Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的,完整代码皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
2025-11-06 09:33:44 2.39MB matlab
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内容概要:本文介绍了基于多目标麋鹿群优化算法(MO【盘式制动器设计】ZDT:多目标麋鹿群优化算法(MOEHO)求解ZDT及工程应用---盘式制动器设计研究(Matlab代码实现)EHO)求解ZDT测试函数集,并将其应用于盘式制动器设计的工程实践中,相关研究通过Matlab代码实现。文中详细阐述了MOEHO算法在处理多目标优化问题上的优势,结合ZDT标准测试函数验证算法性能,并进一步将该算法用于盘式制动器的关键参数优化设计,以实现轻量化、高效制动和散热性能之间的多目标平衡。研究展示了从算法设计、仿真测试到实际工程应用的完整流程,体现了智能优化算法在机械设计领域的实用价值。; 适合人群:具备Matlab编程基础,从事机械设计、优化算法研究或智能计算相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习多目标优化算法(特别是MOEHO)的基本原理与实现方法;②掌握ZDT测试函数在算法性能评估中的应用;③了解如何将智能优化算法应用于实际工程设计问题(如盘式制动器设计)中的多目标权衡与参数优化; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解算法实现细节与工程问题的数学建模过程,同时可通过修改参数或替换优化算法进行对比实验,深化对多目标优化技术的理解与应用能力。
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测试中自己整理的测项描述
2025-11-05 17:08:17 1.89MB
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光源特性测试实验, LDLED光源特性测试实验无积分球V1.0
2025-11-05 10:48:57 507KB 光源特性
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标题“rtthreadnano-s32k144-lpuart0-shell”暗示了这是一个关于将RT-Thread Nano操作系统移植到NXP S32K144微控制器,并使用LPUART0作为串行通信接口的项目。这个描述指出该移植工作已经成功完成,意味着开发者已经配置好了RT-Thread Nano在S32K144上的运行环境,并且通过低功耗通用异步接收发送器(LPUART0)实现了命令行交互。 我们需要理解RT-Thread Nano是什么。RT-Thread Nano是一款轻量级实时操作系统,专为嵌入式设备设计,尤其适合资源有限的MCU。它提供了一个基础的实时内核,包括任务调度、内存管理、中断处理等核心功能,为开发者构建嵌入式应用提供了便捷的平台。 NXP S32K144是NXP半导体公司推出的一款基于ARM Cortex-M4内核的微控制器,具备高性能、低功耗的特点,适用于汽车电子、工业控制、医疗设备等多种应用场景。其内部集成了丰富的外设接口,包括LPUART,这是一款支持低功耗操作的UART模块,适用于需要长时间待机或低功耗通信的场合。 LPUART(Low Power Universal Asynchronous Receiver/Transmitter)是一种串行通信接口,常用于设备间进行数据传输。在RT-Thread Nano系统中,LPUART0被用作命令行接口,允许用户通过串行终端工具(如PuTTY或Minicom)与微控制器进行交互,执行系统命令,查看运行状态,调试应用程序等。 移植RT-Thread Nano到S32K144的过程通常涉及以下步骤: 1. 配置编译环境:安装所需的IDE(如KEIL, IAR, or Eclipse with MCUXpresso),设置正确的工具链,如GCC ARM编译器。 2. 初始化硬件:编写启动代码,初始化堆栈、内存、时钟和中断系统。 3. 配置RTOS内核:根据需求选择合适的内核组件,如任务、信号量、互斥锁等。 4. 驱动开发:编写或适配S32K144的外设驱动,包括LPUART0。 5. 编写应用层代码:实现具体的功能,如命令解析、业务逻辑等。 6. 测试验证:通过LPUART0发送和接收数据,确保系统运行正常,无错误。 在文件“rtthread_s32k144_lpuart0_shell”中,可能包含了移植过程的详细文档、配置文件、源代码和测试脚本。开发者可以通过这些资源了解如何在S32K144上搭建RT-Thread Nano系统,并利用LPUART0实现命令行交互。这个过程对于学习和理解嵌入式实时操作系统、微控制器编程以及低功耗通信技术具有很高的价值。
2025-11-05 10:43:30 9.93MB 系统测试
