一、教程概述 本软件测试教程旨在为广大软件开发者、测试工程师及对该领域感兴趣的读者提供一套全面、系统的学习资料。教程内容覆盖软件测试的基础理论、实践技巧以及行业前沿动态，帮助学习者从入门到精通，快速掌握软件测试的核心技能。 二、教程特点 全面性：教程内容涵盖软件测试的各个方面，包括测试计划、测试用例设计、测试执行、缺陷管理、测试报告等。 实用性：结合大量实际案例和项目经验，介绍实用的测试方法和技巧，帮助学习者解决工作中遇到的实际问题。 前沿性：紧跟行业发展趋势，介绍最新的测试技术、工具和框架，如自动化测试、性能测试、安全测试等。 互动性：提供在线学习平台，支持学习者之间交流互动，分享学习心得和经验。 三、教程内容 软件测试基础：介绍软件测试的基本概念、分类、流程和原则，帮助学习者建立对软件测试的整体认识。 测试计划与设计：讲解如何制定测试计划、设计测试用例和测试场景，确保测试的全面性和有效性。 测试执行与缺陷管理：介绍测试执行的过程、方法和工具，以及如何进行缺陷的跟踪、管理和验证。 自动化测试：介绍自动化测试的原理、工具和框架，帮助学习者掌握自动化测试的

后端搭建教程： 1、宝塔创建数新数据库 2、安装宝塔插件环境 3、修改源码的数据库地址，后台文件，播放器配置文件 4、创建网站 5、后台参数配置 注：需要用网页的伪静态配置thinkphp apk反编译教程:MT管理器找到前端apk，查看-点击后缀dex文件-dex编辑器++全选-搜索-发起新搜索/搜索类型-代码/查找内容 搜索域名 然后确定-点击第一个结果进去把域名改为自己后台域名，上面几个是友盟统计和信天翁，图标去res文件夹依次替换 要求:php7.0(不然首页不显示其他分类)/包括一些拓展rids之类的 https://czqixidi.com/wp-content/uploads/2023/06/1686362313-c4ca4238a0b9238.jpg

《2021 电赛 F 题视觉教程+代码免费开源》 本文主要针对2021年电子竞赛(F题)中的视觉技术进行详细讲解，并提供了相关的代码资源。该教程聚焦于K210芯片和OpenMV的数字识别与红线循迹功能，旨在帮助参赛者理解和应用这些技术。 1. K210 数字识别、滤噪、判断 在K210芯片上实现数字识别是一个关键环节。为了克服数字不能完全进入视野、帧误识等问题，需要进行滤噪处理。这通常涉及到对识别结果的算法优化，例如使用YOLOV5神经网络模型进行训练。YOLOV5是一种实时目标检测系统，能高效地处理图像中的目标。训练集由3403张赛道数字照片组成，利用labelimg工具进行标注，生成的数据集用于训练得到.pt模型。之后，需要将.pt模型转换为K210板支持的.kmodel模型。 K210的操作步骤包括： 1. 下载Maixpy IDE (https://www.sipeed.com/index.html) 2. 更新固件库，参照官方教程(https://wiki.sipeed.com/soft/maixpy/zh/get_started/upgrade_maixpy_firmware.html) 3. 把文件拷贝至TF卡，格式化为FAT32 4. 在IDE中查看效果 5. 使用串口调试助手（波特率115200）测试指令通信 1. OPENMV 红线循迹 OpenMV用于实现小车的红线循迹功能。在处理过程中，要考虑到小车行驶中可能出现的各种场景，如数字识别、滤波处理等。上位机负责识别和滤波，然后将指令发送给下位机执行。例如，识别到数字12后，后续不再发送指令；识别到34，则在路口发送“l”或“r”；而5678号病房则需在两个路口分别发送转向指令。 代码部分提供了详细注释，帮助理解每一步操作。在Maixpy IDE中，由于Python的numpy和pandas库无法直接调用，需要找到替代方法或者对现有代码进行调整。 通过本教程，参赛者不仅能学习到K210和OpenMV在数字识别和红线循迹中的应用，还能掌握神经网络模型训练、数据集制作、模型转换以及嵌入式系统的调试技巧，为电子竞赛做好充分准备。这个免费开源的资源为参赛团队提供了宝贵的实践经验和参考代码，有助于提升项目的完成度和竞争力。

