基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)多变量时间序列预测，CNN-GRU-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

在这个“0基础深度学习项目3：基于pytorch实现天气识别”的教程中，我们将探索如何使用PyTorch这一强大的深度学习框架来构建一个模型，该模型能够根据图像内容判断天气状况。这个项目对于初学者来说是一个很好的实践机会，因为它涵盖了深度学习的基础概念，包括图像分类、卷积神经网络（CNN）以及训练和验证模型的基本步骤。 我们要理解数据集在深度学习中的重要性。数据集是模型训练的基础，它包含了一系列用于训练和测试模型的样本。在这个项目中，你可能需要一个包含不同天气条件下的图像的数据集。每个样本应有对应的标签，表明该图像显示的是晴天、阴天、雨天、雪天等。在实际操作中，你可能需要下载或创建这样的数据集，确保其均衡，即各种天气类型的样本数量相近，以避免模型过拟合某一类。 接下来，我们将使用Python和PyTorch库来预处理数据。这包括将图像转换为合适的尺寸，归一化像素值，以及将标签编码为模型可以理解的形式。预处理数据是提高模型性能的关键步骤，因为它帮助减少噪声并使模型更容易学习特征。 进入模型构建阶段，我们将利用PyTorch的nn.Module子类化创建自定义的CNN架构。CNN因其在图像处理任务上的优异性能而广泛使用。一个典型的CNN包括卷积层、池化层、激活函数（如ReLU）和全连接层。在设计模型时，你需要考虑网络的深度、宽度，以及是否使用批量归一化和dropout等正则化技术来防止过拟合。 接下来是模型的训练过程。我们将定义损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如Adam或SGD），然后使用训练数据集迭代地调整模型参数。每一轮迭代包括前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。同时，我们还需要保留一部分数据进行验证，以监控模型在未见数据上的表现，避免过拟合。 在模型训练完成后，我们需要评估模型性能。这通常通过计算验证集上的准确率来完成。如果模型达到满意的性能，你可以进一步将其应用于新的天气图像上，预测天气情况。 项目可能会涉及模型的保存和加载，以便将来可以快速部署和使用。PyTorch提供了方便的方法来保存模型的权重和架构，这样即使模型训练后也可以随时恢复。 这个基于PyTorch的天气识别项目提供了一个很好的平台，让你了解深度学习从数据准备到模型训练的完整流程。通过实践，你可以掌握如何运用深度学习解决实际问题，并对PyTorch有更深入的理解。在完成这个项目后，你将具备基础的深度学习技能，为进一步探索更复杂的计算机视觉任务打下坚实基础。

随着电子计算机和通讯技术的不断发展，人们的购物方式发生了巨大变化，电子商务得到了空前的发展。大学校园作为社会的缩影，也存在着各种各样的交易行为，同学们通过出售自己的闲置物品，例如旧书籍、相机等闲置物品来节省资金、避免物品浪费。校园里，学生们经常会有一些闲置物品。这些闲置物品若当做垃圾处理又觉得还存在一定的价值，弃之可惜，但是保存着又觉得占据储物位置。其实这些闲置物品可能对于用户本人不再存在什么使用价值，但是其他用户可能真好需要此物品。因此，开发一个校园二手书系统为学生提供一个二手交易平台，可以让有闲置物品的学生成为卖家用户 本校园二手书市场系统包括两大模块：前台用户模块和后台管理员模块。前台用户可以通过浏览器访问本系统进行登陆和一系列的购物操作。后台管理员可以进行用户管理、商品管理、订单管理和钱包管理以及系统管理。系统前台通过Vue页面来展示数据，主要运用HTML、CSS、JS技术制作页面，后台则是基于java技术、eclipse 开发软件和tomcat8.0开发，使用springmvc、spring、myBatis对数据进行封装和操作和运用MySQL 5.7 数据库进行数据的维护。

