【基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(三)代码】 基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统是为高校打造的一款在线考试平台。 系统功能说明： 1、系统共有管理员、老师、学生三个角色，管理员拥有系统最高权限。 2、老师拥有考试管理、题库管理、成绩管理、学生管理四个模块。 3、学生可以参与考试、查看成绩、试题练习、留言等功能。 本代码资源包括博文【项目开发实践——基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(三)】中的前端和后端代码 【项目运行】 1、前端运行：VSCode加载OnlineExamVue目录内容，运行“npm run dev”即可启动前端。 2、后端运行：IDEA加载OnlineExam目录内容，项目依赖加载完成，即可启动后端。 3、项目访问：浏览器访问http://localhost:5173即可。 4、测试账户：管理员：9991；老师角色：20081001；学生角色：20224001。密码都是：123456。 TIPS:后端运行需要先安装JDK8。

【基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(二)代码】 基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统是为高校打造的一款在线考试平台。 系统功能说明 1、系统共有管理员、老师、学生三个角色，管理员拥有系统最高权限。 2、老师拥有考试管理、题库管理、成绩管理、学生管理四个模块。 3、学生可以参与考试、查看成绩、试题练习、留言等功能。 本代码资源包括博文【项目开发实践——基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(二)】中的前端和后端代码 随着信息技术的快速发展，教育领域亦在不断地融入新技术，以提升教育质量和教学效率。其中，在线考试系统作为现代教育技术的一个重要应用，得到了广泛的关注和应用。本文所涉及的《基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(二)代码》项目，就是这样一个在高校教育场景下，针对考试管理需求而设计开发的系统。该系统不仅满足了传统考试的基本功能，还通过技术手段，为考试管理提供了更为高效、便捷的解决方案。 系统功能详细介绍： 该系统设计为支持三个主要角色：管理员、老师和学生，各自拥有不同的权限和操作界面。管理员作为系统管理者，拥有系统的最高权限，负责进行用户管理、权限分配、系统设置等全局性的管理工作。老师角色则专注于考试内容的具体管理，包括考试的组织、题库的建立与维护、考试成绩的评定及学生的相关管理。而学生角色则主要参与考试，可以进行在线答题、查看成绩、进行试题练习以及通过留言系统与其他用户进行交流。 系统的技术架构： 从技术角度看，该项目采用SpringBoot作为后端服务的框架，利用SpringBoot强大的自动配置能力和简洁的开发流程，快速搭建起稳定的后端服务。同时，Vue3作为前端框架，为用户提供了一个流畅且具备响应式的用户界面。Vue3的组件化设计使得前端代码更加模块化，便于维护和扩展。 代码实现的细节： 本次分享的代码资源，涵盖了项目开发中的前端和后端部分。前端部分主要包括用户界面的设计，如登录页面、管理界面、考试界面、成绩展示等，以及对应的功能实现。后端部分则包含API接口的设计与实现，数据库的交互逻辑，以及业务逻辑的处理等。整体代码遵循了前后端分离的开发模式，使得前端和后端可以独立开发和测试，提高了开发效率和系统的可维护性。 开发实践： 在“项目开发实践——基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(二)”一文中，对开发过程中遇到的问题进行了分析，并提出了解决方案。例如，在如何保证前后端数据交互的高效性和安全性方面，系统采用了JWT进行用户身份验证，RESTful API设计原则来规范接口，以及HTTPS协议来确保数据传输的安全。 项目的意义： 《基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(二)代码》项目，不仅为高校提供了一个功能全面的在线考试平台，还展示了如何将现代前后端技术有效结合，用于解决实际问题。通过这个项目，开发者可以学习到如何利用SpringBoot和Vue3进行Web应用的快速开发，以及如何处理常见的技术难题。 该在线考试系统具有高效便捷的管理功能、友好的用户交互界面以及安全可靠的数据处理能力，能够满足高校考试管理的需求，提高考试组织与管理的效率，同时也是对当前在线教育工具的一个有益补充。

