- 今天毛毛张分享的是最近复现了一个练手的前后端分离的项目，改项目一个基于`Java`的`Springboot`框架和`Vue`框架，使用`MySQL`数据库的音乐管理系统，以满足用户对音乐的播放和管理需求 - **前端技术栈：** `Vue.js` `Vuex``Vue Router``Element UI``Axios``Node.js` `npm``ECMAScript 6 (ES6)` - **后端技术栈：** - `Java8（JDK1.8）``SpringBoot2``Mybatis-Plus3``MySQL``Druid``Lombok``Hutool``FastJSON` `SpringBoot DevTools``AOP``Knife4J` **适用范围：** 学过一点`JavaWeb`，并且刚学完`SpringBoot`，想找一个练手的项目的人

在信息技术领域，自动登录功能是一项常见的需求，尤其是在日常工作中频繁使用特定软件或系统时，它能够有效提升工作效率与用户体验。本文档介绍了一种名为Genesis的系统或软件的自动登录方法，允许用户在启动程序时无需手动输入用户名和密码。 标题中提到的“Genesis自动登录方法(免输入用户名和密码)”指的是一种实现Genesis系统快速访问的技巧。具体操作步骤分为四个部分：设置环境变量、创建特定的登录文件、编辑文件内容以及实现自动登录。 首先是设置环境变量。文中提到点击“我的电脑”右键属性，在“高级”里面的“环境变量”中新建一个名为“FRONTLINE_NO_LOGIN_SCREEN”的系统变量，并将其值设为“1”。这一步骤的目的是为了让Genesis识别到自动登录配置的存在。 紧接着，文档指导用户在Genesis的本地配置目录（Local Directory）中创建一个名为“login”的文本文件，这个文件位于用户的个人文件夹下的.genesis目录里（如C:\Users\Administrator\.genesis\login）。这个步骤相当于是为后续的自动登录提供了一个配置文件的存放位置。 第三步是打开这个“login”文件，并在其中输入用于自动登录的“用户名和密码”，两者之间用空格隔开。这一步是整个自动登录设置的关键，因为一旦配置完成，Genesis在启动时就会从这个文件中读取用户名和密码信息，从而实现免输入登录。 最后一步是用户下次启动Genesis时，程序将自动使用“login”文件中的用户名和密码信息进行登录，而无需用户手动输入。 整个自动登录过程涉及到计算机操作系统中环境变量的作用，以及文件系统路径和文件编辑的基本操作。这些知识点对于熟悉Windows操作系统的用户来说并不复杂，但对初学者而言，需要对环境变量以及文件操作有一定的了解。 在文档中，还提到了一些技术术语和相关的知识点。例如，提到的Genesis系统或软件可能是一个企业内部管理系统、开发工具或者其他应用程序。这表明自动登录方法的应用范围广泛，不仅仅限于某一个特定的系统或软件。 在随笔中，作者还提到了博客园（一个IT技术社区），并分享了其在.NET、C#、JavaScript等编程语言与技术领域的经验。由于博客园在中国开发者中有一定的知名度，作者分享的这类技巧可能在社区中有较好的反响和应用。 需要指出的是，自动登录虽然方便，但在安全性方面存在潜在的风险。自动存储的用户名和密码容易成为泄露的风险点，特别是在使用公共或共享计算机时。因此，除非确保了环境的安全性，否则不推荐在安全性要求较高的场合使用自动登录功能。 在文档的其他内容中，还包括了作者的个人资料和在博客园的活动记录，以及对其它文章的分类和链接。这部分内容对于理解自动登录方法没有直接帮助，但对于了解作者的其他技术分享和活动有一定的参考价值。

本文以XDH 为例，实现输出点流水灯，测试输出点是否正常。 用到了FOR NEXT循环和偏移量实现。

针对无线传感器网络分区在恢复连通后仍然容错不足的问题,提出斯坦纳树和凸多边形的分区双连通恢复方法.首先,以距离为依据选取现有叶子节点来促使少数未连通的离散节点统一成区;然后,将分区抽象成点后枚举出所有的非退化型四边形,进而将计算得到的四边形中的两个斯坦纳点与4个顶点连接构造斯坦纳边部署中继节点,使分区实现单连通;最后,利用格雷厄姆凸壳算法选取抽象点中的凸壳顶点连接,形成凸多边形实现分区的双连通,并对第2轮连通路径上的中继节点实施休眠唤醒机制.在保证关键节点二次失效不会使网络再次瘫痪的基础上,简化网络结构并降低数据通信延迟.通过仿真,将所提出方案与利用最小斯坦纳树优化中继节点布局的分布式算法(DORMS)和1C-SpriderWeb算法进行对比,对比结果表明所提出方案可减少中继节点的部署数量,延长网络寿命.

