大倾角岩巷下山掘进一直是煤矿掘进施工的难题,富山煤业公司在主斜井延深开拓掘进中,通过对下山掘进中影响进尺水平的下山掘进面积水难排、下山扒装和提升运输困难、下山掘进面难以平行作业等问题的分析研究,分别采用更换新设备、重组工序、优化工艺等方法,实现能力综合配套,单月进尺大幅提高。

从多个udp组播接收大量视频灌包数据，通过回调函数实现，由回调函数参数获取数据内容和udp地址编号，在大量数据时可实现数据的稳定接收，一般不会丢失数据，当前支持2个udp组播地址。 用QT工具开发，测试代码中包含使用方法，在.pro文件中配置开发库，在代码中包含.h文件。

用Matlab实现sgd,adam,admm,proximal_grad,rmsp,fista,adaptive_grad,subgradient等优化算法，来求解拉索问题和逻辑回归问题。利用SVM和Matlab代码来读取数据集，能够实现一定的效果。 （需要自己安装SVM） 在当前大数据和人工智能快速发展的背景下，优化算法的研究与应用成为了一个极其重要的领域。《优化理论及应用》大作业要求学生深入理解并实现多种先进的优化算法，并将它们应用于解决实际问题，如拉索问题和逻辑回归问题。这些算法包括随机梯度下降（SGD）、自适应矩估计（Adam）、交替方向乘子法（ADMM）、近端梯度法（Proximal Gradient）、随机平均梯度下降（RMSP）、快速迭代收缩阈值算法（FISTA）、自适应梯度算法（Adaptive Gradient）和次梯度法（Subgradient）。 随机梯度下降法是最基本的优化算法之一，通过每次迭代使用一个或一小批样本的梯度来更新模型参数，能够有效处理大规模数据集。自适应矩估计（Adam）是一种用于深度学习的优化算法，它结合了动量法和RMSprop算法的特点，通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来调整学习率，从而提高收敛速度和优化性能。 交替方向乘子法（ADMM）是一种求解分布式优化问题的算法，它将一个全局问题分解为多个子问题，并通过交替迭代的方式进行求解，特别适用于处理约束优化问题。近端梯度法（Proximal Gradient）是一种用于求解包含非光滑项的优化问题的算法，它通过引入近端算子来简化问题求解过程。 随机平均梯度下降（RMSP）是随机梯度下降的一种变体，它通过在每次迭代中使用一个随机样本集合的平均梯度来更新参数，从而提高稳定性和收敛速度。快速迭代收缩阈值算法（FISTA）是在梯度下降算法基础上提出的一种加速算法，它通过引入加速项来加快收敛速度。 自适应梯度算法（Adaptive Gradient），又称AdaGrad，是一种自适应调整每个参数学习率的优化算法，特别适合于稀疏数据的处理。次梯度法（Subgradient）是处理优化问题中非可微分函数的一种方法，它通过计算次梯度来进行参数更新，广泛应用于非光滑优化问题。 在实现这些算法时，学生需要熟悉Matlab编程环境，能够利用Matlab进行编程并解决优化问题。此外，学生还需要利用支持向量机（SVM）来处理数据集，SVM是一种强大的机器学习算法，它通过在特征空间中寻找最优超平面来实现分类和回归任务。在大作业中，学生需要自行安装SVM，并编写Matlab代码来读取和处理数据集，然后运用上述优化算法来训练模型，并尝试实现一定的效果。 通过完成这项大作业，学生不仅能够深入理解各种优化算法的理论基础和计算方法，而且能够通过实践操作提高自己的编程能力和解决实际问题的能力。这不仅对学术研究具有重要意义，而且对于未来进入工业界或从事相关领域的研究工作也具有很大的帮助。

