本文详细介绍了在YOLOV8中如何替换损失函数为Wise-IoU，以提高模型性能。具体步骤包括修改metrics.py、loss.py和tal.py三个文件。在metrics.py中，需要替换bbox_iou函数为新的WIoU_Scale类实现；在loss.py中，注释原有损失计算代码并添加新的损失函数选择逻辑；在tal.py中，将原有CIOU替换为SIOU。文章还强调了修改时需同时调整loss.py和tal.py的特定函数，并提供了完整的代码示例和注意事项。 在深度学习领域，YOLO（You Only Look Once）系列模型是一种广为人知的实时对象检测系统。YOLO的V8版本作为最新的一个版本，继续推动了对象检测技术的发展。在这一版中，研究者和开发者持续探索提升模型性能的方法，其中一个重要的方向便是损失函数的改进。 损失函数在机器学习模型训练中扮演着关键角色，它衡量的是模型的预测值与真实值之间的差异。在目标检测模型中，损失函数更是直接决定了模型能否准确地定位图像中的物体以及分类的准确性。YOLOV8中的损失函数用于计算目标检测过程中产生的误差，这些误差随后被用来调整模型的权重以提高预测的精确度。 在本文中，作者详细阐述了如何在YOLOV8中替换原有的损失函数为Wise-IoU（WIoU），这是一种考虑了目标边界框形状和大小的损失计算方式。通过将原本的交并比（Intersection over Union, IoU）进行改进，WIoU能够提供一个更加精细的评估标准，有助于模型对物体的形状和大小进行更准确的预测。在实现该替换的过程中，作者指导用户如何修改模型中的三个关键Python文件：metrics.py、loss.py和tal.py。 具体来说，首先需要在metrics.py文件中替换原有的bbox_iou函数，引入新的WIoU_Scale类，后者包含了Wise-IoU的计算逻辑。这个步骤是为了让模型在计算目标框匹配度时，能够考虑到更多的几何信息，从而提升目标检测的精度。接下来，在loss.py文件中，原有损失计算代码需要被适当地注释掉，并替换为新的损失函数选择逻辑。这里需要谨慎处理，确保新旧代码之间的衔接既准确又高效。在tal.py文件中，原有的完全交并比（Complete IoU, CIOU）需要被替换为尺度感知的交并比（Scale-sensitive IoU, SIOU），这是为了增强模型在缩放变化上的鲁棒性。 文章强调了在修改过程中，用户需要同时调整loss.py和tal.py中的特定函数，以确保新的损失函数能够在整个模型训练流程中得到正确应用。同时，作者也提供了一套完整的代码示例和注意事项，这不仅降低了其他开发者进行类似修改的难度，还为代码的正确运行提供了保障。这些代码示例和注意事项对于理解和实现损失函数的替换至关重要。 在机器学习模型的开发过程中，源码的质量直接关系到最终模型的性能。因此，在进行源码修改时，遵循软件开发的规范和最佳实践是非常必要的。文章中提到的三个文件的修改都符合软件开发流程，强调了代码的可读性、可维护性及可扩展性。这种对源码负责任的态度不仅提升了模型的性能，也为模型的后续维护和升级打下了坚实的基础。 YOLOV8的这一改进凸显了在目标检测领域，损失函数优化的重要性。通过采用更为精确的损失计算方式，不仅能够提升模型的检测精度，还能够加快模型的收敛速度，从而在保证高准确性的同时也提高了训练的效率。这种优化手段在实际应用中具有很高的实用价值，对于推动目标检测技术的发展有着积极的影响。 文章中提供的详细步骤和代码示例对于希望在YOLOV8模型中采用Wise-IoU损失函数的研究人员和开发者来说具有很高的参考价值。通过这些指导，可以更轻松地将理论知识转化为实际操作，同时也有助于推动更深层次的研究和创新。随着越来越多的研究者开始关注损失函数的优化，可以预见，未来的YOLO系列模型将会在目标检测领域展现出更加出色的性能。

