驾照考试科目一科目四题库 sql表数据和json格式 含图片素材(小车、客车、货车、摩托车) 客车科目一2154题 客车科目四2126题 小车科目一1600题 小车科目四1300题 摩托车科目一446题 摩托车科目四383题 货车科目一2162题 货车科目四1206题

基于STM32的水质监测系统全套资料分享：原理、仿真、电路与源码全解析,基于STM32的水质综合监测系统：含原理图、仿真图、源码与多种传感器模块的水污染评估系统。,基于stm32的水质监测系统，有原理图，有protues仿真图，有pcb板图，有源码。 资料非常齐全 基于STM32f103vet6单片机的水质监测系统，水质监测系统硬件电路和相应的软件程序，其中系统的硬件模块主要包括STM32单片机模块、浑浊度检测传感器模块、PH传感器、温度检测模块、GSM模块、LCD1602液晶显示模块、声光告警模块等。 STM32单片机对水源进行采集，再通过传感器对采集到的水源进行处理产生模拟信号，之后再通过模拟信号转变成数字信号转器（STM32单片机内部A D 转器），转变之后的数字信号传送给单片机，单片机接收到信号之后进行处理后再显示模块进行显示。 可以有效地得出水中浑浊度、PH值、水温，从而判断水的污染情况，如果水相关指标超过告警门限值，进行声光告警和GSM短信提醒。 ,基于STM32的水质监测系统; 原理图; Protues仿真图; PCB板图; 源码; 硬件模块; 传感器; 模拟信号; 数字

本文档详细介绍了智能推荐点餐系统的需求分析和实现方案。该系统基于微信小程序，通过用户的历史数据和偏好推荐合适的餐品，旨在提升用户体验和满意度。文档包含了项目的整体目标和功能需求，如用户注册登录、餐品浏览搜索、个性化推荐、购物车和订单管理等。还包括用户界面和用户体验设计，详细规划了各个界面的布局和交互设计。此外，后端服务使用Spring Boot构建，采用MySQL和Redis进行数据存储和缓存，结合协同过滤和内容过滤算法实现智能推荐功能。文档还提供了API接口和数据模型设计，以及实际案例展示了系统的应用。通过此文档，开发者可以全面了解智能推荐点餐系统的需求和实现方法，为开发提供清晰的指导和参考 本文档详细介绍了智能推荐点餐系统的需求分析和实现方案。该系统基于微信小程序，通过用户的历史数据和偏好推荐合适的餐品，旨在提升用户体验和满意度。文档包含了项目的整体目标和功能需求，如用户注册登录、餐品浏览搜索、个性化推荐、购物车和订单管理等。还包括用户界面和用户体验设计，详细规划了各个界面的布局和交互设计。此外，后端服务使用Spring Boot构建，采用MySQL和Redis进行数据存储和缓存， ### 智能推荐点餐系统的关键知识点 #### 一、项目概述与需求背景 - **项目名称**：智能推荐点餐系统 - **技术栈**：基于微信小程序的前端开发，Spring Boot作为后端服务框架，MySQL和Redis分别用作数据库存储和缓存。 #### 二、系统目标与功能需求 ##### 1. 用户注册与登录 - 微信授权登录：用户通过微信授权即可完成登录过程，系统自动获取用户的基本信息。 - 手机号与验证码登录：提供手机号与验证码相结合的登录方式，便于没有微信账号的用户使用。 ##### 2. 餐品浏览与搜索 - 分类浏览：用户可以根据不同的菜系或特色分类来浏览餐品。 - 关键词搜索：支持用户通过输入关键词快速查找特定餐品。 ##### 3. 个性化推荐 - 历史订单分析：通过分析用户的过往订单，推荐相似口味或类型的餐品。 - 协同过滤与内容过滤算法：利用用户的喜好数据及餐品特征来实现智能推荐。 ##### 4. 购物车与订单管理 - 购物车功能：用户可以将想要购买的餐品添加至购物车，并随时调整数量或删除。 - 订单处理：支持创建订单、在线支付、查看订单状态等功能。 ##### 5. 用户评价与反馈 - 评价系统：用户可以在消费后对餐品进行评分和评论。 - 反馈渠道：提供用户提交问题或建议的途径。 #### 三、用户界面与体验设计 - **登录界面**：设计简洁明了的登录页面，包括微信授权按钮和手机号登录选项。 - **主界面**：包含分类导航栏、推荐餐品展示区等元素，便于用户浏览和发现新餐品。 - **餐品详情页**：详细介绍每款餐品的信息，如图片、描述、评价等。 - **购物车**：列出已选餐品的列表、总价和结算按钮。 - **订单管理**：提供订单列表和订单详情页，用户可查看订单状态。 #### 四、后端服务与智能推荐算法 - **后端服务架构**：采用Spring Boot构建后端服务，支持高效的数据处理和接口调用。 - **数据库设计**：MySQL用于存储用户信息和订单数据，Redis则用来缓存高频访问的数据，提高读取速度。 - **智能推荐算法**： - 协同过滤算法：根据用户的行为数据（如购买历史）来预测用户的兴趣点。 - 内容过滤算法：基于餐品本身的属性（如口味、价格等）进行推荐。 - 混合推荐算法：结合以上两种算法的优势，提高推荐的准确度和多样性。 #### 五、API接口与数据模型 - **API接口设计**： - 用户管理接口：登录、注册等。 - 餐品管理接口：获取餐品列表、餐品详情等。 - 订单管理接口：创建订单、查询订单等。 - 推荐管理接口：获取推荐餐品列表。 - **数据模型设计**： - 用户表：存储用户的基本信息，如ID、姓名、联系方式等。 - 餐品表：记录所有餐品的信息，如名称、描述、价格等。 - 订单表：保存用户的订单信息，如订单号、购买餐品、金额等。 #### 六、实际应用场景 - **案例1**：用户A通过历史订单被推荐了几款相似口味的餐品，体验良好后给予好评，系统记录并优化推荐策略。 - **案例2**：用户B通过搜索功能找到感兴趣的餐品，经过详细了解后决定下单购买。 #### 七、项目代码与示例 - **前端示例代码**：使用微信小程序的框架编写登录界面的逻辑处理。 - **后端服务代码**：基于Spring Boot开发的服务端逻辑，实现数据的增删改查。 - **数据库模型**：定义MySQL中的表结构，包括用户表、餐品表和订单表。 - **推荐算法实现**：具体实现协同过滤和内容过滤算法的代码。 该智能推荐点餐系统不仅注重用户体验，还充分利用了大数据和机器学习技术来实现精准推荐，旨在提高用户满意度和增强用户粘性。开发者可以参考所提供的文档和技术细节，来构建自己的智能推荐点餐系统。

