MEgATrack: Monochrome Egocentric Articulated Hand-Tracking for Virtual Reality 用于虚拟现实的单色以自我为中心的关节式手动跟踪

在本学习笔记中，我们将深入探讨如何在STM32 F103C8T6微控制器上使用AHT10温湿度传感器模块。STM32系列是基于ARM Cortex-M3内核的微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计，而AHT10是一款高精度、低功耗的温湿度传感器，常用于环境监测和智能家居设备。 我们来了解AHT10的基本特性。AHT10由ams公司生产，它能够提供0.1°C的温度精度和2%RH的湿度精度，具有快速响应和良好的长期稳定性。该传感器通过I2C接口与主控器通信，这使得在STM32上实现数据读取变得简单。 在STM32开发过程中，你需要配置STM32的I2C接口。这通常包括设置GPIO引脚为I2C模式，配置时钟分频器，以及使能I2C外设。F103C8T6有多个可用的I2C接口（如I2C1或I2C2），你可以根据硬件连接选择合适的接口。记得为SDA和SCL引脚配置适当的Pull-up电阻。 接着，你需要编写I2C通信协议的代码。STM32的HAL库提供了方便的API函数来发送和接收数据，如`HAL_I2C_Master_Transmit()`和`HAL_I2C_Master_Receive()`。通过这些函数，你可以向AHT10发送命令并读取其返回的数据。AHT10的操作包括初始化、读取温度和湿度、校准等，每种操作都有特定的命令序列。 在初始化阶段，你需要向AHT10发送特定的配置命令以设置工作模式。AHT10有单次测量和连续测量两种模式，根据应用需求选择合适的模式。之后，可以调用读取命令来获取传感器数据，数据通常以32位字节格式返回，包括两个16位的温度和湿度值。 解析AHT10返回的数据时，需要注意字节顺序和位转换。温度和湿度值分别存储在4个字节中，需要正确地组合和转换为十进制数值。这可能涉及到位移和位与操作。同时，AHT10返回的数据还包含一个校验和，用于检查数据传输的准确性。 在实际应用中，你可能还需要考虑错误处理和中断处理。例如，如果I2C通信超时或数据校验失败，应有相应的错误处理机制。另外，可以使用STM32的中断功能来实时响应AHT10的测量完成事件，提高系统的响应效率。 对于嵌入式系统，优化电源管理也是关键。AHT10具有低功耗特性，可以通过设置命令使其进入待机模式以节省电能。在不需要连续测量的情况下，关闭I2C接口或降低系统频率也能进一步降低功耗。 总结，使用STM32 F103C8T6与AHT10温湿度传感器的集成涉及STM32的I2C接口配置、I2C通信协议编程、数据解析以及错误和电源管理策略。通过理解这些知识点，你将能够成功地在STM32项目中集成并利用AHT10传感器，实现精确的环境监控功能。

