项目背景与目的
现代家用电器，特别是冰箱，已经不仅仅是简单的食品存储设备，它们逐渐集成了更多的智能化功能。随着物联网（IoT）技术的发展和智能家居的普及，如何提升冰箱的制冷和加热效率、稳定性以及用户体验，成为家电行业的重要课题。基于PID（Proportional-Integral-Derivative）算法的冰箱制冷加热项目旨在通过精确的温度控制，优化冰箱的性能，提高能效，提供更优质的用户体验。
本项目的主要目的是：
温度精确控制：通过引入PID算法，实现对冰箱内部温度的精确控制，确保食品保鲜效果和节能。
智能调节：根据用户需求和外部环境的变化，智能调整制冷和加热模式，提高冰箱的适应性和效率。
数据监控与分析：实时监控冰箱的运行状态，通过数据分析优化控制策略，提升系统的稳定性和可靠性。
2024-08-31 09:09:49
2.95MB
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1:本网站源码采用ASP+Access数据库开发，适合中小企业网站建设。
2:本网站源码后台功能强大，主要功能有：企业信息管理、产品管理、下载中心管理、新闻管理、留言管理、荣誉管理、人才管理、友情链接管理。
3:本网站源码首页中的LOGO图片和导航栏图片均自带PSD源文件，方便修改。
4:本网站源码可防止SQL漏洞攻击。
5:本网站源码采用天蓝色界面，美观大方。
演示地址：http://changke18.web-07.com/
2024-08-30 20:59:11
3.5MB
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在本文中，作者探讨了如何利用MATLAB和Pro/Engineer (Pro/E) 两款软件在钢丝绳建模中的应用，为矿井提升中的重要部件钢丝绳提供了一种新的建模技术。钢丝绳由于其特定的空间结构和应用领域的重要性，需要精确的建模以便于结构分析。本文的技术路线是在MATLAB中编写源程序，处理数学方程生成钢丝绳的轨迹数据，然后将这些数据导出为Pro/E能够识别的格式，从而完成钢丝绳的建模。
我们需要了解Pro/E软件的特性。Pro/E是一款广泛应用于三维设计的软件，拥有丰富的库和精准的计算功能，能够完整地表达产品外形、装配及其功能。它支持多个部门协作在同一产品模型上进行工作，但在复杂的三维设计，尤其是在生成严格数学描述的复杂曲线时，Pro/E的能力会受到一定的限制。这是因为Pro/E对于生成曲线方程的函数支持有限，导致其在设计复杂度上有所不足。
MATLAB，作为一款功能强大的数学软件，提供上百个预定义命令和函数，以及强大的二维和三维图形工具。它还有25个不同工具箱适用于特殊应用领域，使得MATLAB成为应用广泛的工具之一。特别是，MATLAB强大的函数库和数据处理能力，可以处理复杂的曲线方程，并将结果导出。
文中以IWRC1X19型钢丝绳为例，详细介绍了钢丝绳的结构特征，包括断面形状、捻法、股数、钢丝数、以及绳股和钢丝的排列方式。IWRC1X19钢丝绳由中心钢丝和两层分别为6根和12根绕中心钢丝作同心捻转的侧线钢丝构成，其中钢丝直径均为2mm，螺旋升角为76.5度，螺距为52.3mm。钢丝绳的各部名称被详细阐释，包括绳芯、绳股、股芯线、股芯线螺旋半径和侧线钢丝等。
接下来，文章通过MATLAB程序来生成钢丝绳中心钢丝和侧线钢丝的曲线方程。根据公式，作者编写了MATLAB代码，将钢丝绳各部分的数学模型数据转换成Pro/E可识别的ibl格式文件。作者在MATLAB中编写了两个关键部分的代码，即中心钢丝和侧线钢丝的代码。这些代码将生成必要的曲线数据，并将数据保存为ibl文件，以便在Pro/E中使用。
在MATLAB程序中，作者首先定义了中心钢丝曲线方程和侧线钢丝曲线方程。中心钢丝曲线方程描述了钢丝绳中心钢丝的形状，而侧线钢丝曲线方程则涉及到螺旋线的性质，其中螺旋线螺距为参数之一。通过编写MATLAB代码，可以生成大量点的数据矩阵，并将这些数据保存为ibl文件。这些文件包含三维空间中的点坐标，用于在Pro/E中创建钢丝绳模型的轨迹曲线。
最终，这些曲线被用于生成Pro/E中的钢丝绳三维模型。在这个建模过程中，MATLAB和Pro/E互补，MATLAB负责数学计算和数据处理，而Pro/E则利用这些数据完成模型的可视化和进一步的设计分析工作。
