xlsm vba工程密码遗忘找回，按照步骤一步步操作即可，需要下载Hex Editor Neo，亲测可用

### Hella TAS-71 版本标定流程解析 #### 一、概述 Hella TAS-71 版本标定流程文档详细介绍了如何对Hella TAS-71系列的小总成进行标定，确保其性能达到最优状态。整个过程分为初始化、静态标定与动态优化三个阶段。本文将深入探讨这些阶段的具体步骤和技术细节。 #### 二、初始化阶段 在初始化阶段，主要任务是完成传感器的基本配置和准备。具体步骤包括： 1. **连接传感器**：将待标定的最小总成（传感器）连接至测试台。 2. **供电**：对连接好的传感器进行上电处理。 3. **软件准备**：通过调用`APS.dll`文件来实现以下功能： - **创建芯片目标**：为传感器的芯片创建一个目标对象，以便后续操作。 - **初始化芯片目标**：进一步配置芯片目标，如设置芯片参数等。 - **创建传感器目标**：基于芯片目标创建传感器目标。 - **设置编程参数**：根据需要设置传感器的编程参数。 此外，文档还特别指出，对于ASIC的不同命名（如ASIC1、ASIC2等）以及PGI2代通讯端口参数的设置需参照帮助文件。这一阶段的目标是确保所有硬件设备都已正确连接，并且软件环境已经准备好，为后续标定流程打下基础。 #### 三、静态标定阶段 静态标定阶段是在不受扭状态下进行的，目的是对传感器的基本输出特性进行校准。该阶段主要包括以下步骤： 1. **读取OTP位**：使用`APS.dll`中的函数读取传感器内部已烧写的OTP位串，并将其保存以便追溯。 2. **写入位串**：将读取到的位串写回传感器。 3. **信号检测与调整**： - 检测T1、T2信号的频率和占空比。 - 通过公式计算T1ROC和T2ROC值，并进行相应的调整。 - 公式示例：\( T1ROC = (T1 - 50) ÷ 75 × 12 × 3072 ÷ 20 \)，其中\( T1 \)为当前T1信号的占空比。 - 根据计算结果调整T1、T2信号，以确保其处于合理的范围内。 4. **角度信号的静态标定**： - 读取P、S信号的占空比，并通过特定算法计算角度偏移值。 - 调整角度信号，使其满足静态标定的要求。 此阶段通过多次调整和检测，确保传感器在不受扭状态下能够提供准确的输出信号。 #### 四、动态优化阶段 动态优化阶段则是在传感器受到外部旋转力的情况下进行，旨在进一步优化传感器的性能。具体步骤如下： 1. **驱动伺服电机**：在不受扭的状态下，顺时针和逆时针旋转传感器360度，并记录下各个信号的变化情况。 2. **数据处理与分析**： - 对采集到的数据进行平均处理，得到T1_AV和T2_AV的平均值。 - 基于平均值再次计算ROC值，进一步调整信号。 3. **信号优化**：通过综合前两次ROC值和动态采集的ROC值进行信号优化，确保传感器在动态条件下的性能也达到最优。 #### 五、总结 通过对Hella TAS-71版本标定流程的详细分析，我们可以看出整个标定过程不仅涉及硬件的连接与调试，还需要软件层面的支持与配合。从初始化到静态标定再到动态优化，每个阶段都有明确的目标和细致的操作指南，确保传感器能够在各种条件下都能发挥最佳性能。这对于提高产品的可靠性和稳定性至关重要。

动物需要在不同的森林公园之间迁徙交流，在经过不同的地表时，动物迁徙的困难程度 是不一样的，如经过草地林地比较容易，而经过水域和道路时则比较困难。在不同的公园之 间构建生态廊道，保护动物的迁徙。 1. 影像分类：使用提供的训练样本进行监督分类，具体的监督分类方法任选。（10 分） 2. 创建生态廊道保护物种迁徙：（50 分） 找出从辰山植物园到阳山森林公园之间动物迁徙所花费成本最低的路线，规划部门 将在这个路径上修建生态廊道，以保护动物在两个森林公园之间迁徙。 动物在迁徙过程中，在经过不同的地表时，困难程度是不一样的，经过不同地物的 成本值见下表。 注：水域和交通用地参考已有的矢量数据，其他参考遥感影像。道路线数据的影响 范围见下表缓冲距离。