《基于卡尔曼滤波的陀螺仪和加速度计MATLAB仿真》是一个针对科研和教育领域的基础教程，特别适用于本科及硕士级别的学习者。该教程采用MATLAB2019a作为开发工具，包含了完整的仿真代码和运行结果，旨在帮助用户理解和应用卡尔曼滤波算法在传感器数据融合中的应用。 卡尔曼滤波是一种有效的在线估计方法，广泛应用于信号处理、导航系统和控制工程等领域。在陀螺仪和加速度计的数据融合中，卡尔曼滤波能够有效消除噪声，提高传感器测量数据的精度。陀螺仪用于测量物体的角速度，而加速度计则测量物体的线性加速度。两者结合使用，可以实现精确的三维姿态估计。 本教程包含的MATLAB仿真部分，可能包括以下内容： 1. **卡尔曼滤波算法的实现**：讲解了卡尔曼滤波的基本理论，包括预测更新步骤、状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声和观测噪声的协方差矩阵等关键参数的设定。 2. **陀螺仪和加速度计模型**：阐述了这两个传感器的工作原理及其输出数据的特性，以及在实际应用中可能遇到的误差源，如漂移和随机噪声。 3. **数据融合**：通过卡尔曼滤波器，将陀螺仪的角速度数据和加速度计的加速度数据进行融合，以获得更准确的姿态信息。这通常涉及到坐标变换和时间同步等问题。 4. **仿真过程与结果分析**：提供MATLAB代码，演示如何进行滤波器的设计、初始化和迭代计算。同时，教程可能包括对仿真结果的解析，以展示卡尔曼滤波在实际问题中的性能。 5. **实验指导**：可能包含如何使用提供的代码，以及如何根据自己的需求调整滤波器参数的指导，帮助学习者进行实践操作。 通过这个教程，学习者不仅能理解卡尔曼滤波的基本原理，还能掌握将其应用于实际问题的技能，特别是在传感器数据融合领域的应用。对于从事无人机、机器人、自动驾驶等领域的研究者和工程师来说，这是一个非常实用的学习资源。

【基于EMQ服务器的mqtt通讯服务器与客户端Demo】 在物联网(IoT)领域，MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种广泛使用的轻量级发布/订阅式消息协议，特别适合资源有限的设备和低带宽、高延迟的网络环境。而EMQ（Erlang MQTT Broker）是一个强大的开源MQTT消息服务器，它基于Erlang/OTP语言平台构建，具有高度可扩展性和稳定性，能够处理百万级别的并发连接。 EMQ服务器的特点包括： 1. **高性能**：EMQ利用Erlang/OTP的并发特性和分布式计算能力，可以处理大量的并发连接，支持百万级别的设备在线。 2. **分布式架构**：EMQ天生支持集群部署，可以轻松扩展服务规模，满足大规模物联网场景的需求。 3. **高可用性**：通过主备复制和负载均衡机制，EMQ提供了高可用的服务保障，确保数据的稳定传输。 4. **丰富的插件系统**：EMQ提供了一套完善的插件机制，可以方便地对服务器进行扩展，实现日志记录、身份验证、权限控制等功能。 5. **API与Web管理界面**：EMQ提供了RESTful API和Web管理界面，便于用户监控和管理服务器状态。 6. **跨平台支持**：EMQ支持多种操作系统，如Linux、Windows、macOS等，可以适应各种硬件环境。 【mqttClientDemo.zip】文件很可能是包含了MQTT客户端的示例代码，这通常包括了如何连接到EMQ服务器、发布和订阅主题、接收消息等基本操作。对于开发者来说，这是一个很好的起点，帮助理解MQTT协议和EMQ服务器的交互方式。 - **连接服务器**：客户端通过指定服务器地址（IP或域名）和端口号（默认1883或8883，其中8883为SSL/TLS加密连接）建立连接。 - **认证**：EMQ服务器通常需要客户端提供用户名和密码进行身份验证，确保只有授权的设备可以连接。 - **订阅与发布**：客户端可以订阅一个或多个主题，当有其他客户端发布到这些主题时，会接收到消息。同时，客户端也可以向特定主题发布消息。 - **断开连接**：完成工作后，客户端应正常关闭连接，释放服务器资源。 为了进一步学习和实践，你可以先阅读`readme.txt`文件，了解示例代码的使用方法和注意事项。然后，解压`mqttClientDemo.zip`，运行里面的示例代码，观察客户端与EMQ服务器之间的通信过程。同时，通过EMQ的Web管理界面，监控连接状态和消息传递，加深理解。 EMQ作为一款强大的MQTT服务器，不仅提供了高效稳定的物联网消息服务，还具备易于扩展和管理的特性。结合`mqttClientDemo.zip`中的客户端示例，开发者可以快速上手，构建自己的物联网应用。