通过本文的介绍，我们可以了解到MATLAB在数据处理和复杂数学计算中的强大能力，以及Pro/E在三维设计和模型可视化方面的专业性。将两者结合起来使用，在工程领域尤其是复杂结构建模方面，可以大大拓展设计能力的边界。此外，这种混合使用不同专业软件的方法，也为工程师提供了灵活应对各种设计挑战的新思路。
2024-08-30 20:03:37
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熊猫电竞赏金电竞系统源码 APP+H5双端 附搭建教程 支持运营级搭建！首次公开！
赏金赛源码，用户通过平台打比赛，赢了获得奖金奖励，金币赛、赏金赛、vip赛等种赛事
可开王者荣耀、和平精英比赛
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游戏玩的好的玩家可以通过打比赛赚钱
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设备需求：服务器+域名运营级源码 ，可二开！
支付配置：对接支付宝。
位置：/application/config.php
第304行，修改为自己的支付宝配置。
2024-08-30 12:31:37
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【标题】"弹幕漂亮播放器源码.zip" 暗示了这是一个包含了实现美观弹幕功能的视频播放器的源代码。这类源码通常包括前端用户界面与后端处理弹幕数据的部分，用于创建一个互动性强、视觉效果良好的媒体播放体验。
【描述】"弹幕漂亮播放器源码" 提到了“漂亮”一词，这意味着源码不仅实现了基本的弹幕功能，还可能注重了界面设计，提供了吸引人的视觉效果，如色彩搭配、动画效果等，以提升用户体验。
【标签】"弹幕漂亮播放器源码" 进一步确认了这个压缩包的核心内容，即弹幕播放器的源代码，这通常涉及到JavaScript、HTML、CSS等前端技术，可能还会包含PHP或其他后端语言用于处理数据。
【压缩包子文件的文件名称列表】中，"play.php" 可能是负责处理视频播放逻辑和弹幕显示的后端脚本。在PHP中，它可能接收用户请求，处理弹幕数据，与数据库交互，以及与其他服务器端组件通信。而 "css" 文件夹则包含了样式表文件，这些文件定义了播放器的外观和布局，包括弹幕的样式、颜色、字体、动画效果等，确保了“漂亮”的视觉效果。
结合以上信息，我们可以推测该源码的主要知识点可能包括：
1. **前端技术**：HTML用于构建网页结构，CSS用于美化弹幕样式和播放器界面，JavaScript则负责动态交互，如弹幕的实时滚动、用户输入的处理和反馈。
2. **PHP后端**：PHP可能用于处理服务器端的逻辑，如接收和存储弹幕信息，与数据库交互，以及处理用户请求。
3. **数据库交互**：为了存储和检索大量弹幕数据，可能使用了MySQL或类似的数据库系统，PHP通过SQL语句与之交互。
4. **AJAX异步通信**：为了实现无刷新的弹幕发送和接收，源码可能使用了AJAX技术，使用户能在不中断视频播放的情况下发送和查看弹幕。
5. **时间轴同步**：弹幕与视频时间轴的同步技术，确保弹幕在正确的时间点出现在屏幕上。
6. **性能优化**：由于大量弹幕可能导致页面加载变慢，源码可能采用了缓存策略、分页加载或时间窗口等方法来优化性能。
7. **用户权限和安全**：可能包含了用户身份验证和授权机制，防止非法操作，同时对用户输入进行过滤，避免XSS（跨站脚本攻击）等安全问题。
8. **响应式设计**：考虑到不同设备的屏幕尺寸，源码可能使用了媒体查询等技术，使播放器适应手机、平板和桌面等多种设备。
9. **动画效果**：为提升用户体验，弹幕可能添加了各种动画效果，如渐入渐出、飞入飞出等，这些效果可能使用CSS3动画或者JavaScript库实现。
10. **API集成**：如果播放器支持外部视频源，可能包含了与第三方平台（如YouTube、Vimeo等）的API接口集成。
这个源码包涵盖了前端开发、后端开发、数据库管理、网络通信、用户体验等多个方面的知识，对于想要学习或改进弹幕播放器的人来说，是一份宝贵的资源。
2024-08-29 22:46:01