人工智能是指通过计算机系统模拟人类的智能行为，包括学习、推理、问题解决、理解自然语言和感知等。 大数据指的是规模巨大且复杂的数据集，这些数据无法通过传统的数据处理工具来进行有效管理和分析。 本资源包括重邮人工智能与大数据导论实验课相关实验课：Python 控制结构与文件操作，Python 常用类库与数据库访问，Python 网络爬虫-大数据采集，Python 数据可视化，Python 聚类-K-means，Python 聚类决策树训练与预测，基于神经网络的 MNIST 手写体识别 重庆邮电大学通信与信息工程学院作为一所专注于信息科学技术和工程的高等教育机构，开设了关于人工智能与大数据的导论实验课程。该课程旨在为学生提供实践操作的机会，通过实验课的方式加深学生对人工智能与大数据相关知识的理解和应用能力。 课程涉及到了人工智能的基本概念，这是计算机科学领域中一个非常重要的分支。人工智能的研究包括多个方面，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。其中机器学习是指让计算机通过数据学习，不断改进其性能指标的方法。人工智能技术的应用领域极为广泛，包括但不限于自动驾驶汽车、智能语音助手、医疗诊断支持系统等。 大数据是一个相对较新的概念，它涉及到对规模庞大且复杂的数据集进行存储、管理和分析。这些数据集的规模通常超出了传统数据处理软件的处理能力。大数据的分析通常需要使用特定的框架和算法，例如Hadoop和Spark等。通过对大数据的分析，可以发现数据之间的关联性，预测未来的发展趋势，从而为决策提供支持。 本实验课程具体包含了多个实验内容，涵盖了以下几个方面： 1. Python 控制结构与文件操作：这部分内容教会学生如何使用Python编程语言中的控制结构来处理数据，并进行文件的读写操作。控制结构是编程中的基础，包括条件语句和循环语句等，而文件操作则涉及对数据的输入输出处理。 2. Python 常用类库与数据库访问：在这一部分，学生将学习Python中的各种常用类库，并掌握如何通过这些类库与数据库进行交互。数据库是数据存储的重要方式，而Python提供了多种库来实现与数据库的连接和数据处理。 3. Python 网络爬虫-大数据采集：网络爬虫是数据采集的一种手段，通过编写程序模拟人类访问网页的行为，从而自动化地从互联网上收集信息。这对于大数据分析尤其重要，因为大量的数据往往来源于网络。 4. Python 数据可视化：数据可视化是将数据转化为图形或图像的处理过程，目的是让数据的分析结果更加直观易懂。Python中的Matplotlib、Seaborn等库能够帮助学生创建丰富的数据可视化效果。 5. Python 聚类-K-means：聚类是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为多个簇。K-means算法是聚类算法中的一种，它通过迭代计算使聚类结果的内部差异最小化。 6. Python 聚类决策树训练与预测：决策树是一种常用的机器学习算法，它通过一系列的问题对数据进行分类。在本实验中，学生将学习如何使用决策树进行数据训练和预测。 7. 基于神经网络的 MNIST 手写体识别：MNIST数据集是一个包含了手写数字图片的数据集，常用于训练各种图像处理系统。本实验将介绍如何使用神经网络对这些图片进行识别，这是深度学习中的一个重要应用。 以上内容涵盖了人工智能与大数据领域中一些核心的技术和应用，通过这些实验内容，学生能够更深入地理解理论知识，并在实践中提升解决问题的能力。 此外，报告中还提及了需要学生自行配置环境的部分。这是因为人工智能与大数据处理通常需要特定的软件环境和库的支持。例如，进行深度学习实验时，可能需要安装TensorFlow、Keras或其他深度学习框架。而进行数据可视化实验，则可能需要安装相应的绘图库。 重庆邮电大学的这份实验课报告，不仅让学生了解了人工智能与大数据的基本理论知识，还通过实际的编程实践，帮助学生将理论转化为实际操作技能，为未来在相关领域的深入研究和职业发展奠定了坚实的基础。

(一般小説) [大藪春彦] 大藪春彦12冊(v0.9修正版)[ルビ有TXT版][星空文庫]

