"基于单片机温湿度检测电子万年历的毕业设计方案" 基于单片机温湿度检测电子万年历的毕业设计方案是基于51单片机温湿度检测和控制系统的设计，采取模块化、层次化设计。该设计主要实现温湿度检测、电子万年历显示和控制功能。 知识点1: 模块化设计 在该设计中，采取模块化设计，分为温湿度检测模块、电子万年历模块和显示模块。模块化设计可以提高系统的灵活性和可维护性。 知识点2: 层次化设计 该设计采取层次化设计，系统分为硬件层和软件层。硬件层包括温湿度检测模块、电子万年历模块和显示模块，而软件层包括数据分析和处理模块。 知识点3: 温湿度检测 温湿度检测是生活生产中关键参数。该设计使用新型智能温湿度传感器SHT10来检测温度和湿度，并将检测结果传输到单片机STC89C52RC进行数据分析和处理。 知识点4: 单片机STC89C52RC 单片机STC89C52RC是基于51单片机温湿度检测和控制系统的核心组件。它负责数据分析和处理，并提供信号给显示模块。 知识点5: 显示模块 显示模块采取LCD1602液晶显示器，用于显示温湿度检测结果和电子万年历信息。 知识点6: 电子万年历 电子万年历是该设计的重要组成部分，负责显示日期、时间和其他相关信息。 知识点7: 系统设计方框图 该设计的系统设计方框图包括温湿度检测模块、电子万年历模块、显示模块和单片机STC89C52RC。该方框图可以帮助设计师更好地理解系统的结构和工作原理。 知识点8: 硬件设计 硬件设计是该设计的重要组成部分，包括温湿度检测模块、电子万年历模块、显示模块和单片机STC89C52RC的硬件设计。 知识点9: 软件设计 软件设计是该设计的重要组成部分，包括数据分析和处理模块、电子万年历软件和显示软件。 知识点10: Debugging 和 Testing Debugging 和 Testing 是该设计的重要组成部分，负责检测和修复系统中的错误和缺陷。 该设计方案基于单片机温湿度检测和控制系统，采取模块化、层次化设计，实现温湿度检测、电子万年历显示和控制功能。该设计方案具有重要实用价值，可以广泛应用于生活生产中。

针对煤矿井下"三机"自动化中的采煤机定位精度较低的问题,根据采煤机工作环境恶劣、空间封闭、干扰较多的特点,提出了一种基于捷联惯性导航(SINS)的采煤机位姿定位方法。该方法利用捷联惯性导航系统中的三轴加速度计和三轴陀螺仪实时测量采煤机的加速度和角速度信息,并根据四元数捷联惯导位姿解算方法解算出采煤机的实时位置和姿态信息,得到精确的采煤机运动轨迹,实现对采煤机的实时体定位。对定位平台进行仿真和利用综采工作面"三机"实验装置搭建采煤机捷联惯导定位实验平台进行实验,结果表明,采煤机捷联惯导定位系统能够准确跟踪基准轨迹,采煤机沿工作面方向运行20 m,位置姿态跟踪误差分别为0.5 m和0.7°,满足煤矿采煤机定位精度要求,该系统能够实现采煤机的实时精确定位。

【基于QT+Sqlite的机票预定查询系统Demo】是一个整合了QT框架与SQLite数据库的C/S架构应用程序。这个Demo展示了如何利用这两种技术实现一个简单的机票预订查询系统，它通过TCP/IP协议下的socket通信来实现客户端与服务器端的数据交互。 我们要理解QT，这是一个跨平台的C++库，为开发图形用户界面（GUI）应用程序提供了丰富的功能。QT库不仅包含GUI组件，还支持网络编程、数据库连接等非GUI功能。在本项目中，QT作为客户端和服务器端的开发工具，用于构建用户界面和处理与服务器的通信。 SQLite则是一个轻量级的嵌入式数据库，无需单独的服务器进程，可以直接在应用程序中使用。SQLite的优点包括小巧、高效、可靠，并且能够支持多种操作系统。在机票预定查询系统中，SQLite被用来存储航班信息、座位情况、乘客信息等数据。 C/S架构（Client/Server架构）是指客户端与服务器端之间的通信模式。在这个Demo中，客户端（由QT构建）向服务器发送查询请求，比如搜索特定日期的航班，然后服务器（可能也是基于QT开发）处理这些请求，从SQLite数据库中检索数据，并将结果返回给客户端显示。 socket是网络编程中的基本概念，它是两台计算机之间建立连接并交换数据的通道。在这个机票预订系统中，QT的socket模块用于实现客户端和服务器端之间的TCP/IP通信。TCP是一种面向连接的、可靠的传输层协议，确保数据的正确性和完整性。 项目中的核心功能可能包括以下几点： 1. **用户界面**：使用QT的GUI组件，如QLineEdit、QPushButton等，创建航班查询表单，用户可以输入出发地、目的地、日期等信息进行查询。 2. **数据传输**：客户端将用户的查询参数封装成数据包，通过socket发送给服务器；服务器接收到请求后，查询SQLite数据库，将结果返回。 3. **数据库操作**：在服务器端，使用QT的SQL模块与SQLite交互，执行SQL查询语句，如SELECT语句获取航班信息。 4. **结果展示**：客户端接收服务器返回的结果，更新GUI显示，如列表视图（QListView或QTableView）展示可用航班。 5. **错误处理**：对可能出现的网络异常、数据格式错误等进行适当的错误处理和提示。 6. **安全性**：尽管这是一个简化的Demo，但实际应用中还需要考虑数据安全，如用户隐私保护、防止SQL注入等。 通过这个Demo，开发者可以学习到如何结合QT和SQLite开发C/S架构的应用，理解TCP/IP通信的基本原理，以及如何在QT中进行数据库操作。同时，这也提供了一个基础模板，可以进一步扩展为更完整的在线机票预订系统。