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Vue.js 3.x + Element Plus 是现代前端开发中一个强大的组合，它们的结合为构建高效、优雅的用户界面提供了丰富的工具和组件库。Vue.js 3.x 是 Vue 框架的最新版本，引入了许多性能优化和新特性，而 Element Plus 则是基于 Vue 2.x 的 Element UI 的升级版，提供了更多自定义和高性能的组件，适用于企业级应用的开发。
Vue.js 3.x 的关键改进包括：
1. **Composition API**：这是 Vue 3 中的核心变化，它允许开发者将逻辑分组到可重用的函数中，提高了代码的可读性和可维护性。相比于 Options API，Composition API 提供了更好的模块化和测试支持。
2. **模板优化**：Vue 3 引入了更高效的模板编译，提升了运行时性能。例如，`` 元素现在会被转换为 `render` 函数，减少模板解析开销。
3. **Suspense 组件**：允许在组件加载时显示占位符，提升用户体验。
4. **Ref 和 Reactive**：Vue 3 提供了更细粒度的响应式系统，`ref` 用于创建可变的响应式对象，`reactive` 则用于创建整个对象的响应式副本。
5. **Teleport**：新引入的功能，可以将组件渲染到 DOM 中的任意位置，解决了某些情况下无法正常插入元素的问题。
6. **Fragment 和 Portal**：Vue 3 允许根元素为多个，解决了 Vue 2.x 中单根元素的限制，Portal 组件与 Teleport 相结合，使得组件的渲染更加灵活。
Element Plus 的特性包括：
1. **全面兼容 Vue 3**：Element Plus 针对 Vue 3 进行了全面优化，可以充分利用 Vue 3 的新特性。
2. **更多的组件**：Element Plus 拥有比 Element UI 更丰富的组件库，包括表格、按钮、对话框、通知、导航等，满足多样化的需求。
3. **主题定制**：提供简单易用的主题定制工具，允许开发者根据项目需求自定义组件样式。
4. **更好的性能**：Element Plus 对组件进行了重构，减少了不必要的计算，提升了整体性能。
5. **更好的 TypeScript 支持**：提供了完整的类型定义文件，便于在 TypeScript 项目中使用。
在“Vue.js 3.x + Element Plus 前端开发实战源码”中，你可以学习如何利用这些新技术来构建实际的项目。源码涵盖了从项目初始化、路由配置、状态管理（可能使用 Vuex 4.x）、组件开发到页面布局的全过程，通过阅读和研究源码，开发者可以深入了解 Vue 3.x 和 Element Plus 的实际应用，提升前端开发能力。
此外，源码还可能包含错误处理、性能优化、国际化支持（i18n）以及与后端接口的交互等实际开发中的常见问题解决方案，有助于开发者在实际项目中更好地应用 Vue.js 3.x 和 Element Plus，提高开发效率和产品质量。通过实践，你可以掌握这一强大组合的精髓，为自己的职业生涯添砖加瓦。
2024-08-29 21:27:24
1.6MB
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摘要:VB源码,图形处理,图片浏览
VB编写的图片浏览标记器，可以快速的浏览电脑中图片，基本支持所有图片格式,JPG，PNG，GIF，BMP等，可以针对性的对照片进行放大、缩小，标记文件，处理标记等，支持上一张、下一张循环浏览图片，VisualBasic6.0源码，用VB6打开后直接编译。
程序内置快捷键：
ESC键为取消标记
方向键↑↓←→可以选择图片
鼠标模式可以使用鼠标的滚轴来选择图片，标记还是已设置的快捷键（ESC可用）！
标记处理窗口按空格键，可以把选中的文件移动到驱动器目录下的临时存放文件夹(如果没有会自动创建)
（确认框可按空格确认，也就是说按空格两次就直接移动！）
在标记处理窗口保存勾选标记后请不要改动该文件夹的位置、文件夹里的文件，不然下次读取的时候会出现错误设置里的按键模式，直接用鼠标点击文本框，然后用键盘按下按键即可设置成功，代码模式需要查看代码（图片）驱动器列表旁边的全部刷新是在打开本软件后改变了文件或文件夹，然后列表里没有显示的时候可以按！