因最近研究SI PI仿真，计划整理笔记目录，有错误的地方大家一定帮忙指正指导哈。 ➢1.ALLEGRO PCB叠层介绍与详细设置 ➢2.Sigrity POWER Si工具提取S参数 ➢3.Sigrity 眼图仿真 ### ALLEGRO & SIGRITY SI PI 仿真基础及教程 Part1：叠层介绍 #### ALLEGRO PCB叠层介绍与详细设置 **叠层参数：** - **Layer Function**：叠层功能设定，主要包括： - **Conductor**：用于设置走线层，此层主要用于布设信号线和电源线。 - **Dielectric**：介电层，位于各导电层之间，起到绝缘作用。 - **Plane**：平面层，通常作为电源层或者地层使用，有助于提高电路板的稳定性。 - **Material**：材料选择，包括但不限于： - **COPPER**：铜皮，作为导电材料使用。 - **FR – 4**：一种常见的玻璃纤维强化环氧树脂板，具有良好的介电性能和机械强度。 - **Embedded**：是否使用埋入式器件，这在高端电路板设计中较为常见，可有效缩短信号路径，降低噪声和电磁干扰（EMI）。 - **Thickness**：厚度设置，依据板厂推荐值或具体项目需求进行调整。 **示例参数：** - 四层、六层、八层板的推荐参数会有所不同，需要根据具体的制造商建议进行配置。 **材料选择：** - **Conductor**：常见的铜皮厚度包括1oz, 0.5oz等，应根据实际项目的功率要求和信号完整性需求选择合适的厚度。 - **Dielectric**：介电材料的选择也非常重要，例如FR-4、铝基板或PTFE等，每种材料都有其独特的特性，需根据项目的特殊需求做出合理选择。 #### ALLEGRO PCB叠层参数详解 - **Conductivity**：电导率，反映了材料导电能力的强弱，单位通常是mho/cm。例如，纯铜的电导率为596000 mho/cm，如果使用其他材料，则需要根据实际参数填写。 - **Dielectric Constant**：介电常数，是衡量材料介电性能的关键指标，它直接影响了信号传输的质量和效率。例如，空气的相对介电常数大约为1.00053，而FR-4的介电常数大约为4.623。 #### SIGRITY POWER Si 工具提取S参数 **S参数**是描述微波网络的一种方法，特别是在射频和微波工程领域极为重要。Sigrity的POWER Si工具能够精确地提取S参数，这对于评估和优化信号完整性至关重要。 - **过程概述**：利用该工具可以从电路板设计中提取出S参数数据，进而分析电路板的反射和传输特性。 - **应用场景**：适用于射频电路、高速数字电路等需要高度关注信号完整性的场合。 #### Sigrity眼图仿真 **眼图仿真**是评估高速信号质量的一种直观方法，可以帮助工程师快速识别信号完整性问题，比如反射、串扰等。 - **仿真过程**：通过设置不同的输入条件，比如信号速率、阻抗匹配等，观察眼图的变化。 - **关键指标**：眼高、眼宽、抖动等，这些指标可以帮助判断信号的质量。 - **应用场景**：适用于高速接口设计，如DDR内存、PCIe接口等。 ### 总结 通过本篇教程的学习，我们了解了ALLEGRO中PCB叠层的设置方法及其重要性，同时也介绍了如何使用SIGRITY工具进行S参数提取和眼图仿真。这些技能对于进行高速电路板的设计和优化至关重要。通过掌握这些知识，可以显著提高电路板的性能和可靠性，同时减少调试和优化的时间成本。 以上内容基于提供的文档摘要进行了详细扩展和解释，希望能帮助读者更好地理解和应用这些重要的IT知识点。