Matlab 机器学习笔记 Matlab 是一个功能强大且广泛应用于机器学习和数据分析的工具。本笔记总结了 Matlab 中的机器学习技巧和 GUI 使用方法。 机器学习基础 机器学习是指在计算机科学中，使用算法和统计模型来实现自动化的数据分析和预测的技术。机器学习可以分为有导师学习、无导师学习和半监督学习三种。有导师学习是指在数据集中的每个样本都有标签，而无导师学习是指数据集中的样本没有标签。半监督学习是指数据集中的样本既有标签也有没有标签的样本。 神经网络 神经网络是机器学习中的一种常用模型，用于模拟人脑的神经网络。神经网络可以分为前向神经网络、反馈神经网络和自动编码器等。前向神经网络是指神经网络中的信息流程是单向的，从输入层到输出层。反馈神经网络是指神经网络中的信息流程可以从输出层反馈到输入层。 神经网络的学习方式 神经网络的学习方式可以分为有导师学习和无导师学习。有导师学习是指神经网络在学习过程中，使用已经标注的数据集来调整神经网络的参数。无导师学习是指神经网络在学习过程中，不使用已经标注的数据集，而是使用未标注的数据集来学习。 神经网络的功能分类 神经网络的功能可以分为拟合（回归）、分类和概率神经网络等。拟合神经网络是指神经网络用于预测连续值的输出。分类神经网络是指神经网络用于预测离散值的输出。概率神经网络是指神经网络用于预测概率分布的输出。 Matlab 中的神经网络工具 Matlab 提供了一个强大的神经网络工具箱，名为 Neural Network Toolbox。该工具箱提供了多种类型的神经网络模型，可以用于解决不同的机器学习问题。 其他机器学习算法 除了神经网络外，Matlab 还提供了其他机器学习算法，如决策树、随机森林、遗传算法、粒子群算法等。 Matlab 中的机器学习 GUI Matlab 提供了一个强大的机器学习 GUI，名为 nntool。该 GUI 可以帮助用户快速创建和训练神经网络模型，同时也可以用于其他机器学习算法。 Matlab 中的机器学习应用 Matlab 的机器学习工具箱和 GUI 可以应用于多种领域，如图像识别、自然语言处理、数据挖掘等。 结论 Matlab 是一个功能强大且广泛应用于机器学习和数据分析的工具。通过 Matlab，可以快速创建和训练机器学习模型，并应用于多种领域。本笔记总结了 Matlab 中的机器学习技巧和 GUI 使用方法，为用户提供了一个快速入门的指南。

机器学习笔记（5):神经网络，学习资源为：机器学习-周志华 + MOOC 中国地质大学机器学习课程

《nhanesR包——数据提取详解》 nhanesR包是R语言中专门用于处理美国国家健康与营养检查调查（NHANES）数据的工具包。这个包提供了方便的数据检索和分析功能，使得研究者能更高效地探索和理解庞大的NHANES数据库。本文将重点讲解如何使用nhanesR包进行数据提取，特别是针对数据查找和文件定位的步骤。 数据提取的关键在于明确目标变量。在NHANES数据库中，我们需要先确定要研究的变量，例如，如果我们对年龄（age）感兴趣，可以在网页搜索框输入“age”，然后查看“label”列以确定哪个变量描述的是年龄。通常，变量名会出现在“variable”列中，比如在这里，age的变量名为“ridageyr”。 接下来，我们要找到这些变量所在的文件。文件名通常会反映数据的年份，例如“demo_a”，“demo_b”，“demo_c”等，其中“demo”代表人口学数据。在实际操作中，我们需要利用nhanesR包中的函数nhs_tsv来查找包含特定关键词的文件。 nhs_tsv函数的使用方法如下： 1. `nhs_tsv('demo')`：这个命令会查找所有文件名中包含“demo”的文件。返回结果是一个列表，包含了所有匹配的文件路径。 2. `nhs_tsv('demo', years=2007:2019)`：此命令则限定查找范围为2007年至2019年间的文件。 3. `nhs_tsv('demo', years=c(1999, 2007:2019))`：这个例子中，我们同时指定1999年及2007年至2019年间的文件。 值得注意的是，`.`在nhs_tsv函数中是一个通配符，如果1999年的文件名是“demo.tsv”，没有特殊后缀，我们可以通过`'demo.'`来确保仅选择这一年的数据，避免与其他年份的文件混淆。 在提取数据时，nhanesR包还提供了其他实用功能，如数据预处理、合并不同年份的数据等。但要注意，由于NHANES数据库每年的数据结构可能略有差异，因此在提取数据前，务必先进行详尽的文件搜索和变量识别，确保数据的准确性和完整性。 nhanesR包为处理NHANES数据提供了一个高效且便捷的平台。通过熟练掌握nhs_tsv函数和其他相关函数，研究者可以更加流畅地从这个大型数据库中提取所需信息，从而进行深入的统计分析和研究。在实际使用中，结合个人需求和老师的指导，不断实践和记录，可以提高数据处理的效率，并为未来的项目提供宝贵的参考。

STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，由意法半导体公司（STMicroelectronics）生产，广泛应用于嵌入式系统设计。本篇主要关注STM32在SPI（Serial Peripheral Interface）通信上的实践，通过两个实验：硬件SPI读写W25Q64和软件SPI读写W25Q64，来深入理解SPI接口的工作原理和编程方法。 1. **SPI基本概念** SPI是一种同步串行通信协议，用于连接微控制器和其他外围设备。它通常包含四个信号线：SCLK（时钟）、MISO（主设备输入，从设备输出）、MOSI（主设备输出，从设备输入）和NSS/CS（片选信号），支持全双工通信。STM32中的SPI外设可以工作在主模式或从模式，提供多种时钟极性和相位配置，以适应不同设备的需求。 2. **硬件SPI与软件SPI的区别** 硬件SPI利用了STM32内部的SPI外设，由硬件自动处理时钟生成、数据传输等细节，减轻CPU负担，提高通信效率。软件SPI则完全由CPU通过GPIO模拟SPI协议，灵活性更高但速度相对较慢。 3. **11-1 软件SPI读写W25Q64** W25Q64是一款SPI接口的闪存芯片，用于存储大量数据。在软件SPI实验中，需要通过STM32的GPIO模拟SPI信号，逐位发送命令和地址，并接收返回数据。关键步骤包括初始化GPIO、设置SPI时序、发送命令、读取数据等。此实验旨在熟悉SPI协议的软件实现，理解每个信号线的作用。 4. **11-2 硬件SPI读写W25Q64** 使用硬件SPI时，需要配置STM32的SPI外设，包括选择SPI接口、设置时钟源、配置时钟极性和相位、配置NSS信号模式等。然后，同样发送命令和地址，但数据传输由硬件自动完成。硬件SPI实验强调的是如何高效利用STM32的SPI外设，提高系统的实时性。 5. **W25Q64操作指令** 在SPI通信中，需要掌握W25Q64的读写指令，如读状态寄存器、读数据、写数据、擦除扇区等。理解这些指令的格式和作用是成功进行SPI通信的基础。 6. **实验步骤与代码分析** 实验步骤通常包括初始化STM32、配置SPI接口、选择正确的片选信号、发送读写指令、处理响应数据。代码分析可以帮助理解STM32如何通过HAL库或LL库（Low Layer库）来设置和控制SPI外设，以及如何与W25Q64交互。 7. **调试与问题解决** 在实际操作中可能会遇到如通信错误、数据不一致等问题，这需要熟练使用调试工具，如STM32CubeIDE的断点、单步执行、查看寄存器状态等功能，来定位并解决问题。 8. **总结** 通过这两个实验，不仅能掌握STM32的SPI通信，还能深入了解SPI协议、微控制器与外设之间的交互方式，以及如何通过代码实现这些功能。这对理解和应用其他SPI设备，如LCD、传感器等，具有重要的实践意义。

