本文详细介绍了基于MATLAB的Halo轨道设计与可视化实现方法。Halo轨道是围绕平动点（如L1/L2）的三维周期轨道，其设计核心包括三体问题动力学、Richardson三阶展开法生成初始猜测以及微分修正法优化轨道周期性和稳定性。文章提供了完整的MATLAB代码实现，包括参数定义、解析初值计算、轨道优化和可视化。通过三维轨迹绘制和相平面分析，展示了地月L2点Halo轨道的特性。此外，还对关键参数如轨道振幅、周期、能量耗散和逃逸速度进行了分析，并通过对比解析解与数值解验证了结果的准确性。

内容概要：本文是一段用于Google Earth Engine（GEE）平台的JavaScript代码脚本，主要实现了对研究区域（AOI）内2024年Landsat 8卫星影像的获取、预处理与分析。首先定义了一个地理范围矩形区域，随后加载了Landsat 8地表反射率数据集，并按空间范围、时间范围和云覆盖率进行筛选。接着通过自定义函数对影像应用缩放因子校正，生成中值合成影像并裁剪到研究区。在此基础上，计算归一化植被指数（NDVI）和归一化水体指数（NDWI），并对结果进行二值分类：NDVI ≥ 0.2 判定为植被，NDWI > 0.3 判定为水体。最后将原始影像、NDVI、NDWI及其分类掩膜可视化展示在地图上。; 适合人群：具备遥感基础知识和一定GEE平台操作经验的科研人员或学生，熟悉JavaScript语法者更佳；适用于地理信息、环境监测、生态评估等领域从业者。; 使用场景及目标：①实现遥感影像自动批量处理与指数计算；②开展植被覆盖与水体分布的快速提取与制图；③支持土地利用分析、生态环境变化监测等应用研究； 阅读建议：建议结合GEE平台实际运行该脚本，理解每一步的数据处理逻辑，可调整参数（如阈值、时间范围）以适应不同区域和研究需求，并扩展至多时相分析。

在CAD（计算机辅助设计，Computer-Aided Design）领域，计算线长是一项基本但重要的任务，尤其是在工程绘图、建筑设计和产品设计中。"CAD计算线长（多功能版）"是针对这一需求开发的一个工具，旨在提供高效且多样的线长测量解决方案。这款工具允许用户在CAD环境中快速、准确地测量和计算多个线段的总长度，极大地提升了工作效率。 在传统的CAD操作中，测量线长通常需要手动选择线段，然后通过CAD软件内置的测量功能来获取单个线段的长度，如果需要计算多个线段的总长度，这个过程可能需要反复进行，非常耗时。而"CAD计算线长（多功能版）"则解决了这个问题，它支持一次性选择多条线段，并且只需输入特定的命令（如“xcjs”）就能立即得到这些线段的总长度，大大节省了用户的时间和精力。 这款多功能版的CAD线长计算工具可能包含以下特性： 1. **批量选择与测量**：用户可以轻松选择多个线段，而不仅仅是单个线段，这样就可以同时计算多个线段的长度。 2. **自定义命令**：“xcjs”是该工具的预设命令，用户可以根据自己的习惯设置其他快捷命令，方便在工作流程中快速调用。 3. **精度控制**：考虑到工程计算对精度的要求，工具可能提供了调整测量精度的选项，确保结果的精确性。 4. **结果显示**：计算出的总长度会以直观的方式显示在屏幕上，可能伴有语音提示或者高亮显示，以便用户快速确认结果。 5. **兼容性**：作为一个多功能工具，它可能兼容多种CAD软件，如AutoCAD、浩辰CAD、中望CAD等，以满足不同用户的平台需求。 6. **记录与导出**：用户可能可以保存测量结果，甚至将其导出为文本或表格格式，方便进一步的数据分析和报告编写。 7. **用户界面友好**：设计简洁的用户界面，使得操作更加直观，减少学习曲线，提高用户的工作效率。 8. **多语言支持**：为了服务全球用户，工具可能支持多种语言，包括但不限于中文，提升国际化用户体验。 “CAD计算线长（多功能版）”是一款集便捷性、效率和灵活性于一体的CAD辅助工具，对于经常需要进行线长测量的设计师来说，无疑是一个强大的助手。它通过自动化和优化线长计算过程，减少了手动操作的繁琐，提升了整体设计工作的流畅性和准确性。