本文详细介绍了如何使用C#通过TcAdsClient类与倍福（Beckhoff）PLC进行通信。主要内容包括连接与断开PLC的方法、变量读写操作（同步读写和流式读写）、事件驱动通信（变量监控和回调处理）、支持的数据类型与编码、错误处理以及实际应用场景。文章还提供了注意事项，如资源释放、线程安全和性能优化，帮助开发者高效实现C#与TwinCAT PLC的交互，适用于工业自动化和设备调试等场景。 文章开篇即为读者阐明了C#语言在与倍福PLC进行通信操作时的主要功能和作用。重点强调了TcAdsClient类在这一通信过程中的核心地位，详细介绍了如何通过该类实现与PLC的有效连接和断开。作者深入浅出地解释了连接PLC所需的步骤，包括初始化连接参数、分配资源以及建立TCP/IP通道。 紧接着，文章转向了对变量读写操作的详细介绍，这部分内容是实现与PLC通信的关键环节。文章不仅阐述了同步读写方法，还对流式读写方式进行了说明，两者各有优势，同步读写适用于即时性要求高的场景，而流式读写则适合大数据量处理。文章还特别指出，在实际应用中，开发者需要根据具体需求选择合适的读写方式。 在事件驱动通信方面，作者详尽阐述了变量监控和回调处理机制。事件驱动通信能够在变量值发生变化时自动触发特定的处理逻辑，这对于需要实时监控PLC状态的工业自动化应用至关重要。文章还强调了在实际开发过程中，正确处理回调逻辑的重要性。 文章还涉及了与倍福PLC通信时所支持的数据类型及其编码方式，让开发者明白不同数据类型在通信过程中的转换和使用方法。在错误处理部分，文章给出了诸多常见错误的排查方法和解决策略，为开发者的调试工作提供了极大的便利。 作者还提出了在开发过程中需要注意的事项，如资源释放、线程安全和性能优化。这些是保证开发效率和通信稳定性的关键因素，尤其是线程安全问题，在多线程环境下尤为重要。性能优化则关系到通信效率，是工业自动化项目中的核心考量之一。 整个文章内容丰富，结构清晰，从基础的连接操作讲起，逐步深入到高级功能，每个环节都辅以相应的源码和示例，使得开发者能够快速上手，将理论知识转化为实践应用。文章是工业自动化领域C#开发者在与倍福PLC进行通信时不可或缺的参考资料。

本文详细介绍了卡尔曼滤波在运动模型中的应用，特别是针对线性运动模型（如CV和CA模型）和非线性运动模型（如CTRV模型）的处理方法。作者在学习卡尔曼滤波时发现，线性运动可以直接使用卡尔曼滤波，而非线性运动则需要扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）。文章通过Python代码实现了CV、CA和CTRV模型的建模和推导，并分析了不同运动模型下的滤波效果。此外，作者还探讨了EKF在非线性运动模型中的应用，包括状态转移函数的线性化处理以及测量更新过程中的卡尔曼增益计算。最后，通过仿真结果展示了不同运动模型下的滤波效果，并讨论了偏航角对滤波结果的影响。 卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器，广泛应用于线性和非线性系统的动态数据处理中。在运动模型的应用中，其核心思想是通过构建数学模型来描述系统的动态行为，并利用观测数据来修正模型预测，从而得到对系统状态的最佳估计。 线性运动模型，例如恒速（Constant Velocity, CV）模型和恒加速度（Constant Acceleration, CA）模型，其运动过程可以通过线性方程来描述。对于这类线性模型，标准的卡尔曼滤波算法足够用于实现状态估计。标准卡尔曼滤波包含两个基本步骤：预测和更新。在预测阶段，基于当前状态和系统动态，预测下一时刻的状态。在更新阶段，当获得新的观测数据时，利用卡尔曼增益对预测状态进行修正，以得到更精确的状态估计。 然而，在现实世界中，许多运动系统并非严格线性，而是呈现非线性特征。比如转弯运动（Curvilinear Turning Rate and Velocity, CTRV）模型，其运动轨迹和速度变化受到多种因素的影响，不能简单地用线性方程来描述。非线性系统的处理需要使用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）或无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）。EKF通过线性化处理非线性函数来近似，而UKF则采用一组经过精心选择的样本来表示随机变量的不确定性，能够更准确地处理非线性问题。 EKF在非线性运动模型的应用中，首先需要进行状态转移函数的线性化，常用的方法是泰勒展开取一阶近似。之后，与标准卡尔曼滤波类似，EKF也包含预测和更新两步。