VB编写的图片浏览标记器，可以快速的浏览电脑中图片，基本支持所有图片格式,JPG，PNG，GIF，BMP等，可以针对性的对照片进行放大、缩小，标记文件，处理标记等，支持上一张、下一张循环浏览图片，VisualBasic6.0源码，用VB6打开后直接编译。
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ESC键为取消标记
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鼠标模式可以使用鼠标的滚轴来选择图片，标记还是已设置的快捷键（ESC可用）！
标记处理窗口按空格键，可以把选中的文件移动到驱动器目录下的临时存放文件夹(如果没有会自动创建)
（确认框可按空格确认，也就是说按空格两次就直接移动！）
在标记处理窗口保存勾选标记后请不要改动该文件夹的位置、文件夹里的文件，不然下次读取的时候会出现错误设置里的按键模式，直接用鼠标点击文本框，然后用键盘按下按键即可设置成功，代码模式需要查看代码（图片）驱动器列表旁边的全部刷新是在打开本软件后改变了文件或文件夹，然后列表里没有显示的时候可以按！
2024-08-29 20:40:54
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Python天然气产气量预测系统源码Python天然气产气量预测系统源码Python天然气产气量预测系统源码Python天然气产气量预测系统源码Python天然气产气量预测系统源码Python天然气产气量预测系统源码Python天然气产气量预测系统源码Python天然气产气量预测系统源码Python天然气产气量预测系统源码Python天然气产气量预测系统源码Python天然气产气量预测系统源码Python天然气产气量预测系统源码Python天然气产气量预测系统源码Python天然气产气量预测系统源码Python天然气产气量预测系统源码Python天然气产气量预测系统源码Python天然气产气量预测系统源码
2024-08-29 17:06:02
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标题中提到的“可模拟的无证书的两方认证密钥协商协议”，结合描述中的“研究论文”，可以得知本文是一篇学术论文，作者们提出了一个新的密钥协商协议模型，该模型的特点是无证书（certificateless）且可模拟（simulatable），应用于两方认证（two-party authenticated）。无证书意味着该协议不需要传统的公钥证书来验证用户身份，这与传统的使用公钥基础设施（PKI）或基于身份的密码学（identity-based cryptography）有所不同。传统的PKI方法存在证书管理的负担，而基于身份的密码学有密钥托管问题（key escrow problem）。
关键词包括信息安全性、协议设计、无证书密码学、认证密钥协商以及可证明安全性。这些关键词为我们展示了文章的研究领域和主要内容。信息安全性涉及保护数据和信息免遭未授权的访问、使用、泄露、破坏、修改、检查、记录或破坏，而协议设计是指制定协议以实现特定目标的过程，本论文中的协议目标就是密钥协商。
无证书密码学（CLC）是近来引入的一种密码学分支，旨在缓解传统公钥密码体系和基于身份的密码体系的局限性。无证书密码学方案通常包括一个半可信的密钥生成中心（KGC），它负责为用户生成部分私钥，用户结合部分私钥和自己选择的秘密值生成完整的私钥，这样既避免了密钥托管问题，又简化了证书管理。
认证密钥协商协议（AKA）是一种密钥协商协议的增强版，它能够防止主动攻击。与普通的密钥协商不同，AKA通常需要确保参与方的身份是真实可信的。AKA协议在设计时需要考虑到安全性、效率和实用性。为了保证协议的可模拟性，作者们必须证明在标准的计算假设（如计算性Diffie-Hellman（CDH）和双线性Diffie-Hellman（BDH））下，协议是安全的。
在论文的引言部分，作者们首先介绍了密钥协商（KA）的重要性，它作为一种基础的密码学原语，允许两个或更多的参与方在开放网络上协商出一个秘密的会话密钥。每个参与方都可以加密消息，只有特定的其他参与方才能解密。然后，作者介绍了认证密钥协商（AKA）的概念，这种协议在协商密钥的基础上增加了防止主动攻击的功能。为了达到这一目的，AKA可以通过公钥基础设施（PKI）或者基于身份的密码体系实现。然而，正如之前提到的，它们各自有其局限性。