基于MATLAB的GMSK系统的设计仿真样本 本设计报告的主要任务是基于MATLAB的GMSK系统的设计仿真。GMSK（Gaussian Minimum Shift Keying）是一种数字调制技术，广泛应用于移动通信系统。通过本设计，我们可以加深对GMSK基本理论知识的理解，培养独立开展科研能力和编程能力，并通过SIMULINK对GMSK调制系统进行仿真。 第一部分：课程设计任务和规定 在本设计中，我们的主要任务是基于MATLAB的GMSK系统的设计仿真。我们的设计任务包括： 1. 观测基带信号和解调信号波形。 2. 观测已调信号频谱图。 3. 分析调制性能和BT参数关系。 4. 与MSK系统对比。 我们需要遵守以下规定： 1. 使用MATLAB作为设计工具。 2. 使用SIMULINK对GMSK调制系统进行仿真。 3. 分析调制性能和BT参数关系。 第二部分：GMSK调制原理 GMSK调制原理图如图1所示。在该图中，高斯低通滤波器是GMSK调制系统的核心部分。该滤波器输出直接对VCO进行调制，以保持已调包络恒定和相位持续。GMSK调制原理图中的滤波器必须具备以下特性： 1. 窄带和尖锐截止特性，以抑制FM调制器输入信号中高频分量。 2. 脉冲响应过冲量小，以防止FM调制器瞬时频偏过大。 3. 保持滤波器输出脉冲响应曲线下面积相应pi/2相移。 第三部分：GMSK系统设计 在本设计中，我们将使用MATLAB和SIMULINK对GMSK系统进行设计和仿真。我们的设计包括两个主要模块：信号发生模块和调制解调模块。 2.1 信号发生模块 在信号发生模块中，我们使用Bernoulli Binary Generator来产生一种二进制序列作为输入信号。该模块参数设计这只重要涉及如下几种： 1. probability of a zero 设立为 0.5，表达产生二进制序列中 0 浮现概率为 0.5。 2. Initial seed 为 61，表达随机数种子为 61。 3. sample time 为 1/1000，表达抽样时间即每个符号持续时为 0.001s。 2.2 调制解调模块 在调制解调模块中，我们使用GMSK Modulator Baseband来实现GMSK调制。该模块参数设计这只重要涉及如下几种： 1. input type 参数设为 Bit，表达表达模块输入信号时二进制信号（0 或 1）。 2. BT product 为 0.3，表达带宽和码元宽度乘积。 3. Plush length 则是脉冲长度即 GMSK 调制器中高斯低通滤波器周期，设为 4。 4. Symbol prehistory 表达 GMSK 调制器在仿真开始前输入符号，设为 1。 5. Phase offset 设为 0，表达 GMSK 基带调制器的相位偏移。 第四部分：结论 通过本设计，我们可以加深对GMSK基本理论知识的理解，培养独立开展科研能力和编程能力，并通过SIMULINK对GMSK调制系统进行仿真。GMSK系统的设计仿真可以广泛应用于移动通信系统，并且具有良好频谱效率、恒包络性质等优良特性。