但由于其处理的是线性化的非线性函数，因此在计算卡尔曼增益时可能会产生较大的误差。针对此问题，UKF采用无迹变换的方式来选择一组Sigma点，这些点能够更加准确地捕捉非线性函数的概率分布特性，从而得到更为精确的滤波结果。 在进行运动模型的状态估计时，除了模型本身的选择，外部因素如传感器的噪声水平、采样频率和模型误差也会影响滤波效果。因此，在设计滤波器时，对这些因素的考虑是必不可少的。文章中通过Python编程语言实现了CV、CA和CTRV模型的建模和推导，这为相关领域的研究者和工程师提供了一个宝贵的实践工具，能够帮助他们更好地理解和运用卡尔曼滤波技术。 通过仿真结果展示了不同运动模型下的滤波效果，并讨论了偏航角变化对滤波结果的影响。偏航角作为描述运动方向的重要参数，在某些应用中可能表现出较大的不确定性，因此正确处理偏航角对于提高滤波精度至关重要。通过分析偏航角变化对滤波结果的影响，研究者可以更加明确地认识到在模型中合理处理该参数的重要性。 卡尔曼滤波在运动模型中的应用不仅限于理论研究，更广泛地应用于自动驾驶、航空航天、机器人导航和目标跟踪等多个领域。正确理解和实现卡尔曼滤波算法，对于提高上述应用领域的性能和准确性具有至关重要的作用。

本文介绍了如何使用Python的turtle库绘制动态满屏爱心。首先通过两个圆形和一个正方形组合成一个爱心，并优化代码以提高绘制速度。接着将爱心定义为一个类，方便管理多个爱心实例，并根据爱心大小调整颜色和移动速度。在主函数中随机生成25个不同位置和大小的爱心，并通过循环让它们动态移动。当爱心移出屏幕左侧时，将其重新定位到右侧随机位置，实现循环效果。最终效果为粉色背景上多个红色爱心动态移动，虽然无法实现全屏效果，但填满画布的爱心依然具有视觉冲击力。 在编程领域，Python语言凭借其简洁易懂的语法和强大的功能库，已经成为许多开发者实现创意和自动化的首选工具。本文将深入探讨如何利用Python的turtle图形库来绘制动态的爱心图案，实现一个富有吸引力的视觉效果。turtle是Python中一个标准库，专门用于绘制各种图形，它的接口简洁直观，非常适合进行图形教学和可视化编程。 在绘制动态爱心的过程中，我们首先需要理解爱心图案的基本构成。通过细致的分析，我们可以将爱心简化为基本的几何形状——两个圆形和一个正方形的组合。这样的分解不仅有助于我们理解图形的构建过程，也为后续的编程实现提供了清晰的思路。接下来，为了确保绘制的效率，需要对代码进行相应的优化，这包括减少不必要的计算和循环，以实现平滑且流畅的绘制效果。 实现爱心动态效果的核心在于将爱心定义为一个类。这样做的好处在于，一旦爱心的绘制逻辑封装在一个类中，我们就可以轻松创建多个爱心实例，并根据需要对每个实例进行个性化的定制。例如，每个爱心实例可以根据其大小来调整颜色，以及设置不同的移动速度，从而为观看者带来更为丰富的视觉体验。此外，通过类的封装，代码的可维护性和可扩展性也得到了提升。 在主函数中，我们进一步通过随机函数来控制每个爱心的位置和大小，这样可以避免所有爱心看起来都完全一样，增加了动态画面的多样性。当爱心在移动过程中移出屏幕左侧边界时，程序会将其重新定位到右侧的随机位置，从而创造出一个无限循环的动态效果。这个过程可以通过循环结构来实现，而且可以通过调整循环的速度来控制爱心移动的快慢。 虽然实现全屏效果存在一定的技术挑战，但在屏幕上填满动态移动的爱心同样能创造出令人印象深刻的视觉冲击力。通过选择恰当的颜色搭配——例如粉色背景和红色爱心，可以进一步增强视觉效果的吸引力。最终，这一程序能够在用户的计算机上运行，展示出一个动态且有活力的爱心图案。 在软件开发领域，使用库来提高开发效率和实现复用是一种常见的做法。turtle库作为Python语言中的一个标准组件，为开发者提供了一个简单易用的图形绘制环境。开发者可以在这个基础上进行扩展和创新，实现各种图形的动态展示。本文所展示的利用turtle库绘制动态爱心的方法，不仅对初学者来说是一个很好的实践项目，也体现了图形编程在娱乐和艺术表达方面的重要作用。 通过上述的分析，我们可以看出，即使是简单的图形绘制项目，也可以在细致的构思和精心的设计下，成为一种具有吸引力的视觉展示。而Python及其turtle库的使用，为我们提供了一个简单而强大的工具，来实现这样的创意。这种结合编程与艺术的过程，不仅能够帮助开发者提高技术水平，也能够激发人们对编程的兴趣和创造力。

