之前在进行ROS学习的过程中一直在困扰如何将ROS应用到项目中，本人只是简单学习过51和32的单片机，对嵌入式系统略有涉猎，最近在学习中接触到了树莓派这个控制板，便入手了一块，下面我来简单介绍一下我在树莓派上安装ROS的过程以及对其中一些步骤粗浅的理解 0.0前言 先放上一张成功的截图（Windows下远程桌面登录树莓派图形界面） 本篇文章适用于树莓派4B，其他版本略有不同，但如果是3B就没必要看这篇文章大部分内容，直接在0.1中给的Ubuntu Mate网址中下载Ubuntu配套镜像（注意，一定要配套，官网有相关提示，请细心）然后正常刷ROS，操作参见后文 首先是树莓派的硬件连接，需要一根

通过以上步骤，我们可以实现对关键参数testab的生成，并通过合理的防封禁策略确保接口请求的安全性。每个步骤的代码和逻辑都经过仔细测试，确保无bug且能正常运行。通过这些措施，我们可以在实际项目中有效地使用jsvmp算法生成关键参数并进行接口请求。以上内容仅供学习参考，需要代码的关注私信。​代码禁止用作商业或非法用途，否则后果自负！！！！！！！代码禁止用作商业或非法用途，否则后果自负！！！！！！！代码禁止用作商业或非法用途，否则后果自负！！！！！！！如有违规侵权，请联系我删除！！！！！！！

随机森林算法 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学习5—分类算法之随机森林（Random Forest）.pdf 机器学 随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习（Ensemble Learning）理念的分类算法，它通过构建并结合多个决策树来进行预测。随机森林的核心在于利用多个决策树的多样性来提高整体预测准确性，减少过拟合的风险。 1. **随机森林的构成** 随机森林中的“森林”指的是由许多决策树组成的集合，而“随机”体现在两个方面：每棵树的训练样本是从原始训练集中通过有放回抽样（Bootstrap Sampling）得到的子集，这种方式称为自助采样，确保了样本的多样性和重复性；构建每棵树时，不是从所有特征中选择最佳分割点，而是随机选取一定数量的特征进行分割，增加了特征选择的随机性。 2. **随机森林的特点** - **抗过拟合**：由于样本和特征的随机性，随机森林能够避免单一决策树的过拟合问题。 - **稳定性**：随机性导致每棵树的性能可能有所不同，但整体上增强了模型的稳定性和鲁棒性。 - **无需特征选择**：随机森林可以在高维数据上运行，不需要预处理进行特征选择。 - **并行计算**：因为每棵树可以独立训练，所以适合并行化处理，加快训练速度。 - **可解释性**：虽然整体模型解释性不如单棵决策树，但可以分析各个特征的重要性，提供一定的解释性。 3. **随机森林的生成过程** - **样本抽取**：从原始训练集中随机抽取与原数据大小相同且有放回的子集，形成训练每棵树的数据集。 - **特征选择**：在构建决策树节点时，不是从所有特征中选取最佳分割点，而是从k个随机选取的特征中选择最佳，通常k等于特征总数的平方根。 - **树的构建**：基于抽样的数据集和随机特征子集，构建决策树。每棵树都尽可能生长到最大深度，以增加多样性。 - **集成预测**：对于新的输入样本，通过所有树进行分类，多数投票决定最终类别。 4. **优缺点** - **优点**：抗噪、无需特征选择、处理高维数据能力强、并行化效率高、实现简单。 - **缺点**：参数调整复杂、训练和预测速度相对较慢、模型解释性相对较差。 随机森林的性能通常优于单一的决策树，因为它通过集成学习减少了过拟合的风险，增强了模型的泛化能力。同时，它还能通过计算特征重要性来辅助特征选择，是机器学习领域广泛应用的分类算法之一。