内容概要：本文介绍了基于YOLOv11的人员溺水检测告警监控系统，详细描述了项目的实施背景、特点及相关参考资料等内容。具体实现上，通过使用YOLOv11模型对从摄像头获得的视频流实现实时的人类溺水监测，同时提供有友好的GUI用于交互操作，在出现异常情况后能够及时做出反应并通过音频或短信的方式发出警告提示。 适合人群：专注于水域安全的专业人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要实时监视溺水事故的各种场景，包括游泳池、湖滨及海岸线等等。 阅读建议：为了更好地掌握该技术的设计思路及其应用场景的具体细节，鼓励深入探讨与实践相关内容。

华为AP4050DN是一款高性能的企业级无线接入点（Access Point），在企业网络部署中广泛应用。这款设备支持两种工作模式：FIT（Fit Access Point）和FAT（Fat Access Point）。FIT模式通常用于集中管理，适合大型网络环境，而FAT模式则适合小型独立网络，配置和管理更为灵活。 转换华为AP4050DN从FIT到FAT模式是为了实现更独立的控制和管理。这一过程涉及到固件升级和配置更改，确保设备能够从中央控制器独立运行。在这个转换包中，包含了所需的固件和软件工具，这些工具将帮助用户顺利完成转换。 固件是设备的操作系统，它包含设备运行所需的指令和功能。在华为AP4050DN的FIT转FAT过程中，更新固件至关重要，因为它会改变设备的工作模式和功能。固件升级通常通过Console线连接进行，因为这是最稳定、最安全的方式，避免了网络中断可能带来的问题。 Console线是一种串行连接方式，它允许直接与设备的命令行接口（CLI）进行通信，这对于执行固件升级和设备配置更改是必要的。在没有网络连接或者网络故障的情况下，Console线是唯一可以访问设备的途径。使用Console线，用户需要一个终端仿真程序，如SecureCRT或Putty，来连接到AP并执行相关命令。 转换过程大致如下： 1. 确保你有正确的Console线和适配器，连接AP4050DN的Console端口和你的电脑。 2. 在电脑上打开终端仿真程序，设置正确的波特率（一般为9600）、数据位（8）、停止位（1）和校验位（无）。 3. 连接后，登录到设备的CLI，输入相应的用户名和密码。 4. 使用提供的固件升级工具或CLI命令上传新的固件文件。 5. 根据提示，执行固件升级操作，等待设备自动重启完成升级。 6. 升级完成后，根据新的FAT模式配置设备，这可能包括SSID设置、加密方式、QoS策略等。 7. 验证设备是否成功转换为FAT模式，并能正常工作。 注意，在进行任何固件升级或配置更改之前，务必备份当前配置，以防意外情况导致数据丢失。同时，遵循华为官方的指导文档，确保操作的正确性和安全性。 这个压缩包提供的软件和固件更新是经过实测的，意味着它们应该能顺利工作，减少了因不兼容问题导致的故障可能性。在进行转换前，确保你了解自己的网络需求和设备状态，以便做出最佳决策。 华为AP4050DN的FIT转FAT转换是一个涉及固件升级和配置更改的过程，需要用到Console线进行操作。此转换包包含所有必要的软件和固件，以确保转换过程顺利进行。正确执行这一转换，将使AP4050DN具备更高的灵活性和独立管理能力，适用于各种网络环境。