本文介绍了如何在群辉或其他Linux设备上免费使用VirtualHere软件，通过网络共享USB设备。作者分享了使用场景，如通过Moonlight串流Windows电脑时共享蓝牙手柄，但原版VirtualHere授权费用昂贵。文章指出，Linux服务器版本可免费使用一个设备，但群辉系统被检测并排除。解决方案是利用Docker运行VirtualHere，避免系统检测。详细步骤包括拉取Docker镜像、启动镜像、安装Windows客户端程序以及设置开机启动。最后，作者提供了相关Docker镜像链接和操作命令，帮助读者实现免费USB设备共享。 在信息技术不断发展的今天，网络远程共享资源已经变得越来越普遍。USB设备共享正是这众多共享技术中的一种，它能够在不同的计算机之间提供USB设备的使用权限，从而实现设备的远程操作和数据传输。本文档将详述如何利用VirtualHere软件实现免费的网络USB共享，尤其适用于群辉系统或其他Linux设备的用户。 VirtualHere是一款功能强大的网络USB共享工具，它能够将USB设备通过网络与计算机连接，使得远程用户可以像直接连接USB一样访问和使用设备。该软件通常被用于远程访问、数据传输、设备共享等多种场景。尤其是在使用Moonlight串流技术连接Windows电脑时，用户可以实现通过网络共享蓝牙手柄等设备的功能，大大提升远程游戏和多媒体互动体验。 然而，VirtualHere的标准版本需要用户支付授权费用来解锁全部功能，这无疑增加了用户的经济负担。为了让更多用户能够免费体验到网络USB共享的便利，本文提出了一个解决方案：利用Docker容器技术运行VirtualHere。通过这种方法，用户可以规避授权费用，同时也不受群辉系统的检测限制。 具体实现步骤如下：用户需要在Linux服务器上拉取VirtualHere的Docker镜像，然后通过一系列的命令来启动这个镜像。接下来，需要在本地客户端上安装Windows版本的客户端程序，这样才能完成整个共享连接的设置。此外，为了便于长期使用，文章还提供了设置Docker镜像为开机启动的方法。最终，作者慷慨分享了所需使用的Docker镜像链接和必要的操作命令，确保读者能够顺利地完成整个USB共享设置。 值得注意的是，通过Docker运行VirtualHere的方法不仅可以免费使用，还可以避免群辉系统对原版软件的检测，从而在无需破解或违反软件使用条款的前提下，实现网络USB设备的共享。这种方法的优点在于，Docker容器提供了一个轻量级的虚拟环境，能够确保软件的运行不受到宿主系统其他部分的干扰，提高了系统的稳定性和安全性。 本文档为Linux设备用户提供了详细的步骤和资源链接，以实现无需授权费用的网络USB共享。通过这种方式，不仅可以经济高效地分享USB设备，还能体验到网络远程操作的乐趣。随着网络技术的进一步发展，类似的共享解决方案将变得越来越普及，而本文档为这种趋势提供了一个良好的实践案例。

内容概要：本文研究了风电、光伏与抽水蓄能电站的互补调度运行，通过Matlab代码实现多能源系统的协调优化。重点在于利用抽水蓄能电站的储能特性平抑风电和光伏发电的波动性和不确定性，提高新能源消纳能力和系统运行的稳定性。文中构建了综合考虑风光出力预测、负荷需求、电价机制及储能运行约束的优化调度模型，并采用智能优化算法求解，实现了不同时间尺度下的经济调度与能量管理。同时，研究还探讨了多种场景下的调度策略对比，验证了互补系统在降低运行成本、减少弃风弃光和提升供电可靠性方面的优势。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源并网、储能调度等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于含高比例可再生能源的电力系统优化调度研究；②为风光储一体化项目提供调度策略设计与仿真验证支持；③作为教学案例帮助理解多能源互补协调控制原理与建模方法。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码深入理解模型构建与算法实现细节，可自行调整参数或扩展模型结构以适应不同应用场景，同时推荐参考文中涉及的优化算法与电力系统运行规则以增强实际应用能力。

