【模拟电子技术习题与答案.doc】：这个文档很可能是刘颖同学在北交大的模电研讨课程中完成的一系列习题及其解答。它涵盖了模拟电子技术的基础理论和实际应用，可能包括电阻、电容、电感、二极管、三极管、运算放大器等元器件的工作原理和特性，以及基本电路的分析方法，如电压电流关系、频率响应、放大电路设计等。通过这份习题集，我们可以深入理解模拟电路的基本概念和计算技巧。 【模电研学要求.doc】：这份文档可能详细列出了北交大模电研讨课程的学习目标、作业要求、实验规定以及评价标准。它可能会涉及课程的学习进度、文献阅读、报告撰写、团队合作等方面，帮助学生明确学习方向，提高自主学习和研究能力。 【uo ui公式.docx】："uo"和"ui"通常是电子电路中的术语，分别代表输出电压和输入电压。这份文档可能详述了这些术语在特定电路情况下的数学关系，比如放大电路的增益表达式，或者是负反馈电路的电压传输特性。通过公式的推导和解析，有助于学生理解和掌握电路分析的核心概念。 【负反馈放大电路分析方法研究.docx】：负反馈是模拟电子技术中的重要概念，它可以改善放大电路的性能，如提高增益稳定性、降低非线性失真等。这份文档可能深入探讨了负反馈放大器的工作原理、类型（电压反馈、电流反馈等）、分析方法，以及如何运用这些方法来设计和优化实际电路。 【模电研讨.ms14、第四幅.ms14、第一幅.ms14、模电研讨.ms14 (Security copy)、第四幅.ms14 (Security copy)、第一幅.ms14 (Security copy)】：这些文件可能是演示文稿或者图表，用于展示模拟电子技术的某个具体课题，比如电路仿真结果、实验数据、电路图等。".ms14"可能代表Microsoft PowerPoint的早期版本格式。通过这些图表和演示，学生可以直观地理解复杂的电路原理和实验现象。 这个压缩包内容全面，涵盖了模拟电子技术的理论学习、实践操作和项目研讨，是深入学习和理解模电知识的重要资源。学生可以通过这些资料进行自我学习，提升对模拟电子技术的理解和应用能力。同时，教师也可以利用这些材料进行教学设计，以促进学生的主动学习和问题解决能力。

【资源说明】 YOLOv8部署瑞芯微RK3588板端c++源码(含使用说明).zipYOLOv8部署瑞芯微RK3588板端c++源码(含使用说明).zip ## 编译和运行 1）编译 ``` cd examples/rknn_yolov8_demo_open bash build-linux_RK3588.sh ``` 2）运行 ``` cd install/rknn_yolov8_demo_Linux ./rknn_yolov8_demo ``` 注意：修改模型、测试图像、保存图像的路径，修改文件为src下的main.cc ``` 测试效果 冒号“:”前的数子是coco的80类对应的类别，后面的浮点数是目标得分。（类别:得分）  （注：图片来源coco128） 说明：推理测试预处理没有考虑等比率缩放，激活函数 SiLU 用 Relu 进行了替换。由于使用的是coco128的128张图片数据进行训练的，且迭代的次数不多，效果并不是很好，仅供测试流程用。换其他图片测试检测不到属于正常现象，最好选择coco128中的图像进行测试。 把板端模型推理和后处理时耗也附上，供参考，使用的芯片rk3588。 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目，含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以直接作为毕设、期末大作业使用，代码都在里面，系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值，项目都经过严格调试，确保可以运行！ 基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄像头检测）高分项目基于RK3588上部署yolov5s模型源码（实时摄