吴恩达Machine Learning课程对应Jupyter代码（第一课 P1-41） 压缩包包含吴恩达课程的第一部分 监督学习、回归与分析 的课程ppt和一系列基于Jupyter Notebook的Python代码，主要用于教授机器学习的基础知识。 本资源适用于对机器学习和Python编程感兴趣的初学者。 通过这个压缩包，可以按照吴恩达的教学步骤，亲手实践每一个例子，从而加深对机器学习的理解。每一章的Notebook都可能包含理论解释、代码示例和练习，帮助你巩固所学知识。 可结合作者已整理的笔记展开： https://blog.csdn.net/weixin_46632427/article/details/144102661?spm=1001.2014.3001.5502 https://blog.csdn.net/weixin_46632427/article/details/145431040?spm=1001.2014.3001.5502

stm8固件库，IAR用于开发stm8的官方固件库，内含示例代码以及固件库介绍html文件，stm8开发教程整理

文件中包含任务书，开题报告，参考文献，NLP实现代码，中期答辩，最终答辩，实验自建数据集 本次毕业设计利用Neo4j图数据库构建《基础心理学》教材的知识图谱，并实现了其可视化。通过构建知识图谱，能够清晰地展示心理学的各个分支、理论的发展脉络以及不同心理学家的贡献。基于Bert-BiLSTM-CRF模型，实现了使用Neo4j数据库对《基础心理学》当中的人名和心理学当中的概念进行提取；确定实体之间的关系类型，比如“同一”，“对立”，“由...提出”等关系；最后运用编写的脚本，自动创建知识图谱当中的节点和关系，将提取的实体和关系映射到图数据库中。最终构建的知识图谱直观地揭示概念间的复杂关系网络，优化数据整合和动态交互，支持模式自由的灵活数据模型，并通过高效的Cypher查询语言快速检索信息，促进了跨学科的连接和知识的实时更新，为心理学的教育和研究提供了一个强大的分析和探索工具。

1. **波数积分**： 波数积分是声波传播理论中的一种技术，通过在波数空间进行积分，可以得到空间位置上的声场信息。这种方法对于理解和预测复杂海洋环境中的声传播特性具有重要意义。 2. **积分核函数**： 在波数积分中，积分核函数是决定声场特性的关键因素。它描述了声波在不同波数下的传播行为。在MATLAB代码`ffp.m`中，这个函数可能被定义并用于计算特定条件下的声传播特性。 3. **声压值**： 声压是声波在介质中传播时引起的压力变化。在海洋声学中，声压值是衡量声波强度的重要指标，通过波数积分，我们可以计算出不同位置的声压值，这对于理解声波在海水中传播的过程至关重要。 4. **传播损失**： 传播损失是指声波从发射源传播到接收点过程中，能量的衰减量。它受到海水温度、盐度、压力以及海底地貌等多种因素的影响。在实验中，通过对波数积分的调整，解决了传播损失上翘的问题，这可能涉及到对声波在特定距离上衰减的更准确估计。 5. **图形输出**： 实验提供了四种图形输出，包括： - **传播损失分布伪彩图.fig**：这种图通常用颜色编码显示传播损失在空间上的分布，便于直观地理解

在电子设计领域，Altium Designer（简称AD）是一款广泛使用的电路板设计软件，它集成了原理图绘制、PCB布局、3D查看、信号完整性分析等功能。本教程将重点介绍如何利用AD22（即Altium Designer 22版本）进行高效且专业的电路板设计。 1. **AD22界面和工作流程** - AD22界面布局清晰，分为多个工作区，如原理图编辑器、PCB编辑器和项目管理器等。 - 设计流程通常包括创建项目、绘制原理图、生成网络表、布局PCB、布线以及后期检查与优化。 2. **原理图设计** - 使用AD22的原理图编辑器，可以方便地添加元件、绘制电路连接，并设置元件属性。 - 元件库管理：AD22自带丰富的元件库，用户也可以自定义和导入外部元件库。 - 网络表生成：完成原理图后，软件会自动生成网络表，作为PCB设计的基础。 3. **PCB设计** - PCB布局：基于网络表，在PCB编辑器中放置元件，考虑电气规则、热管理、空间限制等因素。 - 布线规则：设置布线规则，如最小线宽、过孔大小、安全间距等，确保符合电气规范。 - 自动布线与手动调整：AD22支持自动布线功能，但往往需要结合手动调整以优化线路。 4. **信号完整性和电源完整性分析** - AD22内置信号完整性工具，可以模拟高速数字信号在PCB上的传播，预测潜在的反射、串扰等问题。 - 电源完整性分析则关注电源网络的稳定性和噪声，确保电源供应的质量。 5. **3D集成** - AD22的3D查看功能可直观展示PCB的立体结构，便于评估实际装配中的空间问题。 - 可以导入3D模型，与PCB布局协同设计，避免物理冲突。 6. **制造输出** - 完成设计后，AD22能生成各种制造文件，如Gerber文件、NC钻孔文件等，供生产厂商使用。 - DRC（设计规则检查）和ERC（电气规则检查）确保设计符合制造和功能要求。 7. **学习资源** - "学习资源-高级实战"可能包含详细的教学视频、PDF文档或案例研究，帮助用户深入理解和掌握AD22的高级技巧和实战应用。 - 学习资源应涵盖基础操作、设计规则、优化策略等方面，助力设计师提升技能水平。 通过本教程的学习，电子工程师和爱好者将能够熟练掌握AD22的各项功能，从概念设计到物理实现，全面提高电路板设计能力。同时，实践是检验理论的最好方式，结合提供的学习资源，不断练习和挑战，定能成为电路板设计的高手。

