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。

【基于EMQ服务器的mqtt通讯服务器与客户端Demo】 在物联网(IoT)领域，MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种广泛使用的轻量级发布/订阅式消息协议，特别适合资源有限的设备和低带宽、高延迟的网络环境。而EMQ（Erlang MQTT Broker）是一个强大的开源MQTT消息服务器，它基于Erlang/OTP语言平台构建，具有高度可扩展性和稳定性，能够处理百万级别的并发连接。 EMQ服务器的特点包括： 1. **高性能**：EMQ利用Erlang/OTP的并发特性和分布式计算能力，可以处理大量的并发连接，支持百万级别的设备在线。 2. **分布式架构**：EMQ天生支持集群部署，可以轻松扩展服务规模，满足大规模物联网场景的需求。 3. **高可用性**：通过主备复制和负载均衡机制，EMQ提供了高可用的服务保障，确保数据的稳定传输。 4. **丰富的插件系统**：EMQ提供了一套完善的插件机制，可以方便地对服务器进行扩展，实现日志记录、身份验证、权限控制等功能。 5. **API与Web管理界面**：EMQ提供了RESTful API和Web管理界面，便于用户监控和管理服务器状态。 6. **跨平台支持**：EMQ支持多种操作系统，如Linux、Windows、macOS等，可以适应各种硬件环境。 【mqttClientDemo.zip】文件很可能是包含了MQTT客户端的示例代码，这通常包括了如何连接到EMQ服务器、发布和订阅主题、接收消息等基本操作。对于开发者来说，这是一个很好的起点，帮助理解MQTT协议和EMQ服务器的交互方式。 - **连接服务器**：客户端通过指定服务器地址（IP或域名）和端口号（默认1883或8883，其中8883为SSL/TLS加密连接）建立连接。 - **认证**：EMQ服务器通常需要客户端提供用户名和密码进行身份验证，确保只有授权的设备可以连接。 - **订阅与发布**：客户端可以订阅一个或多个主题，当有其他客户端发布到这些主题时，会接收到消息。同时，客户端也可以向特定主题发布消息。 - **断开连接**：完成工作后，客户端应正常关闭连接，释放服务器资源。 为了进一步学习和实践，你可以先阅读`readme.txt`文件，了解示例代码的使用方法和注意事项。然后，解压`mqttClientDemo.zip`，运行里面的示例代码，观察客户端与EMQ服务器之间的通信过程。同时，通过EMQ的Web管理界面，监控连接状态和消息传递，加深理解。 EMQ作为一款强大的MQTT服务器，不仅提供了高效稳定的物联网消息服务，还具备易于扩展和管理的特性。结合`mqttClientDemo.zip`中的客户端示例，开发者可以快速上手，构建自己的物联网应用。

