人的跳跃预测能力。 其他说明：此资源不仅提供了详细的硬件和软件设计方案，还包含了完整的训练跳跃预测模型的方法。开发者可以根据提供的代码和训练方案，在STM32H7平台上进行实际部署和测试。建议在学习过程中结合硬件搭建和代码调试，逐步深入理解每个模块的功能和实现细节。

### ARM应用系统开发详解知识点概览 #### 第一章 ARM微处理器概述 ##### 1.1 ARM—Advanced RISC Machines - **定义**: ARM是一种基于精简指令集计算机（RISC）架构的微处理器设计标准。 - **发展历程**: 由Acorn Computers在1983年启动的研究项目演变而来，并在后续的发展中被广泛采用。 - **特点**: 低功耗、高性能、低成本，特别适合移动设备和其他嵌入式系统。 ##### 1.2 ARM微处理器的应用领域及特点 - **应用领域**: - 移动通信：智能手机和平板电脑的核心处理器。 - 消费电子：数字电视、机顶盒等。 - 工业控制：自动化控制设备中的核心部件。 - 车载系统：汽车电子系统的重要组成部分。 - 军事安全：国防系统中用于各种嵌入式设备。 - **特点**: - **低功耗**: 适用于电池供电设备。 - **高性能**: 尽管体积小，但性能强大。 - **可扩展性**: 支持多种外围设备接口。 - **易于集成**: 可以轻松集成到复杂系统中。 ##### 1.3 ARM微处理器系列 - **ARM7微处理器系列**: 主要用于低端应用，具有较低的成本。 - **ARM9微处理器系列**: 性能更高，支持MMU，适用于操作系统。 - **ARM9E微处理器系列**: 增强了多媒体处理能力。 - **ARM10E微处理器系列**: 进一步优化性能，适用于高端应用。 - **SecurCore微处理器系列**: 专注于安全性，适用于金融、安全等领域。 - **StrongARM微处理器系列**: 高性能版本，特别适用于高性能计算。 - **Xscale处理器**: Intel推出的一系列高性能ARM兼容处理器。 ##### 1.4 ARM微处理器结构 - **RISC体系结构**: 减少了指令集的复杂性，提高了执行效率。 - **寄存器结构**: 包括通用寄存器、状态寄存器等，支持高效的指令执行。 - **指令结构**: 分为ARM指令集和Thumb指令集，其中ARM指令集更强大而Thumb更节省空间。 ##### 1.5 ARM微处理器的应用选型 - 根据应用场景的需求选择合适的ARM微处理器系列。 - 考虑性能、功耗、成本等因素。 #### 第二章 ARM微处理器的编程模型 ##### 2.1 ARM微处理器的工作状态 - **ARM状态**: 使用32位ARM指令集。 - **Thumb状态**: 使用16位Thumb指令集。 ##### 2.2 ARM体系结构的存储器格式 - **大端格式**: 高字节存储在低地址。 - **小端格式**: 低字节存储在低地址。 ##### 2.3 指令长度及数据类型 - **指令长度**: ARM指令通常为32位，Thumb指令为16位。 - **数据类型**: 包括整数、浮点数等。 ##### 2.4 处理器模式 - 包括用户模式、系统模式、管理模式等不同模式，每种模式有其特定的功能和权限。 ##### 2.5 寄存器组织 - **ARM状态下的寄存器组织**: 由通用寄存器组和程序状态寄存器组成。 - **Thumb状态下的寄存器组织**: 与ARM状态相似，但某些寄存器的功能有所不同。 ##### 2.6 异常（Exceptions） - **异常类型**: 包括复位、未定义指令、软件中断等。 - **异常处理**: 当发生异常时，处理器会自动跳转到预设的异常处理程序。 #### 第三章 ARM微处理器的指令系统 ##### 3.1 ARM微处理器的指令集概述 - **指令分类**: 分为ARM指令集和Thumb指令集。 - **条件域**: 控制指令执行的条件。 ##### 3.2 ARM指令的寻址方式 - **立即寻址**: 直接给出操作数。 - **寄存器寻址**: 操作数位于寄存器中。 - **寄存器间接寻址**: 操作数位于内存中，地址位于寄存器中。 - **基址变址寻址**: 基础地址加上偏移量作为有效地址。 - **多寄存器寻址**: 同时读写多个寄存器。 - **相对寻址**: 指令后的偏移量与PC相加得到目标地址。 - **堆栈寻址**: 使用堆栈指针进行寻址。 ##### 3.3 ARM指令集 - **跳转指令**: 如BL、BX等，用于改变程序流程。 - **数据处理指令**: 如ADD、SUB等，用于进行算术逻辑运算。 - **乘法指令与乘加指令**: 如MUL、MLA等，用于高效地执行乘法和乘加操作。 - **程序状态寄存器访问指令**: 如MSR、MRS等，用于访问程序状态寄存器。 - **加载/存储指令**: 如LDR、STR等，用于读写内存。 - **批量数据加载/存储指令**: 如LDM、STM等，用于批量加载或存储数据。 - **数据交换指令**: 如SWP等，用于交换数据。 - **移位指令（操作）**: 如LSL、LSR等，用于左移、右移等操作。 - **协处理器指令**: 如MCR、MRC等，用于访问协处理器。 - **异常产生指令**: 如SWI等，用于手动触发异常。 ##### 3.4 Thumb指令及应用 - **Thumb指令**: 一种精简版的指令集，主要用于节省代码空间。 - **应用**: 在资源受限的环境中非常有用。 #### 第四章 ARM程序设计基础 ##### 4.1 ARM汇编器所支持的伪指令 - **符号定义（Symbol Definition）伪指令**: 定义符号名称和值。 - **数据定义（Data Definition）伪指令**: 定义变量或数据段。 - **汇编控制（Assembly Control）伪指令**: 控制汇编过程。 ##### 4.2 汇编语言的语句格式 - **语句结构**: 包括标号、指令和注释等元素。 - **符号**: 包括标号、指令名等。 - **表达式和运算符**: 如加减乘除等基本运算。 ##### 4.3 汇编语言的程序结构 - **主程序**: 包含程序的主要逻辑。 - **子程序调用**: 实现函数式的编程风格。 - **示例**: 提供具体的编程实例。 ##### 4.4 本章小节 - 汇总本章的关键概念和技术要点。 #### 第五章 应用系统设计与调试 ##### 5.1 系统设计概述 - **设计原则**: 从整体出发，考虑系统的各个组成部分及其相互关系。 - **设计方法**: 包括自顶向下和自底向上等设计方法。 ##### 5.2 S3C4510B概述 - **芯片特性**: 描述S3C4510B的基本特性和技术参数。 - **片内外围**: 介绍芯片内部的各种外围设备。 - **引脚分布**: 详细说明芯片各引脚的功能。 ##### 5.3 系统的硬件选型与单元电路设计 - **选型**: 根据系统需求选择合适的硬件组件。 - **单元电路设计**: 包括电源电路、晶振电路、存储器接口电路等。 ##### 5.4 硬件系统的调试 - **调试步骤**: 从简单的部分开始，逐步验证整个系统的正确性。 - **调试工具**: 包括示波器、逻辑分析仪等专业设备。 以上内容概括了ARM应用系统开发的各个方面，从微处理器的基础知识到具体的指令系统、程序设计以及最终的应用系统设计与调试，为读者提供了全面深入的学习资料。

AVL-CRUISE是一款专业的车辆系统开发平台软件，它被设计用于帮助工程师对各种类型的车辆系统进行全面的分析和评价。