本文介绍了多目标向光生长算法（MOPGA）在多无人机协同路径规划中的应用。MOPGA是基于植物细胞响应阳光生长模式提出的元启发算法，适用于处理多目标优化问题。文章详细阐述了多目标无人机路径规划模型，包括路径成本、约束成本（威胁成本、飞行高度成本、平滑成本）的计算方法，并提供了完整的MATLAB代码实现。该算法能够有效解决多起点多终点的无人机路径规划问题，且起始点、无人机数量和障碍物均可自定义，具有较高的实用性和灵活性。 多目标向光生长算法（MOPGA）是一种新颖的元启发式算法，它的提出受到了植物细胞响应阳光生长模式的启发。MOPGA算法在多无人机协同路径规划中的应用展现了其解决复杂多目标优化问题的强大能力。在这一应用中，研究者们关注于路径规划模型的构建，该模型涉及到多个成本因素的计算，包括路径成本、威胁成本、飞行高度成本和平滑成本等。 通过构建这样一个模型，MOPGA算法能够针对具有多个起点和终点的复杂场景，规划出符合安全、高效和经济要求的路径。研究者们通过MATLAB编写的源代码实现了这一算法，并提供了一个灵活的框架，允许用户根据实际情况自定义起始点、无人机数量和障碍物等参数。 MOPGA算法之所以在多无人机路径规划领域具有实用性，是因为它不仅可以处理复杂的多目标问题，还能在存在诸多约束的环境中找到最优或近似最优的解。算法模拟了植物生长过程中细胞对阳光方向的反应，通过迭代过程，逐渐引导解的搜索方向，从而找到满足多个目标和约束条件的路径方案。 相较于传统的优化算法，MOPGA算法在计算效率和解的质量上表现出较大的优势。它的元启发特性使得算法能够跳出局部最优，寻求全局最优解。同时，MOPGA在并行计算方面也显示出良好的潜力，这意味着算法能够在多核处理器上更加快速地进行大规模问题的求解。 MOPGA算法在无人机路径规划方面的应用，展示了它在实际问题中的广泛适用性。无人机在许多领域都有着重要的应用价值，例如农业监测、灾害评估、军事侦察和物流运输等。在这些应用中，高效的路径规划不仅可以提高无人机任务的执行效率，还能提高安全性，降低运行成本。 MOPGA算法为多无人机协同路径规划提供了一个创新和有效的解决方案，具有重要的研究价值和应用前景。随着无人机技术的进一步发展，该算法的应用将更加广泛，其理论和实践意义也将更加突出。

本文详细介绍了基于STM32F103C8T6单片机使用RS485综合土壤传感器检测土壤PH值、氮磷钾含量的方法。文章从硬件连接、通信配置、通信协议到代码实现进行了全面讲解，适用于市面上所有多合一的RS485综合土壤传感器。传感器性能稳定、响应快，适用于各种土质，可长期埋入土壤中，耐腐蚀、完全防水。通过串口通信，单片机发送问询帧给传感器，接收应答帧并解析数据，最终显示在OLED屏幕上。文章提供了完整的代码示例，包括串口配置、定时器设置和数据解析，帮助读者快速实现土壤参数检测功能。 文章详细阐述了利用STM32F103C8T6单片机对土壤进行多参数检测的实践方案。介绍了如何实现硬件层面的连接，包括单片机与RS485土壤传感器的物理连接方式，确保数据传输的稳定性和准确性。接下来，作者详细讲解了通信协议的配置，这一步是实现单片机与传感器之间有效通信的关键。通信配置包括波特率的设置、数据位、停止位和校验位的配置，这些参数需要与土壤传感器的规定相匹配。 在软件层面，文章细致讲述了串口通信的实现过程，包括串口初始化设置、数据帧的构造、数据的发送与接收机制。单片机通过发送问询帧，激发传感器发送应答帧，之后单片机对数据帧进行解析，提取出土壤的PH值、氮、磷、钾含量等关键信息。解析机制的建立保证了从传感器到单片机的数据流能够准确无误地完成转换。 文章还特别指出，该方案所使用的土壤传感器具有良好的性能，包括稳定性高、响应速度快，能够适应各种不同的土质环境，并且能够长期稳定地工作在恶劣的土壤环境中，具备耐腐蚀和防水特性。这一特点使得系统更适合在户外和农业领域中应用。 为实现数据的可视化展示，文章还提到了OLED屏幕的使用，它能够清晰地显示土壤的各项参数，使得信息的查看更加直观和便捷。文章提供了完整的代码示例，包括串口通信、定时器设置以及数据解析模块的代码，这些代码的开源提供无疑降低了开发者的入门门槛，允许快速部署土壤检测功能，大大提高了开发效率。 此外，文章强调了本方案适用于市面上所有多合一的RS485综合土壤传感器，这为技术应用的广泛推广提供了便利条件。通过这篇文章，读者可以了解到一套完整的从硬件搭建到软件编程、再到实际应用的土壤检测方案，对于农业物联网、环境监测和土壤科学研究等领域的技术人员具有很高的实用价值。