本书系统阐述云-边-端融合计算的架构、关键技术与应用场景。涵盖云计算服务模型、边缘智能、终端设备性能，以及协同系统中的任务卸载、资源管理与安全隐私优化。结合智能交通、智慧城市与工业物联网实例，揭示低延迟、高可靠、节能高效的下一代计算范式。面向研究人员与工程实践者，提供前沿理论与深度案例分析。 云边端融合计算是当前信息技术领域内的一项重要研究方向，它通过云计算、边缘计算与终端设备的融合，为用户提供低延迟、高可靠和成本效益的服务。本书全面系统地阐释了这一领域的架构、关键技术与应用场景，覆盖了云计算服务模型、边缘智能、终端设备性能，以及协同系统中的任务卸载、资源管理与安全隐私优化等多个方面。 云计算服务模型包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)等，是构建大规模数据处理和存储能力的基础。边缘计算则是在网络边缘部署的分布式计算模式，它能够减少数据传输距离，降低响应时间，提高系统的即时反应能力。终端设备性能则是指终端设备在进行数据处理、存储和交换时的性能指标，它们直接关系到用户体验。在云边端融合计算中，需要综合考虑这些方面，以实现整体性能的最优。 在技术实现方面，云边端融合计算涉及到任务卸载、资源管理和安全隐私优化等关键技术。任务卸载是指将终端设备的计算任务转移到边缘和云端，以减少终端设备的处理压力，并利用边缘和云端强大的计算能力来处理复杂的计算任务。资源管理包括动态资源分配、资源调度和能耗管理等，目的是提高计算资源的使用效率，降低系统运营成本。安全隐私优化则关注如何在保障数据安全和用户隐私的前提下，充分利用云边端计算资源。 本书还结合了智能交通、智慧城市和工业物联网等多个领域的实际应用案例，分析了云边端融合计算在这些场景中的具体应用。例如，在智能交通系统中，通过融合计算可以实现实时的交通数据分析和预测，优化交通流量管理；在智慧城市中，融合计算可以用于城市基础设施的智能化管理，提高城市运行效率；在工业物联网中，融合计算可以实现对生产线和设备的实时监控与维护，提升工业生产的安全性和效率。 本书的内容面向研究人员和工程实践者，旨在提供前沿理论知识和深度案例分析，帮助读者掌握云边端融合计算的最新发展，并应用到实际工作和研究中。全书不仅介绍了相关背景知识，还深入探讨了融合计算的演进过程、核心概念、使能技术、架构设计和系统实现。同时，针对不同的云边端协同系统和应用，本书也探讨了先进的性能建模方法和最新的卸载与调度策略。 本书作者Junlong Zhou为南京理工大学计算机科学与工程学院副教授，其研究方向涵盖了边缘计算、云计算和嵌入式系统等领域。他的研究成果和专业知识为本书内容提供了深厚的理论基础和实践经验。 云边端融合计算是一种先进的计算范式，它为实现更高效、更智能的信息系统提供了新的思路和方法。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，未来将会有更多的创新和突破出现在这一领域。

