1、ts中如何扩展window全局对象，给它增加方法和参数 2、组合式API如何构造一个工具类 3、同步、异步操作 4、组合式API 双向绑定，方法调用 5、H5和原生交互 6、WKWebView使用 7、window.webkit.messageHandlers使用说明

内容概要：本文介绍了如何使用Matlab实现Transformer-ABKDE（Transformer自适应带宽核密度估计）进行多变量回归区间预测的详细项目实例。项目背景源于深度学习与传统核密度估计方法的结合，旨在提升多变量回归的预测精度、实现区间预测功能、增强模型适应性和鲁棒性，并拓展应用领域。项目面临的挑战包括数据噪声与异常值处理、模型复杂性与计算开销、区间预测准确性、模型泛化能力以及多变量数据处理。为解决这些问题，项目提出了自适应带宽机制、Transformer与核密度估计的结合、区间预测的实现、计算效率的提高及鲁棒性与稳定性的提升。模型架构包括Transformer编码器和自适应带宽核密度估计（ABKDE），并给出了详细的代码示例，包括数据预处理、Transformer编码器实现、自适应带宽核密度估计实现及效果预测图的绘制。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉Matlab和机器学习算法的研发人员。; 使用场景及目标：①适用于金融风险预测、气象预测、供应链优化、医疗数据分析、智能交通系统等多个领域；②目标是提升多变量回归的预测精度，提供区间预测结果，增强模型的适应性和鲁棒性，拓展应用领域。; 其他说明：项目通过优化Transformer模型结构和结合自适应带宽核密度估计，减少了计算复杂度，提高了计算效率。代码示例展示了如何在Matlab中实现Transformer-ABKDE模型，并提供了详细的模型架构和技术细节，帮助用户理解和实践。

在工业自动化领域，AB PLC（Allen Bradley Programmable Logic Controller）是一种广泛应用的控制器，以其稳定性、易用性和灵活性著称。1756系列和1769系列是AB PLC产品线中的两个重要分支，分别代表了ControlLogix和CompactLogix系列。本篇文章将深入探讨1756系列与1769系列之间的以太网通讯，通过MSG指令的使用，为读者提供实际操作的示例。 ControlLogix系列的1756-L55是一款高性能的控制器，适用于大型或复杂的自动化系统，而CompactLogix系列的1769-L35E则是面向中小型应用的经济型控制器。尽管它们在硬件规模和功能上有所不同，但两者都支持以太网通讯，这使得不同型号的PLC之间可以进行数据交换，实现系统的集成和协同工作。 以太网通讯是现代工业网络的基础，它允许PLC通过标准的TCP/IP协议进行通信，极大地提高了数据传输的速度和效率。在AB PLC中，MSG（Message）指令用于实现控制器间的通信，它可以发送和接收消息，包括数据、控制命令和状态信息。在1756-L55和1769-L35E之间的通讯中，MSG指令扮演了关键角色。 我们需要配置PLC的以太网接口，确保它们在同一网络段内，并设置好相应的IP地址。在RSLogix 5000编程软件中，创建一个新的项目，为每个PLC定义一个以太网通讯模块，如1756-EN2T或1769-ENBT。 接下来，使用MSG指令建立通讯链路。在源PLC（例如1756-L55）中，定义一个MSG指令，指定目标PLC的IP地址、模块槽号以及通信端口。然后，定义要发送的数据，可以是数字量、模拟量或者其他复杂数据结构。同时，在目标PLC（1769-L35E）中，也需要配置一个接收MSG的程序块，用来处理接收到的数据。 在MSG指令中，我们可以设置不同的服务类型，如读取、写入或者读写结合，以及超时和重试机制，以保证通讯的可靠性。此外，还可以利用“响应”选项，使源PLC等待目标PLC的确认，实现双向通讯。 1756与1769 MSG通讯案例中，可能包含具体的编程实例，展示如何在源PLC中编写发送MSG指令的代码，以及在目标PLC中编写接收并处理数据的代码。这些案例对于理解如何实际操作和解决可能遇到的问题非常有帮助。 AB PLC 1756系列与1769系列之间的以太网通讯通过MSG指令得以实现，这种通讯方式不仅方便了不同型号控制器之间的数据交换，还增强了系统的灵活性和扩展性。通过学习和实践，工程师可以熟练掌握这一技术，应用于各种工业自动化场景。

