vivado2021.1安装教程 想要深入了解 FPGA 开发，却不知道从哪里开始？Vivado 2021.1 是你开启硬件设计旅程的强大工具！但对于新手来说，安装和配置可能会有些挑战。本篇教程将手把手带你完成 Vivado 2021.1 的下载、安装、免费激活和配置，全程详解，不漏任何细节。无论你是学生、工程师，还是 FPGA 爱好者，都能轻松上手，开启你的设计之旅！

【正文】 标题“welearn刷课刷时长（课程）”和描述“welearn刷课刷时长只针对于课程”暗示了这个话题是关于利用某种技术或工具在WeLearn平台上自动化完成在线课程的学习过程，以增加观看时长。WeLearn通常是一个在线教育平台，学生可以通过它来学习各种课程，并跟踪他们的学习进度。在这里，讨论的重点是如何通过自动化手段来模拟用户行为，以快速增加课程的观看时间和完成度。 我们要明确，在线学习平台通常会记录用户的活动时间，以评估他们对课程的投入程度。学习时长是衡量学习进度和参与度的一个关键指标。然而，“刷课刷时长”的行为可能违反了平台的使用规定，因为它并不反映真实的学术进步，而是通过非正常手段人为夸大了学习数据。 要实现“刷课”功能，可能需要编写脚本或者使用自动化工具。这些工具通常能够模拟用户操作，如点击、滚动和播放视频，以此来欺骗平台的计时系统。这样的行为可能涉及JavaScript自动化库（例如Puppeteer或Selenium），它们可以控制浏览器执行特定的任务。开发者会编写脚本来指示这些工具如何与页面交互，包括启动视频播放、等待一段时间然后暂停，以模拟正常的观看行为。 然而，需要注意的是，这种行为不仅违反了平台的使用条款，还可能对个人学术诚信产生负面影响。如果被发现，可能会导致账号被封禁，甚至影响到与课程相关的认证或学分。因此，尽管“刷课刷时长”在技术上是可行的，但不推荐或支持此类做法。 此外，对于教育机构和教师来说，刷时长的行为也会扭曲课程效果的评估，使得他们无法准确了解学生的学习情况。因此，平台也在不断升级反作弊机制，以防止此类活动的发生。例如，引入随机验证码、人脸识别或分析观看模式等技术来验证用户的真实性。 虽然“welearn刷课刷时长”提供了一种快速积累虚拟学习时长的可能性，但这并不是一个可持续或道德的学习策略。真正的学习价值在于理解和掌握知识，而不仅仅是数字上的时长。鼓励大家遵循正规的学习路径，积极互动，真正吸收和应用所学内容，以实现个人的成长和提升。

课程下载——C#+WPF上位机开发课程（模块化与反应式编程）

包括qgis安装完整教程，以及qgis环境中Python库不更新、无法解析、获取不到grads路径等问题的解决办法。

设计文件和工程文件

群晖NAS DS1010+官方最高只能升级到5.2，通过教程中的方法可以升级到6.2。升级不难，固件不好找。压缩包里有所有的固件。 其实，找两条2G的DDR2内存，把运行内存升级为4G的，这个nas完全可以胜任绝大多数工作！ 教程里有DSM文件下载链接，如果有需要其他版本的可自行下载。