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在当今数字化时代,数据安全已成为人们普遍关注的问题。特别是涉及到敏感信息和重要数据的存储与传输,如何确保信息不被非法复制和截屏,成为了技术开发者和用户共同面临的挑战。针对这样的需求,市场中出现了多种解决方案,其中一种较为普遍的方式是使用具有加密和防截屏功能的软件来保护U盘中的文件。 当前提供的信息表明,有这样一款软件,它不仅能够防止U盘中的文件被拷贝,还具备防止他人通过截屏方式获取信息的功能。该软件的操作非常简便,用户仅需双击运行程序,然后按照设置向导的步骤进行操作,无需安装即可使用。这一点对于不熟悉复杂安装过程的用户来说尤其友好,也意味着该软件可以快速适应不同的使用环境。 该软件特别提到了对Windows 10企业版的支持,说明其兼容性经过了严格的测试,能够在企业环境中稳定运行,这对于需要保护商业机密和个人隐私的公司用户来说是一个巨大的优势。此外,开发者声明该软件来源于网络,并在声明中提醒使用者,如果软件对使用者造成了不良影响,或是使用者有需要下架的要求,应提前通知开发者。这种负责任的态度体现了软件开发者对用户权益的尊重。 从标签“U盘 防复制 防截屏”可以看出,这款软件的设计初衷是为了确保U盘内的文件安全,避免未经授权的拷贝和屏幕截图行为。尽管没有提供更多关于软件的具体技术细节,但可以推测它可能包含了如文件加密、屏幕活动监控、访问控制等多种技术手段,从而实现防止数据被非法复制和截屏的目的。 需要注意的是,尽管这类软件能够在一定程度上保护数据安全,但没有任何技术手段是完全不可破解的。因此,用户在依赖这些工具的同时,也应当采取其他辅助措施,比如物理安全保护、定期更新密码、对敏感数据进行分段存储等,以进一步提高数据安全的整体水平。 在信息安全领域,技术的进步永无止境,随着新的威胁和挑战的出现,数据保护技术也在不断地发展和更新。对于企业和个人用户而言,了解并合理利用这些工具,是维护自身信息安全的重要手段之一。在享受便捷的同时,我们应当保持警惕,不断完善自己的防护措施,做到未雨绸缪,防范于未然。 考虑到软件可能涉及的合法性问题,开发者和用户都应当确保使用的行为符合相关法律法规,避免侵犯他人合法权益,合理、合法地使用数据保护工具,共同营造一个健康、安全的数字环境。软件的下载和使用应严格遵循相关的许可协议和使用条款,确保在不违反任何条款的前提下使用。
2025-11-04 22:58:26 36.1MB
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《CNSBench:云原生存储基准》 在当今数字化时代,云原生(Cloud Native)技术已经成为了企业IT架构的重要组成部分,特别是在存储领域。CNSBench,全称为Cloud Native Storage Benchmark,是一个专为云原生环境设计的存储性能测试工具,它为企业和开发者提供了评估和比较不同云存储解决方案的基准。该工具的出现,极大地促进了云存储领域的标准化和性能优化。 CNSBench由Kubernetes社区的一群专家开发,旨在满足云原生应用对高性能、高可扩展性和高弹性的需求。Kubernetes作为最流行的容器编排系统,其在云原生环境中的核心地位不言而喻。CNSBench与Kubernetes紧密集成,允许用户在真实的云环境中测试存储系统的性能和稳定性。 在《CNSBench:云原生存储基准》这篇论文中,作者详细介绍了CNSBench的设计理念、工作原理以及如何使用。文章首先阐述了云原生存储面临的主要挑战,如大规模、动态扩展、异步数据访问模式等,并指出传统的存储性能测试工具可能无法准确反映这些场景的实际性能。接着,文章详述了CNSBench如何通过模拟真实的云原生工作负载来评估存储系统的性能,包括I/O密集型、CPU密集型和混合型任务。 CNSBench的核心功能包括: 1. **工作负载生成器**:它可以模拟多种云原生应用的工作负载,如数据库、大数据分析、流媒体服务等,以便全面评估存储系统的性能。 2. **基准测试套件**:提供了丰富的测试场景,覆盖了读写性能、延迟、并发处理能力等多个维度,以适应不同的存储解决方案。 3. **可扩展性测试**:CNSBench能够模拟大规模集群环境,测试存储系统在扩展时的性能表现。 4. **可定制性**:用户可以根据自己的需求调整测试参数,以适应特定的业务场景。 5. **结果分析**:测试完成后,CNSBench会提供详细的性能报告,帮助用户理解存储系统的瓶颈和优化空间。 除了原始的英文论文,还附带了文章的中文翻译和相关的背景资料,以便于国内读者深入理解和应用CNSBench。这些资料包括对云原生存储领域的最新研究、业界最佳实践以及如何查找和利用这些资源进行测试和比较。 CNSBench是一个强大的工具,对于那些希望优化云原生环境下的存储性能、确保服务稳定性的企业和开发者来说,它是一个不可或缺的资源。通过深入学习和运用CNSBench,我们可以更好地理解云存储的性能边界,从而做出更明智的技术决策。
2025-11-04 14:21:45 1.28MB Kubernetes 测试基准