### CMW500简单示例详解 #### 一、CMW500简介 CMW500是一款由罗德与施瓦茨（Rohde & Schwarz）公司生产的无线通信综合测试仪，广泛应用于无线通信设备的研发、生产和维护过程中。它支持包括2G、3G、4G/LTE、WiFi、Bluetooth等多种无线通信标准和技术，能够进行射频性能测试、协议一致性测试等。本篇文章将重点介绍如何使用CMW500进行LTE信令操作的基本步骤。 #### 二、复位CMW500 在进行任何操作之前，通常需要先复位CMW500，确保仪器处于初始状态。这一步骤可以通过仪器菜单中的“System Reset”选项来完成。复位完成后，可以开始下一步的操作准备。 #### 三、设置LTE信令测试环境 1. **开启LTE信令测试**： - 按下“SIGNAL GEN”按钮，选择“LTESignaling1”，这个选项会同时显示在仪器的任务栏中。 - 使用任务栏上的“On/Off”开关来打开LTE小区。 2. **连接DUT**（被测设备）： - 在DUT上电并成功注册网络之后，通过按下“Connect”按钮建立连接。 - 接下来可以选择“LTE1MultiEval”选项（位于右侧的按键），以便进一步配置测试参数。 3. **配置TDD-LTE与FDD-LTE的不同测试场景**： - 对于TDD-LTE终端，因为被测试子帧通常是时隙2/3/7/8，所以在配置测试子帧时需要特别注意，通常会选择测试第二个时隙。 - 而对于FDD-LTE，可以使用默认配置来进行测试。 #### 四、执行LTE信令测试 1. **读取发射功率**： - 打开测试后，可以读取TX Power (dBm)，这是评估发射信号强度的重要指标之一。 - 为了确保准确度，还可以选择“Signaling Parameters”->“TPC”->“Max Power”选项，再次读取TX Power (dBm)。 2. **执行切换测试**： - 选择“LTE1Signaling”->“Handover”，设置切换到Band 7，下行频率为3100MHz，带宽为10MHz。 - 这一步是为了验证设备在不同频段之间的切换性能。 3. **BLER测试**： - 选择“LTE1Ext.BLER”，并通过“On/Off”按键开始BLER测试。 - BLER（Block Error Rate）是衡量接收机性能的关键指标之一，通过该测试可以评估数据块传输过程中的错误率。 4. **调整参考信号接收功率**： - 选择“Signaling Parameters”->“Cell Setup”->“RSEPRE”选项，并根据3GPP标准的要求设置RSEPRE（Reference Signal Received Power per Resource Element）为120dBm/15kHz。 - RSEPRE是用于评估小区覆盖范围和质量的重要参数之一。 #### 五、总结 通过对上述步骤的详细介绍，我们可以看到，使用CMW500进行LTE信令测试的过程相对直观，但需要注意各个细节以确保测试结果的准确性。无论是TDD-LTE还是FDD-LTE，都有其特定的配置需求。此外，BLER测试和发射功率测量都是评估设备性能的重要环节。通过调整参考信号接收功率等参数，可以更全面地了解设备在网络环境下的表现情况。希望这些基础知识能够帮助您更好地理解和掌握CMW500的基本操作流程。

开发工具：VS2017 如果下载不能打开，可能您的VS版本较低 C#完整代码，下载即可使用，在项目中可以直接使用。 自带客户与服务端心跳包验证。 客户端掉线，服务器自动响应。 所有均为事件与封装完全分享。代码高度简洁。 服务端断线与重启，客户端自动重新连接。 客户端消息异常，快速响应事件。 客户端与服务端，调用DOME完全分离。 不管是学习TCP/IP通信，还是项目中使用TCP/IP均为首选

