准比例微分(PD)控制器，也称为准比例积分微分(PR)控制器，是一种常见的控制算法，常用于自动化系统和过程控制中。它结合了比例控制器的即时响应和微分控制器对未来误差的预测能力，但不包含积分部分，因此避免了积分饱和和超调等问题。在数字信号处理器(DSP)和单片机中实现准PR控制器，可以有效地提高系统的稳定性和控制精度。 在提供的"myPR.c"和"myPR.h"文件中，我们可以预见到一个已经封装好的准PR控制器函数。通常，这样的函数会接受几个关键参数来定义控制器的行为： 1. **Kp（比例增益）**：这是控制器对当前误差的响应程度。比例增益越大，控制动作越剧烈，系统的响应速度更快，但也可能增加系统的振荡。 2. **Kr（微分增益）**：微分增益决定了控制器对误差变化率的反应。微分作用有助于提前预测误差并减少超调，改善系统的动态性能。 3. **Ts（采样时间）**：这是控制系统采样的周期，决定了控制器更新其输出的频率。合适的采样时间对于保证系统稳定性至关重要。 4. **wc（截止频率）**：这是微分部分的截止频率，决定了微分作用的强度和范围。过高可能会导致系统不稳定，过低则可能减弱微分效果。 5. **wo（自然频率）**：与系统的固有频率有关，用于调整控制器的响应特性，确保系统在期望的频率范围内工作。 在TI的SOLAR库中未找到此函数，意味着这可能是一个自定义实现，适用于特定的应用场景或为了满足特殊的需求。用户可能需要自行编译和测试这个函数，以适应他们的硬件平台和控制任务。 在实际应用中，设计和调整这些参数是一个迭代过程，通常通过模拟或实地试验来完成。开发者需要考虑系统的稳定性、响应速度、抗干扰能力和目标性能指标。在单片机或DSP中实现准PR控制器时，还需要注意计算资源的限制，如处理速度、内存大小等，确保代码优化且能够在有限的硬件资源下高效运行。 "myPR"代码库提供了一个方便的工具，使开发者能够快速集成准PR控制器到他们的控制系统中，通过调整参数来优化控制性能。无论是用于学术研究还是工业应用，理解并熟练掌握这种控制器的原理和应用都将极大地提升项目实施的成功率。

在小型校园网项目配置中，网络拓扑设计是至关重要的，它决定了网络的稳定性和效率。在这个配置笔记中，我们看到主要使用了思科的设备，并且涉及到了VLAN、VRRP以及端口配置等多个核心知识点。 VLAN（虚拟局域网）被广泛用于分割网络，提高安全性并优化流量。在配置中，创建了多个VLAN，如10、20、30、40、100、5和7。每个VLAN都分配了一个IP地址作为该VLAN内的默认网关，例如VLAN10的网关为192.168.10.254。通过批量创建VLAN，可以更有效地管理大量的VLAN。 VRRP（虚拟路由冗余协议）被用于实现网关的高可用性。在每个VLAN接口上，配置了VRRP组，例如VLAN10的VRRP组10，设置了虚拟IP地址192.168.10.252作为虚拟网关。VRRP允许在网络中的多台设备之间共享一个虚拟IP地址，当主设备故障时，备份设备自动接管，确保网络服务不中断。在配置中，还指定了每个VRRP组的优先级（120），以确定在正常情况下哪个设备是主设备。同时，通过配置接口跟踪，如果连接到特定接口（如g0/0/1和g0/0/3）的状态发生变化，VRRP会相应地调整优先级，确保故障切换的及时性。 接下来，端口配置是确保数据正确传输的关键步骤。GigabitEthernet0/0/1和GigabitEthernet0/0/3被配置为接入端口，分别连接到VLAN5和VLAN7，这样来自这两个VLAN的设备可以通过这些端口通信。Eth-Trunk 1（以太网链路聚合）被创建来实现多个物理接口的聚合，增加带宽并提供链路冗余。配置Trunk模式允许所有VLAN的流量通过，确保了不同VLAN间的数据传输。 通过创建Eth-Trunk 1并将其与GigabitEthernet0/0/2端口关联，可以将多个物理链路聚合为一个逻辑链路，提高链路带宽，同时通过链路聚合实现负载均衡和故障恢复。 这个小型校园网项目配置涉及到了网络基础架构的核心要素，包括VLAN划分、VRRP高可用性设置、端口配置和链路聚合，这些都是构建高效、稳定和可扩展网络的关键技术。这样的配置不仅能满足校园内部不同部门或区域的网络隔离需求，还能提供冗余路径，确保网络服务的连续性和可靠性。在实际应用中，还需要考虑其他因素，如安全策略、QoS（服务质量）和网络监控等，以实现全面的网络管理。