此软件广泛适用于传统车辆、混合动力车、纯电动汽车、特种车辆以及两轮和三轮摩托车的研究和开发工作。 AVL-CRUISE软件的主要功能和特点包括以下几个方面： 1. 车辆系统集成：CRUISE软件集成了车辆系统的各个方面，允许工程师在很短的时间内改变车辆的结构布局。这种灵活性特别适合于将传统车辆转换成混合动力汽车或实现更先进的动力传动概念（如自动手动变速器（AMT）、双离合器变速器（DCT）等）。 2. 电气部件集成：软件为电动汽车设计开发提供了大量电气部件支持，这使得工程师能够更快地进行车辆控制系统的研究与开发。 3. 模块化建模：CRUISE采用了模块化建模理念，早期建模阶段所需的参数较少，便于理解和操作。模型会随着开发过程的深入而不断完善和细化。 4. 数据管理：软件提供与ORACLE系统的接口，方便进行数据管理。这有助于提高开发过程中的数据处理效率和准确性。 5. 计算任务内置：AVL-CRUISE内置了大量计算任务，这些任务能够支持包括动力传动系统优化设计、传动系统参数优化、动力总成匹配优化以及动力总成子系统的集成等复杂计算。 6. 仿真与分析：软件能够进行车辆动力学仿真，考虑了发动机摩擦、传动系统损失、滚动阻力矩模型等多个因素。此外，CRUISE支持与BOOST、AVLDRIVE和CarMaker等其他仿真软件的耦合，从而提供更为全面的仿真环境。 7. 基本性能研究：CRUISE包括了车辆基本性能分析评价、传动系统匹配及参数优化、先进动力传动系统分析评价等功能，如换档控制策略的生成及优化。 8. 性能计算任务：软件定义了一系列基本计算任务，包括循环行驶工况、爬坡性能分析、稳态行驶性能分析、最高车速计算等，为车辆性能的定量分析提供强大的工具。 在适用范围方面，AVL-CRUISE不仅适用于传统的车辆动力传动系统研究，还适用于混合动力车和纯电动汽车，包括公交车、卡车、特种车辆和两轮、三轮摩托车的研究。 在车辆性能研究方面，AVL-CRUISE支持从概念新车评价到复杂条件下的性能研究，如从软件在环（SiL）到硬件在环（HiL）的实验研究。它能够对发动机的摩擦、传动系统的损失等进行模拟，并通过仿真来优化车辆的动力总成动态建模，以及评估车辆的燃油经济性和排放性能。

成熟开源FOC电机控制GD32全功能C程序应用于电动自行车和电动三轮车高感知系统开发全套资料库,成熟FOC电机控制GD32F1XX全C程序，全开源。 资料含： 电路图，PcB文件及c程序。 主要于电动自行车，电动三轮车等，有感控制。 直接可用，不是一般的普通代码。 也可以自行移植到国产32位芯片或STm32。 本代码有以下功能： 转把，高中低三速，上电防飞车，EABS电子刹车，有欠压超压检测，多种巡航功能，也可与铁塔王通讯、一键通、隐形限速、防盗功能；是完整功能的程序。 ,核心关键词： 成熟FOC电机控制; GD32F1XX全C程序; 开源; 电动自行车/三轮车控制; 有感控制; 多种功能集成; 可移植到国产32位芯片; STM32。,成熟FOC电机控制全开源程序，适配电动车辆与国产32位芯片

c#开发的管理系统，较好 支持多种功能，数据库管理便利

风机、泵和离心机等旋转设备是广泛应用于工业生产和日常生活的重要设备。 在“服务型制造”的转变推 动下，智能化、自动化以及数字化是这些设备的发展趋势，也是提高设备安全性、可靠性的重要方式。 通过现场检测 端和远程Ｗｅｂ端的软、硬件设计，结合经典故障诊断算法与利用大数据的人工智能诊断方法，开发了低成本、高开 放性振动监测与故障诊断系统，实现了旋转设备的运行状态监测与故障在线诊断和远程协同会诊功能，顺应智能制 造的趋势，提供了针对风机等旋转设备运维的可行方案。 关键词：旋转设备　振动监测　故障诊断　系统设计 ### 基于Python的振动监测与故障诊断系统开发 #### 一、引言 振动烈度作为评估泵、风机及齿轮箱等旋转机械设备运行状况的关键指标，在工业领域扮演着重要角色。