基于Python+Pycharm+PyQt5的串口助手 操作系统：win 10 编辑器：pycharm专业版 语言及版本：python 3.8 使用的库：pyqt5、sys、time、serial、threading等库

初学者Multisim仿真设计放大电路资料，留下来供自己学习交流

【标题】"基于Java管理系统.zip" 是一个包含Java开发的管理系统的压缩文件，它提供了用于构建和运行系统的基础结构。 【描述】这个压缩包显然包含了某个基于Java的管理系统的源代码和其他相关文件，用于实现某种特定的管理功能，可能是企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）或者其他业务流程管理。它可能是一个初版或完整版的应用程序，用于展示或部署到生产环境。 【标签】"java" 指出这个项目是用Java编程语言编写的，Java是一种广泛使用的多平台语言，适合开发大型、分布式和高并发的系统。"基于Java管理系统.zip" 进一步强调了这是一个专门用于管理系统的服务或应用。 【文件详细内容】 1. **practice_system.iml**：这是IntelliJ IDEA的一个项目配置文件，表明这个管理系统是使用IDEA开发的，IML文件记录了项目的模块结构、依赖关系等信息，便于IDE理解和管理项目。 2. **项目说明.md**：这是一个Markdown格式的文件，通常包含项目介绍、安装指南、使用方法、开发人员注意事项等内容，对于理解并使用这个管理系统至关重要。 3. **pom.xml**：这是Maven项目的配置文件，列出了项目的依赖库、版本、构建目标等信息。Maven是一个项目管理和综合工具，通过POM文件，开发者可以自动化构建过程，包括编译、测试、打包等步骤。 4. **target.zip**：这个文件可能是编译后生成的可执行文件或者打包后的项目，通常在Maven构建过程中，target目录会包含编译后的class文件、资源文件以及最终的JAR或WAR包。 5. **src**：这是源代码目录，通常包含Java源代码（src/main/java）、资源文件（src/main/resources）以及测试代码（src/test/java）。源代码是管理系统的核心部分，定义了系统的行为和逻辑。 6. **target**：这个目录是Maven的默认输出目录，存放编译后的类文件、打包的JAR或WAR文件以及相关的临时文件。 通过以上分析，我们可以看出这个基于Java的管理系统采用了Maven作为构建工具，使用IntelliJ IDEA进行开发，并且遵循了一定的项目组织结构标准。要运行或进一步开发这个系统，你需要有Java环境，安装IntelliJ IDEA或类似的IDE，熟悉Maven的使用，并能阅读Markdown格式的文档来获取项目的具体信息。此外，源代码的结构和设计将决定系统的可扩展性、可维护性和性能，这部分的深入理解和调整是系统开发的关键。

基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)多变量时间序列预测，CNN-GRU-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