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### 基于ThingsBoard的智慧农场项目教程 #### 实验背景与意义 随着物联网技术的飞速发展，智慧农业成为现代农业的重要组成部分。利用物联网技术能够实现对农作物生长环境的实时监控，从而提高农业生产效率、降低生产成本。本实验旨在通过实际操作让学生掌握基于开源物联网平台ThingsBoard构建智慧农场的基本流程和技术要点，为后续更深入的研究和实践奠定基础。 #### 实验目的 1. **基于开源的ThingsBoard平台快速搭建智慧农场平台**：学习如何在ThingsBoard平台上创建和配置智慧农场所需的各类传感器设备及其对应的UI界面。 2. **编写脚本模拟真实设备**：通过编写脚本来模拟真实环境中的设备数据上传，以便进行平台功能的验证和调试。 #### 实验要求 - 构建智慧农场的UI界面。 - 实现数据的采集、处理与展示。 #### 实验环境配置 - 配置有ThingsBoard环境的PC机。 #### 实验原理 本实验主要利用ThingsBoard提供的功能来实现智慧农场的搭建。ThingsBoard是一款开源的物联网云平台，它支持多种设备连接协议，如MQTT、CoAP等，并提供了丰富的API接口用于数据的交互。在本实验中，我们将重点介绍如何基于HTTP API进行模拟设备的数据上报。 #### 实验步骤 ##### 一、创建UI界面 1. **设备配置**：根据需求定义设备类型，包括但不限于空气检测模块、土壤检测模块等。 2. **添加设备**：在ThingsBoard平台上创建相应的虚拟设备，为每个设备分配唯一ID。 3. **添加别名**：为方便管理和识别，为每个设备设置易于理解的别名。 4. **添加地图仪表盘**：将所有设备的位置信息集成到地图上，便于直观查看各设备的地理位置分布。 5. **创建空气检测模块**：设计专门用于显示空气质量信息的界面组件。 6. **创建土壤检测模块**：创建用于展示土壤湿度、温度、盐分等参数的界面组件。 7. **光照监测**：增加一个显示光照强度变化趋势的组件。 8. **创建温度湿度模块**：类似空气检测模块的设计思路，用于展示温度和湿度数据。 9. **土壤盐分**：添加一个专门用于显示土壤盐分含量的界面组件。 10. **添加二号大棚**：类似于一号大棚的设计，但可以根据实际情况调整其配置。 11. **报警器**： - **规则**：定义触发报警的条件。 - **添加部件**：在界面上添加报警指示灯或其他形式的报警装置。 ##### 二、创建脚本创造动态数据 1. **数据文本**：准备一个包含预设数据格式的文本文件。 2. **随机数据脚本**：编写脚本自动生成符合实际场景的数据，例如模拟光照强度、土壤湿度的变化。 3. **启动脚本**：编写一个启动脚本，自动执行上述数据生成脚本并发送数据至ThingsBoard服务器。 4. **结束脚本**：编写一个脚本用于停止数据的生成和上传。 5. **给予权限**：确保脚本具有执行权限。 6. **运行脚本**：运行启动脚本，观察数据是否成功上传至ThingsBoard平台。 #### 实验注意事项 - 在执行脚本过程中可能会遇到`curl: command not found`错误，此时需要安装`curl`命令工具，可以通过运行`sudo apt-get install curl`命令来解决该问题。 - 确保ThingsBoard服务正常运行，并且网络连接畅通无阻。 #### 实验小结 通过本次实验的学习与实践，不仅加深了对ThingsBoard平台功能的理解，还掌握了基于该平台构建智慧农场项目的具体步骤和技术要点。此外，模拟数据的生成和上传也为后续的功能验证提供了便利，有助于提高开发效率和降低成本。更重要的是，通过亲自动手实践，学生的编程能力和解决问题的能力都得到了显著提升。

谷物计数算法是指一种用于估算一定量的谷物数量的算法。这种算法常用于农业和食品行业，以估算农田产量或货物库存等。 谷物计数算法的基本原理是通过随机抽样来估算整个批次的谷物数量。具体步骤如下： 1. 随机选择一小部分谷物样本，样本数量通常是整个批次数量的一小部分。 2. 对样本进行数数，得到样本中的谷物数量，并记录下来。 3. 根据样本中的谷物数量和样本抽样比例的关系，可以推算出整个批次的谷物数量。例如，如果样本数量是整个批次数量的1%，而样本中有1000颗谷物，那么整个批次的谷物数量就可能是1000 * 100 = 100,000颗。 4. 根据需要，可以对推算出来的谷物数量进行修正。修正的方法包括根据实际情况调整样本抽样比例、重复进行抽样计算等。 需要注意的是，谷物计数算法是一种估算方法，其结果并不是精确的。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行合理的修正和调整，以提高估算结果的准确性。