数据窗口数据源来自两个或两个以上的表，相当于多个表连接建立的一个视图，对于这种数据窗口，PB默认是不能修改的。当然我们可以通过设置它的Update 属性，数据窗口的Update Properties用来设置数据窗口是否可Update、可Update的表、可Update列等，但不能同时设置两个表可更新；所以当修改它的数据项时，我们不能简单地用dw_1.update()来更新table，我们可以在程序中设置数据窗口可更新的一个表A（及其可更新列），其他表为不可更新，更新完表A后，再设置另一表B为可更新，表A设置为不可更新，依次类推。

什么 这是在Unity应用程序中使用经过TensorFlow或ONNX训练的模型进行图像分类和对象检测的示例。 它使用-请注意，梭子鱼仍处于开发预览阶段，并且经常更改。 在我的更多详细信息。 分类结果： 检测结果： 如果您正在寻找类似的示例，但使用TensorflowSharp插件而不是梭子鱼，请参阅我 。 怎么样 您需要Unity 2019.3或更高版本。 2019.2.x版本似乎在WebCamTexture和Vulkan中存在一个错误，导致内存泄漏。 在Unity中打开项目。 从Window -> Package Maanger安装Barracuda 0.4.0-preview

内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现猎食者优化算法（HPO）进行时间序列预测模型的项目。项目背景强调了时间序列数据在多领域的重要性及其预测挑战，指出HPO算法在优化问题中的优势。项目目标在于利用HPO优化时间序列预测模型，提高预测精度、计算效率、模型稳定性和鲁棒性，扩大应用领域的适应性。项目挑战包括处理时间序列数据的复杂性、HPO算法参数设置、计算成本及评估标准多样性。项目创新点在于HPO算法的创新应用、结合传统时间序列模型与HPO算法、高效的计算优化策略和多元化的模型评估。应用领域涵盖金融市场预测、能源管理、气象预测、健康医疗和交通运输管理。项目模型架构包括数据处理、时间序列建模、HPO优化、模型预测和评估与可视化五个模块，并提供了模型描述及代码示例。; 适合人群：对时间序列预测和优化算法有一定了解的研究人员、工程师及数据科学家。; 使用场景及目标：①适用于需要提高时间序列预测精度和效率的场景；②适用于优化传统时间序列模型（如ARIMA、LSTM等）的参数；③适用于探索HPO算法在不同领域的应用潜力。; 其他说明：本项目通过MATLAB实现了HPO算法优化时间序列预测模型，不仅展示了算法的具体实现过程，还提供了详细的代码示例和模型架构，帮助读者更好地理解和应用该技术。