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GSWIFI-mt7620-r1139-测试版-RC6(1).bin
2025-11-03 19:04:05 4.5MB
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在数字媒体处理领域,视频格式的选择对于视频的传播、编辑以及播放都有非常重要的影响。针对当前多媒体技术的发展,我们可以看到15种常见的视频测试格式,这些格式各有其特点,适用于不同的场景和需求。以下是对这些视频格式的详细解析: 1. MPEG:属于一种视频文件格式,分为MPEG-1、MPEG-2和MPEG-4,通常用于视频的压缩和存储。其中MPEG-2广泛应用于DVD视频和有线电视的数字视频广播。MPEG-4则支持更高效的压缩,并且能兼容多媒体内容的互动性。 2. M4V:苹果公司开发的一种视频文件格式,通常用于电影、电视节目等的视频内容。M4V格式与MP4格式相似,但通常具有苹果公司的DRM数字版权管理保护。 3. AVI:即Audio Video Interleave格式,是微软开发的一种视频文件格式,被广泛支持于多种操作系统上。AVI格式可以包含不同的音频和视频编解码器,因此在兼容性上非常优秀。 4. WMV:即Windows Media Video,是微软推出的视频压缩格式之一。它通常与ASF文件格式关联,并用于网络流媒体和视频文件存储。 5. MKV:一种开源的容器格式,它支持多种视频、音频和字幕格式,具有较高的灵活性。MKV格式不依赖于特定的编解码器,因此支持多语言和外挂字幕。 6. MP4:一种常用于互联网上传输的视频文件格式,广泛支持于各种播放设备。MP4格式基于ISO基础媒体文件格式,是一种非常通用的数字多媒体容器格式。 7. MOV:由苹果公司开发的视频文件格式,常用于QuickTime播放器。MOV格式支持多种压缩算法,并且能够包含多个音轨和视频轨道。 8. RM:即RealMedia格式,是RealNetworks公司开发的一种流式多媒体容器格式。它主要用于RealPlayer播放器,适用于网络传输。 9. 3GP:针对移动电话而设计的视频文件格式。它基于3GPP(第三代合作伙伴计划)标准,是一种较为简单的容器格式,适用于早期的移动设备。 10. FLV:即Flash Video,是Adobe Flash Player播放的视频格式。它非常适合网页视频播放,尤其是嵌入到网页中的视频广告和视频博客。 11. MPG:也是一种广泛使用的视频文件格式,分为MPEG-1和MPEG-2两种。它通常用于VCD和DVD的视频文件中。 12. RMVB:是RealMedia Variable Bitrate的缩写,是RM格式的改进版本。RMVB格式可以在保证视频质量的同时,通过动态比特率分配降低文件大小。 这些格式在不同的应用场合下有不同的性能和优势。例如,MP4格式因其广泛的支持和兼容性,成为网络视频分享和播放的标准格式;而MKV则由于其开源和灵活性,在需要多种编解码器支持的场景下非常有用。对于移动设备,3GP格式因其较小的文件体积和较低的传输需求而受到青睐。 每种格式的产生和发展都是与当时的视频处理技术、存储介质以及网络传输速度紧密相关的。了解这些视频格式的特性和应用场景,对于进行视频编辑、存储以及传播具有重要的指导意义。随着技术的不断进步,新的视频格式也在不断涌现,例如新兴的HEVC(H.265)编码格式,其高压缩率和高画质特性预示着新一代视频处理技术的发展方向。 无论是在专业的视频制作领域还是在日常的多媒体应用中,选择合适的视频格式都能为视频的传输、存储和播放带来极大的便利。用户可以根据不同的需要,例如文件大小、画质要求、兼容性等因素,来决定使用哪一种视频格式。 随着互联网的普及和多媒体设备的发展,视频格式的选择和应用将会更加多样化。视频制作和处理人员需要不断学习新的技术和格式,以适应未来的发展趋势。同时,设备制造商和技术开发者也需要不断优化视频格式,以提供更好的用户体验和更高效的数据处理方式。 15种常见的视频测试格式各有千秋,它们满足了不同用户和不同应用环境的需要。随着视频技术的不断进步,未来还将会有更多的格式出现,以适应更为复杂的场景需求。对这些视频格式的深入理解,对于从事多媒体制作、存储、分享和观看的用户来说,是一项非常重要的基本技能。对于视频技术的发展和创新,我们应保持关注,以更好地适应未来的变化。
2025-11-03 16:02:39 253.89MB 视频资源
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本文所有代码均由CSDN用户CV-X.WANG提供,任何个人或者团体,不得进行商用和教学活动,引用或部分引用,均需获得授权。本文测试数据集来自山东科技大学测绘与空间信息学院,特此鸣谢。 算法原理及代码解释等内容请见本人博客https://blog.csdn.net/w2492602718/article/details/137773857
2025-11-03 11:52:35 15.47MB
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