STM32F10x系列是意法半导体（STMicroelectronics）推出的基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，广泛应用于各种嵌入式系统设计。这个压缩包包含了该系列芯片的原理图及封装集成库，主要针对TQFP48、TQFP64和TQFP10封装，同时还提供了ORCAD的原理图库，便于电子工程师在电路设计时快速引用。 我们来看STM32F10x系列的核心特性。这些芯片具有高性能、低功耗的特性，适用于实时控制和数字处理任务。Cortex-M3内核工作频率可达72MHz，提供了强大的计算能力。它们内置嵌套向量中断控制器（NVIC），支持多级中断处理，使得实时响应性能更优。 在封装方面，TQFP（Thin Quad Flat Package）是一种常见的表面贴装封装形式，适合于紧凑和高密度的电路板布局。TQFP48封装拥有48个引脚，适合于小尺寸、中等I/O需求的应用。TQFP64封装则提供更多的I/O引脚，适合功能更丰富的设计。而TQFP10封装可能是指QFN封装的错误写法，通常STM32F10x系列没有TQFP10这种封装，可能指的是QFN10或其他类似的封装，如QFP10或QFN10，这种封装适用于非常小型化的设计。 压缩包中的"STM32F10X.OLB"文件是ORCAD的元件库文件，它包含了STM32F10x系列芯片的电气特性和封装信息。ORCAD是 Mentor Graphics 开发的一款电路设计软件，其元件库是电路设计的基础，提供了各种电子元件的模型和封装信息。通过这个库，设计者可以在电路原理图中方便地添加STM32F10x芯片，并且在PCB布局时能准确地选择合适的封装。 STM32F10x系列的引脚分布和功能是多样化的，包括GPIO（通用输入输出）、ADC（模拟数字转换器）、TIM（定时器）、SPI/I2C/UART（串行通信接口）、CAN（控制器局域网）、USB（通用串行总线）等丰富的外设接口。这些功能使STM32F10x能够轻松应对各种嵌入式应用，如工业控制、消费电子、汽车电子、物联网设备等。 在电路设计中，选择正确的封装至关重要，因为这直接影响到PCB的布局和最终产品的物理尺寸。TQFP封装提供了多种引脚排列方式，设计者可以根据实际需求选择合适的封装形式。例如，TQFP48封装适合空间有限的场合，而TQFP64封装则可以满足更多I/O接口的需求。 这个压缩包为使用STM32F10x系列芯片进行电路设计的工程师提供了必要的资源，无论是进行原理图设计还是PCB布局，都有助于提高设计效率和准确性。通过ORCAD元件库文件，可以确保设计的完整性和合规性，确保产品开发的顺利进行。

全国大学生智能车竞赛是一项以培养大学生创新能力和团队协作精神为主的科技竞赛，涉及到多个领域的知识，尤其是算法的应用。在这个竞赛中，参赛队伍需要设计并制作一辆能够自主导航的模型车，通过各种传感器和智能算法实现赛道上的自动驾驶。"智能车常用算法(很全).pdf"这个文档很可能包含了用于智能车竞赛的多种核心算法。 1. **路径规划算法**：在比赛中，智能车需要找到最短或最优的行驶路径。常见的路径规划算法有A*搜索算法、Dijkstra算法和RRT（快速探索随机树）算法。这些算法可以帮助车辆避开障碍物，实现高效、安全的行驶。 2. **PID控制算法**：PID（比例-积分-微分）控制器是控制理论中最基本也最常用的算法，用于调整智能车的速度和方向，使其保持在赛道上稳定行驶。 3. **卡尔曼滤波算法**：在处理来自传感器（如超声波、红外线等）的噪声数据时，卡尔曼滤波器能够提供高精度的实时估计，确保智能车能够准确感知环境。 4. **机器学习算法**：在智能车的视觉识别模块中，可能会用到支持向量机（SVM）、神经网络或者深度学习（如卷积神经网络CNN）来识别赛道线、标志物等。 5. **滑模控制**：滑模控制是一种非线性控制策略，对于应对系统参数变化和外界干扰具有良好的鲁棒性，适用于智能车的动态控制。 6. **模糊逻辑与专家系统**：这些方法可以用来处理不确定性，为智能车的决策系统提供更灵活的规则库，使其能根据环境条件做出适当反应。 7. **定位算法**：比如基于特征点的视觉定位和基于GPS的定位，帮助智能车确定自身位置，确保其在赛道上的准确行驶。 8. **避障算法**：利用超声波、激光雷达或摄像头数据，结合例如Voronoi图或Bresenham线段算法，实现智能车的障碍物检测和避让。 9. **多传感器融合算法**：将不同类型的传感器数据进行有效整合，提高环境感知的准确性和可靠性。 10. **运动控制算法**：包括PID的变种，如PI、PD或DD控制器，以及自适应控制，用于调整车轮速度和转向角度，使车辆平稳行驶。 以上算法的深入理解和灵活应用是提升智能车性能的关键，同时也是参赛者需要掌握的核心技术。这份"智能车常用算法(很全).pdf"文档应该是对这些算法的详细介绍和实例解析，对于参赛者来说是一份宝贵的参考资料。通过深入学习和实践，参赛者可以打造出更加智能化、高性能的竞赛车型。

