帝谷星表(Tycho1)--包含988758颗恒星,包含赤经、赤纬、视星等……等字段,文本格式,字段说明见其中的ReadMe文件。 1- 2 I2 h RAh Right Ascension ICRS, Epoch=J2000.0 (hours) 4- 5 I2 min RAm Right Ascension ICRS (minutes) 7- 13 F7.4 s RAs Right Ascension ICRS (seconds) ... 69- 74 F6.3 mag BTmag ?Blue magnitude from Tycho (T32) 76- 81 F6.3 mag VTmag ?Visual magnitude from Tycho (T34) 83- 88 F6.3 mag B-V ?Johnson B-V from Tycho (T37)
2025-08-25 11:20:31 43.12MB Tycho
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基于STM32F030C8T6内核CORTEX M0的Modbus RTU从站项目测试正常,包含完整项目及0x03_0x06功能码测试.pdf
2025-08-23 10:31:16 52KB
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软件设计师中级学习资料是对准备参加软件设计师考试的专业人士而言极为重要的辅导材料。这些资料不仅包含了详尽的各章考点分析,而且涵盖了重要的软考笔记,这些笔记是前人经验的总结,能够帮助考生掌握考试的重点和难点。除此之外,核心100知识点及希赛网提供的100条知识点则是将软件设计师考试中必须掌握的关键点进行了梳理,为考生提供了一个明确的学习方向。这些资料还包含了精华知识点和案例分析,这对于考生理解理论知识并将其应用于实际工作中至关重要。同时,专业英语词汇的整理也是软件设计师考试中不可或缺的一部分,它帮助考生扫清了专业英语理解上的障碍。 整个软件设计师学习资料的内容安排合理,符合中级软件设计师考试的需要,有助于考生全面、系统地学习和复习。学习这些资料,考生可以对软件设计的基本理论和实践技能有一个全面的认识,进而在考试中取得好成绩。 考试不仅是对知识的考察,更是对学习者运用知识解决实际问题能力的检验。通过分析历年真题和案例分析,考生可以把握命题规律和考试趋势,从而在备考过程中更加有的放矢。此外,掌握专业英语词汇对于理解和分析软件设计中的英文文献和资料也是非常有帮助的,这不仅能提升考生的专业素养,还能拓宽其国际视野。 软件设计师中级考试要求考生不仅要有扎实的理论基础,还要有丰富的实践经验。因此,这部分学习资料还可能包括一些模拟题或者实操练习,以便考生将所学知识与实际工作相结合,提高解决实际问题的能力。通过反复练习和模拟测试,考生可以检验自己的学习成果,查漏补缺,从而在考试中展现出最佳状态。 这些软件设计师中级学习资料是专为应对软件设计师中级考试而设计的,它不仅涵盖了考试的全部知识点,还提供了许多实用的学习方法和策略。考生通过系统地学习这些资料,可以大幅提升自己的考试通过率。
2025-08-21 23:19:24 223.49MB 软件设计师 软考知识点
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随着互联网技术的不断发展,基于Web的校园资料分享平台成为了校园信息交流的重要方式。本文将详细介绍一个基于Spring Boot框架,结合MySQL数据库和Vue前端技术的校园资料分享平台的设计与实现。该项目不仅包括了后端的核心代码实现,还涵盖了前端页面设计与构建,以及完整的毕业论文和开题报告,是计算机科学与技术专业学生理想的毕业设计项目。 ### 校园资料分享平台概述 校园资料分享平台是一个旨在为校园师生提供一个方便、快捷、安全的资料共享环境的Web应用。通过该平台,用户可以上传、下载、搜索和管理各种学习资料,包括课件、讲义、历年试题等。