本文详细介绍了基于GD32F103C8T6微控制器的多串口DMA空闲中断通信程序的实现方法。代码采用C99标准编写，包含完整的硬件初始化配置、DMA传输机制、中断处理逻辑以及错误保护机制。程序支持两个串口同时工作，通过DMA循环缓冲模式实现高效数据接收，并利用空闲中断触发数据处理。关键功能包括动态DMA重配置、超时保护机制（接收100ms/发送1秒）以及状态标志管理。代码已在Keil MDK v5.30环境验证，适用于GD32F103全系列芯片，提供了硬件抽象层设计、移植注意事项及功能扩展建议。 GD32F103是基于ARM®Cortex®-M3内核的高性能32位微控制器，适用于工业应用领域。GD32F103C8T6作为这一系列的成员，具备丰富的外设接口，包括多个串行通信接口USART/UART。在多种通信应用场合中，串口通信的性能和效率直接影响到整个系统的运行状态和性能表现。 在进行多串口通信时，为了提高数据传输的效率，减少CPU的负担，DMA（Direct Memory Access）技术成为了关键。DMA允许外设直接读写内存数据，而无需CPU介入。在多串口通信应用中，使用DMA可以实现数据的高速缓冲处理，进一步提高系统效率。当系统中存在多个串口时，每个串口都可以配置DMA，这样可以实现多路数据的并发处理。 空闲中断是串口通信中一种重要的中断方式，它允许在串口没有数据传输时触发中断处理逻辑。在多串口通信中，合理利用空闲中断，可以在接收到数据后立即进行处理，从而缩短数据处理的延迟时间。结合DMA，可以实现数据的即刻接收与处理，显著提升通信效率。 本文所介绍的程序代码采用C99标准编写，不仅包含了GD32F103C8T6微控制器硬件的初始化配置，还详细说明了DMA传输机制的配置方法，以及中断处理逻辑的实现。代码中的关键部分包括动态DMA重配置，确保在通信过程中能够灵活适应不同的数据传输需求；超时保护机制，用于防止通信异常时系统资源的无限制消耗；状态标志管理，用于监控和记录数据传输和处理的状态，为系统稳定运行提供保障。 实现的程序能够支持两个串口同时工作，在这种模式下，通过DMA循环缓冲模式能够实现高效的数据接收和处理。利用空闲中断触发数据处理，能够快速响应并处理接收到的数据，提高了数据处理的实时性和效率。代码已在Keil MDK v5.30开发环境中经过验证，适用于GD32F103全系列芯片，证明了其良好的兼容性和稳定性。 文档中还提供了硬件抽象层设计，为开发者提供了硬件操作的简化接口，有利于提高代码的可移植性和复用性。同时，文档中也给出了移植时的注意事项和功能扩展的建议，这些都是为了帮助开发者更好地理解和使用该程序，以及在其基础上进行二次开发，适应更多的应用需求。 GD32F103微控制器凭借其高性能和丰富的外设资源，已成为工业控制、仪器仪表、家用电器等应用领域的优选微控制器之一。通过本文所提供的多串口DMA通信实现方法，开发者可以构建出更加高效、稳定的多串口通信解决方案，满足日益增长的通信需求。

%% 清空环境变量 warning off % 关闭报警信息 close all % 关闭开启的图窗 clear % 清空变量 clc % 清空命令行 %% 导入数据 res = xlsread('数据集.xlsx'); %% 数据分析 num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例 outdim = 1; % 最后一列为输出 num_samples = size(res, 1); % 样本个数 res = res(randperm(num_samples), :); % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行） num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数 f_ = size(res, 2) - outdim;