GD32F4xx+RTC+Alarm 实现秒中断，通过串口打印时间，适用于兆易创新GD32F470开发板。该程序可以实现每秒打印时间信息。

【Hook技术概述】 Hook技术是一种在程序运行时拦截和替换特定函数执行的技术，它允许开发者在不修改原有代码的情况下，动态地改变程序的行为。在C#中，实现Hook功能通常涉及到对.NET框架的理解，以及对底层操作系统的交互。 【C#实现Hook】 纯C#实现Hook的关键在于理解.NET Framework的运行时环境，特别是JIT（Just-In-Time）编译器的工作机制。本文提到的项目使用了“inline hook”的方式，这种方式通过修改目标函数的原始机器码，插入一条跳转指令，使得原本应执行的函数跳转到我们自定义的处理函数。 【Inline Hook原理】 Inline Hook的基本思想是在目标函数的起始位置替换一段代码，通常是用`jmp`指令跳转到我们设定的Hook函数。在C#中，由于.NET方法的元数据和JIT编译，实现起来较为复杂。本文作者面临的主要挑战是如何恢复被替换的原始指令，以确保在Hook完成后能正确调用原函数。 【处理多线程问题】 在多线程环境中，同时修改和恢复目标函数的指令可能会导致竞态条件，从而引发程序崩溃或函数调用丢失。作者考虑了在修改时暂停其他线程，但这会影响程序性能。因此，作者选择寻找其他解决方案，如动态生成汇编代码来调用原函数，以避免直接修改目标函数的原始指令。 【C#与汇编结合】 为了解决不同函数入口点的指令长度不一致的问题，作者使用了一个名为BlackBone的C语言编写的反汇编库，该库可以计算出汇编指令的精确长度。然后，根据计算结果动态生成汇编代码，实现对任意函数的Hook。 【64位系统的挑战】 在64位系统下，由于地址空间的限制，普通的跳转指令可能无法覆盖足够大的地址范围。作者利用`ret`指令来解决这个问题，同时在汇编代码中处理了寄存器的保存和恢复，以适应那些在开头就修改寄存器的函数。 【调用原函数的策略】 生成的动态汇编代码需要转化为C#可以调用的形式，这通常通过`Marshal.GetDelegateForFunctionPointer`将内存中的函数指针转换为委托实现。这种方法允许C#代码调用非托管的汇编代码，从而完成对原函数的调用。 纯C#实现Hook功能是一项挑战性的任务，需要深入理解.NET运行时、汇编语言以及多线程编程。通过巧妙地结合C#和汇编，作者成功创建了一个能够Hook .NET方法的类库，实现了在C#中进行函数拦截和控制的功能。

内容概要：本文详细介绍了基于STM32F103C8T6单片机的温度控制系统的设计与实现。系统利用DS18B20传感器进行温度监测，通过PID算法控制加热和制冷设备，确保温度稳定在设定范围内。硬件方面，系统集成了LCD1602显示屏、继电器、蜂鸣器等组件，实现了温度显示、阈值设置和报警功能。软件部分涵盖了温度采集、PID控制、按键处理、LCD显示等多个模块的代码实现，并针对常见的调试问题提供了详细的解决方案。 适合人群：具有一定嵌入式开发基础的学习者和工程师，特别是对STM32单片机及其外设应用感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于实验室环境或小型项目的温度控制需求，如恒温室、孵化器等。主要目标是帮助读者掌握STM32单片机的外设使用方法，理解温度控制系统的原理和实现步骤。 其他说明：文中提供的完整工程包含带注释的源码、仿真文件和调试记录，有助于读者快速上手并进行二次开发。此外，还分享了许多实用的经验和技巧，如硬件抗干扰设计、软件防抖处理等。

stm32实现pid控制算法

基于UDS协议的CAN诊断OTA升级功能实现指南：包含上位机VS源码、MCU端源码及CAN与ISO标准资料大全,CAN诊断实现基于UDS协议的OTA升级功能代码及资料（支持AB面升级 ）。 产品包括: 1.升级上位机VS源码； 2.MCU端源码（boot+app），包含UDS协议框架(tp层代码基于iso15765和常用SID服务代码基于iso14229) 3.CAN学习资料和ISO14229资料。 ,CAN诊断; UDS协议; OTA升级功能; VS源码; MCU端源码; ISO15765; ISO14229资料。,CAN诊断与OTA升级功能实现：支持AB面升级的UDS协议代码与资料包

