配色方案来源于 https://studiostyl.es。 所有方案按顺序编号，缺失编号对应的配色方案是因为官网删除该资源，并非遗漏造成。 本资源收集于2019.10.06，共4970个配色方案。 附1：另有 Visual Studio 2008/2010-2013/2015 WebMatrix 配色方案资源，请搜索一下。 附2：后续如有更新，请关注博客：https://blog.csdn.net/Alphen/article/details/102070349

"2019大疆嵌入式笔试题A卷解析" 本文将对2019大疆嵌入式笔试题A卷进行详细解析，涵盖ARM指令、Thumb指令、总线方式、网络协议、Linux用户态和内核态转换方法、Linux目录结构等知识点。 一、ARM指令和Thumb指令 ARM指令和Thumb指令是ARM架构中两种不同的指令集。ARM指令是32位指令，Thumb指令是16位指令。ARM状态和Thumb状态可以直接通过某些指令直接切换。在ARM状态下，处理器执行32位的字对齐的ARM指令；在Thumb状态下，处理器执行16位的，半字对齐的Thumb指令。 ARM状态和Thumb状态的切换可以通过LDR R0,=lable+1 BX R0指令实现，从ARM状态到Thumb状态；从ARM状态到Thumb状态可以通过LDR R0,=lable BX R0指令实现。 需要注意的是，ARM处理器复位后开始执行代码时总是只处于ARM状态；Cortex-M3只有Thumb-2状态和调试状态；由于Thumb-2具有16位/32位指令功能，因此有了Thumb-2就无需Thumb了。 二、总线方式 总线方式可以分为单工、半双工和全双工三种类型。UART、I2C、SPI、USB等总线方式的通信方式总结如下： * UART：串行通信，异步通信，单工方式 * I2C：串行通信，同步通信，半双工方式 * SPI：串行通信，同步通信，全双工方式 * USB：串行通信，异步通信，全双工方式 三、TCP和UDP的区别 TCP和UDP是两种常用的网络协议。TCP是面向连接的协议，提供可靠的数据传输；UDP是面向无连接的协议，提供不可靠的数据传输。 TCP的特点： * 面向连接的协议 * 可靠的数据传输 * 有确认机制 * 有重传机制 UDP的特点： * 面向无连接的协议 * 不可靠的数据传输 * 无确认机制 * 无重传机制 四、Linux用户态和内核态的转换方法 Linux下内核空间与用户空间进行通信的方式主要有syscall、procfs、ioctl和netlink等。 * syscall：系统调用接口，用户可以通过调用系统调用接口访问Linux内核的数据和函数。 * procfs：一种特殊的伪文件系统，是Linux内核信息的抽象文件接口。 * ioctl：函数是文件结构中的一个属性分量，可以控制设备的I/O通道。 * netlink：用户态应用使用标准的socket API可以使用netlink提供的强大功能。 五、Linux目录结构 Linux目录结构主要包括/usr、/tmp、/etc三个目录。 * /usr：不是user的缩写，而是Unix Software Resource的缩写，也就是Unix操作系统软件资源所放置的目录。 * /tmp：是一个让一般使用者或者是正在执行的程序暂时放置档案的地方。 * /etc：是一个配置文件目录，存放系统的配置文件。 2019大疆嵌入式笔试题A卷涵盖了嵌入式系统、网络协议、Linux操作系统等多个知识领域，旨在考察考生的综合知识和技能。