在这个“0基础深度学习项目3：基于pytorch实现天气识别”的教程中，我们将探索如何使用PyTorch这一强大的深度学习框架来构建一个模型，该模型能够根据图像内容判断天气状况。这个项目对于初学者来说是一个很好的实践机会，因为它涵盖了深度学习的基础概念，包括图像分类、卷积神经网络（CNN）以及训练和验证模型的基本步骤。 我们要理解数据集在深度学习中的重要性。数据集是模型训练的基础，它包含了一系列用于训练和测试模型的样本。在这个项目中，你可能需要一个包含不同天气条件下的图像的数据集。每个样本应有对应的标签，表明该图像显示的是晴天、阴天、雨天、雪天等。在实际操作中，你可能需要下载或创建这样的数据集，确保其均衡，即各种天气类型的样本数量相近，以避免模型过拟合某一类。 接下来，我们将使用Python和PyTorch库来预处理数据。这包括将图像转换为合适的尺寸，归一化像素值，以及将标签编码为模型可以理解的形式。预处理数据是提高模型性能的关键步骤，因为它帮助减少噪声并使模型更容易学习特征。 进入模型构建阶段，我们将利用PyTorch的nn.Module子类化创建自定义的CNN架构。CNN因其在图像处理任务上的优异性能而广泛使用。一个典型的CNN包括卷积层、池化层、激活函数（如ReLU）和全连接层。在设计模型时，你需要考虑网络的深度、宽度，以及是否使用批量归一化和dropout等正则化技术来防止过拟合。 接下来是模型的训练过程。我们将定义损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如Adam或SGD），然后使用训练数据集迭代地调整模型参数。每一轮迭代包括前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。同时，我们还需要保留一部分数据进行验证，以监控模型在未见数据上的表现，避免过拟合。 在模型训练完成后，我们需要评估模型性能。这通常通过计算验证集上的准确率来完成。如果模型达到满意的性能，你可以进一步将其应用于新的天气图像上，预测天气情况。 项目可能会涉及模型的保存和加载，以便将来可以快速部署和使用。PyTorch提供了方便的方法来保存模型的权重和架构，这样即使模型训练后也可以随时恢复。 这个基于PyTorch的天气识别项目提供了一个很好的平台，让你了解深度学习从数据准备到模型训练的完整流程。通过实践，你可以掌握如何运用深度学习解决实际问题，并对PyTorch有更深入的理解。在完成这个项目后，你将具备基础的深度学习技能，为进一步探索更复杂的计算机视觉任务打下坚实基础。

随着电子计算机和通讯技术的不断发展，人们的购物方式发生了巨大变化，电子商务得到了空前的发展。大学校园作为社会的缩影，也存在着各种各样的交易行为，同学们通过出售自己的闲置物品，例如旧书籍、相机等闲置物品来节省资金、避免物品浪费。校园里，学生们经常会有一些闲置物品。这些闲置物品若当做垃圾处理又觉得还存在一定的价值，弃之可惜，但是保存着又觉得占据储物位置。其实这些闲置物品可能对于用户本人不再存在什么使用价值，但是其他用户可能真好需要此物品。因此，开发一个校园二手书系统为学生提供一个二手交易平台，可以让有闲置物品的学生成为卖家用户 本校园二手书市场系统包括两大模块：前台用户模块和后台管理员模块。前台用户可以通过浏览器访问本系统进行登陆和一系列的购物操作。后台管理员可以进行用户管理、商品管理、订单管理和钱包管理以及系统管理。系统前台通过Vue页面来展示数据，主要运用HTML、CSS、JS技术制作页面，后台则是基于java技术、eclipse 开发软件和tomcat8.0开发，使用springmvc、spring、myBatis对数据进行封装和操作和运用MySQL 5.7 数据库进行数据的维护。

《基于卡尔曼滤波的陀螺仪和加速度计MATLAB仿真》是一个针对科研和教育领域的基础教程，特别适用于本科及硕士级别的学习者。该教程采用MATLAB2019a作为开发工具，包含了完整的仿真代码和运行结果，旨在帮助用户理解和应用卡尔曼滤波算法在传感器数据融合中的应用。 卡尔曼滤波是一种有效的在线估计方法，广泛应用于信号处理、导航系统和控制工程等领域。在陀螺仪和加速度计的数据融合中，卡尔曼滤波能够有效消除噪声，提高传感器测量数据的精度。陀螺仪用于测量物体的角速度，而加速度计则测量物体的线性加速度。两者结合使用，可以实现精确的三维姿态估计。 本教程包含的MATLAB仿真部分，可能包括以下内容： 1. **卡尔曼滤波算法的实现**：讲解了卡尔曼滤波的基本理论，包括预测更新步骤、状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声和观测噪声的协方差矩阵等关键参数的设定。 2. **陀螺仪和加速度计模型**：阐述了这两个传感器的工作原理及其输出数据的特性，以及在实际应用中可能遇到的误差源，如漂移和随机噪声。 3. **数据融合**：通过卡尔曼滤波器，将陀螺仪的角速度数据和加速度计的加速度数据进行融合，以获得更准确的姿态信息。这通常涉及到坐标变换和时间同步等问题。 4. **仿真过程与结果分析**：提供MATLAB代码，演示如何进行滤波器的设计、初始化和迭代计算。同时，教程可能包括对仿真结果的解析，以展示卡尔曼滤波在实际问题中的性能。 5. **实验指导**：可能包含如何使用提供的代码，以及如何根据自己的需求调整滤波器参数的指导，帮助学习者进行实践操作。 通过这个教程，学习者不仅能理解卡尔曼滤波的基本原理，还能掌握将其应用于实际问题的技能，特别是在传感器数据融合领域的应用。对于从事无人机、机器人、自动驾驶等领域的研究者和工程师来说，这是一个非常实用的学习资源。