路灯控制器的设计 基本要求: (1) 设计一个路灯自动照明的控制电路，当日照光亮到一定程度,路灯自动熄灭，而日照光亮到一定程度，路灯自动点亮; (2) 设计计时电路，用数码管显示路灯当前一次的连续开启时间。 提高要求: (1) 设计计数显示电路,统计路灯的开启次数.

本文档提供了一个详细的步骤指导来完成一个基于Python的图像识别任务，重点在于如何利用TensorFlow 和 Keras库实现一个针对CIFAR-10数据集的卷积神经网络(CNN)，涵盖从环境配置到结果可视化在内的各个关键环节。文中包含了具体的代码样例以及关于数据预处理、模型构建与调整、损失函数选择等方面的技术要点讲解。 在当今信息高度发达的时代，计算机视觉和深度学习技术已经逐渐渗透到我们生活的方方面面，其中图像识别作为一项重要技术，正在受到越来越多的关注。图像识别领域广泛应用于智能监控、医疗影像分析、自动驾驶车辆以及社交媒体等领域。卷积神经网络（CNN）作为深度学习中的一种重要模型，因其优异的性能在图像识别领域中大放异彩。 在本文中，我们详细探讨了如何使用Python语言和TensorFlow、Keras框架来实现一个简单的卷积神经网络，用以对图像数据进行分类。我们将重点放在对CIFAR-10数据集的处理上，该数据集包含了60000张32x32大小的彩色图像，覆盖了10个不同的类别。通过这一过程，我们将从零开始构建一个深度学习模型，并在实战中解决一系列关键问题，比如数据预处理、模型构建与调整、损失函数选择以及模型评估和优化等。 为了实现上述目标，我们首先需要确保环境配置正确。具体来说，我们需要在计算机上安装Python，并安装TensorFlow、NumPy和Matplotlib这几个重要的库。在本文档中，作者提供了必要的Python库安装命令，以便于读者可以顺利完成安装过程。 之后，文档中提供了一段完整的Python代码来构建CNN模型。在这段代码中，首先导入了TensorFlow以及Keras中的一些必要模块。接着，我们加载CIFAR-10数据集，并将图像数据的像素值归一化，以提高模型训练的效率。在模型定义阶段，通过建立包含卷积层、池化层和全连接层的顺序模型（Sequential），我们构建了一个基础的CNN结构。通过这种方式，我们能够有效地提取图像特征，并进行分类预测。 在模型编译阶段，我们采用了Adam优化器以及稀疏分类交叉熵作为损失函数，这是因为我们处理的是分类问题，需要对不同类别的概率分布进行建模。编译模型后，我们使用fit方法对模型进行训练，并利用验证数据集来对模型进行评估。通过这种方式，我们可以监控模型在训练集和验证集上的表现，避免过拟合或欠拟合的问题。 训练完成后，我们对模型进行评估，这一步通常涉及在独立的测试集上对模型的性能进行检验。我们利用Matplotlib绘制了训练和验证的准确率和损失图表，这有助于我们直观地理解模型在训练过程中的表现，并据此进行进一步的调整和优化。 整体而言，本文档的指导和代码示例为我们提供了一条清晰的路径，通过这条路径我们可以利用Python和深度学习库，构建一个简单的卷积神经网络，并对图像进行分类。这不仅为初学者提供了一个入门级的项目，对于希望进一步深入了解图像识别和CNN实现的读者，同样具有重要的参考价值。