本文介绍了如何使用YOLOv8模型计算FPS（每秒帧数）的代码实现。代码默认将模型加载到0号GPU，但支持通过设置device参数指定GPU。主要步骤包括加载模型、预热处理、推理测试以及计算平均FPS。用户需要自行配置四个参数：验证集目录路径（imgs_path）、模型路径（model）、预热图像数量（re_num）和推理图像数量（detect_count）。验证集目录下应包含至少200张图像，推理图像数量建议设置为100以减少偶然性。代码通过计算100张图像的平均处理时间，最终输出FPS值。 YOLOv8模型是一种以高性能和快速检测著称的目标检测算法，它广泛应用于实时视频监控、自动驾驶等对速度要求极高的场景。为了准确评估YOLOv8模型在特定硬件环境下的实时性能，实现FPS（每秒帧数）的准确计算是非常关键的。FPS是衡量模型实时处理能力的一个重要指标，它反映了系统处理每秒钟可以达到多少帧图像。计算FPS通常需要经过加载模型、预热处理、推理测试等步骤，并测量完成这些任务所需要的时间。 本文介绍的代码提供了一种计算FPS的方法，使用了YOLOv8模型作为主要的执行算法。在代码中，首先定义了如何加载YOLOv8模型到GPU的过程，这里默认使用编号为0的GPU设备，但用户可以通过调整参数来指定其他GPU设备。一旦模型加载完成，接下来会进行预热处理，以确保系统处于最佳运行状态。预热处理的目的是让系统充分准备，包括加载所有必要的模型权重和设置，以避免在性能测试时出现由于初始化所引起的性能波动。 预热完成后，代码进入实际的推理测试阶段，这个阶段会对一系列图像进行目标检测处理。为了得到更稳定的FPS结果，通常会选取一定数量的图像进行测试，这里的代码建议使用200张图像作为预热集，而进行FPS计算时使用100张图像。通过对这些图像的处理时间进行测量，可以计算出模型在特定硬件上的平均FPS值。计算FPS的公式非常简单，就是用处理的图像数量除以所花费的总时间（秒）。 代码实现中，用户需要自行配置四个参数，这些参数对于计算FPS至关重要。首先是验证集目录路径，这个路径下应当包含足够多的图像，以满足预热和测试需求。其次是模型路径，指明了模型文件存放的位置。预热图像数量和推理图像数量也是需要用户设定的，这两个数量决定了预热和推理测试阶段使用的图像数量。确定好这些参数后，代码将自动完成剩余的计算过程，并输出最终的FPS值。 在实际应用中，计算FPS的代码不仅可以用于评估模型的性能，还可以作为优化硬件配置和调优模型参数的参考。对于开发者来说，理解和掌握FPS的计算方法是十分重要的，尤其是在进行模型部署和实际应用过程中，准确的FPS值可以帮助开发者做出更为合理的决策。 YOLOv8模型的FPS计算代码不仅仅是对模型性能的一个简单测试，它也是模型优化和系统性能调优的重要工具。通过多次测试和调整，开发者可以找到最适合模型运行的硬件配置，从而在保证检测精度的同时，尽可能提高实时处理的速度。因此，该代码对希望在实际项目中运用YOLOv8模型的开发者具有很高的实用价值。