3DE软件装配学习资料 本资源摘要信息将涵盖3DE软件装配学习资料的主要知识点，包括3D设计、数字样机、PLM产品生命周期管理、3DEXPERIENCE平台、身份管理、数据管理、搜索、协同、可视化设计、实时审查、文件存储、讨论、通知、企业建模、控制中心、移动应用、云计算等方面。 1. 3D设计 * 1981年：3D设计的概念开始出现 * 1989年：3D DMU数字样机的出现 * 2012年：3DEXPERIENCE平台的发布 2. 数字样机 * 3D DMU数字样机的概念 * 数字样机在产品设计和制造中的应用 3. PLM产品生命周期管理 * 1999年：3D PLM产品生命周期管理的概念 * PLM产品生命周期管理的定义和应用 4. 3DEXPERIENCE平台 * 3DEXPERIENCE平台的概念和架构 * 3DEXPERIENCE平台的应用场景和优点 5. 身份管理 * 3DPassport的概念和应用 * 身份管理在企业中的重要性 6. 数据管理 * 3DSpace的概念和应用 * 数据管理在企业中的重要性 7. 搜索 * 3DSearch & 6WTags的概念和应用 * 智能搜索在企业中的应用 8. 协同 * 3DMessaging的概念和应用 * 协同在企业中的重要性 9. 可视化设计 * 3DPlay的概念和应用 * 可视化设计在产品设计和制造中的应用 10. 实时审查 * 3DPlay的概念和应用 * 实时审查在产品设计和制造中的应用 11. 文件存储 * 3DDrive的概念和应用 * 文件存储在企业中的重要性 12. 讨论 * 3DComment的概念和应用 * 讨论在企业中的重要性 13. 通知 * 3DNotification的概念和应用 * 通知在企业中的重要性 14. 企业建模 * 企业建模的概念和应用 * 企业建模在企业中的重要性 15. 控制中心 * 控制中心的概念和应用 * 控制中心在企业中的重要性 16. 移动应用 * 移动3DDrive的概念和应用 * 移动应用在企业中的重要性 17. 云计算 * 云计算的概念和应用 * 云计算在企业中的重要性 18. 3DEXPERIENCE平台架构 * 3DEXPERIENCE平台的逻辑架构 * 3DEXPERIENCE平台的物理架构 19. 应用场景 * 3DEXPERIENCE平台在汽车、航空航天、船舶与海洋工程、生命科学、工业设备、高科技、建筑、城市与地域开发、能源与材料、家居与生活方式、商业服务、包装消费品等领域的应用场景 20. 优势 * 3DEXPERIENCE平台的优点 * 3DEXPERIENCE平台在企业中的优势

Python爬虫技术是数据获取和信息处理的重要工具，尤其在大数据时代，它的价值不言而喻。本资源包提供了一套完整的Python爬虫学习资料，旨在帮助初学者深入理解和掌握爬虫技术，从基础到进阶，从理论到实践，全方位覆盖。 Python作为一门简洁、易读的编程语言，因其丰富的库支持，成为了爬虫开发的首选。其中，最常用的爬虫框架有Scrapy和BeautifulSoup。Scrapy是一个强大的爬虫框架，它提供了高效的抓取结构、中间件和下载器，适合大规模数据抓取。BeautifulSoup则是一个用于解析HTML和XML文档的库，适用于小型项目和网页信息的快速提取。 在Python爬虫的学习过程中，首先需要理解HTTP和HTTPS协议，这是爬虫与网站交互的基础。你需要了解请求方法（GET、POST等）、HTTP头、Cookie和Session等概念。接着，学习如何使用requests库发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup或lxml库解析返回的HTML内容。 进一步，要掌握网页动态加载的应对策略，如使用Selenium或PyQuery处理JavaScript渲染的内容。对于反爬机制，如验证码、IP限制等，可以学习使用ProxyPool管理代理IP，以及使用Tesseract进行OCR识别验证码。 Python爬虫还涉及到数据存储，如CSV、JSON格式的本地存储，或者使用数据库如MySQL、MongoDB等进行持久化。此外，还可以学习使用Pandas进行数据清洗和分析，为后续的数据挖掘和机器学习做准备。 在实践中，理解爬虫的道德和法律边界同样重要，避免侵犯他人的隐私权和版权，遵守robots.txt规则，尊重网站的爬虫策略。 本资源包可能包含以下内容：Python基础知识、爬虫框架Scrapy的使用教程、BeautifulSoup解析库的实战示例、HTTP协议详解、反爬策略与解决方案、数据存储与分析的介绍，以及相关的实战项目案例。通过系统学习这些内容，你可以从零基础成长为一名熟练的Python爬虫开发者，为数据分析、市场研究等领域提供强大的数据支持。