平台基于Spring Boot框架构建,利用其简单易用、快速构建的特点,使得开发者能够更专注于业务逻辑的实现。前端界面采用Vue.js框架,提供了响应式和组件化的界面设计,提高了用户体验。数据库方面,使用MySQL作为主要的数据存储解决方案,保证了数据的持久化和高效访问。 ### 技术架构与实现 #### 后端技术 - **Spring Boot:** 作为整个平台的后端支撑,Spring Boot简化了Spring应用的配置和部署。其自动配置特性允许开发者迅速搭建和运行项目。 - **Spring Data JPA:** 用于数据库操作,简化了数据访问层代码的编写。 - **MySQL:** 关系型数据库管理系统,存储用户数据、资料信息等。 - **MyBatis:** 作为一个半自动的ORM框架,提供了灵活的数据访问控制。 - **Spring Security:** 提供了安全控制功能,包括用户认证和授权。 #### 前端技术 - **Vue.js:** 前端框架,负责构建用户界面。 - **Element UI:** 基于Vue 2.0的桌面端组件库,用于快速搭建界面。 - **Axios:** 一个基于Promise的HTTP客户端,用于在浏览器中发送HTTP请求。 #### 开发与部署工具 - **Maven:** 项目管理工具,负责项目的构建、报告和文档生成。 - **Git:** 版本控制工具,用于代码的版本控制和管理。 - **IDEA:** 集成开发环境,提供代码编写、调试和运行的功能。 ### 校园资料分享平台主要功能 - **用户管理:** 用户注册、登录、个人资料管理等功能。 - **资料上传:** 用户可以上传学习资料到平台。 - **资料下载:** 用户可以下载所需的资料。 - **资料浏览:** 用户可以浏览平台上的所有资料。 - **资料搜索:** 提供关键字搜索功能,帮助用户快速找到需要的资料。 - **权限管理:** 对不同类型的用户提供不同的访问权限。 ### 开题报告与毕业论文 开题报告和毕业论文是整个毕业设计过程的重要组成部分。开题报告需要明确研究目的、意义、研究方法、技术路线、预期目标以及进度安排等。而毕业论文则需要详细阐述项目的设计理念、实现过程、测试结果以及总结分析。这两个文档不仅帮助学生梳理和深化对项目的理解,也是对所学知识的综合运用和检验。 ### 结语 本文全面介绍了基于Spring Boot的校园资料分享平台的设计和实现,包括其技术架构、主要功能以及相关的开发文档。该平台的设计和开发不仅展现了现代Web开发技术在校园信息化建设中的应用,也为校园用户提供了一个高效、便捷的学习资源共享环境。对于计算机专业学生而言,该平台的构建过程和研究成果是一次宝贵的学习经历,能够有效提升其解决实际问题的能力。
2025-08-20 22:24:05 19.94MB Java
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在嵌入式系统开发领域,STM32F1系列微控制器因其高性能和丰富功能被广泛应用于各种产品设计中。本实验聚焦于如何使用STM32F1系列中的FSMC(Flexible Static Memory Controller)外设,来驱动LCD屏幕,以实现图形显示。实验的目标芯片包括ST7796S、ST7789V和ILI9341,这些均为常用的液晶显示控制器。本实验的主要内容涵盖显示测试和刷屏帧率计算,并通过FSMC+DMA(Direct Memory Access)方式对比刷屏速度,评估不同驱动方式的性能。 FSMC是一种灵活的静态存储控制器,它允许STM32F1系列微控制器直接与外部存储设备进行通信。FSMC支持多种类型的存储器,如SRAM、PSRAM、NOR Flash和LCD显示器等。在本实验中,FSMC被用来作为与LCD屏幕通信的接口,它负责发送控制命令和图像数据到LCD屏幕。 ST7796S、ST7789V和ILI9341都是常用的TFT液晶显示控制器,它们具有相似的接口和工作原理,因此可以在本实验中兼容使用。ST7796S和ST7789V是专为小尺寸屏幕设计的控制器,常用于便携设备;而ILI9341则支持更大尺寸的显示屏,具有更高的分辨率和颜色显示能力。