【标题】: "Python在数学建模中的应用" 在数学建模中，Python语言因其强大的数据处理、科学计算以及可视化能力而备受青睐。本学习笔记主要涵盖了如何利用Python进行有效的数学建模，其中包括了老哥网课中的实例代码，旨在帮助你深入理解和实践数学建模的各个环节。 【描述】: "数学建模是将实际问题抽象为数学模型，并通过模型求解以解决现实问题的一种方法。这份资料集合了数学建模比赛中的题目，以及解决这些问题的一些思路和参考源码。这些源码不仅是对问题解决方案的呈现，也是学习和提升Python编程技巧的宝贵资源。" 在数学建模比赛中，你需要面对各种各样的问题，例如社会、经济、环境等领域的复杂现象。资料中的"思路"部分可能包括了对问题的分析、假设的建立、模型的选择、求解策略等步骤的详细阐述。而"源码参考"则是将这些理论知识转化为实际操作的关键，它涵盖了数据预处理、算法实现、结果验证等阶段，展示了Python在数学建模中的实际应用。 【标签】: "数学建模" 数学建模涉及到多个学科的知识，如微积分、概率统计、线性代数等。Python库如NumPy用于数值计算，Pandas用于数据管理，Matplotlib和Seaborn用于数据可视化，Scipy和SciKit-Learn提供了各种优化和机器学习算法，它们在数学建模中都发挥着重要作用。 在学习过程中，你将逐渐掌握如何利用Python来构建和求解数学模型，如线性规划、非线性优化、时间序列分析、预测模型等。同时，你还会学习到如何评估模型的合理性，以及如何根据实际情况调整模型参数，以提高模型的预测精度和实用性。 通过这份资料，你不仅可以提升数学建模的理论水平，还能增强实际操作技能，为参与数学建模竞赛或解决实际问题打下坚实基础。无论你是初学者还是有一定经验的建模者，都能从中受益。 【压缩包子文件的文件名称列表】: "new22" 这个文件名可能表示这是一个未命名或正在更新的文件夹，通常在学习资料的整理过程中，会随着内容的不断补充和完善而更新。在这个文件夹中，你可能会找到不同阶段的学习笔记、代码示例、模型解析等各类文档，它们将构成一个完整的数学建模学习路径，帮助你在实践中不断进步。 总结来说，这份"Python在数学建模中的应用"学习资料是一份宝贵的资源，它结合了理论与实践，将带你走进数学建模的世界，体验从问题提出到解决方案的全过程，提升你的数学思维和编程能力。无论是为了比赛准备还是学术研究，都是不可多得的学习材料。

常见PCB叠层结构，2层到12层，从材料开始，包括阻抗计算

实验2 熟悉常用的HDFS操作 一、实验目的 1. 理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色； 2. 熟练使用HDFS操作常用的Shell命令； 3. 熟悉HDFS操作常用的Java API。 二、实验平台 1. 操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04）； 2. Hadoop版本：3.1.3； 3. JDK版本：1.8； 4. Java IDE：Eclipse。 三、实验步骤（每个步骤下均需有运行截图） （一）编程实现以下功能，并利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任务： （1） 向HDFS中上传任意文本文件，如果指定的文件在HDFS中已经存在，则由用户来指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件；（2） 从HDFS中下载指定文件，如果本地文件与要下载的文件名称相同，则自动对下载的文件重命名；（3） 将HDFS中指定文件的内容输出到终端中；（4） 显示HDFS中指定的文件的读写权限、大小、创建时间、路径等信息；