【吴恩达深度学习笔记】是一份针对吴恩达教授在Coursera平台上的深度学习课程的详尽笔记，旨在帮助已有一定编程基础和机器学习知识的计算机专业人士深入理解和应用深度学习技术。该课程分为5个部分，涵盖了深度学习的基础理论、实践技巧以及多种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。 课程的目标是让学生掌握深度学习的核心概念，通过实际项目将所学知识应用于解决现实问题，如医疗诊断、自动驾驶和自然语言处理等前沿领域。课程语言是Python，使用的开发框架是Google的TensorFlow，由吴恩达本人亲自授课，两位助教来自斯坦福大学计算机科学系。完成课程后，学生将获得Coursera颁发的深度学习专业证书。 笔记由黄海广博士组织翻译和整理，旨在弥补Coursera官方字幕的不足，方便学员学习。团队不断更新和完善笔记内容，以促进人工智能在国内的普及，且确保不损害原课程和吴恩达的商业利益。 课程强调了深度学习的重要性，将其比喻为现代的电力革命，认为AI将在各行各业发挥关键作用。吴恩达希望通过这些课程，培养全球范围内的AI人才，共同利用深度学习解决全球性的挑战，提升人类生活质量。 课程内容包括但不限于： 1. 深度学习基础：介绍深度学习的基本原理，如何构建神经网络。 2. 卷积神经网络（CNN）：用于图像识别和处理的网络结构。 3. 递归神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）：适用于序列数据处理，如自然语言处理。 4. 实践项目：包括医疗影像分析、自动驾驶技术、音乐生成等。 5. 深度学习工具和技巧：如优化算法Adam、Dropout正则化、BatchNorm以及权重初始化策略等。 此外，课程还邀请了行业内的深度学习专家分享见解，提供与行业实践相结合的视角，帮助学生将理论知识转化为实际能力。通过这门课程，学生不仅能掌握深度学习的理论知识，还能获得在实际工作中应用深度学习技术的实践经验。

Scikit新闻/邮件文本内容分类数据集缓存文件。用以解决国内开发者下载资源慢的问题。使用的时候将其放入“用户根目录/scikit_learn_data/”下，即可改为使用缓存，从而不用到远程下载。

### 国电DCS编程入门知识点详解 #### 一、国电DCS系统概述 **国电DCS（Distributed Control System，分布式控制系统）**是一种广泛应用于电力行业的自动化控制系统，主要用于发电厂等大型工业设施的过程控制与管理。本文将基于国电智深EDPFNTPLUS系统，详细介绍DCS编程的基础知识和技术要点，旨在帮助初学者快速入门，并为有志于深入了解DCS技术的工程师提供参考。 #### 二、DCS编程基础 **1. DCS编程环境** - **EDPFNTPLUS系统**: 本教程所使用的DCS系统是国电智深提供的EDPFNTPLUS，其版本号为1.5。该系统提供了完整的DCS编程、调试和运行环境。 - **安装目录**: EDPFNTPLUS的安装目录采用默认设置，用户可以根据需要进行调整。 - **工程示例**: 在本教程中，我们将使用一个名为“演示工程”的项目作为示例，该工程位于E:\演示工程目录下。 **2. 工程配置** - **前期准备**: 在开始编程之前，需要确保所有必要的软件都已正确安装并配置好环境变量。 - **站配置**: 包括主控站（Master Station）、操作员站（Operator Station）以及工程师站（Engineer Station）等的设置。 - **I/O卡件**: 配置所需的输入/输出卡件，如模拟量输入卡(AI)、模拟量输出卡(AO)、数字量输入卡(DI)和数字量输出卡(DO)等。 - **逻辑组态**: 使用特定的编程语言或工具（如结构化文本ST、功能块图FBD等）编写控制逻辑。 - **画面组态**: 设计操作界面，使操作人员能够直观地监控和控制生产过程。 #### 三、具体操作步骤 **1. 前期准备** - 安装并配置EDPFNTPLUS软件环境。 - 创建新工程，命名为“演示工程”，存放在E:\演示工程目录下。 - 设置工程的基本参数，如工程名称、版本号等。 **2. 站配置** - 配置主控站、操作员站和工程师站的基本信息。 - 定义各个站点的功能，如数据采集、控制逻辑处理等。 - 设置站点间的通讯协议，确保数据传输稳定可靠。 **3. 简单逻辑示例** - 通过简单的逻辑组态示例，如PID控制算法，来熟悉编程环境。 - 学习如何编写控制逻辑，包括输入信号处理、计算逻辑和输出信号生成等步骤。 **4. 建立I/O卡件** - 根据实际需求选择合适的I/O卡件类型，并在系统中进行配置。 - 配置每个卡件的地址、量程、报警限值等参数。 **5. 逻辑组态** - 使用EDPFNTPLUS提供的编程工具，如ST、FBD等，进行逻辑编程。 - 编写具体的控制逻辑代码，实现闭环控制等功能。 - 调试代码，确保逻辑的正确性和稳定性。 **6. 画面组态** - 设计操作界面，包括数据显示、控制按钮等元素。 - 使用EDPFNTPLUS提供的画面组态工具，根据实际需求设计操作界面。 - 实现数据可视化，使操作人员能够实时监控系统的运行状态。 **7. 给水泵1、2的投切备用逻辑** - 设计一套完善的给水泵切换逻辑，确保在一台泵故障或维护时能够自动切换到另一台泵继续工作。 - 编写详细的控制逻辑，考虑各种可能的工作模式和故障情况。 - 进行模拟测试，验证逻辑的完整性和可靠性。 #### 四、注意事项 - 在编写组态文件时，确保输入法处于半角或英文标点模式，避免出现编码问题。 - 检查所有的文件路径和名称是否与当前工程目录一致，确保程序能够正确读取和保存数据。 - 定期备份工程文件，以防意外丢失。 - 学习过程中遇到问题时，可以通过查阅官方文档、在线论坛等方式寻求解决方案。 通过以上内容的学习和实践，初学者可以逐步掌握DCS编程的基础知识和技术要点，为进一步深入研究打下坚实的基础。希望每位学习者都能从中受益，不断提升自己的技术水平。