可以直接创建数据库，CREATE TABLE [dbo].[student],CREATE TABLE [dbo].[records],CREATE TABLE [dbo].[bigclass],CREATE TABLE [dbo].[secclass],CREATE TABLE [dbo].[setting],CREATE TABLE [dbo].[recordstemp],CREATE TABLE [dbo].[events],CREATE TABLE [dbo].[scores],CREATE TABLE [dbo].[result],CREATE TABLE [dbo].[backup]

在IT行业中，数据库设计是至关重要的一个环节，尤其对于初学者来说，理解并掌握这一技能是成为优秀IT专业人员的基础。"大学生综合测评数据库设计"是一个面向初学者的课程，旨在教授如何创建和管理适用于大学生综合测评的数据库。在这个主题中，我们将探讨几个关键的知识点： 1. **数据库基础知识**：我们需要理解数据库是什么。数据库是一个有组织地存储数据的系统，它能够高效地管理和检索数据。常见的关系型数据库管理系统（RDBMS）包括MySQL、Oracle、SQL Server等。 2. **ER模型（实体-关系模型）**：在设计数据库时，我们通常会先用ER模型来描述数据和它们之间的关系。实体代表现实世界中的对象，如学生、课程、成绩；关系则表示实体间的联系，如学生选课、教师授课。 3. **表的设计**：基于ER模型，我们可以创建数据库的表结构。例如，在“大学生综合测评”中，可能包含学生表、课程表、成绩表等。每个表都有特定的字段，如学生表可能有学号、姓名、性别等字段。 4. **主键与外键**：主键是表中唯一标识记录的字段，比如学生的学号；外键则是连接不同表的字段，如在成绩表中，学号和课程编号可以作为外键，分别关联学生表和课程表。 5. **数据库范式**：设计数据库时，我们需要遵循不同的范式（如第一范式、第二范式、第三范式等），以减少数据冗余和提高数据一致性。 6. **SQL语言**：掌握SQL（Structured Query Language）是操作数据库的基础。通过SQL，我们可以插入、更新、删除数据，查询和分析信息。 7. **索引优化**：为了提高查询性能，我们需要合理创建索引。索引可以加快数据查找速度，但也会占用额外的存储空间。 8. **安全性与备份**：数据库设计还包括权限管理、数据加密以及定期备份，以确保数据的安全性和可恢复性。 9. **数据库性能调优**：在实际应用中，我们需要监控数据库性能，并进行适当的调整，如优化查询语句、合理分配资源等。 10. **数据库扩展性**：随着数据量的增长，数据库设计应考虑扩展性，支持未来的业务需求。 以上就是"大学生综合测评数据库设计"所涵盖的一些核心知识点。通过学习这个主题，初学者不仅可以理解数据库的基本原理，还能掌握实际操作技能，为未来的工作或进一步学习打下坚实基础。在提供的压缩包文件"数据库设计"中，可能包含了相关的课件、案例分析等资料，可以帮助深入理解和实践这些概念。