管理系统是一种通过计算机技术实现的用于组织、监控和控制各种活动的软件系统。这些系统通常被设计用来提高效率、减少错误、加强安全性，同时提供数据和信息支持。以下是一些常见类型的管理系统： 学校管理系统： 用于学校或教育机构的学生信息、教职员工信息、课程管理、成绩记录、考勤管理等。学校管理系统帮助提高学校的组织效率和信息管理水平。 人力资源管理系统（HRM）： 用于处理组织内的人事信息，包括员工招聘、培训记录、薪资管理、绩效评估等。HRM系统有助于企业更有效地管理人力资源，提高员工的工作效率和满意度。 库存管理系统： 用于追踪和管理商品或原材料的库存。这种系统可以帮助企业避免库存过剩或不足的问题，提高供应链的效率。 客户关系管理系统（CRM）： 用于管理与客户之间的关系，包括客户信息、沟通记录、销售机会跟踪等。CRM系统有助于企业更好地理解客户需求，提高客户满意度和保留率。 医院管理系统： 用于管理医院或医疗机构的患者信息、医生排班、药品库存等。这种系统可以提高医疗服务的质量和效率。 财务管理系统： 用于记录和管理组织的财务信息，包括会计凭证、财务报表、预算管理等。财务管理系统

【微信小程序-毕设期末大作业】排队取号，map组件使用微信小程序源码 微信小程序是一种轻量级的应用开发平台，由腾讯公司推出，它允许开发者在微信内创建原生体验的应用，无需通过浏览器，用户可以快速打开并使用。本项目是一个基于微信小程序的排队取号系统，主要运用了map组件来实现地图定位与导航功能，适用于各种服务场所的排队管理。 1. 微信小程序开发基础 微信小程序开发需要用到微信开发者工具，该工具提供了调试、预览、发布等功能。开发者需要掌握WXML（微信小程序标记语言）和WXSS（微信小程序样式语言），它们分别类似于HTML和CSS，用于构建页面结构和样式。此外，JavaScript是微信小程序的主要编程语言，用于处理逻辑和数据。 2. Map组件 Map组件是微信小程序中用于展示地图的关键组件，它可以实现实时地图显示、定位、导航等功能。在本项目中，Map组件被用来让用户查看当前的位置，并且可以获取周边的地理信息，比如商家、服务点等。通过设置`longitude`和`latitude`属性，可以指定地图中心点；通过`scale`属性调整地图的缩放级别；`markers`属性则用于在地图上添加标注点。 3. 排队取号功能实现 排队取号功能通常包括以下部分： - 取号：用户进入小程序后，可以选择服务类型，然后点击“取号”按钮获取一个号码。 - 显示队列：后台系统将所有取号信息存储，小程序实时更新队列状态，展示当前的等待人数和预计等待时间。 - 通知：当号码即将到达时，小程序可以发送通知提醒用户，这可能通过微信的推送服务实现。 - 动态更新：用户可以随时查看自己的排队位置，以及队列的变化情况。 4. 地图交互功能 - 定位：利用微信小程序的Geolocation API获取用户的当前位置，并在Map组件上显示。 - 导航：如果需要提供路线指引，可以通过Map组件的`getDirections`接口获取路线信息，展示从用户当前位置到目标地点的导航路径。 5. 数据管理 微信小程序的全局数据管理采用基于Vuex模式的State管理，通过定义全局的store模块，统一管理应用的状态。队列数据、用户位置信息等关键数据都将保存在store中，确保数据的一致性和共享性。 6. 用户界面设计 UI设计需要符合微信小程序的设计规范，注重用户体验，清晰易用。在本项目中，可能包含取号界面、队列显示界面、地图界面等多个页面，每个页面都需要合理布局，提供明确的操作指引。 7. 性能优化 对于大型地图或者大量数据的渲染，微信小程序提供了一些性能优化策略，如虚拟DOM、按需加载、缓存复用等。开发者需要根据实际需求合理应用这些技术，确保小程序运行流畅。 通过以上介绍，我们可以了解到这个微信小程序项目涉及到了微信小程序的基础开发、地图组件的高级应用、数据管理和用户交互设计等多个方面的知识。对于学习和实践微信小程序开发的同学来说，这是一个很好的实战案例。