接下来，作者们提出了一个新的AKA协议的安全模型，这个模型使用了无证书密码学。在这个模型的基础上，他们进一步提出了一个可模拟的无证书两方认证密钥协商协议。该协议的提出，旨在解决传统模型的缺陷，并通过证明安全性来展示其实用性。协议仅需要每个参与方进行一次配对操作和五次乘法运算，因此效率和实用性都较高。
在协议的安全性方面，作者们强调了安全性证明是在标准计算假设下完成的，这表明该协议在理论上是安全的。CDH和BDH假设都是在密码学中常用的困难问题，用于保证协议在面对计算攻击时的健壮性。
作者们指出，其协议之所以被称为“可模拟”的，是因为它能够提供一定程度的模拟能力，模拟者可以在不知道私钥的情况下，模拟协议执行的某些方面。这种能力在密码学协议中是很重要的，因为它可以用于实现一些高级别的安全属性。
通过对以上内容的解读，我们可以理解到这篇论文的研究价值所在：它提出了一种结合了无证书密码学优势和认证密钥协商功能的新协议，并且证明了该协议在理论上是安全的，同时在实践中也是高效和实用的。这对于解决现有认证密钥协商方案中的一些问题，比如证书管理和密钥托管，提供了新的思路。
2024-08-29 16:33:01
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在探讨极化敏感均匀线阵的新盲波达方向（Direction of Arrival, DOA）和极化估计算法之前，有必要对涉及的几个关键概念进行阐述。
极化敏感阵列是一种利用阵列中各个天线单元对信号极化的敏感性来处理信号的阵列系统。极化敏感阵列与传统阵列的不同之处在于，它能够基于信号的极化特征进行信号分解和检测。极化敏感阵列天线可以对具有不同极化特征的信号表现出良好的检测能力，广泛应用于通信、无线电、导航等多个领域。
波达方向（DOA）估计是指确定信号波达方向的过程，这对于雷达、声纳、无线定位等领域至关重要。传统的DOA估计算法如ESPRIT、MUSIC等，都有各自的使用场景和局限性。ESPRIT算法特别适用于均匀线阵，并且能够利用均匀线阵的特性进行参数估计。
接下来，三线性分解是一种信号处理方法，其在ESPRIT和联合近似对角化方法的基础上，能够提供一种概括性的参数估计手段。三线性分解方法在处理具有三线性模型特征的信号时，表现出其独特的优势。
在论文中，作者张小飞和是莺提出了针对极化敏感均匀线阵的一种新的盲DOA和极化估计算法。盲算法指的是不需要或仅需要极少的先验信息即可进行估计的算法。该算法的核心在于对接收信号进行分析，并显示出三线性模型的特性。基于三线性分解，作者建立了一种新的联合估计算法，即极化敏感均匀线阵盲DOA和极化联合估计算法。
算法的性能通过仿真得到验证，结果显示该算法在DOA和极化估计方面具有较好的性能，并且支持小样本情况。这表明算法具有高效性和鲁棒性，尤其适合样本数量有限的情况。
文中还提到的Kruskal关于低阶三线数据分解唯一性的理论基础，为该算法的提出提供了数学支持。在数据模型方面，张小飞和是莺考虑了一个由M个正交偶极子对构成的均匀线阵，阵元间距为半波长，沿着Y轴正半轴均匀排列。该均匀线阵的信号接收模型基于球坐标系，考虑到入射波仅位于YOZ平面，从而简化了模型的复杂度。
极化敏感阵列的接收模型能够进行空域采样并检测目标信号。通过极化矢量的表达式，可以进一步分析信号的极化信息。该模型对于理解算法如何从接收到的信号中提取出DOA和极化特征具有重要意义。
在研究的背景和方法部分，论文提到了当前通信和无线领域中极化敏感阵列的重要性，以及多种DOA和极化估计算法的研究现状。新的算法能够结合极化敏感阵列的优势和三线性分解的特点，为极化敏感均匀线阵的参数估计问题提供了一种新的解决途径。
张小飞和是莺的研究为我们提供了一种新的视角和方法来处理极化敏感均匀线阵的信号，并通过三线性分解技术提出了一种有效的盲DOA和极化估计算法。该算法不仅适用于大规模阵列，同样能够处理小样本情况，具有一定的普适性和应用潜力。随着进一步的研究和仿真验证，这种新算法有望在通信、雷达和无线定位等领域得到广泛应用。
2024-08-29 16:24:50
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