在YOLOV8模型中，计算FPS（每秒帧数）是验证模型性能的重要指标。目前存在两种不同的计算方法：第一种是FPS=1000/inference time，即仅考虑推理时间；第二种是FPS=1000/(pre_process + inference + NMS per image at shape)，即综合考虑预处理、推理和非极大值抑制（NMS）的时间。这两种方法的差异引发了关于哪种更准确的讨论。理解这些计算方式的区别有助于更全面地评估模型的实际性能。 YOLOV8作为一款先进的目标检测模型，其在图像处理领域的性能评估往往通过计算每秒帧数（FPS）来进行。FPS，即Frames Per Second，指的是模型在一秒钟内处理图像的数量，它直接关系到模型在实时处理任务中的表现。计算FPS是理解和衡量模型性能的重要手段，因为它能够直观地反映出模型处理图像的速度和效率。 在YOLOV8中，FPS的计算方式主要有两种。第一种计算方法是基于单次推理（inference）的时间来计算FPS。具体来说，就是用一个固定的数值1000除以单次推理所花费的时间。这种计算方法简单直接，它假定模型在一个完整的工作周期中，所消耗的时间主要是在推理阶段。因此，它能快速给出一个大致的性能评估，但无法反映模型在其他处理阶段的效率，比如图像预处理和后处理。 第二种计算方法则更为全面，它不仅考虑了推理时间，还包括了图像预处理（pre-process）和每张图像的非极大值抑制（NMS）处理时间。非极大值抑制是目标检测中用于过滤掉多余的检测框的一个步骤，它是模型输出结果前的必要处理环节。这种方法通过1000除以（预处理时间+推理时间+NMS处理时间）的总和，能够提供一个更为全面的性能评估。这种方法更能反映出模型在实际应用中的表现，因为它考虑了模型在多个处理环节的综合性能。 这两种方法各有侧重，第一种方法适合快速初步评估模型性能，而第二种方法则适合于对模型性能有更深入了解的场景。在对比这两种计算方法时，需要清楚它们各自的适用场景和局限性，以此来选择最适合实际需要的评估方式。由于实际应用中的计算资源、环境配置以及模型本身的差异，对于同一个模型可能会有不同的FPS表现，因此，为了准确评估YOLOV8模型在特定条件下的性能，需要在相同的硬件和软件环境下，使用相同的测试集和测试方法来进行评估。 理解这些计算方式的区别和应用场景对于研究人员、开发人员以及最终用户来说都非常重要，它能够帮助他们更加全面地了解模型性能，从而在实际应用中做出更合理的决策。

最近公司在对接亚马逊平台的API  对于亚马逊官方给出的文档看着也着实心累，最后在研究了他的SDK后 自己封装出了一个包，有需要的同学可以拿去，里面的请求方式可以自己改，觉得有问题的 自行修改。最主要还是知道他生成签名的原理。

[苏] 锅炉机组热力计算 标准方法(1973年).pdf

### 永磁无刷直流电机计算与仿真详解 #### 引言 永磁无刷直流电机（Permanent Magnet Brushless DC Motor，简称PMBLDC）作为一种高效、可靠的驱动装置，在工业自动化、电动汽车、航空航天等领域得到了广泛应用。其设计与优化过程中，计算与仿真扮演着至关重要的角色。本文将以一个具体的案例——4极550W无刷直流电动机为例，详细介绍如何利用RMxprt和Maxwell2D软件进行PMBLDC的设计、仿真与分析。 #### RMxprt中的性能计算 ##### 基本流程概述 RMxprt是一款强大的电机设计软件，能够基于等效电路与等效磁路理论，对PMBLDC的性能进行初步计算。在RMxprt中建立工程文件，首先需输入定子、转子的基本参数，如内径、外径、槽数、极数等。随后，通过设定不同的设计选项，如绕组类型、绝缘材料等，完成电机的初步设计。 ##### 结果分析 一旦设计完成，RMxprt将提供一系列结果数据，包括但不限于磁通密度、电磁力、损耗分布以及效率等关键性能指标。此外，用户还可以通过软件内置的可视化工具，如叠片视图、绕组分布图等，直观地了解电机内部结构与磁场分布情况。 #### Maxwell2D中的有限元仿真 ##### 几何模型构建 基于RMxprt的输出结果，进一步在Maxwell2D的瞬态求解器EMpulse中进行更为详细的有限元分析。需要在Maxwell2D中创建几何模型，这一步骤涉及对电机的三维模型进行二维投影，以便于有限元分析的进行。模型中需特别注意气隙中增加的特殊对象“Band”，它对于后续的求解至关重要，不可随意删除。 ##### 材料属性设置 接下来，根据电机的实际需求，为各部件分配合适的材料属性。例如，空气间隙、定子与转子采用特定的磁性材料，而绕组则选用铜材料。值得注意的是，电机中的永磁体材料需单独定义，并设置其磁化方向，以确保仿真结果的准确性。 ##### 边界条件与激励设置 在进行有限元仿真前，还需要设定适当的边界条件和激励源。这包括定义Master与Slave边界，以模拟电机内部的磁通连续性；以及在相绕组上施加相应的电压或电流激励，以模拟电机的实际工作状态。 ##### 外部电路定义 为了更准确地模拟电机的动态特性，仿真过程中还需考虑电机与外部电路的耦合效应。在Maxwell2D中，可通过SchematicCapture工具定义电机的外部电路，包括整流桥、滤波电容、控制逻辑等组件，从而实现电机与逆变器之间的互动仿真。 #### 网格剖分与求解设置 在完成所有必要的设计与设置后，下一步是对模型进行网格剖分，即通过将模型划分为一系列小单元，以便于有限元方法的计算。合理的网格尺寸与分布对提高仿真精度至关重要。设定求解选项，包括运动设置、求解精度等参数，然后执行求解，获取电机在不同工况下的性能数据。 #### 总结 通过RMxprt和Maxwell2D的联合应用，可以对永磁无刷直流电机进行详尽的计算与仿真，不仅能够预测电机的关键性能指标，还能深入理解其内部物理过程，为电机的设计与优化提供有力支持。这一过程不仅体现了现代电机设计领域的前沿技术，也为电机工程师提供了强大的工具链，有助于推动电机技术的持续进步与发展。