标题中的“3D游戏开发大作业，基于 Unity 4.6.8 开发的密室闯关游戏”表明这是一个使用Unity引擎的3D游戏项目，主要用于教学或实践目的，特别是针对3D游戏开发的学习者。Unity是业界广泛使用的跨平台游戏开发工具，支持创建2D和3D游戏，其4.6.8版本虽然较旧，但对于初学者来说仍然是一个不错的起点，因为它具有相对稳定的API和教程资源。 游戏类型为密室闯关，意味着玩家需要在各种封闭环境中寻找线索，解决谜题，以通过不同的关卡。这种类型的游戏通常对场景设计、谜题逻辑和交互性有较高的要求，因此开发过程中会涉及以下关键知识点： 1. **Unity界面与基础操作**：了解Unity的编辑器界面，包括项目窗口、资产导入、场景管理、层次结构、检视面板等基本操作。 2. **3D建模与材质**：游戏中的环境和物体可能需要3D建模，这涉及3D软件如Blender或Maya的使用。Unity中的材质系统用于设置模型的外观，包括颜色、纹理、光照效果等。 3. **场景构建与布局**：设计并搭建密室环境，合理安排谜题元素和互动对象的位置，确保游戏流程的连贯性和挑战性。 4. **光照与阴影**：Unity的光照系统可以模拟真实世界的光影效果，对游戏氛围和视觉体验有很大影响。需要掌握点光源、聚光灯和区域光等不同类型的光照应用。 5. **碰撞检测与物理引擎**：Unity内置的物理引擎处理物体间的碰撞，实现角色的行走、跳跃等动作，以及物体的动态行为。 6. **脚本编程**：使用C#语言编写Unity脚本，控制游戏逻辑，例如谜题触发、角色移动、交互反馈等。理解游戏对象的生命周期、组件和方法调用。 7. **动画系统**：创建和导入3D角色动画，使用Unity的Animator控制器来实现角色的动作和表情变化。 8. **UI系统**：设计并实现用户界面，包括菜单、提示、得分显示等，使用Unity的UI系统（Canvas、Text、Button等）。 9. **关卡设计**：规划游戏的关卡结构，设置难度曲线，确保玩家能够逐步适应和挑战。 10. **游戏状态管理**：处理游戏的开始、暂停、结束等状态，以及错误处理和异常情况。 11. **谜题设计**：创新设计谜题，确保它们既有趣又合理，能引导玩家探索并激发解决问题的兴趣。 12. **调试与优化**：通过Unity的Profiler工具监控性能，优化代码和资源，确保游戏运行流畅。 13. **发布与打包**：学习如何将游戏导出到目标平台，如Windows、Mac、Android或iOS，并进行测试和调试。 这个项目对于初学者来说，是一个全面了解Unity游戏开发流程的好机会，涵盖了从设计概念到实现的各个环节。通过完成这样的大作业，开发者不仅可以提升技术技能，还能锻炼项目管理和团队协作的能力。

