为解决工业生产现场信号采集具有布线复杂，信号多样，环境恶劣等问题，笔者提出基于ZigBee无线传感器网络和GPRS网络的集数据采集与传输于一体的系统设计方案与实现。系统给出了节点硬件设计方案以及软件的实现方案。该系统采用CC2430型号的SOC，完成数据采集与无线网络组建，再通过GPRS模块将数据发送至远程监控中心。该系统具有结构简单，功耗低，节点灵活等优点，实现了无线条件下的数据采集与远程传输。

有限元分析技术有时选用弯曲三角形有限元模型。 该模型的主要问题是单元几何边界条件的单元形状函数的连续性。 Adini 选择了第一个三角形弯曲单元形状函数； w(x,y)=[1 xyx**2 y**2 x**3 x**2*yx*y**2 y**3] 并且他忽略了“x*y”多项式参数。 尽管如此，有限元总共有九个自由度和形状函数十个参数的帕斯卡三角形描述。 有趣的是，Tocher 并没有忽略形状函数“x*y”项，他收集了统一弯曲参数“(x**2*y+x*y**2)”。 本区域第二个问题确定分析系统路径测试。 Adini 模型具有符合一维弯曲分析的补丁测试，但不符合二维分析。 Tocher 模型具有不合格的一维和二维弯曲分析。 有趣的有的分析是Sap2000（结构分析程序）做了一个补丁测试错误，这个错误非常大。 这个主要问题的三角板分析有解决方案 Bazely-Cheung-Irons-Z

GCN开山之作精读，主观翻译和详细公式推导，半监督图节点学习问题 最近在阅读GCN网络的文献《SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS》，有一些收获，想分享给大家，希望对大家有帮助。我会主观翻译前半部分内容，并把我当时陷入思考的句子进行解释，解释部分用中文中括号标注【】，之后我会向大家详细推导一下各个数学公式和理解。本人学术能力不高，如有错误，还望批评指正。建议具备一些图和深度学习理论基础者拜读。在word中编辑的，因此都是图片，见谅。

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matlab 节点信任度代码阿尔穆夫 ROS 节点 代码依赖于 opencv 3.. 由于 ROS (jade) 预编译二进制文件链接到 opencv 2，它们必须重新编译。 为此：“sudo apt-get remove ros-jade-cv-bridge”（删除 cv_bridge 和所有依赖它的包），克隆并进入您的 catkin 工作区。 遍历下载的代码中的所有 cmakelists.txt 并将 find_package(opencv) 更改为 find_package(opencv 3)。 调用“catkin_make clean”。 安装 opencv3“sudo apt-get install ros-jade-opencv3”。 现在调用 catkin_make。 现在重新编译所有需要的包。 ##offb_node 脱离 MAVLink 节点进行测试。 不应该与无人机一起使用道具！ 将信任设置为 0.1 500 次，然后将信任设置为 0.0。 使用 MAVROS 包。 启动 MAVROS： roslaunch mavros px4.launch fcu_url:="/

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eWeLink设备的Node-RED节点 文献资料 在此处阅读文档： https : //ottoszika.github.io/node-red-contrib-ewelink 影片教学方法 分步指南-https: //youtu.be/DbBqa-rq31g 特别感谢 @skydiver - eWeLink API