随着物联网(IoT)技术的快速发展和智能设备的广泛部署，边缘计算作为一种新兴的计算范式，正受到越来越多的关注。边缘计算通过将计算任务从云中心下沉到网络边缘，即接近数据生成的源头，从而能够减少数据传输延迟，提高响应速度，并有效降低网络带宽的消耗。这在移动应用、自动驾驶车辆、工业物联网等领域具有重大的应用潜力。 在边缘计算的诸多研究领域中，计算卸载（Computing Offloading）是关键的技术之一。计算卸载涉及的是将部分或全部计算任务从本地设备转移到边缘服务器上的处理过程。由于边缘服务器通常具有更高的计算能力和更丰富的资源，因此它可以提供比本地设备更快的处理速度和更好的用户体验。然而，如何决定哪些计算任务需要被卸载，以及如何在边缘服务器之间高效地分配计算资源，是一个复杂的优化问题。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）是机器学习领域的一种前沿技术，它结合了深度学习（Deep Learning，DL）的强大特征提取能力和强化学习（Reinforcement Learning，RL）在处理决策问题上的优势。在边缘计算中，深度强化学习可以被用来设计智能的计算卸载策略，通过与环境的交互学习最优的卸载决策，从而实现资源的高效利用和任务的快速响应。 在本压缩包文件中，我们可以看到包括了多个关键文件，比如mec_dqn.py和mec.py等。其中，mec_dqn.py很可能包含了使用深度Q网络（Deep Q-Networks，DQN）算法实现的计算卸载决策模型。DQN是一种经典的深度强化学习算法，它使用深度神经网络来近似Q值函数，使得算法能够处理连续的或大规模的状态空间。而mec.py文件则可能涉及边缘计算的总体框架设计，包括资源分配、任务调度和通信管理等方面。 README.md文件通常包含项目的基本介绍、安装指南、使用说明以及可能存在的问题解答，对于理解整个项目和运行环境提供了指导。而.figure、draw、script和log文件夹则分别存储了项目中的图表、绘图代码、脚本和日志信息，这些都是项目运行过程中不可或缺的辅助文件。 由于边缘计算的计算卸载和资源分配问题本质上是一个复杂决策优化问题，传统的优化方法很难直接应用。而通过深度强化学习，尤其是DQN算法，可以构建一个能够自我学习和适应网络状态变化的智能决策系统。该系统可以根据实时的网络环境、计算任务需求和边缘服务器的资源状态来动态地做出计算卸载决策，达到优化系统性能的目的。 边缘计算结合深度强化学习为智能计算卸载和资源分配提供了全新的视角和解决方案。这不仅能够有效提高边缘计算系统的性能，而且对于推动智能网络的发展具有重要的理论意义和应用价值。