**基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）的时间序列预测** 在现代数据分析和机器学习领域，时间序列预测是一项重要的任务，广泛应用于股票市场预测、天气预报、能源消耗预测等多个领域。双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM）是一种递归神经网络（RNN）的变体，特别适合处理序列数据中的长期依赖问题。它通过同时向前和向后传递信息来捕捉序列的上下文信息，从而提高模型的预测能力。 **1. BiLSTM结构** BiLSTM由两个独立的LSTM层组成，一个处理输入序列的正向传递，另一个处理反向传递。这种设计使得模型可以同时考虑过去的和未来的上下文信息，对于时间序列预测来说非常有效。 **2. MATLAB实现** MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具，同样支持深度学习框架，如Deep Learning Toolbox，可以用来构建和训练BiLSTM模型。在提供的压缩包文件中，`main.m`应该是主程序文件，它调用了其他辅助函数来完成整个预测流程。 **3. 代码组成部分** - `main.m`: 主程序，定义模型架构，加载数据，训练和测试模型。 - `pinv.m`: 可能是一个求伪逆的函数，用于解决线性方程组或最小二乘问题。 - `CostFunction.m`: 损失函数，用于衡量模型预测与实际值之间的差距。在时间序列预测中，通常使用均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）作为损失函数。 - `initialization.m`: 初始化函数，可能负责初始化模型的参数。 - `data_process.m`: 数据预处理函数，可能包括数据清洗、标准化、分段等步骤，以适应BiLSTM模型的输入要求。 - `windspeed.xls`: 示例数据集，可能包含风速数据，用于演示BiLSTM的预测能力。 **4. 评价指标** 在时间序列预测中，常用的评价指标有： - R2（决定系数）：度量模型预测的准确性，取值范围在0到1之间，越接近1表示模型拟合越好。 - MAE（平均绝对误差）：衡量预测值与真实值之间的平均差异，单位与原始数据相同。 - MSE（均方误差）：衡量预测误差的平方和，对大误差更敏感。 - RMSE（均方根误差）：是MSE的平方根，同样反映了误差的大小。 - MAPE（平均绝对百分比误差）：以百分比形式表示的平均误差，适用于数据尺度不同的情况。 **5. 应用与优化** 使用BiLSTM进行时间序列预测时，可以考虑以下方面进行模型优化： - 调整模型参数，如隐藏层节点数、学习率、批次大小等。 - 使用dropout或正则化防止过拟合。 - 应用早停策略以提高训练效率。 - 尝试不同的序列长度（window size）以捕获不同时间尺度的模式。 - 对数据进行多步预测，评估模型对未来多个时间点的预测能力。 这个BiLSTM时间序列预测项目提供了一个完整的MATLAB实现，包含了从数据预处理、模型构建到性能评估的全过程，是学习和实践深度学习预测技术的良好资源。通过深入理解每个部分的功能并调整参数，可以进一步提升模型的预测精度。

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《LabVIEW事件与UIActor指示器的深度解析》 LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一款由美国国家仪器公司（NI）开发的图形化编程环境，专为设计、测试、测量和控制应用而生。在LabVIEW中，事件驱动编程是一种常见的编程模式，而“events_for_ui_actor_indicators”则是这种模式的一个具体应用。2019-labview-events_for_ui_actor_indicators-1.0.0.6是一个特定版本的LabVIEW组件库，用于增强用户界面（UI）中演员（Actor）指示器的功能，提供更灵活的事件处理能力。 UIActor指示器是LabVIEW中的一种特殊类型控件，它们能够动态地响应用户的交互操作或系统事件。这个库的1.0.0.6版本可能包含了对这些指示器的优化和增强，使得开发者能更好地利用事件来控制程序的执行流程。例如，当用户点击一个按钮时，可以触发相应的事件，使程序执行相应的操作，如更新数据显示、启动新的实验过程等。 在LabVIEW中，事件处理通常涉及到以下几个核心概念： 1. **事件结构**：这是LabVIEW中处理事件的基础，它会检查并响应各种不同类型的事件，如鼠标点击、键盘输入等。通过事件结构，程序员可以编写代码来处理特定事件的发生。 2. **事件源**：在UIActor指示器中，事件源可以是任何能够引发事件的对象，如前面板上的按钮、指示灯、图表等。当这些对象的状态发生变化时，它们会产生事件。 3. **事件数据**：伴随事件一起传递的信息，可以是触发事件的条件、参数等。在处理事件时，这些数据可以帮助程序做出适当的响应。 4. **事件处理函数**：针对特定事件的回调函数，当事件发生时，LabVIEW会调用这些函数执行相应的处理逻辑。 5. **事件队列**：LabVIEW内部维护了一个事件队列，用来存储待处理的事件。事件的处理顺序由队列中的顺序决定，确保了程序的执行顺序。 “events_for_ui_actor_indicators-1.0.0.6.vip”文件是一个LabVIEW虚拟仪器包（VI Package），它封装了特定的函数、子VI和资源，以便于开发者导入和使用。安装这个包后，可以在项目中直接调用相关的组件和功能，简化UIActor指示器的事件处理工作。 2019-labview-events_for_ui_actor_indicators-1.0.0.6提供了更加高效和便捷的手段来管理UIActor指示器的事件，使得开发者能够创建出更互动、响应更快的LabVIEW应用程序。通过对这个库的理解和运用，用户可以进一步提升其LabVIEW编程的效率和质量。