自考本科 计算机科学与技术 02327 操作系统(实践) 实践报告 举例: 实习任务部分： 本课程设计完成一个简单页面置换算法的模拟，加深理解页面置换算个算法对于存储器内存扩展使用的原理以及对于不同置换算法的使用的优缺点。在此次课程设计中完成的只是一个小小的模拟算法，对于操作系统中对于置换算法的选择远远不止这些。 用随机数方法产生页面走向，页面走向长度为L。 根据页面走向，分别采用FIFO和LRU算法进行页面置换，统计缺页率；为简化操作，在淘汰一页时，只将该页在页表中抹去,而不再判断它是否被改写过，也不将它写回到辅存。 假定可用内存块和页表长度 (作业的页面数)分别为m和k，初始时，作业页面都不在内存。 操作系统是计算机科学与技术专业的重要组成部分，而02327操作系统(实践)课程则着重于将理论知识转化为实践操作。本次实习的目标是通过模拟页面置换算法，加深对操作系统内存管理和扩展原理的理解，同时对比不同置换算法的优缺点。实习过程中，学生需要使用随机数生成页面走向，然后应用FIFO（先进先出）和LRU（最近最久未使用）两种算法进行页面置换，计算缺页率。 FIFO页面置换算法是最简单的策略，它按照页面进入内存的顺序淘汰最老的页面。然而，这种方法并不理想，因为它可能频繁地淘汰那些频繁被访问的页面，导致较高的缺页率。例如，当进程访问到一个长时间未被访问的旧页面时，FIFO算法会错误地将其淘汰，即使这个页面接下来可能被频繁使用。 相比之下，LRU算法更先进，它考虑了页面的使用历史。LRU基于“最近的过去”预测“最近的将来”，淘汰最近最久未被访问的页面，以期望减少未来被访问的可能性。虽然这种算法在大多数情况下表现得更好，但它也存在一定的局限性，例如需要额外的硬件支持来跟踪页面的访问时间，增加了系统的复杂性。 实习的基本情况包括了实习的时间、地点，以及实习地概况，这部分内容未提供具体细节，但通常涉及学生在指导老师的监督下，使用个人或实验室的计算机环境进行编程和测试。 在实践内容及过程中，学生首先进行需求分析，理解页面置换算法的概念及其对系统性能的影响。然后，通过编程实现FIFO和LRU算法，生成随机页面走向，模拟内存管理和页面替换。在这个过程中，学生不仅需要编写代码，还需要分析和比较两种算法在相同页面走向下的性能差异，通过统计缺页率来评估算法的效率。 实习活动的目的是提升学生的理论联系实际的能力，增强他们对操作系统核心概念——页面置换算法的深入理解。通过这样的实践，学生可以更好地掌握操作系统的原理，提高解决问题和优化系统性能的能力。这次实习提供了宝贵的实践经验，有助于培养计算机科学与技术专业的学生在未来面对实际操作系统问题时，能够迅速找到解决方案并进行有效的系统优化。

改资源为作者在写LVDS学习笔记之lvds_transceiver设计及仿真时所用到的工程，文件中包含了所有文件，读者可根据自己的需求进行改动，以达到自己的目的。