《基于TMS320C32的直流侧有源电力滤波器控制器》 文章主要探讨了如何利用TMS320C32数字信号处理器（DSP）设计并实现直流侧有源电力滤波器的控制器。TMS320C32是一款高性能、高速度、可编程性强且易于调试的处理器，尤其适用于电力系统中的实时控制任务，因此在直流侧有源电力滤波器的控制领域展现出巨大的应用潜力。 随着电力电子技术的快速发展，电力系统中的谐波污染问题愈发严重，这正是有源电力滤波器应运而生的原因。有源电力滤波器能够有效地消除谐波和无功，相较于传统的无源滤波器，它克服了谐振、补偿效果不稳定以及适应性差等缺点。其中，直流侧有源电力滤波器的关键技术包括系统拓扑选择、谐波参考信号的精确分离以及控制策略的设计。 在本文中，作者介绍了采用TMS320C32作为控制器核心的优势。与模拟控制和固定滤波方式相比，TMS320C32支持灵活的算法设计和结构调整，能更精确地控制有源电力滤波器的工作。具体实现过程中，电流互感器用于采集直流线路电流，经过A/D转换，通过谐波分离算法处理，得到谐波参考信号，然后通过脉宽调制（PWM）技术生成开关信号，控制IGBT的开关状态，以产生与电网谐波相反的电流，达到抵消谐波的目的。 样机系统设计中，直流线路电压约为800V，容量5kW，使用LEM公司的多极电流传感器LTS 6-NP进行电流采集。控制系统的硬件结构包括TMS320C32 DSP、外部存储器以及相应的接口电路。选择TMS320C32主要是因为其浮点运算能力，可以处理更复杂的数值算法，避免定点运算可能出现的数据溢出问题。 主程序流程包括系统初始化、A/D采样、谐波分离、调制信号生成和PWM控制等多个环节。为了确保系统的可靠性，还加入了自检功能，如果程序运行异常，则会自动重启。 仿真结果证明了该控制算法的有效性和系统的稳定性，为高压直流输电系统中的有源电力滤波器提供了理论和技术支持，推动了我国在交直流滤波装置自主设计和生产方面的发展。 总结来说，TMS320C32在直流侧有源电力滤波器的控制器中的应用，体现了现代电力系统对高效、灵活控制的需求。通过深入研究和实践，我们可以进一步优化控制策略，提升滤波性能，以应对日益复杂的电力环境挑战。

按照矿山物联网统一时空模型的要求,开发了基于GIS的煤矿井下电力监控管理系统。该系统建立了各配电点和供电子系统设备的内部结构模型及其相互联系的地理拓扑模型,将井下电力系统CAD图转换为GIS拓扑图,将图形软件和数据库相结合来描述和管理各种电力设备的参数属性及几何拓扑关系;采用多世界空间关联表达,实现了井下配电网络及其资产"一张图"管理。

【标题】中的知识点主要涉及到的是一个综合课程设计项目，该项目是基于STM32F401RE微控制器实现的四轴飞行器控制系统。四轴飞行器，也称为多旋翼飞行器，通常由四个旋转的螺旋桨组成，通过调整各个电机的转速来实现飞行的稳定和操控。STM32F401RE是一款高性能、低功耗的微控制器，属于STM32系列，广泛应用于嵌入式系统设计，尤其在无人机、机器人和物联网设备等领域。 【描述】中再次强调了项目背景，即这个课题来源于电子科技大学信息与软件工程学院的综合课程设计。这样的项目旨在让学生理论联系实际，掌握硬件接口编程、实时操作系统、控制算法等关键技能。 【标签】为空，因此无法提供额外的信息。 【压缩包子文件的文件名称列表】只有一个条目"haah"，这可能是文件列表的一部分或者是一个错误，因为通常会包含更多具体文件，如源代码、数据文件、文档等。但根据项目主题，我们可以假设其中可能包含了以下内容： 1. **源代码**：可能包括C或C++语言编写的STM32固件，用于实现飞行器的控制逻辑，包括PID控制器、传感器数据处理、电机控制等。 2. **原理图和PCB设计**：展示四轴飞行器电子部分的布局和连接，包括STM32F401RE、传感器（如陀螺仪、加速度计）、电源管理模块、电机驱动电路等。 3. **文档**：可能有设计报告、用户手册、实验指导书等，详细介绍了项目的背景、设计过程、实现方法以及测试结果。 4. **数据文件**：可能包含飞行测试的数据记录，用于分析飞行性能和调试控制算法。 5. **库和框架**：可能包括STM32CubeMX配置文件、HAL库或其他必要的开发库，帮助开发者快速进行硬件初始化和功能实现。 6. **工具链和IDE**：可能提到了使用的开发环境，如Keil uVision、IAR Embedded Workbench或STM32CubeIDE，以及编译器和其他相关工具。 通过这个项目，学生可以学习到嵌入式系统开发的关键技术，包括微控制器编程、实时操作系统（如FreeRTOS）、传感器数据融合（卡尔曼滤波）、数字信号处理（PID控制）以及硬件接口设计等。此外，项目实施还锻炼了团队协作、问题解决和项目管理能力。