《Intel CPU手册：操作系统学习的基础》 Intel CPU手册是学习操作系统（OS）开发与理解硬件交互的必备参考资料，尤其对于Intel 64和IA-32架构的软件开发者来说至关重要。该手册综合了多个卷本，包括基础架构、指令集参考、系统编程指南以及模型特定寄存器等内容，为开发者提供了全面的技术细节。 1. **基本架构**：这部分介绍了Intel处理器的基本设计原理和工作模式，包括处理器架构、寻址方式、内存管理、中断和异常处理等。理解这些概念有助于开发者构建对处理器操作的底层认知，为编写高效的操作系统代码打下基础。 2. **指令集参考**：涵盖从A到Z的完整指令集，是编写汇编语言程序或理解编译器如何生成机器代码的关键。每个指令的语法、操作和执行时序都详尽阐述，帮助开发者掌握CPU的运算和控制能力。 3. **系统编程指南**：这部分主要涉及高级系统设计，如虚拟化技术、多处理器同步、电源管理和性能监控。对于实现复杂的系统功能，如创建内核、优化调度算法或设计安全机制，这些都是必不可少的知识。 4. **模型特定寄存器**：每个Intel CPU都有其独特的寄存器，用于存储状态信息和控制处理器行为。这部分详细列出了这些寄存器，解释它们的作用和使用方法，对调试和优化代码极其重要。 5. **注意事项**：Intel提醒用户，其技术可能需要启用特定的硬件、软件或服务激活，并且没有任何产品或组件可以绝对安全。此外，产品计划和路线图可能会随时更改，而产品可能存在已知的设计缺陷或错误（称为“瑕疵”），这些可能使产品偏离发布的规格。 6. **代码名称**：Intel使用代码名称来标识处于开发阶段但尚未公开的产品、技术和服务。这些不是商业名称，不打算作为商标使用。手册中的代码不受知识产权保护，但允许发布未修改的副本，且包含的代码可按照指定条款使用。 7. **免责声明**：Intel明确否认所有明示和默示的保证，包括但不限于适销性、特定用途适用性和非侵权的保证，以及基于履行、交易习惯或行业惯例产生的任何保证。同时，除非另有约定，否则不授予任何知识产权许可。 通过深入研究这份Intel CPU手册，开发者不仅可以理解Intel处理器的工作原理，还能获得构建和优化操作系统所需的知识，从而更好地实现软件与硬件之间的协同。无论是操作系统开发、驱动程序编写还是系统级问题的排查，这份手册都是一个无价的工具。

GroundMotionClassifier 使用支持向量机区分地震和爆炸波的项目。 先决条件： 要运行此项目，您将需要基于Linux的操作系统（Ubuntu或Fedora效果最佳）。 该代码是用Python 2.7.12+编写的，但是任何版本的Python 2都可以使用。 您还需要在系统中安装以下组件： 西皮 脾气暴躁的 Matplotlib Scikit学习 Peakutils 密谋 可以使用诸如pip之类的下载管理器进行下载。 安装点子： sudo apt-get install python-pip 使用pip安装任何依赖项。 例如： pip install scikit-learn pip install numpy 运行代码： 特征向量存储在isrsvm / PS / Code中存在的store.txt中。 要创建新的特征向量（在擦除前一个特征向量的同