使用MSP430F67641进行多功能电表设计，如家用电度表或工业用的电表等；是TI公司的专用低功耗和高性能解决方案，三个24bit的ADC信噪比可以90dB以上

开发的时候为了方便快速，经常会使用SQL语句拼接的方式，这往往让不法分子有了可乘之机，利用漏洞进行SQL注入，做一些不可描述的事情 SqlCommand cmd = new SqlCommand(); cmd.CommandText = select * from user where username=' + username + ' and password=' + password + '; 所以我们必须丢弃上面这种方式，使用SqlParameter进行参数化，这样才能提升代码健壮性 SqlCommand cmd = new SqlCommand(); cmd.Comman

Unity3D 最新版3D Visualizer Spectrum Vu Meter 1.6 音频可视化，内置多个音频可视化场景可供参考

您的数据科学技术是否实际上可以跨越数百座建筑物？ 它实际上更快或更准确吗？ 这些是研究人员在开发数据驱动方法时应该提出的问题。 建筑性能预测，分类和聚类算法已成为异常检测，控制优化和需求响应分析的重要组成部分。 但是，我们如何实际比较每种技术与以前创建的方法呢？ 时序数据挖掘社区早在2003年就发现了这个问题：“许多工作的效用很小，因为做出了贡献……”提供了一些改进，而这些改进本可以使差异完全相形见have。是通过在许多现实世界的数据集上进行测试而观察到的，或者通过更改次要（未声明的）实施细节而观察到的差异。” （ ） 。 该数据集使您能够对各种实际数据集进行新技术测试。 对于商业建筑数据，我们正在做同样的事情！ 非住宅建筑数据分析对基准数据集的需求 现有的大多数建筑性能数据科学研究都依赖于每个研究人员创建自己的方法，查找案例研究数据集并自行确定功效。 毫不奇怪，大多数研究人员发现了积极但有意义的结果。 使用来自数百个（或数千个）建筑物的大型，一致的基准数据集，研究人员可以确定其方法在异构数据集中的实际性能如何。 如果多个研究人员使用相同的数据集，则可以在准确性，速度和易用性

Wmbusmeters 该程序接收和解码C1，T1或S1电报（使用无线mbus协议）以获取公用事业仪表读数。 然后可以使用MQTT发布读数，将其卷​​曲为REST api，插入数据库或存储在日志文件中。 该程序可在GNU / Linux，MacOSX，FreeBSD和Raspberry Pi上运行。 系统 状态 的Ubuntu MacOSX 码头工人 捕捉 发行版 wmbusmeters软件包在 （版本31或更高版本）上可用，可以使用以下方法简单地安装： # dnf install wmbusmeters 可以在项目页面上检查其他Linux发行版中wmbusmeters的可用性。

INA226_328P_USB-Power-Meter USB电压电流表V5.0版本 立创链接 附带精美iBOM对照购买元器件以及焊接

qt 仪表盘，非常具有参考价值

文章目录一、导出加密、解密方法jar包；二、加密jar包导入到jemter中三、BeanShell PreProcessor加密插件中代码的编写1.加密插件四、把加密数据进行解密。1.解密插件 一、导出加密、解密方法jar包； 使用工具是IntelliJ IDEA，根据开发给的加密解密代码导成jar包，供后面导入jmeter使用。 1.导出jar包方法（导出之前，加密方法要有一个主方法。自己先加密、解密调试成功）： 生成完成后，jar包存放路径为项目路径下D:\javauiui\out\artifacts\javauiui_jar 二、加密jar包导入到jemter中 导入后，记得保存然

du.meter.7.4破解版，自行下载安装，无需申请LIC，破解版，流量监控

水表读取器 概述 这是自动读取水表的工作流程。 1.撷取图片 旧的Android手机固定在水表前。 “ IP Webcam Pro”既可以用作照相机应用程序，也可以用作具有REST接口的服务器。 一台聪明的计算机会定期运行带有启动的bash脚本（ meter.sh ）并获取相机图片。 2.提取个位数的图像 用imagemagick提取兴趣区域。 Python + OpenCV脚本（ preprocessor ）将多位数字图像转换为一位数字图像列表。 这部分的演示在OpenCV Water Meter.ipynb解释。 3.准备标签 手动准备CSV文件（图像文件名，人类可识别的读数）对。 然后，一个python脚本（ OpenCV Water Meter.ipynb ）为单位图像准备标签。 4.让机器学习 使用Tensorflow训练神经网络。 该过程与本教程中的MNIST识别完全相同。