西安电子科技大学计科院作为中国电子科学与技术领域的重要教育基地，向来以严谨的教学风格和高水平的科研实力著称。大作业及实验报告是该学院教学活动中的重要组成部分，它们不仅体现了学生对知识的理解和应用，同时也反映了教师的教学质量和教学方法。 大作业及实验报告通常包含了理论知识与实践技能的结合。在完成过程中，学生需要对所学课程的理论知识进行深化理解，并通过实验和实践来验证理论的正确性，解决实际问题。例如，计算机科学与技术专业的学生可能需要完成包括编程、算法设计、系统开发等环节在内的大作业。这些作业不仅要求学生掌握必要的编程语言知识，还要求其具备解决问题的思维和创新能力。 专业选修课程在其中也扮演着关键角色，提供了学生根据个人兴趣和职业规划选择学习方向的机会。通过选修课程，学生可以进一步深入学习某一领域，为未来的职业生涯打下坚实基础。专业选修课程的设置也丰富了学生的学习内容，促进了知识面的拓展。 大一、大二和大三的课程设置体现了从基础到专业深入的递进关系。大一的课程通常注重基础理论的构建，为后续专业学习奠定基础。大二则开始引入一些专业基础课程，加深学生对专业知识的理解。到了大三，课程内容更加专业和深入，开始涉及前沿技术和理论，以及与工业界接轨的实际问题。网络方向作为计算机科学与技术专业的一个重要分支，在课程设置中占有相当比重。 在网络方向的学习中，学生将接触到计算机网络基础、网络安全、网络协议分析等课程。这些课程不仅需要学生具备扎实的网络理论知识，还需要通过实验来加深理解。例如，通过实验可以对TCP/IP协议的运行机制进行模拟和分析，了解数据在网络中的传输和处理过程。 此外，实验报告的撰写也是教学过程中的重要环节。在实验报告中，学生需要详细记录实验目的、实验过程、实验结果以及对实验结果的分析和讨论。这不仅是对学生实验能力的考察，也是对其科学研究能力的培养。撰写实验报告的过程有助于学生形成科学严谨的思维方式，为将来从事科研或技术工作打下良好基础。 解压所有文件说明-1类.docx和README.md文件则为理解整个压缩包内容提供了指导。这些文档可能包含了文件的解压方法、文件清单以及对大作业和实验报告要求的详细说明。学生和教师可以依照这些文档的指引，快速准确地获取所需的资源和信息，确保教学和学习活动的顺利进行。 西安电子科技大学计科院的大作业及实验报告是对学生专业技能和理论知识的综合检验，专业选修课为学生的个性化发展提供了空间，而网络方向的学习则是培养学生网络知识与技能的重要途径。整个学习过程中，实验报告的撰写和阅读是理解和应用知识的关键环节，而解压说明文档则是帮助师生顺利获取和利用教学资源的有力工具。

【Python编程实现在线聊天室】 Python作为一种高级编程语言，因其简洁明了的语法和丰富的库支持，成为初学者和专业人士的首选。在这个“Python编写的在线聊天室”项目中，我们将探讨如何使用Python来创建一个实时通信的网络应用，这对于理解和掌握Python网络编程的基本概念非常有帮助。 1. **Python基础** 在开始这个项目之前，了解Python的基础是必要的。包括变量、数据类型（如字符串、列表、元组、字典）、控制结构（if-else、for、while）、函数定义与调用、类与对象等。这些基本概念是所有Python程序的基础。 2. **网络编程** Python的`socket`模块是进行网络编程的核心。通过创建套接字对象，我们可以建立客户端和服务器之间的连接，实现数据的发送和接收。在聊天室项目中，服务器端将负责接收多个客户端的连接请求，并转发消息给其他在线用户。 3. **多线程与并发** 要处理多个客户端的并发连接，需要使用多线程或多进程。Python的`threading`模块提供了线程管理的功能，每个客户端连接可以作为一个独立的线程运行，使得服务器可以同时处理多个用户的输入。 4. **TCP/IP协议** 在线聊天室通常基于TCP（传输控制协议）进行通信，因为它提供了一种可靠的、面向连接的服务，确保数据的完整性和顺序。理解TCP的工作原理和如何在Python中设置TCP套接字至关重要。 5. **事件驱动编程** 为了实现高效的服务器端，可以使用事件驱动编程模型，如`asyncio`模块。通过协程和事件循环，服务器可以等待多个操作并行执行，提高系统资源利用率。 6. **用户界面设计** 虽然题目没有明确指出，但通常一个在线聊天室会有一个用户友好的界面。Python的`tkinter`或`pygame`库可以用来创建简单的图形用户界面，展示聊天历史和接收用户输入。 7. **消息序列化与反序列化** 为了在网络上传输，消息需要被转换成可传输的格式，例如JSON或pickle。Python的`json`或`pickle`模块可以帮助我们完成这一过程。 8. **错误处理与日志记录** 在开发过程中，良好的错误处理和日志记录是必不可少的。Python的`try/except`语句用于捕获和处理异常，`logging`模块则提供日志记录功能，有助于调试和问题排查。 9. **数据库集成** 如果需要存储聊天记录，可以考虑使用数据库。Python有多种数据库接口，如`sqlite3`（轻量级数据库）或`pymysql`（MySQL接口）。数据库可以确保即使服务器重启，聊天记录也不会丢失。 10. **安全与隐私** 在实际应用中，还需要考虑安全性，如数据加密、防止SQL注入等。Python的`hashlib`库可用于数据的哈希加密，`re`库可以用来验证和清理用户输入，防止恶意代码。 以上就是创建一个Python在线聊天室所需掌握的知识点。这个项目不仅涵盖了Python的基础，还涉及到网络编程、并发处理等多个高级主题，是学习和巩固Python技能的理想实践。通过完成这个大作业，你将能够深入理解Python在实际项目中的运用，并提升自己的编程能力。