传统的手持式测振仪虽能进行振动强度测量，但依赖人工记录的方式存在诸多不足，比如容易出错或数据遗漏，并且缺乏对振动数据的进一步分析与故障诊断功能。随着技术进步，出现了具备简单频谱分析功能的点检设备，尽管如此，它们在诊断方面的能力仍然有限。 近年来，现场振动分析与故障诊断系统应运而生，虽然能够通过传统方法实现较为精确的故障诊断，但成本较高，且系统相对封闭，扩展功能时面临挑战。与此同时，计算机技术和大数据应用的快速发展为人工智能诊断方法带来了新的机遇。相比于传统方法，人工智能诊断更加依赖于历史数据，对于专业诊断人员的经验要求较低，这为提高诊断准确率和效率提供了可能。 为了融合传统诊断技术和人工智能的优势，克服现有振动监测系统的局限性（如成本高昂和开放性不足），本研究采用Python这一开源编程语言，结合合适的硬件配置，开发了一款振动故障监测系统。该系统不仅成本低廉、开放性强，而且易于集成最新的监测与智能诊断算法，并实现了现场诊断与远程协同诊断等多种诊断方式。 #### 二、系统的设计与开发 ##### 2.1 系统的整体方案 **系统架构**：如图1所示，本系统由现场检测端和远程Web端两部分组成。现场检测端主要负责信号采集与初步处理，而远程Web端则侧重于数据存储、分析以及故障诊断结果的展示。 - **现场检测端**：配备有高精度的振动传感器和数据采集卡，用于实时采集设备的振动信号，并将数据上传至远程服务器。此外，现场端还内置了一些基础的信号处理功能，如滤波、特征提取等，以减少传输的数据量。 - **远程Web端**：主要包括数据处理模块、故障诊断模块和用户界面。其中，数据处理模块负责对接收的数据进行更深入的处理和分析；故障诊断模块结合经典故障诊断算法与人工智能方法，实现对故障的准确识别；用户界面则提供直观的操作界面供用户查看设备状态和诊断结果。 ##### 2.2 硬件选型与软件实现 - **硬件选型**：考虑到成本控制和性能需求，本系统选用了性价比较高的振动传感器和数据采集卡。此外，为确保数据的安全性和完整性，采用了稳定的网络传输设备。 - **软件实现**：系统的核心部分采用Python语言编写，利用其丰富的库资源（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等）进行数据处理与分析。对于人工智能诊断方法的应用，选择了TensorFlow和Keras框架来构建模型。同时，为了便于用户的操作和维护，系统前端采用Django框架搭建了一个简洁易用的Web界面。 ##### 2.3 数据处理与故障诊断 - **数据预处理**：原始采集的振动信号可能存在噪声干扰，因此首先需要进行滤波处理。此外，还需要进行特征提取，将原始信号转换成可用于后续分析的形式。 - **经典故障诊断算法**：本系统集成了几种经典的故障诊断算法，如小波变换、FFT（快速傅里叶变换）等，用于提取振动信号中的关键特征，帮助识别设备的工作状态。 - **人工智能诊断方法**：除了传统方法外，还引入了深度学习模型进行故障诊断。通过对大量历史数据的学习，模型能够自动识别不同类型的故障模式，并给出相应的诊断结果。 #### 三、系统功能与优势 - **低成本**：通过优化硬件配置和采用开源技术，降低了系统的总体成本。 - **高开放性**：采用Python语言开发，使得系统具备良好的可扩展性，易于集成新技术和算法。 - **远程协同诊断**：支持远程Web端访问，用户可以在任何地方实时监控设备状态并参与诊断过程。 - **多诊断方式**：结合了传统故障诊断算法与人工智能方法，提供了多种诊断手段，提高了诊断的准确性和效率。 基于Python的振动监测与故障诊断系统的开发，不仅顺应了智能制造的趋势，也为风机等旋转设备的运维提供了一种高效、经济的解决方案。