### 黑马点评项目概述及关键技术点 #### 一、项目背景与目标 黑马点评项目是一个结合了多种技术栈的实战项目，旨在帮助学习者掌握并应用Java、Redis等相关技术来构建高性能、高并发的应用系统。项目的核心在于利用Redis解决传统数据库在高并发场景下的性能瓶颈问题，并通过一系列优化措施提高系统的整体性能。 #### 二、项目关键知识点详解 ##### 1. Redis在项目中的应用 - **Redis基础** - 数据结构：Redis提供了五种数据结构，包括字符串(String)、散列(Hash)、列表(List)、集合(Set)以及有序集合(ZSet)，这些数据结构能够满足项目中不同场景的需求。 - 命令操作：例如GET、SET、HGETALL、LPUSH等，了解并熟练使用这些命令对于高效开发至关重要。 - **Redis高级特性** - **分布式ID生成**：项目中使用Redis生成全局唯一ID，这是一种常见的应用场景，通常采用递增的方式来实现。 - **分布式锁**：尽管本文档未提及自研分布式锁的内容，但理解其实现原理（如使用SETNX指令或RedLock算法）对于保证分布式环境下的数据一致性非常重要。 - **消息队列**：虽然文档中提到了Redis版消息队列存在局限性，但在某些简单场景下仍然可以使用，了解其基本用法是有益的。 - **缓存穿透**：文档提到项目中采用了存储空值的方式来解决缓存穿透问题，这是一种常见的解决方案，除此之外，还可以使用布隆过滤器来进一步优化。 - **Redis工具类封装**：为了提高代码的可维护性和重用性，项目中通常会对Redis的操作进行封装，形成一套易于使用的工具类。 ##### 2. 用户签到功能实现 - **业务流程设计**：用户签到功能涉及到用户的连续签到记录、签到奖励等机制的设计，这需要对业务逻辑有深入的理解。 - **技术选型**：使用Redis来存储用户的签到记录，可以充分利用Redis的数据结构和原子操作特性，提高数据处理的效率和准确性。 - **实现细节**：例如如何利用Redis的ZSet数据结构来记录用户每天的签到时间戳，如何统计用户的连续签到天数等。 ##### 3. 环境搭建与部署 - **数据库初始化**：通过导入SQL文件来初始化数据库，确保所有必要的表都已经创建好。需要注意的是，项目要求MySQL版本至少为5.7。 - **项目架构**：了解项目的整体架构，包括前后端分离的设计思想、各模块之间的交互方式等。 - **后端部署**：按照文档指导进行后端服务的部署，包括配置文件的修改、测试接口的访问等。 - **前端部署**：部署前端项目至Nginx服务器，并通过Chrome浏览器进行测试。注意调整开发者工具的位置以避免前端样式被压缩的问题。 ##### 4. 登录功能实现 - **基于Session的登录验证**： - **发送验证码**：当用户提交手机号时，后端会校验手机号的有效性，并发送验证码至用户手机。 - **验证码登录/注册**：用户输入验证码后，后端验证其正确性，如果正确则根据手机号查询或创建用户，并将用户信息保存到Session中。 - **校验登录状态**：通过Cookie中的JSESSIONID来判断用户是否已经登录，并根据Session中的信息放行或拦截请求。 #### 三、项目优化与调整建议 - **技术选型优化**：例如，如果需要实现更复杂的业务逻辑，可以考虑引入消息队列服务（如RabbitMQ），以替代Redis作为消息队列。 - **代码质量提升**：通过重构代码、增加单元测试等方式提高代码的质量和可维护性。 - **性能调优**：针对Redis的使用，可以通过优化数据结构的选择、减少网络通信次数等方式进一步提升性能。 - **安全加固**：增强系统的安全性，例如加强用户输入的校验、使用HTTPS协议等。 #### 四、总结 通过对黑马点评项目的深入分析，我们不仅掌握了Redis在实际项目中的应用方法，还了解了如何通过优化调整提高系统的性能和稳定性。此外，项目还涉及到了用户签到功能的实现、登录验证机制的设计等多个方面，这些都是学习Java开发过程中的重要知识点。希望本文档能够帮助大家更好地理解和应用这些技术。