【资源说明】 YOLOv8部署瑞芯微RK3588板端c++源码(含使用说明).zipYOLOv8部署瑞芯微RK3588板端c++源码(含使用说明).zip ## 编译和运行 1）编译 ``` cd examples/rknn_yolov8_demo_open bash build-linux_RK3588.sh ``` 2）运行 ``` cd install/rknn_yolov8_demo_Linux ./rknn_yolov8_demo ``` 注意：修改模型、测试图像、保存图像的路径，修改文件为src下的main.cc ``` 测试效果 冒号“:”前的数子是coco的80类对应的类别，后面的浮点数是目标得分。（类别:得分）  （注：图片来源coco128） 说明：推理测试预处理没有考虑等比率缩放，激活函数 SiLU 用 Relu 进行了替换。由于使用的是coco128的128张图片数据进行训练的，且迭代的次数不多，效果并不是很好，仅供测试流程用。换其他图片测试检测不到属于正常现象，最好选择coco128中的图像进行测试。 把板端模型推理和后处理时耗也附上，供参考，使用的芯片rk3588。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

在现代养蚕业中，蚕茧的质量和品质对于整个蚕桑产业的生存和发展至关重要。蚕茧的品质不仅关系到蚕丝的产量和质量，而且是影响缫丝工业原料茧商品价值的关键因素。其中，茧层含水率作为衡量蚕茧品质的一个重要指标，对丝质价值和解舒价值的评估具有显著影响，并可以用来实现蚕茧的等级划分。 传统的蚕茧质量检测方法依赖于有损的物理方法，例如剥茧取丝，这种做法不仅效率低下，而且会破坏蚕茧，不适合大规模快速检测的需求。随着科技的进步，无损检测技术在蚕茧品质评估中得到了越来越多的应用。 本文探讨了基于高光谱图像技术的蚕茧茧层含水率无损检测方法。高光谱图像技术是一种将传统光谱技术和图像技术结合起来的先进的分析方法，它能够获取材料在连续波长范围内的光谱图像，从而获得丰富的物质信息。通过分析这些图像中的光谱信息，可以识别出不同物质的特征波长，并据此对物质的成分进行识别和定量分析。 本研究中，研究者首先通过高光谱图像技术获取蚕茧的光谱信息，然后对这些光谱数据进行预处理，包括矢量归一化等步骤，以消除数据中的冗余信息，提高后续分析的准确性。在特征波长选取方面，采用了无信息变量消除算法（UVE）结合连续投影算法（SPA）的方法。这种方法可以有效筛选出与蚕茧茧层含水率相关的特征波长。 研究结果表明，通过这种方法选取的特征波长477nm、565nm、688nm和747nm对于预测蚕茧茧层含水率具有较好的效果。基于这些特征波长建立的偏最小二乘（PLS）模型，在校正集和验证集上的相关系数分别达到了0.5871和0.5457，显示出了一定的预测能力。尽管相关系数不是非常高，但对于无损检测技术来说，这已是一个有希望的开端。 为了进一步提高模型的预测准确性，未来的研究可以考虑更多的样本量，优化模型的参数设置，并且可能需要结合其他类型的光谱技术，如拉曼光谱或者近红外光谱，进行多模态数据融合分析，以获得更好的检测效果。 此外，本文还提到了相关的基金项目，如高等学校博士学科点专项科研基金和浙江省自然科学基金，说明这项研究得到了相应的科研经费支持。作者黄凌霞和通信联系人何勇的背景信息也表明了他们在农产品品质无损检测领域具有一定的研究基础和经验。 总体而言，本文提出的基于高光谱图像技术的蚕茧茧层含水率无损检测方法，为快速、高效地评估蚕茧品质提供了一种新的途径，具有重要的应用前景和研究价值。随着技术的进一步完善和优化，这项技术有望在养蚕业中得到广泛应用，从而推动整个行业的转型升级。