Togaf9.2中文版，文件较大，拆分成6个文件，仅供学习参考。时间和能力有限，疏漏难免，介意勿下。剩余章节-》微信号：涛哥笔谈

罗技优联（Unifying）对码软件是一种专门用于罗技无线设备的工具，它使得用户可以方便地连接和管理支持罗技优联技术的无线鼠标、键盘和其他外设。这款软件的重要之处在于，它允许用户在一个接收器上最多配对六个罗技优联设备，极大地简化了桌面的整洁度，减少了USB接口的占用。 罗技优联技术是罗技公司推出的一种高效无线连接方案，其主要特点是低功耗和高稳定性。它采用了2.4GHz无线频段，提供比传统蓝牙技术更稳定的连接性能，尤其是在可能存在大量蓝牙设备干扰的环境中。此外，罗技优联技术还具有自动频道切换功能，能自动避开无线干扰，确保数据传输的准确性和速度。 "单通道NANO"和"六通道对码程序"是罗技优联对码软件的不同版本。单通道NANO通常是指早期的版本，只能连接一个无线设备，而六通道对码程序则可以同时连接多达六个设备，这是罗技优联技术的一大优势。需要注意的是，这两个版本的软件并不兼容，所以用户需要根据自己的需求选择合适的版本。 在描述中提到的压缩包"优联配对软件-亲测可用"中，包含了这两个不同版本的对码软件。用户在使用前应确认自己需要连接的罗技无线设备数量，如果只需要配对一个设备，那么可以选择单通道NANO版本；如果需要连接多个设备，则应该使用六通道对码程序。安装和使用该软件的步骤一般如下： 1. 下载并解压压缩包，找到对应的对码软件。 2. 连接罗技优联接收器到电脑的USB接口。 3. 打开软件，按照界面提示进行操作。 4. 将要配对的罗技无线设备开启并进入配对模式（通常需要按住设备上的特定按钮几秒钟）。 5. 在软件中搜索并识别到设备后，点击配对按钮完成连接。 通过罗技优联对码软件，用户不仅可以方便地添加新设备，还可以重新配对或删除已连接的设备，对于那些经常更换或升级外设的用户来说，这无疑提供了极大的便利性。 罗技优联对码软件是罗技无线外设用户必备的工具之一，它简化了设备管理，提高了工作效率，同时也为用户带来了更优质的无线使用体验。无论你是办公室工作者，还是热衷于游戏的玩家，都能从中受益。只需确保正确选择和使用对应的软件版本，就能轻松实现罗技优联设备的无线连接。

算法与数据结构（python版）（北大内部教材）

TOGAF（The Open Group Architecture Framework，开放群组架构框架）是一个用于企业架构设计的广泛认可的框架。它提供了一套标准化的方法，帮助企业在变化的市场中维持竞争力和业务连续性。TOGAF的基础级中文习题主要针对希望了解TOGAF基本概念和原则的学习者，以及希望成为TOGAF认证架构师的从业者。 1. TOGAF架构的子集划分：企业架构（EA）的子集通常被划分为应用架构、业务架构、数据架构和技术架构四个领域，每个领域覆盖了企业信息系统的不同方面。正确答案是A。 2. TOGAF9文档结构：TOGAF文档结构共分为七部分，其中第一部分介绍了TOGAF方法论的总体框架，这是理解TOGAF的基本起点。正确答案是A。 3. 企业架构的定义：企业架构是对企业所有系统、人员、过程和技术的一种描述，它跨越了多个系统和职能组织，是企业级的。正确答案是C。 4. 制品和交付物的区别：在TOGAF中，制品是指架构师定义的，贯穿架构开发生命周期的文档或图表，而交付物则是从项目合同中产生的输出，可以包含多个制品。正确答案是E。 5. TOGAF架构存储库的组成：架构存储库包含了组织用来定义和管理企业架构的一系列制品和信息，包括架构元模型、架构愿景、架构能力、SIB（架构构件）、参考库以及治理日志等。正确答案是D。 6. TOGAF文档分类模型：TOGAF文档分为核心类、规定类、指南和技术类、推荐类、支持类等。其中推荐类旨在提供一种技术，使得TOGAF核心和规定部分的流程可以被应用和使用。正确答案是B。 7. ADM版本编号方案的性质：ADM（Architecture Development Method，架构发展方法）的版本编号方案是作为示例区分的，并不是强制性要求，它允许根据组织的具体需求进行调整。正确答案是B。 8. 架构治理制品的存储位置：架构治理制品应该存储在架构存储库中，这是企业架构管理中用来存放架构资产的中心位置。正确答案是D。 9. TOGAF作为通用架构的特性：TOGAF不是“开箱即用”的通用架构，它必须根据组织的特定要求进行调整和定制。正确答案是B。 10. 架构领域中的技术架构描述：技术架构描述了逻辑软件和硬件功能架构领域，其中包括了信息系统的硬件、软件、网络和数据中心等技术基础设施的架构。正确答案是D。 11. 架构能力的建立：TOGAF通过架构能力框架（Enterprise Architecture Capability Framework）来描述相关过程、技能和角色，以帮助企业建立起可运作的架构能力。正确答案是E。 12. 架构框架元素的定义：架构框架的元素包括通用词汇表、推荐标准列表、构件块方法、广泛被用户采用的架构以及架构的持续性等，而不包括特定的开发方法。正确答案是E。 13. 架构存储库的分类方法：架构存储库中的分类方法之一是架构愿景，它提供了组织长期目标和实现目标的路线图。正确答案是C。 14. 企业架构能力的建立：TOGAF帮助企业建立的是企业架构能力，这是支持企业有效开展架构活动的一个关键能力。正确答案是A。 15. TOGAF文档分类模型中的资源集合：TOGAF推荐类是其他类别中没有引用的资源的集合，它提供额外的支持和信息来源。正确答案是E。 16. ADM阶段与过渡架构：在TOGAF的ADM方法中，阶段F被用来完成一组支持实施的过渡架构，这些架构有助于组织实现其长期的战略愿景。正确答案是C。 17. 架构开发方法：TOGAF第三部分提供了开发原则和差距分析等技术，这些技术帮助架构师进行架构开发。正确答案是C。 18. 定义架构范围的维度：定义架构范围的维度包括架构领域、企业焦点、详细级别、主题素材和时间阶段，但不包括架构愿景。正确答案是D。 19. 架构愿景的级别：架构愿景提供了整个企业的长远摘要视图，这种愿景通常处于战略架构的级别，它是对组织未来状态的高层面描述。正确答案是D。 20. 架构存储库中包含的架构规约：架构存储库的一个重要部分是标准信息库，它包含了组织必须遵循的架构规约。正确答案是A。