在电子设计领域，尤其是嵌入式系统开发中，通信接口的转换扮演着至关重要的角色。本文将详细讨论标题和描述中提及的几个关键组件：CP2105、CP2103、ADM2582，以及USB转UART、UART转隔离RS422的相关知识点，并提供Cadence原理图封装库和数据手册的相关信息。 让我们来看看CP2105和CP2103，这两款芯片是Silicon Labs（原名Cygnal）生产的一种高性能USB到UART桥接器。它们主要用于实现PC或其他USB设备与串行接口的通信。CP2105支持双UART通道，能够同时连接两个独立的UART设备，而CP2103则是一个单通道的版本。这些芯片内置了USB协议处理功能，可以简化USB到串行的转换，同时提供全速USB 1.1接口，数据传输速率可达12Mbps。 接下来是ADM2582，这是一款由Analog Devices生产的隔离式RS-422/RS-485收发器。RS-422和RS-485是工业标准的多点通信协议，适用于长距离、高噪声环境的数据传输。ADM2582提供了电气隔离，以保护系统免受可能的电压浪涌和地环路干扰，确保数据传输的可靠性和系统的稳定性。它支持最高20Mbps的数据速率，可以驱动多达32个接收器，是UART到隔离RS-422转换的理想选择。 在嵌入式硬件设计中，USB转UART模块常用于通过USB接口在线烧写STM32这样的微控制器。STM32是基于ARM Cortex-M内核的微控制器系列，广泛应用于各种嵌入式系统。通过USB转串口工具，开发者可以方便地使用如STLink、JLink等调试器进行程序下载和调试，而无需额外的物理接口。 数据手册和原理图封装库是设计过程中不可或缺的资源。数据手册详细描述了每个芯片的功能、引脚定义、电气特性、操作条件和应用电路等，为设计者提供了必要的设计指导。Cadence是业界广泛使用的电子设计自动化软件，其原理图封装库包含了各种元器件的图形表示，使得在原理图设计阶段可以直观地布局和连接电路。 总结来说，USB转UART芯片如CP2105和CP2103，以及隔离RS-422收发器ADM2582，在嵌入式硬件设计中起到桥梁作用，使PC能与串行设备如STM32进行有效通信。理解这些组件的工作原理和正确使用方法，对嵌入式系统的开发和调试至关重要。数据手册和Cadence封装库则是确保设计准确无误的关键参考资料。在实际项目中，结合这些知识，可以构建出稳定可靠的USB转串口和隔离RS-422通信解决方案。

Σ-Δ型ADC（Sigma-Delta模数转换器）和DAC（数字模拟转换器）是一种利用过采样（oversampling）、噪声整形（noise shaping）、数字滤波（digital filtering）和抽取（decimation）技术的高性能模数和数模转换技术。它们广泛应用于高质量音频设备、仪器仪表等领域。 过采样是指比奈奎斯特频率更高的采样频率对模拟信号进行数字化。这种技术的应用可以降低对模拟抗混叠滤波器性能的要求。在Σ-Δ型ADC中，过采样使得信号在更高的采样频率下被采样，有效地将量化噪声从信号带宽内扩展到更高的频率区域，从而在后续的数字滤波过程中容易被滤除。而为了得到更高的信噪比，Σ-Δ型ADC中的量化噪声被整形到更高频率范围内，使得大部分噪声能量远离有用信号频段。 噪声整形是使用Σ-Δ调制器实现的，通过将1位量化器的输出反馈到调制器内部，形成一个反馈环路，控制量化噪声的频谱分布。Σ-Δ调制器通常包括一个积分器和一个比较器，以及一个反馈回路，使误差信号减小。调制器的噪声整形效果可以提高总信噪比，并且通过适当的数字滤波器可以消除大量量化噪声，从而改善ADC的动态范围。 数字滤波器在Σ-Δ型ADC中起到至关重要的作用，它可以去除过采样过程中产生的大部分量化噪声。由于噪声已经从有用信号带宽中整形到fS/2与kfS/2之间，数字滤波器可以在这个频段之外有效地滤除噪声。 抽取过程是降低Σ-Δ型ADC输出端的有效采样速率的过程。抽取器根据抽取因子降低数字输出的采样率，并且滤除采样过程中产生的镜像频率分量，使输出达到所需的采样频率。抽取过程与过采样相结合，可以使得最终信号的分辨率得到提升。 Σ-Δ架构在混合信号VLSI工艺中具有重要意义，因为它们允许实现高分辨率的ADC。随着1微米及更小的CMOS几何结构制造技术的成熟，Σ-Δ转换器能够更普遍地应用于混合信号集成电路中，如集成ADC、DAC和DSP功能的单芯片。Σ-Δ转换器本质上是过采样转换器，但由于它们也采用了噪声整形和数字滤波技术，因此可以实现比传统奈奎斯特采样架构更高的分辨率。 Σ-Δ型ADC使用分辨率极低（通常是1位）的ADC以极高采样率对模拟信号进行数字化处理，由于采用了过采样技术与噪声整形和数字滤波技术相结合，因此有效分辨率得以提高。通过抽取过程降低ADC输出端的有效采样速率，这样可以减少数据量并且在不影响信号质量的情况下减少计算负担。 Σ-Δ型ADC在实现高精度和高动态范围方面具有显著优势，尤其是在对微分和积分线性度要求极高的应用场景中。Σ-Δ型ADC的线性度很好，因而通常不需要像其他类型的ADC那样进行复杂校准和调整。Σ-Δ型ADC可以看作是同步电压频率转换器加计数器，通过对输出数据流中1的数量进行计数，以代表输入的数字值。 Σ-Δ调制器是Σ-Δ转换技术的核心组件，其设计复杂度极高。例如，一个五阶Σ-Δ调制器能够提供很好的噪声整形效果，但其设计和实现难度不小。Σ-Δ型ADC的实现对于模拟电路设计者来说是一项挑战，它需要精心设计的模拟部分和复杂的数字处理电路。 Σ-Δ型ADC和DAC利用过采样、噪声整形、数字滤波和抽取技术，可以实现高精度、高动态范围的模数和数模转换功能，尤其在音频和精密测量设备中有着广泛的应用前景。随着半导体技术的进步，预计Σ-Δ技术将被更广泛地应用在各种高科技电子设备中。