在现代农业中，植保作业是保证农作物健康生长的重要环节，传统的人工作业方式劳动强度大、效率低，已不能满足现代农业的需求。随着无人机技术的快速发展，无人机植保作业以其高效、精准、低能耗等优点逐渐成为现代农业植保的重要方式。在无人机植保作业中，路径规划是关键问题之一，它直接关系到植保作业的效率和效果。人工势场算法作为一种有效的路径规划方法，为解决无人机协同作业中的路径规划问题提供了新的思路。 人工势场法（Artificial Potential Field Method, APF）是由Khatib于1986年提出的，它模拟了物理学中的势场概念，将环境障碍物转化为斥力场，目标点转化为引力场，无人机在这样的力场中运动，最终能够寻找到一条避开障碍物并趋向目标点的最优路径。具体来说，人工势场算法将无人机和目标位置之间的空间划分为吸引力势场和排斥力势场两部分，其中吸引力与距离目标位置的距离成反比，而排斥力则与无人机距离障碍物的距离成正比。无人机在吸引力和排斥力的共同作用下，动态地调整飞行路径。 在无人机协同植保作业中，作业区域往往较为复杂，包括田地的边界、树木、电线杆等障碍物，以及需要精确覆盖的植保区域。传统的单机路径规划方法难以适应这种复杂的环境和多无人机协同作业的需求。人工势场算法通过模拟势场，能够很好地解决这些问题。它可以动态地调整各无人机之间的势场，以避免无人机之间的碰撞和重叠，同时保证植保作业的全面覆盖。 无人机协同植保作业路径规划的关键是实现多无人机的自主协同，这包括任务分配、路径规划、避碰和通信等。其中路径规划是最为核心的部分。在应用人工势场算法进行路径规划时，需要考虑以下几个方面： 1. 势场模型的设计：构建适合无人机飞行特性和植保作业特点的势场模型，模型设计的好坏直接影响到路径规划的效率和准确性。 2. 动态环境适应性：环境是变化的，无人机在作业过程中可能会遇到突发状况，如障碍物移动或天气变化，势场算法需要能够实时调整，以适应环境变化。 3. 多无人机协同策略：在多无人机协同作业中，需要考虑无人机间的相互作用力，包括引力和斥力，以及如何在保证植保效果的同时，提高作业效率和减少资源浪费。 4. 优化算法：为了获得更优的路径规划结果，需要引入相应的优化算法，如遗传算法、粒子群优化等，以提升路径的全局最优性。 5. 安全性考虑：确保无人机作业路径规划的安全性，避免对人员、其他设备和环境造成潜在威胁。 基于人工势场算法的无人机协同植保作业路径规划，可以有效提高作业效率和植保质量，降低作业成本，对推进农业现代化进程具有重要意义。随着技术的不断进步，未来可以期待人工势场算法在无人机协同作业中的更广泛应用和进一步优化。

里面调用了相应的API，具体的官方文档的网址已经放在了项目中。项目的具体介绍，请访问https://blog.csdn.net/m0_64354650/article/details/135441043?spm=1001.2014.3001.5501或在我的个人主页搜索基于Android Studio实现拍照识花+ChatGPT的期末作业

在IT行业中，尤其是在运营研究和优化领域，"柔性作业车间调度"是一个重要的议题。这个话题主要涉及如何有效地安排生产流程，以最大化效率、减少浪费并提高生产力。柔性作业车间（Flexible Job Shop Scheduling, FJSS）指的是拥有多个可处理不同任务的工作站，而这些工作站可以根据需求调整其生产任务的车间环境。这种灵活性使得生产系统能够适应多种产品类型和订单，但同时也带来了复杂的调度挑战。 标题提到的"MK01~MK10算例"是用于测试和评估调度算法的一系列标准问题集，通常由研究者们提出并广泛使用。这些基准算例提供了不同的工件、机器和约束条件，旨在反映实际生产环境中可能遇到的各种复杂性。每个"MK"算例都代表一个特定的调度问题实例，具有独特的特征和难度等级，有助于研究人员比较不同调度策略的效果。 "MK数据集"是由Michael Kovalyov和Kevin Key在他们的研究中创建的，它已成为FJSS领域的经典测试集。这些算例涵盖了各种车间调度问题的特性，如加工时间、工作流依赖、机器冲突、优先级规则等。通过对这些算例的分析和解决，可以检验调度算法的性能、稳定性和适应性。 文件名称列表中的"MK算例"可能包含了一系列的输入文件，如XML、CSV或TXT格式，其中详细列出了每个工件的工序、每个工序的加工时间、可用机器以及其他约束条件。解决这些算例通常需要使用特定的优化工具或算法，如遗传算法、模拟退火、粒子群优化或者线性规划等。通过编程实现这些算法，读取MK算例的数据，然后输出最优或近似最优的调度方案。 在解决FJSS问题时，关键在于设计有效的搜索策略来遍历庞大的解决方案空间，并找到满足所有约束条件的最优或接近最优的调度。此外，评估算法的性能通常会使用一些指标，如总完成时间（makespan）、平均完成时间、最早开工时间等。这些指标可以帮助我们了解算法在不同问题规模和复杂性下的表现。 "柔性作业车间调度MK01~MK10算例"是研究和开发新的调度算法的重要资源，它们促进了对FJSS问题深入理解，并推动了优化技术的发展。无论是学术界还是工业界，理解和解决这些算例都是提升生产效率和优化生产流程的关键步骤。

资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立