USB串口打开一次后,关闭就不能再打开了，卸载驱动后安装本驱动即可。 原因是：驱动程序版本太高，更换2019年3.5版本的驱动程序即可 CH340USB转串口驱动程序2019老版本，V3.5.2019.1 CH340系列USB转串口驱动芯片在WIN11中遇到串口打开、关闭后无法再次打开请尝试该驱动。最新的驱动程序似乎有BUG，本人用此版本解决了该问题。 问题如下：使用CH340 USB转串口工具时遇到，第一次串口可以打开且关闭，之后再也无法打开，报错如第一个图所示。 内容如下： 当前串口号无法打开!请检查后重新打开！ 1.usb串口松了？ 当前串口号无法打开 波特率设置太高? 2.波特率设置太高？ 其实不是波特率的问题，需要更换驱动程序。 3.主板串口不能大于115200BPS且停止位不能用1.5位.USB串口无此限制， 请试一下：115200,8,1，None,None 4.是否被其他程序占用了？ 反复尝试手中的几个驱动后发现，最新版本的驱动程序有此问题，较早的版本，如2019年的3.5版本可以正常工作。 因沁恒官网上没发现早期驱动，已将该驱动上传，如类似问题，可以试下

联想H61最新BIOS,联想H61最新BIOS,适用F9KT45AUS，F9KT47AUS，F9KT51AUS，F9KT55AUS，F9KT57AUS系列升级，升级请尽量用集成显卡。适用主机联想ThinkCentre_M72e，Lenovo M4350，Lenovo B4360等主机，其他自测。需要的自行使用吧。

最新的TR34规范预览版本，ASC X9 TR 34-2019 Preview

1. 包里包含源码和一个测试用例，可直接看到效果。 2. 竖排文字的一些说明，移步以下链接 https://blog.csdn.net/piaoyun29/article/details/123255514

**内容概要**：本资源包提供了与张量分解（Tensor Decomposition）和张量补全（Tensor Completion）相关的Matlab代码，特别是基于2019年发表在arXiv上的Canyi Lu的论文《Tensor Robust Principal Component Analysis》（TRPCA）。内容涵盖了张量分解与补全的基本原理、算法实现、以及典型应用案例，帮助用户理解和实现TRPCA算法。 **适合人群**：研究生、博士生、以及从事张量分析、机器学习、数据挖掘等领域的研究人员和开发者。 **能学到什么**： 1. 理解张量分解和张量补全的基本原理和数学背景。 2. 掌握TRPCA（Tensor Robust Principal Component Analysis）算法的具体实现方法。 3. 学习如何使用Matlab进行张量计算和数据处理。 4. 了解张量分解与补全在不同应用领域中的实践案例，如图像处理、视频恢复、推荐系统等。 5. 提升对高维数据分析的理解和处理能力，拓展数学建模与算法设计的技能。 **阅读建议**：建议读者首先通读Canyi Lu