自动化 自动控制课程设计报告 双容水箱系统的建模、仿真与控制 81页 原创 课程大作业 本项目主要工作为以二阶模拟水箱为模型，对其构建无差别实际电路模型，并在实际电路模型中通过使用Matlab及Simulink仿真工具和部分工具箱利用所学自动控制原理、过程控制工程、现代控制理论等理论知识对上述实际电路模型各方面性能进行分析。主要工作有：对二阶水箱模型进行机理建模和辨识建模、建立与仿真模型一致的电路实际模型、数据采集与通讯、实现PID控制以串联校正、实现纯滞后系统控制及先进控制、实现状态反馈及状态观测器。主要性能指标有：开环阶跃响应、闭环稳定性、阶跃响应下动态与静态指标提升、串联校正环节设计、纯滞后系统下的控制算法应用、状态空间模型下的状态反馈及观测器实现等。 《双容水箱系统的建模、仿真与控制》是一份自动化和自动控制课程设计报告，旨在通过对二阶水箱模型的机理建模、辨识建模、电路实际模型构建、数据采集与通讯、控制算法设计等多个方面进行深入研究，以理解和应用自动控制原理、过程控制工程以及现代控制理论。 报告的主要工作集中在以下几个核心知识点： 1. **机理建模**：通过对二阶水箱的物料平衡方程进行推导，得到所需的数学模型。线性化后的模型为 (221122)(1)(1)iHsRQsA RsA Rss+=+，其中变量代表水箱的物理特性。 2. **辨识建模**：利用测试数据和模式识别工具箱，如TankSim，对模型进行参数估计，通过阶跃响应数据确定极点，拟合出开环传递函数。 3. **MATLAB与Simulink**：借助MATLAB和Simulink进行仿真，构建系统的系统方框图，实现PID控制、串联校正、状态反馈控制器和状态观测器的设计。通过仿真窗口进行调试，评估系统性能。 4. **数据采集与通讯**：使用NI USB-6009数据采集卡通过OPC协议进行数据采集，编写MATLAB程序实现数据通信，确保实时监控和分析。 5. **控制策略**：实现PID控制以改善阶跃响应，设计串联校正环节以优化动态和静态性能。同时，处理纯滞后系统，运用先进控制策略，通过状态反馈和状态观测器实现更精确的系统控制。 6. **实际电路验证**：将仿真结果转化为实际电路，通过编程验证控制器设计的正确性，对实验结果进行理论分析，增强对控制理论的理解。 整个课程设计过程中，学生不仅掌握了基本的控制理论，还学会了如何运用这些理论解决实际问题。通过实际操作，他们能熟练运用MATLAB和Simulink进行系统建模与仿真，理解并应用PID控制、状态反馈等控制策略，以及数据采集和通讯技术。此外，此报告还强调了方案设计的全过程，包括背景分析、目标设定、模型构建、数据处理以及性能评估，体现了工程实践中的系统思维和问题解决能力。