将这些控制器作为实验对象,可以让我们学习如何通过FSMC来驱动不同尺寸和分辨率的屏幕。 实验中,显示测试是不可或缺的一个环节,它涉及到基本图形的显示,如线条、矩形、圆和基本字符等。这不仅帮助验证FSMC与LCD之间的通信是否正常,也为后续的帧率测试提供了测试图案。 帧率测试是在显示测试的基础上进行的,目的是计算屏幕刷新的速度。帧率通常以每秒刷新的帧数(FPS)来衡量,是衡量显示屏性能的重要指标之一。在此实验中,通过FSMC驱动LCD屏幕,测量不使用DMA和使用DMA两种情况下屏幕刷新的帧率,以了解DMA在提高数据传输效率方面的优势。 DMA是一种允许外设直接访问内存的技术,无需CPU介入。在使用FSMC进行大量数据传输到LCD屏幕时,如果使用DMA,则可以大幅度减轻CPU的负担,提高数据传输的效率,从而提升屏幕的刷新速度。在实验中,通过对比使用DMA和不使用DMA两种情况下的帧率,可以看到显著的性能差异。 整个实验的关键点在于正确配置STM32F1的FSMC外设和定时器,以及DMA控制器。FSMC需要被配置为支持所连接的LCD控制器的接口类型和时序参数,定时器则用于产生精确的时间基准,而DMA则需要正确设置以完成内存和外设之间的高效数据传输。 在实验的根据测试结果得出FSMC+DMA刷屏速度相较于单独使用FSMC的性能提升,并对不同LCD控制器的性能进行评估,从而为后续的项目选择合适的LCD控制器和驱动方式提供数据支持。 本实验是一项深入探究STM32F1系列微控制器在图形显示领域应用的实践。通过FSMC的使用,学习如何实现与多种LCD控制器的通信,并通过实验对比DMA与非DMA模式下屏幕刷新速度的差异,理解DMA技术在提高数据传输效率方面的优势。这些知识和技能不仅能够增强工程师对STM32F1系列微控制器的理解,也为未来在嵌入式系统设计中遇到的图形显示需求提供了实际的解决方案。
2025-08-19 11:32:42 15.77MB 工程代码 STM32F1 FSMC DMA
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Maxwell 3D仿真:爪极永磁步进电机的多元工况分析与源文件详解,Maxwell 3D仿真:爪极永磁步进电机多工况分析源文件,maxwell3D爪极永磁步进电机 源文件,包含多个分析工况 ,Maxwell3D;爪极永磁;步进电机;源文件;多个分析工况,Maxwell 3D 爪极永磁步进电机源文件多工况分析 在现代电气工程领域中,Maxwell 3D仿真软件被广泛应用于各类电机的设计与分析中。本次分享的文件集中于爪极永磁步进电机的多元工况分析,并提供了详细的源文件解析。步进电机作为一种常见的电机类型,因其控制精准、结构简单、定位准确等优点,在自动化设备和高精度定位系统中应用极为广泛。爪极永磁步进电机则是结合了爪极结构和永磁材料的一种特殊设计,能够实现更大的转矩输出和更优的动态响应。 在这份文件中,所包含的多工况分析,意味着对爪极永磁步进电机在不同运行条件下的性能进行了深入研究。这些工况可能包括空载运行、负载运行、不同转速、不同温度等环境下的电机性能。通过对这些工况的分析,可以对电机的设计进行优化,确保在实际应用中电机能够达到预期的工作效能和稳定性。 此外,源文件的详解是研究者在进行仿真分析时的重要参考资料。源文件通常包含了仿真模型的建立、材料属性的定义、边界条件的设置、网格划分、求解过程以及后处理分析等关键步骤。对于想要深入了解电机设计和仿真分析的专业人员而言,这些源文件提供了宝贵的学习和实践机会。 整个文件集合中,涉及的文档命名均指向同一主题,即对爪极永磁步进电机的多工况分析和源文件的探讨。文档的命名方式虽然略有差异,但核心内容保持一致,便于检索和归档。 在电子标签部分,标识了“css3”,这可能是误打或者错误地用于标识文件,因为CSS3是网页设计中的一种样式表语言,与电机分析和仿真文件无直接关联。 Maxwell 3D仿真工具在电机设计和分析中扮演了至关重要的角色。通过此类仿真分析,可以大大节省实际制造与测试成本,同时提前发现设计缺陷,从而缩短产品开发周期。本套文件通过多元工况分析,为电机的性能优化提供了详实的理论支持和技术参考,对于相关领域的工程师和研究者来说具有很高的实用价值。