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

内容概要：本文详细介绍了如何通过麻雀算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)，以提升其在多输入单输出(MISO)回归预测任务中的性能。首先阐述了LSSVM的基本原理及其在处理复杂非线性数据方面的优势，接着讨论了传统LSSVM存在的超参数优化难题。然后重点介绍了麻雀算法的特点及其在优化LSSVM超参数方面的应用，展示了如何通过全局搜索能力克服局部最优问题，提高预测精度和泛化能力。最后，通过多个实际案例验证了该方法的有效性，并提供了完整的Python代码实现，涵盖从数据预处理到模型评估的全过程。 适合人群：对机器学习尤其是回归分析感兴趣的科研人员和技术开发者，以及希望深入了解LSSVM和麻雀算法优化机制的研究者。 使用场景及目标：①适用于需要高精度预测的应用领域，如金融预测、气象预报、能源需求预测等；②通过优化LSSVM的超参数，提高模型的预测精度和泛化能力；③提供一个易于使用的回归预测工具，便于快速部署和应用。 其他说明：本文不仅探讨了理论层面的内容，还给出了具体的代码实现，使读者能够在实践中理解和掌握相关技术。同时，文中提到

STM32HAL库是STMicroelectronics为STM32微控制器系列提供的一种高级抽象层库，它简化了开发者对底层硬件接口的操作，使软件更易于编写和维护。在本项目中，"STM32HAL库智能门禁代码源码"是一个实现了门禁系统功能的实例，包括门禁卡、密码锁和指纹解锁三种常见的安全验证方式。 我们来详细了解一下这个项目的内容： 1. **程序代码**： - **1.0源码**：这部分代码仅实现了门禁卡和密码解锁功能。通常，门禁卡功能会基于RFID或NFC技术，通过读取特定的卡片ID进行身份验证。密码锁则可能涉及到键盘输入和加密算法，确保只有输入正确的密码才能解锁。 - **2.0源码**：在1.0的基础上增加了指纹解锁，这需要使用到指纹识别传感器，如FPC或Goodix等品牌的产品。指纹数据的处理和匹配一般涉及到模板匹配算法，确保存储的指纹模板与用户的指纹相匹配。 2. **模块连接说明**：这部分文档应该详细描述了STM32微控制器如何连接各个外围设备，如RFID模块、键盘、LCD显示屏（用于显示操作提示和状态）、指纹传感器等。连接方式可能包括GPIO、SPI、I2C或UART通信协议。 3. **资料来源链接**：提供的链接可能包含了关于STM32HAL库的官方文档、开发板使用手册、传感器的数据手册等，帮助开发者更好地理解并实现相关功能。 4. **遇到的问题**：这部分内容可能是开发者在实现过程中遇到的技术难题，例如通信错误、中断处理问题、电源管理、传感器兼容性等，对于其他开发者来说具有一定的参考价值。 为了使用这个项目，你需要具备以下知识： - STM32微控制器的基础知识，了解其内部结构和工作原理。 - 熟悉STM32HAL库的编程，了解如何配置时钟、初始化外设、设置中断等。 - 对于RFID/NFC和指纹识别的工作原理有一定了解。 - 掌握基本的加密算法，如DES、AES等，用于密码的安全传输和存储。 - 了解传感器的驱动开发，比如如何与指纹传感器进行通信和处理返回数据。 通过学习和分析这个项目，你可以提升在嵌入式系统开发、物联网应用和安全认证方案设计等方面的能力。同时，也可以借鉴其中的解决方案，应用到自己的项目中，提高开发效率。

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