在本文中，我们将深入探讨如何使用`gif.h`库在Visual Studio 2013环境下实现桌面录像并生成GIF文件。我们要明白`gif.h`是一个用于处理GIF图像格式的C语言库，它提供了创建、读取和修改GIF文件的功能。通过这个库，我们可以捕获屏幕上的动态内容并将其保存为GIF动画。 一、环境配置 要开始项目，首先确保你的系统安装了Visual Studio 2013，并且你熟悉其基本操作。接下来，你需要下载`gif.h`库及其相关的C编译器支持。你可以从开源社区找到这些资源，例如GitHub或SourceForge。将库文件添加到你的项目中，通常包括头文件（如`gif.h`）和可能的库文件（如`.lib`或`.dll`）。 二、项目设置 在VS2013中创建一个新的C/C++项目，选择“Win32控制台应用程序”。在项目属性中，确保链接器设置正确，能够找到并引用`gif.h`所需的库。如果需要，你可能还需要设置包含目录和库目录以包含`gif.h`所在的路径。 三、代码实现 1. **捕获桌面** 要捕获桌面，可以使用Windows API函数，如`GetDesktopWindow()`获取桌面窗口句柄，然后使用`PrintWindow()`或`BitBlt()`来抓取屏幕截图。你可能需要一个定时器来定期获取屏幕帧，以便捕捉连续的画面。 2. **转换为GIF** 使用`gif.h`库，你可以创建一个新的`GIF FileNotFoundError`结构体，用于存储GIF动画的元数据。接着，使用`GifBegin()`初始化GIF文件，设置宽度、高度和颜色表信息。每捕获一帧，调用`GifAddImage()`添加到动画序列。用`GifEnd()`结束写入并关闭文件。 3. **用户交互** 用户应能选择录制的桌面区域，这可以通过鼠标选择矩形区域来实现。你还可以添加一个开始/停止按钮，让用户控制录制过程。 四、优化与性能 - **内存管理**：由于每次捕获都需要保存屏幕帧，考虑使用内存池来高效地管理内存。 - **压缩质量**：`gif.h`库可能提供调整GIF压缩级别的选项，以平衡文件大小和图像质量。 - **帧率控制**：根据系统性能和用户需求调整帧率，过高可能会消耗大量CPU资源，过低则可能影响动画流畅度。 五、常见问题与解决方案 - **权限问题**：确保程序有足够的权限访问和写入GIF文件。 - **兼容性问题**：测试不同分辨率和颜色模式下的运行情况，确保兼容性。 - **内存溢出**：监控内存使用，避免因连续捕获屏幕帧导致的内存泄漏。 通过以上步骤，你应该能够利用`gif.h`库在VS2013中实现桌面录像并生成GIF文件。这是一个涉及到图形处理、用户交互和文件操作的综合项目，对提高你的C++编程技巧和Windows API理解大有裨益。在实际应用中，你可以进一步扩展功能，如添加音频支持、自定义输出设置等，以满足更多需求。