2025-08-18 20:38:59 4.35MB css3
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等保制度,全称为“信息安全等级保护”,是中国国家对信息系统安全的一种法规要求。它旨在确保信息系统的安全性,防止数据泄露、破坏或非法使用。在这个压缩包文件中,我们看到的是一个关于等保制度的模板集合,它包含了进行等级保护评估所需的各种文档。以下是这些文档可能涵盖的关键知识点: 1. **等保政策**:这是整个等级保护体系的基础,它定义了组织的信息安全方针和策略,明确了信息安全的目标、原则和责任。通常,等保政策会包括信息安全管理、系统访问控制、数据保护、网络防护等多个方面。 2. **等级划分**:根据《信息安全等级保护基本要求》,信息系统被分为五个等级,从一级(基础保护)到五级(专控保护)。每个等级对应不同的安全要求和保护措施,企业需要根据自身的业务性质和风险状况选择合适的等级。 3. **风险评估**:在实施等保前,企业需要进行风险评估,识别信息资产、分析威胁和脆弱性,估算风险并制定相应的风险处理策略。这一步对于确定适当的保护措施至关重要。 4. **管理制度**:等保制度文件中可能包含一系列的管理制度,如安全审计记录、访问控制策略、灾难恢复计划等。这些制度规范了人员操作行为,确保信息系统的安全运行。 5. **技术措施**:除了管理层面,等保还包括技术层面的措施,如防火墙配置、入侵检测系统、数据加密、备份与恢复等。这些技术手段用于防御外部攻击和内部误操作,保障系统的稳定性和数据的完整性。 6. **运维管理**:文档中可能详细列出了日常运维的流程和规定,如系统维护、变更管理、故障处理等,以确保信息系统始终处于受控状态。 7. **培训与教育**:员工的信息安全意识是等保的重要环节,企业需要定期进行安全培训,提高员工对信息安全的重视程度和防范能力。 8. **合规性检查**:等保制度还包括定期的合规性检查,以验证各项措施是否有效执行,及时发现并修复潜在的安全问题。 9. **应急响应计划**:在面对突发的安全事件时,有一个完善的应急响应计划至关重要。这包括事件报告、调查、止损、恢复和事后总结等步骤。 10. **持续改进**:等保不是一个一次性的工作,而是需要持续监控、评估和改进的过程。通过定期的审计和评估,企业可以不断优化其信息安全管理体系。 这个压缩包提供的模板文件为企业提供了一套完整的等保实施框架,无论是简单还是复杂的版本,都能帮助企业在遵守法规的同时,构建起一套有效的信息安全管理体系。通过细致地学习和实践,企业可以确保其信息系统符合国家的等保要求,保护好自身的信息资产。
2025-08-17 20:13:07 1.02MB 等保制度模板
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五七次谐波反电势PMSM Simulink模型:考虑双闭环(PI)控制与传统死区延时补偿的永磁同步电机精确仿真系统,基于五七次谐波反电势的PMSM Simulink模型构建与应用,该模型为考包含五七次谐波反电势PMSM的simulink模型。 模型架构为PMSM的传统双闭环(PI)控制(版本2018b),模型中还包括以下模块: 1)1.5延时补偿模块 2)死区模块 市面上的永磁同步电机 PMSM的反电势不可能为纯净的正弦波,而是会存在一定谐波。 这些谐波中,五七次谐波反电势的谐波会相对较大,因此会在电机相电流中产生一定的谐波电流。 而simulink中自带的PMSM模型并未考虑电机反电势的谐波成分,因此需要自己搭建相应的电机模型。 该电机模型包含了五七次谐波反电势,因此其电机模型更接近于实际的电机模型。 系统已经完全离散化,与实验效果非常接近(如果需要关闭谐波,可直接在仿真参数中,把谐波设置为0)。 simulink仿真模型以及相应的参考文献 ,五七次谐波反电势PMSM; 模型架构; 传统双闭环控制; PI控制; 延时补偿模块; 死区模块; 谐波电流; 离散化模型; 仿真参