今日学习配置HC-05蓝牙模块 与 STM32 F103C8T6 单片机的通信： 文章提供测试代码讲解、完整工程下载、测试效果图 主要需要用到的知识： 串口通信 目标是配置单片机串口1 与 HC-05蓝牙模块的通信，并借此传送数据打印数据给手机APP

国产MCU华大半导体HC32L17x系列单片机软硬件设计SDK资料包参考设计原理图应用笔记等资料: HC32L176_L170系列数据手册Rev1.3.pdf HC32L17X_L19X管脚功能查询及配置.xlsx HC32L17_L19_F17_F19系列勘误手册.pdf HC32L17_L19系列用户手册Rev1.4.pdf 1. 数据手册和用户手册 2. 产品变更通知 3. 环境相关 HC32L17_HC32L19_HC32F17_HC32F19系列的MCU开发工具用户手册Rev1.0.pdf MCU封装库及Demo板参考原理图 仿真及编程工具 应用注意事项 应用笔记 最小开发工程模板 集成开发环境支持包 驱动库及样例

MEgATrack: Monochrome Egocentric Articulated Hand-Tracking for Virtual Reality 用于虚拟现实的单色以自我为中心的关节式手动跟踪

在本学习笔记中，我们将深入探讨如何在STM32 F103C8T6微控制器上使用AHT10温湿度传感器模块。STM32系列是基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计，而AHT10是一款高精度、低功耗的温湿度传感器，常用于环境监测和智能家居设备。 我们来了解AHT10的基本特性。AHT10由ams公司生产，它能够提供0.1°C的温度精度和2%RH的湿度精度，具有快速响应和良好的长期稳定性。该传感器通过I2C接口与主控器通信，这使得在STM32上实现数据读取变得简单。 在STM32开发过程中，你需要配置STM32的I2C接口。这通常包括设置GPIO引脚为I2C模式，配置时钟分频器，以及使能I2C外设。F103C8T6有多个可用的I2C接口（如I2C1或I2C2），你可以根据硬件连接选择合适的接口。记得为SDA和SCL引脚配置适当的Pull-up电阻。 接着，你需要编写I2C通信协议的代码。STM32的HAL库提供了方便的API函数来发送和接收数据，如`HAL_I2C_Master_Transmit()`和`HAL_I2C_Master_Receive()`。通过这些函数，你可以向AHT10发送命令并读取其返回的数据。AHT10的操作包括初始化、读取温度和湿度、校准等，每种操作都有特定的命令序列。 在初始化阶段，你需要向AHT10发送特定的配置命令以设置工作模式。AHT10有单次测量和连续测量两种模式，根据应用需求选择合适的模式。之后，可以调用读取命令来获取传感器数据，数据通常以32位字节格式返回，包括两个16位的温度和湿度值。 解析AHT10返回的数据时，需要注意字节顺序和位转换。温度和湿度值分别存储在4个字节中，需要正确地组合和转换为十进制数值。这可能涉及到位移和位与操作。同时，AHT10返回的数据还包含一个校验和，用于检查数据传输的准确性。 在实际应用中，你可能还需要考虑错误处理和中断处理。例如，如果I2C通信超时或数据校验失败，应有相应的错误处理机制。另外，可以使用STM32的中断功能来实时响应AHT10的测量完成事件，提高系统的响应效率。 对于嵌入式系统，优化电源管理也是关键。AHT10具有低功耗特性，可以通过设置命令使其进入待机模式以节省电能。在不需要连续测量的情况下，关闭I2C接口或降低系统频率也能进一步降低功耗。 总结，使用STM32 F103C8T6与AHT10温湿度传感器的集成涉及STM32的I2C接口配置、I2C通信协议编程、数据解析以及错误和电源管理策略。通过理解这些知识点，你将能够成功地在STM32项目中集成并利用AHT10传感器，实现精确的环境监控功能。