在数据分析和展示领域，PowerBI是一款强大的工具，它允许用户创建直观、丰富的数据可视化效果，以便更好地理解并传达复杂的数据信息。"PowerBI可视化大屏背景图"这个主题聚焦于如何利用PowerBI来设计和定制适合大屏幕展示的背景图片，以提升数据仪表盘的视觉吸引力和专业性。以下是对这一主题的详细解读： 1. **PowerBI概述**：PowerBI是微软开发的一款商业分析工具，提供数据建模、报表制作、仪表盘创建等功能，支持多种数据源的连接，能进行实时数据分析，并且支持自定义视觉效果，使得数据可视化更加灵活多样。 2. **数据可视化的重要性**：数据可视化是将复杂数据转化为易于理解的图形或图像过程，有助于快速识别趋势、模式和异常，从而辅助决策。大屏背景图在这种场景下尤为重要，因为它能够吸引观众注意力，强化信息传递，并且使整个展示更具专业感。 3. **PowerBI背景图设置**：在PowerBI中，用户可以自定义报告的背景，包括颜色、图片和纹理。背景图不仅可以美化报表，还能与数据元素协调一致，营造特定的氛围或主题。例如，可以选择与业务相关的图片作为背景，以增强故事讲述的效果。 4. **可视化仪表盘设计**：一个有效的可视化仪表盘应该清晰、简洁，突出关键指标。在大屏环境中，设计应考虑到远距离观看的可读性，使用大字体、高对比度和清晰的图表类型。背景图的选择和设计应避免干扰主要数据元素，同时增加视觉层次感。 5. **PSD设计素材**：提供的"62套数据管理后台PSD设计"文件可能是包含预设背景模板的设计素材，PSD（Photoshop Document）是Adobe Photoshop的文件格式，通常用于图像编辑和设计。这些素材可以为PowerBI背景图的创作提供灵感和起点，用户可以根据自己的需求进行修改和调整，以适应PowerBI的尺寸和格式要求。 6. **最佳实践**：在使用背景图时，考虑色彩搭配、透明度调整和元素布局，确保它们不会掩盖数据图表。同时，考虑到大屏展示可能需要更高的分辨率，确保背景图质量足够高，以防止在放大时出现模糊。 7. **交互式功能**：PowerBI支持交互式图表，背景图也可以与之互动。例如，当用户选择某个数据项时，背景图可以相应地改变，增强用户体验。 通过理解以上知识点，你可以创建出既美观又实用的PowerBI大屏可视化背景图，让数据展示更加生动、引人入胜，有效地传达业务洞察。

内容概要：本文设计并实现了一套基于FPGA的现代农业大棚智慧管控系统，旨在解决传统大棚灌溉不及时、依赖人工、效率低下等问题。系统以Altera Cyclone IV E系列EP4CE10 FPGA为核心控制器，集成DHT11空气温湿度传感器、土壤湿度传感器、光敏电阻等环境感知模块，通过实时采集大棚内的温度、湿度、光照强度等关键参数，与预设阈值进行比较，自动控制继电器驱动加热、通风、补光和灌溉等执行设备，实现环境的智能调节。硬件设计涵盖主控时序、按键消抖、继电器驱动及各类传感器接口电路；软件设计采用Verilog HDL，实现了单总线（DHT11）和I2C（PCF8591 A/D转换器）通信协议的驱动程序。经过仿真和上板调试，系统能准确响应环境变化并触发相应动作，验证了设计方案的可行性。; 适合人群：电子信息工程、自动化、农业信息化等相关专业的本科生、研究生及从事嵌入式系统开发的初级工程师。; 使用场景及目标：①为智慧农业、精准农业提供一种基于FPGA的低成本、高稳定性自动化控制解决方案；②作为FPGA实践教学案例，帮助学习者掌握传感器数据采集、A/D转换、数字电路设计、状态机编程及软硬件协同调试等核心技能；③实现对大棚环境的无人值守智能监控，提高农业生产效率和资源利用率。; 阅读建议：此资源详细展示了从方案选型、硬件设计到软件编程和系统调试的完整开发流程，读者应重点关注FPGA在并行处理和实时控制方面的优势，以及I2C、单总线等通信协议的具体实现方法。建议结合文中电路图和时序图，动手实践代码编写与仿真，以深入理解智能控制系统的设计精髓。

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