YOLOV5与双目相机结合进行三维测距是一种现代计算机视觉技术的综合应用，它在自动驾驶、机器人导航、无人机避障等领域具有广泛的应用。在这个新版本中，我们看到YOLOV5，一个高效的实时目标检测框架，被用来增强双目相机的深度感知能力，从而实现更精确的三维空间测量。 我们需要理解YOLOV5的基本原理。YOLO（You Only Look Once）是基于深度学习的目标检测模型，以其快速和准确的特性而闻名。YOLOV5是对YOLO系列的最新改进，采用了更先进的网络结构和训练策略，如Mish激活函数、SPP-Block和自适应锚框等，使得模型在保持高效率的同时，提高了检测精度。 双目相机则通过同时拍摄同一场景的两个不同视角图像，利用视差原理计算出物体的深度信息。其工作流程包括特征匹配、立体匹配、深度图构建等步骤。双目相机的三维测距能力依赖于两个摄像头之间的基线距离以及对图像的精确处理。 将YOLOV5与双目相机结合，可以优化三维测距过程。YOLOV5可以快速定位和识别图像中的目标，然后双目相机计算这些目标在三维空间中的位置。通过YOLOV5的预处理，可以减少匹配错误，提高立体匹配的准确性，进一步提升深度估计的质量。 在"yolov5-6.1-stereo"这个压缩包中，很可能包含了以下内容： 1. **源代码**：用于整合YOLOV5与双目相机算法的Python代码，可能包括数据预处理、模型训练、目标检测和深度计算等部分。 2. **模型权重**：预训练的YOLOV5模型权重文件，用于直接应用或进一步微调。 3. **配置文件**：配置YOLOV5模型参数和双目相机设置的JSON或yaml文件。 4. **样例数据**：包含双目相机捕获的图像对，用于演示或测试系统的运行效果。 5. **文档**：可能有详细的使用指南、论文引用或技术说明，帮助理解实现细节和应用场景。 这样的结合不仅提升了三维测距的实时性，也增强了在复杂环境下的鲁棒性。在实际应用中，通过持续训练和优化，YOLOV5与双目相机的组合可以在各种环境下提供可靠的三维测量，为智能系统带来更准确的环境感知。