Matlab 机器学习笔记 Matlab 是一个功能强大且广泛应用于机器学习和数据分析的工具。本笔记总结了 Matlab 中的机器学习技巧和 GUI 使用方法。 机器学习基础 机器学习是指在计算机科学中，使用算法和统计模型来实现自动化的数据分析和预测的技术。机器学习可以分为有导师学习、无导师学习和半监督学习三种。有导师学习是指在数据集中的每个样本都有标签，而无导师学习是指数据集中的样本没有标签。半监督学习是指数据集中的样本既有标签也有没有标签的样本。 神经网络 神经网络是机器学习中的一种常用模型，用于模拟人脑的神经网络。神经网络可以分为前向神经网络、反馈神经网络和自动编码器等。前向神经网络是指神经网络中的信息流程是单向的，从输入层到输出层。反馈神经网络是指神经网络中的信息流程可以从输出层反馈到输入层。 神经网络的学习方式 神经网络的学习方式可以分为有导师学习和无导师学习。有导师学习是指神经网络在学习过程中，使用已经标注的数据集来调整神经网络的参数。无导师学习是指神经网络在学习过程中，不使用已经标注的数据集，而是使用未标注的数据集来学习。 神经网络的功能分类 神经网络的功能可以分为拟合（回归）、分类和概率神经网络等。拟合神经网络是指神经网络用于预测连续值的输出。分类神经网络是指神经网络用于预测离散值的输出。概率神经网络是指神经网络用于预测概率分布的输出。 Matlab 中的神经网络工具 Matlab 提供了一个强大的神经网络工具箱，名为 Neural Network Toolbox。该工具箱提供了多种类型的神经网络模型，可以用于解决不同的机器学习问题。 其他机器学习算法 除了神经网络外，Matlab 还提供了其他机器学习算法，如决策树、随机森林、遗传算法、粒子群算法等。 Matlab 中的机器学习 GUI Matlab 提供了一个强大的机器学习 GUI，名为 nntool。该 GUI 可以帮助用户快速创建和训练神经网络模型，同时也可以用于其他机器学习算法。 Matlab 中的机器学习应用 Matlab 的机器学习工具箱和 GUI 可以应用于多种领域，如图像识别、自然语言处理、数据挖掘等。 结论 Matlab 是一个功能强大且广泛应用于机器学习和数据分析的工具。通过 Matlab，可以快速创建和训练机器学习模型，并应用于多种领域。本笔记总结了 Matlab 中的机器学习技巧和 GUI 使用方法，为用户提供了一个快速入门的指南。

机器学习笔记（5):神经网络，学习资源为：机器学习-周志华 + MOOC 中国地质大学机器学习课程

《nhanesR包——数据提取详解》 nhanesR包是R语言中专门用于处理美国国家健康与营养检查调查（NHANES）数据的工具包。这个包提供了方便的数据检索和分析功能，使得研究者能更高效地探索和理解庞大的NHANES数据库。本文将重点讲解如何使用nhanesR包进行数据提取，特别是针对数据查找和文件定位的步骤。 数据提取的关键在于明确目标变量。在NHANES数据库中，我们需要先确定要研究的变量，例如，如果我们对年龄（age）感兴趣，可以在网页搜索框输入“age”，然后查看“label”列以确定哪个变量描述的是年龄。通常，变量名会出现在“variable”列中，比如在这里，age的变量名为“ridageyr”。 接下来，我们要找到这些变量所在的文件。文件名通常会反映数据的年份，例如“demo_a”，“demo_b”，“demo_c”等，其中“demo”代表人口学数据。在实际操作中，我们需要利用nhanesR包中的函数nhs_tsv来查找包含特定关键词的文件。 nhs_tsv函数的使用方法如下： 1. `nhs_tsv('demo')`：这个命令会查找所有文件名中包含“demo”的文件。返回结果是一个列表，包含了所有匹配的文件路径。 2. `nhs_tsv('demo', years=2007:2019)`：此命令则限定查找范围为2007年至2019年间的文件。 3. `nhs_tsv('demo', years=c(1999, 2007:2019))`：这个例子中，我们同时指定1999年及2007年至2019年间的文件。 值得注意的是，`.`在nhs_tsv函数中是一个通配符，如果1999年的文件名是“demo.tsv”，没有特殊后缀，我们可以通过`'demo.'`来确保仅选择这一年的数据，避免与其他年份的文件混淆。 在提取数据时，nhanesR包还提供了其他实用功能，如数据预处理、合并不同年份的数据等。但要注意，由于NHANES数据库每年的数据结构可能略有差异，因此在提取数据前，务必先进行详尽的文件搜索和变量识别，确保数据的准确性和完整性。 nhanesR包为处理NHANES数据提供了一个高效且便捷的平台。通过熟练掌握nhs_tsv函数和其他相关函数，研究者可以更加流畅地从这个大型数据库中提取所需信息，从而进行深入的统计分析和研究。在实际使用中，结合个人需求和老师的指导，不断实践和记录，可以提高数据处理的效率，并为未来的项目提供宝贵的参考。