icoFoam 求解器名称 |-createFields.H 场变量的声明和初始化 ————————————————————————————————————————————— Info<< "Reading transportProperties\n" << endl; //屏幕提示读入参数控制文件，等价于 C++中std::cout //声明属性字典类对象，该对象由 constant 文件夹下的“transportProperties”初始化创建。 IOdictionary transportProperties ( IOobject //其实IOobject，顾名思义就是输入输出对象，它完成的是一个桥梁的作用，即连接要构造的类及硬盘中的相应文件。这可以通过其成员函数objectStream()了解到，当完成了“搭桥”之后，便可通过这一成员函数返回硬盘文件对应的输入流，从而从输入流中读入将要构造的类的相关信息// ( "transportProperties", // 文件名称 runTime.constant(), // 文件位置，case/constant mesh, // 网格对象 IOobject::MUST_READ_IF_MODIFIED, //如果更改，必须读入 IOobject::NO_WRITE // 不对该文件进行写操作 ) ); //字典查询黏性，以便初始化带有单位的标量 dimensionedScalar nu ( transportProperties.lookup("nu") ); //屏幕提示创建压力场 Info<< "Reading field p\n" << endl; //创建压力场 volScalarField p //声明一个带单位的标量场,网格中心存储变量。 ( IOobject // IOobject主要从事输入输出控制 ( "p", // 压力场初始文件名称 runTime.timeName(), // 文件位置，由case中的system/controlDict中的startTime控制 // 在OpenFOAM中，icoFoam是一个用于模拟无粘或低粘流动的求解器，常用于处理不可压缩流体的问题。在这个学习笔记中，我们将深入理解icoFoam的【createFields.H】文件中涉及的关键概念和技术。 `IOdictionary`是OpenFOAM中的一个重要类，它用于处理配置文件，例如`transportProperties`。`IOdictionary`通过`IOobject`类与硬盘上的文件建立联系，允许读取和写入特定的数据。在示例中，`transportProperties`字典读取了`constant`文件夹下的`transportProperties`文件，该文件定义了流体的物理性质，如黏度（nu）。`lookup("nu")`方法则用于获取黏度值，这是一个具有物理单位的标量。 接着，我们看到了`volScalarField p`的声明，它是压力场。`volScalarField`是OpenFOAM中用于表示在整个计算域内存储的标量场的类。`p`的压力场由`IOobject`控制，文件名为`p`，存储位置基于当前时间（由`runTime.timeName()`决定），这在处理非稳态问题时非常关键，因为它会随着模拟时间的变化而变化。`MUST_READ`表示必须读取此文件，而`AUTO_WRITE`意味着OpenFOAM会根据`controlDict`中的设置自动写入数据。 然后，`volVectorField U`声明了速度场，它是一个体向量场，同样使用`IOobject`进行管理和输入输出。`U`的定义方式与`p`类似，但代表的是流动的速度分量，也是在每个网格中心存储的。 `createPhi.H`包含的`surfaceField phi`涉及到界面流率，它被存储在体之间（volume）的交界面上。这种类型的场对于处理自由表面流动或者多相流问题至关重要，因为它能够追踪不同相之间的界面。 icoFoam求解器在启动时会读取必要的参数，如黏性（nu）和压力、速度场的初始条件。这些场都是基于网格的对象，它们的输入输出由`IOobject`管理，并且会随着模拟时间的推进动态更新。了解这些基本概念对于理解和使用icoFoam进行流体模拟至关重要。在实际应用中，用户还需要熟悉如何编写和修改相应的控制文件，如`controlDict`，以定制模拟的具体设置。

《Silvaco学习笔记》是一份详尽的资料，涵盖了Silvaco软件的使用和学习内容。Silvaco是一款在半导体工程领域广泛应用的仿真软件，主要用于晶体管、电路以及器件的模拟和设计。该笔记可能包含了Silvaco软件的基础操作、高级功能、典型应用案例以及一些实用技巧。 在Silvaco的学习过程中，首先会接触到的是软件的基本界面和工作流程。这包括如何创建新项目、设置仿真参数、导入电路或器件模型，以及进行仿真运行和结果分析。理解这些基础操作是进一步深入学习的关键。 Silvaco的主要工具包括ATLAS（用于晶体管物理模拟）、TCAD（半导体工艺与器件模拟）和THINC（非线性光学薄膜设计）。在ATLAS部分，笔记可能会讲解如何构建半导体器件的物理模型，设定电场、浓度分布的边界条件，并进行量子效应的考虑。而TCAD则涵盖了从半导体加工步骤到器件性能预测的全过程，包括扩散、氧化、离子注入等工艺过程的模拟。 THINC软件则专注于光学领域的应用，可能涉及薄膜光学特性的计算、优化设计和性能预测。在学习笔记中，这部分可能会讲解如何利用THINC来设计光栅、滤波器等光学器件。 除了基本功能外，笔记还可能涉及了Silvaco的一些高级特性，如自定义模型开发、脚本编程（如使用TCL语言）以自动化工作流程，以及如何进行多物理场耦合仿真。这些进阶内容对于解决复杂问题和提高工作效率至关重要。 此外，笔记可能还包含了一些实例分析，比如模拟MOSFET、FinFET等现代半导体器件的性能，或者设计和优化太阳能电池、光电探测器等光电器件。通过这些案例，读者可以更好地理解和掌握Silvaco软件在实际问题中的应用。 《Silvaco学习笔记》是一份全面介绍Silvaco软件的资源，适合对半导体器件模拟感兴趣的工程师、科研人员和学生参考学习。通过深入学习和实践，用户将能够运用Silvaco工具解决各种复杂的半导体设计和分析问题。