在C#编程中，数据库操作是一项至关重要的技能，尤其是在开发数据驱动的应用程序时。本资料“C#常用数据库操作方法整理”将引导你逐步了解如何使用C#与Microsoft SQL Server进行交互。以下是一些关键知识点的详细说明： 1. ADO.NET框架： ADO.NET是.NET Framework的一部分，提供了与各种数据库进行通信的接口和类。它包含DataSet、DataTable、DataRow、DataColumn等组件，以及用于连接数据库的SqlConnection、SqlCommand和SqlDataAdapter等对象。 2. SqlConnection对象： SqlConnection是ADO.NET中的一个类，用于建立和管理到SQL Server的连接。你需要提供有效的连接字符串，其中包含服务器名、数据库名、用户名和密码等信息。 3. SqlCommand对象： SqlCommand用于执行SQL命令，如查询、插入、更新或删除数据。你可以设置其CommandText属性来指定SQL语句，然后通过ExecuteNonQuery()执行非查询操作，或者通过ExecuteReader()或ExecuteScalar()执行查询操作。 4. SqlDataAdapter对象： SqlDataAdapter是数据填充DataSet的主要工具。它使用SqlCommand对象来执行SQL查询，并将结果填充到DataTable中。使用Fill()方法可以从数据库获取数据，而Update()方法则用于将更改保存回数据库。 5. DataTable和DataSet： DataTable表示数据库表的一个内存中副本，可以用来存储查询结果。DataSet是一个可以包含多个DataTable的容器，它模拟了关系数据库的概念，支持数据的关联和操作。 6. Parameters集合： 在执行参数化SQL命令时，使用SqlCommand的Parameters集合来添加参数。这可以防止SQL注入攻击，并提高代码的可读性和可维护性。 7. Transaction处理： 对于需要原子性的多步骤操作，可以使用SqlTransaction对象进行事务管理。通过BeginTransaction()开始事务，然后在所有操作成功后调用Commit()，如果发生错误则调用Rollback()。 8. 数据绑定和控件： C#中的控件如GridView、DataSource控件等可以直接与DataSet或DataTable绑定，实现数据的显示和交互。这样可以在用户界面中轻松展示和编辑数据库数据。 9. LINQ to SQL： .NET Framework 3.5引入了LINQ（Language Integrated Query），使得在C#中编写查询更加简洁和直观。LINQ to SQL是针对SQL Server的ORM（对象关系映射）解决方案，允许直接在C#类和数据库表之间映射。 10. Entity Framework： 微软的Entity Framework是更现代的ORM框架，支持多种数据库供应商。它提供了更高级别的抽象，使开发者能以面向对象的方式操作数据，而无需关心底层SQL。 通过学习和实践这些C#数据库操作方法，你将能够有效地处理数据库交互任务，无论是简单的查询还是复杂的事务处理。这个资料集将是你掌握C#数据库编程的宝贵资源。