### Python3.6 使用 PyCryptodome 实现 AES 加密详解 #### 一、引言 随着网络安全意识的提升，数据加密技术变得越来越重要。在众多加密算法中，**高级加密标准 (Advanced Encryption Standard, AES)** 是一种广泛使用的对称加密算法。本文将详细介绍如何在 Python3.6 中使用 PyCryptodome 库来实现 AES 加密。 #### 二、背景与需求分析 在实际应用中，很多场景都需要对敏感信息进行加密处理，例如数据库连接配置文件中的用户名和密码。这些信息如果以明文形式存在，则容易遭受攻击。因此，有必要采用一种高效且安全的加密手段来保护这些数据。本文以 Python3.6 版本为例，演示如何利用 PyCryptodome 库来实现 AES 加密功能。 #### 三、PyCryptodome 库简介 **PyCryptodome** 是一个强大的 Python 加密库，它提供了大量的加密算法支持，包括 AES、RSA、SHA-256 等。相比之前的 PyCrypto 库，PyCryptodome 更加稳定，并且得到了持续维护。 #### 四、安装 PyCryptodome 由于 PyCrypto 已经不再维护，推荐使用其分支 PyCryptodome。安装方法非常简单，可以通过 pip 命令直接安装： ```bash pip install pycryptodome ``` #### 五、AES 加密原理 AES 加密是一种对称加密算法，意味着加密和解密使用相同的密钥。AES 支持多种密钥长度，最常见的是 128 位、192 位和 256 位。在 PyCryptodome 中，AES 密钥和待加密数据都需要符合一定的长度要求，通常为 16 的倍数。 #### 六、代码实现 下面是一个简单的 AES 加密示例： ```python from Crypto.Cipher import AES import base64 # 定义密钥和偏移量 KEY = "abcdefgh" IV = "12345678" # 补全密钥和数据长度至 16 字节 def pad(data): while len(data) % 16 != 0: data += b' ' return data # 创建 AES 对象 cipher = AES.new(pad(KEY.encode()), AES.MODE_CBC, pad(IV.encode())) # 待加密数据 plaintext = "woshijiamineirong" # 加密过程 ciphertext = cipher.encrypt(pad(plaintext.encode())) print("Encrypted:", base64.b64encode(ciphertext).decode()) # 解密过程 cipher_dec = AES.new(pad(KEY.encode()), AES.MODE_CBC, pad(IV.encode())) decrypted = cipher_dec.decrypt(ciphertext) print("Decrypted:", decrypted.decode().strip()) ``` #### 七、关键步骤解析 1. **定义密钥和偏移量**：`KEY` 和 `IV` 分别用于加密和解密。 2. **补全数据长度**：使用 `pad` 函数确保密钥和待加密数据的长度能够被 16 整除。 3. **创建 AES 对象**：通过 `AES.new` 方法初始化 AES 对象，指定加密模式为 CBC 模式。 4. **加密和解密**：分别调用 `encrypt` 和 `decrypt` 方法完成数据的加密和解密操作。 5. **Base64 编码**：为了方便传输，可以将加密后的数据转换为 Base64 编码。 #### 八、常见问题解答 - **为什么加密后得到的是字节类型？** - 加密结果通常为字节串，这是因为加密算法处理的是二进制数据。 - **如何将加密结果存储或传输？** - 可以使用 Base64 编码将字节串转换为 ASCII 字符串，便于在网络中传输。 - **如何选择加密模式？** - CBC 模式是最常用的模式之一，它提供了更好的安全性，尤其是在处理连续的数据流时。 - **如何确保密钥的安全性？** - 密钥应妥善保管，避免硬编码在代码中。可以考虑使用环境变量或密钥管理系统来管理密钥。 #### 九、总结 本文详细介绍了如何在 Python3.6 中使用 PyCryptodome 库实现 AES 加密，并通过示例代码展示了整个加密和解密的过程。AES 加密作为一项重要的数据保护措施，在实际开发中具有广泛的应用价值。希望本文能够帮助读者更好地理解和掌握 AES 加密技术。

内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB实现鲸鱼优化算法（WOA）与卷积神经网络（CNN）结合，以优化卷积神经网络的权重和结构，从而提高多输入单输出回归预测任务的准确性。项目通过WOA优化CNN模型中的权重参数，解决传统训练方法易陷入局部最优解的问题，适用于光伏功率预测、房价预测、天气预报等领域。文章详细描述了项目背景、目标、挑战、创新点及其应用领域，并提供了模型架构和部分代码示例，包括数据预处理、WOA优化、CNN模型构建、模型训练与评估等环节。; 适合人群：对机器学习、深度学习有一定了解的研究人员和工程师，特别是关注优化算法与深度学习结合的应用开发人员。; 使用场景及目标：①解决高维复杂输入特征的多输入单输出回归预测任务；②通过WOA优化CNN的超参数和权重，提高模型的泛化能力和预测准确性；③应用于光伏功率预测、股票价格预测、房价预测、环境污染预测、医疗数据分析、智能交通系统、天气预测和能源需求预测等多个领域。; 阅读建议：由于本文涉及较多的技术细节和代码实现，建议读者先理解WOA和CNN的基本原理，再逐步深入到具体的模型设计和优化过程。同时，结合提供的代码示例进行实践操作，有助于更好地掌握相关技术和方法。