基于MATLAB的GMSK系统的设计仿真样本 本设计报告的主要任务是基于MATLAB的GMSK系统的设计仿真。GMSK（Gaussian Minimum Shift Keying）是一种数字调制技术，广泛应用于移动通信系统。通过本设计，我们可以加深对GMSK基本理论知识的理解，培养独立开展科研能力和编程能力，并通过SIMULINK对GMSK调制系统进行仿真。 第一部分：课程设计任务和规定 在本设计中，我们的主要任务是基于MATLAB的GMSK系统的设计仿真。我们的设计任务包括： 1. 观测基带信号和解调信号波形。 2. 观测已调信号频谱图。 3. 分析调制性能和BT参数关系。 4. 与MSK系统对比。 我们需要遵守以下规定： 1. 使用MATLAB作为设计工具。 2. 使用SIMULINK对GMSK调制系统进行仿真。 3. 分析调制性能和BT参数关系。 第二部分：GMSK调制原理 GMSK调制原理图如图1所示。在该图中，高斯低通滤波器是GMSK调制系统的核心部分。该滤波器输出直接对VCO进行调制，以保持已调包络恒定和相位持续。GMSK调制原理图中的滤波器必须具备以下特性： 1. 窄带和尖锐截止特性，以抑制FM调制器输入信号中高频分量。 2. 脉冲响应过冲量小，以防止FM调制器瞬时频偏过大。 3. 保持滤波器输出脉冲响应曲线下面积相应pi/2相移。 第三部分：GMSK系统设计 在本设计中，我们将使用MATLAB和SIMULINK对GMSK系统进行设计和仿真。我们的设计包括两个主要模块：信号发生模块和调制解调模块。 2.1 信号发生模块 在信号发生模块中，我们使用Bernoulli Binary Generator来产生一种二进制序列作为输入信号。该模块参数设计这只重要涉及如下几种： 1. probability of a zero 设立为 0.5，表达产生二进制序列中 0 浮现概率为 0.5。 2. Initial seed 为 61，表达随机数种子为 61。 3. sample time 为 1/1000，表达抽样时间即每个符号持续时为 0.001s。 2.2 调制解调模块 在调制解调模块中，我们使用GMSK Modulator Baseband来实现GMSK调制。该模块参数设计这只重要涉及如下几种： 1. input type 参数设为 Bit，表达表达模块输入信号时二进制信号（0 或 1）。 2. BT product 为 0.3，表达带宽和码元宽度乘积。 3. Plush length 则是脉冲长度即 GMSK 调制器中高斯低通滤波器周期，设为 4。 4. Symbol prehistory 表达 GMSK 调制器在仿真开始前输入符号，设为 1。 5. Phase offset 设为 0，表达 GMSK 基带调制器的相位偏移。 第四部分：结论 通过本设计，我们可以加深对GMSK基本理论知识的理解，培养独立开展科研能力和编程能力，并通过SIMULINK对GMSK调制系统进行仿真。GMSK系统的设计仿真可以广泛应用于移动通信系统，并且具有良好频谱效率、恒包络性质等优良特性。

《基于TMS320C32的直流侧有源电力滤波器控制器》 文章主要探讨了如何利用TMS320C32数字信号处理器（DSP）设计并实现直流侧有源电力滤波器的控制器。TMS320C32是一款高性能、高速度、可编程性强且易于调试的处理器，尤其适用于电力系统中的实时控制任务，因此在直流侧有源电力滤波器的控制领域展现出巨大的应用潜力。 随着电力电子技术的快速发展，电力系统中的谐波污染问题愈发严重，这正是有源电力滤波器应运而生的原因。有源电力滤波器能够有效地消除谐波和无功，相较于传统的无源滤波器，它克服了谐振、补偿效果不稳定以及适应性差等缺点。其中，直流侧有源电力滤波器的关键技术包括系统拓扑选择、谐波参考信号的精确分离以及控制策略的设计。 在本文中，作者介绍了采用TMS320C32作为控制器核心的优势。与模拟控制和固定滤波方式相比，TMS320C32支持灵活的算法设计和结构调整，能更精确地控制有源电力滤波器的工作。具体实现过程中，电流互感器用于采集直流线路电流，经过A/D转换，通过谐波分离算法处理，得到谐波参考信号，然后通过脉宽调制（PWM）技术生成开关信号，控制IGBT的开关状态，以产生与电网谐波相反的电流，达到抵消谐波的目的。 样机系统设计中，直流线路电压约为800V，容量5kW，使用LEM公司的多极电流传感器LTS 6-NP进行电流采集。控制系统的硬件结构包括TMS320C32 DSP、外部存储器以及相应的接口电路。选择TMS320C32主要是因为其浮点运算能力，可以处理更复杂的数值算法，避免定点运算可能出现的数据溢出问题。 主程序流程包括系统初始化、A/D采样、谐波分离、调制信号生成和PWM控制等多个环节。为了确保系统的可靠性，还加入了自检功能，如果程序运行异常，则会自动重启。 仿真结果证明了该控制算法的有效性和系统的稳定性，为高压直流输电系统中的有源电力滤波器提供了理论和技术支持，推动了我国在交直流滤波装置自主设计和生产方面的发展。 总结来说，TMS320C32在直流侧有源电力滤波器的控制器中的应用，体现了现代电力系统对高效、灵活控制的需求。通过深入研究和实践，我们可以进一步优化控制策略，提升滤波性能，以应对日益复杂的电力环境挑战。