2025-08-15 10:56:03 1.59MB 数据结构
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TinyPerson数据集包含1532个样本,所有图片均已标注为VOC xml和YOLO txt两种格式。对于YOLO txt格式的数据,按照训练集、验证集以及测试集进行了划分,配备了相应的data.yaml配置文件,可以直接用于基于YOLO算法的小目标检测任务训练中。 TinyPerson数据集是一项专为小目标检测任务设计的图像数据集,包含了1532个精心挑选的样本,这些样本图片主要关注的是人这一类小型目标。该数据集的一个显著特点是它为图片提供了双格式标注,即VOC xml和YOLO txt两种格式,极大地提升了数据集的可用性和灵活性。VOC xml格式广泛应用于图像识别领域,而YOLO txt格式则是为YOLO(You Only Look Once)算法量身定制的标注格式,非常适合于实时目标检测任务。 在数据集的构成上,TinyPerson数据集考虑到了深度学习模型训练过程中的训练、验证和测试需求。数据集中的样本被合理地划分为训练集、验证集和测试集,这种划分有助于模型开发人员更好地进行模型的训练和评估工作。此外,每一种划分都配备了相应的data.yaml配置文件,这一文件是YOLO系列算法中用于数据加载和配置的重要组件。它包含了图片的路径、标注信息以及其他必要的配置,使得研究人员能够快速启动模型训练过程,无需从头开始配置数据加载部分。 由于YOLO算法在处理小目标检测时具有速度快、准确性高等特点,TinyPerson数据集的出现,使得研究人员能够在这个基础上训练出性能更优的模型,从而在安防监控、无人车辆、机器人视觉等领域有所应用。小目标检测是计算机视觉领域中的一个难点,因为小型目标在图像中占据的像素较少,背景信息复杂,容易被忽略或者识别错误。TinyPerson数据集通过提供丰富的标注数据,有效地解决了这一问题,为研究者们提供了一个宝贵的资源。 数据集的收集工作通常需要大量的时间和精力,尤其是高质量的标注工作,需要专业的标注人员进行。而TinyPerson数据集的标注工作达到了一种高度精细和准确的程度,能够确保研究人员在训练模型时,能够接收到准确的目标位置和类别信息。对于那些需要对小型人物目标进行精确检测的应用场景,如人群计数、行为分析等,TinyPerson数据集无疑提供了一个非常好的起点。 总体来说,TinyPerson数据集是为那些致力于小目标检测任务的研究人员准备的宝贵资源。它不仅提供了丰富的、格式化的标注数据,还通过合理的数据划分和便捷的配置文件,极大地简化了模型训练和评估的前期准备过程。随着计算机视觉技术的不断进步,TinyPerson数据集有望成为相关领域研究的基石之一。
2025-08-14 21:51:52 78.69MB 小目标检测 数据集
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本文档提供了在网络安全领域利用Python和K-means算法检测网络流量异常的方法。主要内容涵盖数据准备,使用合成数据进行实验以及具体实现步骤,包括必要的模块导入,数据的加载与处理。介绍了K-means聚类的应用方式,并通过对模拟数据集进行可视化显示聚类效果;最后详细分析如何识别异常数据及展示最终的效果。 适用人群:适用于具备Python基础知识的安全分析师或工程师。 使用场景及目标:适用于网络安全监测,帮助自动化地检测网络环境中可能存在的入侵事件或者异常情况。 阅读建议:此文档不仅提供源代码示例供跟随实践,还涵盖了常见问题及其改进思路,并鼓励在未来的研究中结合实际情况做适当修改和应用。
2025-08-14 10:18:33 37KB K-means Python Scikit-learn 机器学习
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