python-3.3.2.msi （python window 环境解释器安装包）

通过Stm32获取温湿度并通过串口上传至上位机。上位机采用pyQT开发平台，可实时显示室内温湿度，并实时绘制温湿度变化曲线。资源包内包含下位机的原理图设计，源码；上位机源码以及生成的exe可执行文件。

ThinkPHP UEditor 配置以及使用案例 是一个js 文件 里面有 后台 action 前台 html 案例，被代码注释掉 亲测可用，js中的配置较为详细，明天继续搞定图片的插入与上传

dsp c5509 mcbsp配置 官方版

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Windows Server 2003+IIS6.0环境下的PHP安装教程

请参见：https://handsome-man.blog.csdn.net/article/details/110292952

Hibernate连接SQLite配置步骤： 1、添加SQLite库： 1.1、将两个jar包：com.zy.hibernate.dialect.SQLiteDialect.jar、sqlite-jdbc-3.7.2.jar拷贝到“\WEB-INF\lib”文件夹下； 2、配置hibernate： 2.1、将“hibernate\hibernate.cfg.xml”拷贝到“\WEB-INF\classes”文件夹下，替换原先的文件。 2.2、打开此文件，将“jdbc:sqlite:D:/EGSDatabase.egsdata”一行中的数据库文件("D:/EGSDatabase.egsdata")修改为合适的数据库文件。 注：附件包含了com.zy.hibernate.dialect.SQLiteDialect.jar的源代码

1.Matlab实现TPA-LSTM Attention-LSTM多变量回归预测； 2.运行环境为Matlab2020b； 3.Train为训练集数据，Test为测试集数据，TPAMain.m为主程序，运行即可；其余m文件为子函数，无需运行,所有文件放在一个文件夹； 4.运行需要要GPU支持运算。 1. 使用Matlab实现了TPA-LSTM/Attention-LSTM多变量回归预测的算法。 2. 该算法在Matlab2020b环境下运行。 3. 程序包含了训练集数据（Train）、测试集数据（Test）以及一个主程序（TPAMain.m），只需运行主程序即可。其他的m文件是子函数，无需单独运行，建议将所有文件放在同一个文件夹中。 4. 运行该程序需要GPU支持进行计算。 涉及的 1. TPA-LSTM/Attention-LSTM：这是一种多变量回归预测的算法。TPA-LSTM（Temporal Pattern Attention-LSTM）和Attention-LSTM分别是基于LSTM（长短期记忆）模型的改进版本，用于处理时间序列数据并关注序列中的重要模式和特征。