常用差分格式的源代码解读 在计算Fluid Dynamics (CFD)领域中，差分格式是非常重要的概念，描述了流体在空间和时间上的变化规律。今天，我们将要介绍40种常用差分格式的源代码，涵盖从简单的CTCS到TVD、ENO等高级算法。 1. Simple Burgers' Equation Solver：这是一个简单的Burgers方程求解器，用于解决一维非线性 Burgers方程。该格式使用有限差分法来近似方程的解。 2. Exact Riemann Solver：这是一个精确的Riemann解算器，用于解决一维 Burgers方程的Riemann问题。该格式可以提供非常准确的解。 3. Roe's Approximate Riemann Solver：这是一个近似的Riemann解算器，使用Roe的方法来近似解决一维 Burgers方程的Riemann问题。 4. Lagrange Form Polynomial Interpolation：这是一个拉格朗日多项式插值算法，用于解决一维函数的插值问题。 5. Newton Form Polynomial Interpolation：这是一个牛顿多项式插值算法，用于解决一维函数的插值问题。 6. Cubic Splines：这是一个三次样条曲线算法，用于解决一维函数的插值问题。 7. Piecewise-Quadratic ENO Reconstruction (via the Primitive Function)：这是一个分段二次ENO重构算法，用于解决一维 conservation laws的重构问题。 8. Average-Quadratic ENO Reconstruction (via the Primitive Function)：这是一个平均二次ENO重构算法，用于解决一维 conservation laws的重构问题。 9. Implicit Euler Method (BTCS)：这是一个隐式欧拉方法，用于解决一维heat equation的时间离散问题。 10. Leapfrog Method (CTCS)：这是一个跃进方法，用于解决一维heat equation的时间离散问题。 11. Generator for Initial Conditions：这是一个初始条件生成器，用于生成一维heat equation的初始条件。 12. Lax-Friedrichs Method：这是一个Lax-Friedrichs方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 13. Lax-Wendroff Method：这是一个Lax-Wendroff方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 14. Roe's First-Order Upwind Method：这是一个Roe的第一-order上风方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 15. Beam-Warming Second-Order Upwind Method with Flux Splitting：这是一个Beam-Warming第二-order上风方法，使用Flux Splitting技术来解决一维 conservation laws的有限差分问题。 16. Lax-Friedrichs Method (18.1)：这是一个Lax-Friedrichs方法的变种，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 17. Lax-Wendroff Methods (MacCormack and Richtmyer)：这是一个Lax-Wendroff方法的变种，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 18. Steger-Warming Flux Split First-Order Upwind Method：这是一个Steger-Warming flux split第一-order上风方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 19. Van Leer Flux Split First-Order Upwind Method：这是一个Van Leer flux split第一-order上风方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 20. Liou-Steffen Flux Split First-Order Upwind Method (AUSM)：这是一个Liou-Steffen flux split第一-order上风方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 21. Zha-Bilgen Flux Split First-Order Upwind Method：这是一个Zha-Bilgen flux split第一-order上风方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 22. Beam-Warming Second-Order Upwind Method w/Three Options for Flux Vector Splitting：这是一个Beam-Warming第二-order上风方法，使用三种Flux Vector Splitting技术来解决一维 conservation laws的有限差分问题。 23. Godunov's First-Order Upwind Method：这是一个Godunov的第一-order上风方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 24. Roe's First-Order Upwind Method：这是一个Roe的第一-order上风方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 25. Van Leer's Flux Limited Method：这是一个Van Leer的限流方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 26. Sweby's Flux Limited Method (TVD)：这是一个Sweby的限流方法，使用TVD技术来解决一维 conservation laws的有限差分问题。 27. Davis-Roe Flux Limited Method (TVD)：这是一个Davis-Roe的限流方法，使用TVD技术来解决一维 conservation laws的有限差分问题。 28. Yee-Roe Flux Limited Method (TVD)：这是一个Yee-Roe的限流方法，使用TVD技术来解决一维 conservation laws的有限差分问题。 29. Boris-Book Flux-Corrected Method (FCT)：这是一个Boris-Book的限流校正方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 30. Harten's Flux-Corrected Method (TVD)：这是一个Harten的限流校正方法，使用TVD技术来解决一维 conservation laws的有限差分问题。 31. Shu-Osher Method (ENO): Second-Order：这是一个Shu-Osher的ENO方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 32. Shu-Osher Method (ENO): Second-Order plus Subcell Resolution：这是一个Shu-Osher的ENO方法，使用subcell解析来解决一维 conservation laws的有限差分问题。 33. Shu-Osher Method (ENO): Third-Order Method：这是一个Shu-Osher的ENO方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 34. Shu-Osher Method (ENO): Third-Order plus Subcell Resolution：这是一个Shu-Osher的ENO方法，使用subcell解析来解决一维 conservation laws的有限差分问题。 35. Shu-Osher Method (ENO): Arbitrary Grid and Order-of-Accuracy：这是一个Shu-Osher的ENO方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题，具有任意网格和精度。 36. Jameson's Method：这是一个Jameson的方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 37. Jameson's Method: Arbitrary Grid：这是一个Jameson的方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题，具有任意网格。 38. Original MUSCL (A Slope-Limited Version of Fromm's Method)：这是一个原始的MUSCL方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 39. UNO：这是一个UNO方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 40. Second-Order ENO：这是一个第二-order ENO方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 41. Second-Order ENO with Subcell Resolution：这是一个第二-order ENO方法，使用subcell解析来解决一维 conservation laws的有限差分问题。 42. Third-Order ENO：这是一个第三-order ENO方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 43. First-Order Upwind Method Based on One-Wave Solver：这是一个基于One-Wave solver的第一-order上风方法，用于解决一维 conservation laws的有限差分问题。 这些差分格式的源代码涵盖了从简单的CTCS到TVD、ENO等高级算法，都是CFD领域中的重要概念。

1. 屏幕坐标转经纬度高程 2. 设置屏幕空间事件监听 3. 移除屏幕空间事件监听 4. 相机视角切换 5. 绘制多边形 6. 绘制多段线 7. 默认左键点击事件 8. 绘制区域（动态绘制多边形） 9. 获取区域各顶点经纬度高程 10. 设置区域显隐 11. 计算区域面积

1. Better BibTex for Zotero: Make Zotero effective for us LaTeX holdouts. 2. Delitemwithatt: Remove attachment(s) when delete the item(s) or collection in Zotero and JurisM. 3. Jasminum: A Zotero add-on to retrive CNKI meta data. 一个简单的Zotero 插件, 用于识别中文元数据. 4. Zotero 7 Meet ZotFile: Zotero plugin to manage your attachments: automatically rename, move, and attach PDFs (or other files) to ZoZotero items. and Format Metadata, PDF Preview, Zotero Reference, Zotero Style,Tag and so on.

Linux系统常用中文字体。大部分Linux系统上并没有预装中文字体或字体不全，需要把常用字体拷贝到Linux服务器上，具体操作步骤：将本资源文件解压完整拷贝到Linux下的 /usr/share/fonts目录，然后依次执行mkfontscale 、mkfontdir 、fc-cache使字体生效。