在IT领域，尤其是在计算机视觉和深度学习中，数据集是训练模型的基础，特别是对于像YOLO（You Only Look Once）这样的目标检测神经网络。本文将详细介绍"RM2023雷达站所用到的yolo神经网络训练数据集"以及与之相关的知识点。 YOLO是一种实时目标检测系统，由Joseph Redmon等人于2016年提出。其核心思想是将图像分割为多个网格，并让每个网格负责预测几个边界框，每个边界框对应一个物体类别概率。这种设计使得YOLO能够快速且高效地处理图像，适合于像雷达站这样的应用场景，其中快速、准确的目标识别至关重要。 该数据集"RM2023_Radar_Dataset-main"针对的是RM2023雷达站的特定需求，包含了两类目标：车辆和装甲板。这表明该数据集可能专门用于训练YOLO或其他目标检测模型来识别这两种目标。通常，这样的数据集会包括图像文件以及对应的标注文件，标注文件中列出了每张图像中各个目标的坐标和类别信息，这对于训练神经网络至关重要。 在训练神经网络时，数据预处理是关键步骤。图像可能需要进行缩放、归一化或增强操作，如翻转、旋转等，以增加模型的泛化能力。数据集需要被划分为训练集、验证集和测试集，以便监控模型的性能并防止过拟合。 对于YOLO模型，训练通常涉及以下步骤： 1. 初始化模型：可以使用预训练的YOLO模型，如YOLOv3或YOLOv4，进行迁移学习。 2. 编译模型：配置损失函数（如多类别交叉熵）和优化器（如Adam），设置学习率和其他超参数。 3. 训练模型：通过反向传播和梯度下降更新权重，调整模型以最小化损失。 4. 验证与调优：在验证集上评估模型性能，根据结果调整模型结构或超参数。 5. 测试模型：在未见过的测试数据上评估模型的泛化能力。 在"RM2023_Radar_Dataset-main"中，我们可能会找到图像文件夹、标注文件（如CSV或XML格式）、可能的预处理脚本以及训练配置文件等。这些文件共同构成了一个完整的训练环境，帮助开发者构建和优化适用于雷达站的YOLO模型。 总结来说，"RM2023雷达站所用到的yolo神经网络训练数据集"是一个专为雷达站目标检测设计的数据集，包括车辆和装甲板两类目标。通过理解和利用这个数据集，开发者可以训练出能够在实际环境中高效运行的YOLO模型，提升雷达站的监测和识别能力。在训练过程中，关键步骤包括数据预处理、模型编译、训练、验证和测试，每个环节都需要仔细考虑和优化，以确保模型的性能和实用性。

FastBee开源物联网平台，简单易用，可用于搭建物联网平台以及二次开发和学习。适用于智能家居、智慧_FastBee