平台功能应完全立足于智慧建筑场景，为楼宇、园区、社区提供基础平台支撑，充分满足当下要求和未来持续的功能扩展需求，保证基础平台的安全、可靠、及时、准确和完整。 平台主打高效率、低成本、低门槛打通建筑场景的子系统设备集成接入，类型包括从传感器、智能硬件到子系统、视频等。其中广泛应用于建筑场景最常见的子系统类型的快速打通接入，包括电梯、变配电、BA空调、给排水、消防、能耗、门禁等等。 内置包括modbus、opc-ua、mqtt、coap、onvif等在内的多种主流协议，支持驱动模块化扩展。提供REST风格WEB API接口，具备与外部系统的数据交互能力。 提供python、java、.net、c++版四种主流语言的SDK二次开发包，支持第三方开发者进行设备驱动的开发。支持设备、子系统、服务、平台、算法、流媒体的统一抽象和接入。 此外支持Docker容器化一键部署、一站式设备管理、数据模型及组态可视化绑定、事件告警联动、规则图形配置、北向多种方式的数据API接口等。

手写数字识别，解压后进行加载： from scipy.io import loadmat mnist = loadmat('/app/datasets/mnist-original.mat') mnist.keys()

文件名：Ability Combat Toolkit v2.3.2.unitypackage Ability & Combat Toolkit 是 Unity 引擎的一个功能强大的插件，专门为开发者提供了丰富的能力和战斗系统的工具和框架。它旨在帮助开发者快速构建复杂的能力和战斗机制，而无需从零开始编写这些系统。以下是该工具的一些核心功能和特点： 核心功能 能力系统 (Ability System)： 自定义能力：开发者可以创建各种类型的能力，如攻击、护盾、治愈、Buff/Debuff等。能力的触发条件、持续时间、冷却时间和效果都可以进行详细的配置。 能力组合：支持将多个能力组合成更复杂的行为，像连招或联合效果。 动态调整：可以在游戏运行时动态添加、移除或修改能力。 战斗系统 (Combat System)： 近战与远程战斗支持：插件支持多种战斗类型，包含近战和远程攻击，开发者可以自由配置角色的攻击方式和动画。 目标锁定与瞄准：提供自动瞄准和锁定功能，让玩家在复杂的战斗场景中轻松瞄准敌人。 战斗数值管理：包括伤害计算、护甲穿透、暴击等战斗相关的数值计算。

在本科毕业设计中，主题聚焦于社交媒体文本的情感分析，这是一种重要的自然语言处理（NLP）技术，旨在理解和识别用户在社交媒体上表达的情绪。这个项目采用了情感字典和机器学习这两种方法，来深入挖掘和理解文本背后的情感色彩。 情感字典是情感分析的基础工具之一。它是一个包含了大量词汇及其对应情感极性的词库，如正面、负面或中性。例如，"开心"可能被标记为积极，"伤心"则标记为消极。在实际应用中，通过对文本中的每个单词进行查找并计算其情感得分，可以得出整个文本的情感倾向。这种方法简单直观，但可能会忽略语境和短语的复合情感效果。 机器学习在此项目中的应用进一步提升了情感分析的准确性。通常，这涉及到训练一个模型来识别文本的情感标签，如正面、负面或中性。训练过程包括数据预处理（如去除停用词、标点符号）、特征提取（如词袋模型、TF-IDF）、选择合适的算法（如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型如LSTM或BERT）以及模型的训练与调优。通过这种方式，模型能学习到如何从复杂的文本结构中抽取出情感特征，并对未知文本进行预测。 在社交媒体文本中，情感分析具有独特的挑战，如网络用语、表情符号、缩写和非标准拼写。因此，在实际操作中，可能需要对原始数据进行特殊处理，以适应这些特点。例如，将表情符号转换为它们所代表的情感，或者建立专门针对网络用语的扩展情感字典。 此外，社交媒体文本的长度不一，从短短的推文到长篇的评论都有，这可能会影响分析的效果。对于较短的文本，可能需要依赖于更少的上下文信息，而较长的文本则可能需要考虑句子间的关联。因此，选择合适的特征提取方法至关重要。 在评估模型性能时，常见的指标有准确率、召回率、F1分数和ROC曲线等。通过交叉验证和调整超参数，可以优化模型性能，使其更好地适应实际场景。 这个本科毕业设计项目展示了如何结合情感字典和机器学习方法来解决社交媒体文本的情感分析问题，这是当前大数据时代下，理解公众情绪、帮助企业进行市场分析和舆情监控的重要手段。通过深入研究和实践，可以不断提高模型的精度和泛化能力，以应对日益复杂的文本情感分析任务。

VB6&GDI+实现精准中英字符测绘，可自定义行距字距。本人写的试验代码，有大量BUG。测绘之中有少许的浮点误差——这是字体设计单位浮点计算造成的，不可避免. 因为代码中很少注释，我在这里说一下关键：重点是GDI+的DrawDriverString的功能，每个字符需要一个POINTF来定位，该POINTF的原点0,0不是左上角，而是左下角，X=字符左边界，Y（当为0时，实际值为字符行距，需要除以字符设计单位emheight再乘以字体emsize（字体大小，比如10磅）。 字符宽度可以用MeasureDriverString测出，很简单。

主要内容：这篇文档展示了怎样在MATLAB环境中利用双向门控循环单元(BiGRU)建立模型，进行时间序列的数据预测。详细地介绍了创建时间系列样本集，BiGRU模型配置、构造和参数设定的过程，同时演示了使用提供的数据执行预测并呈现实际和预测值对比的方法. 适合人群：适合熟悉基本MATLAB用法，有一定机器学习基础知识的专业人士。 使用场景及目标：对于想要在时间和经济序列分析上得到更好的预测结果的技术研究者和从业者来说是有意义的学习与实验工具。 其他说明：本文提供了一份包含详尽的注释说明以及所需的数据的实用BiGRU时间序列预测脚本，便于快速启动项目的实操者学习。

基于Matlab中的App Designer 进行数据分析及图形绘制的软件，含设计界面及代码

### Linux中Makefile的命令包定义及使用 在Linux环境下，Makefile是一种非常重要的构建工具，它通过自动化处理源代码编译、链接等任务来提高软件开发效率。本文将详细介绍如何在Makefile中定义和使用命令包（也称为宏或函数），并通过具体的例子帮助读者更好地理解和掌握这一技术。 #### Makefile简介 Makefile是一种脚本文件，通常用于描述如何从源代码构建可执行程序的过程。Makefile的核心概念包括目标(target)、依赖(dependency)以及命令(command)。目标通常是需要构建的文件，依赖是指目标构建所需的文件，而命令则是具体的操作指令。 #### 命令包定义 在Makefile中，经常会出现重复的命令序列。为了简化Makefile并增强其可读性和可维护性，可以定义命令包来封装这些重复的序列。命令包的定义语法如下： ```makefile define # 命令序列 endef ``` 其中``是你为这个命令包所起的名字。命令包内部可以包含任何有效的Makefile命令。 #### 示例分析 以下是一个实际的Makefile命令包定义示例： ```makefile define _find-android-products-files $(shell test -d device && find device -maxdepth 6 -name AndroidProducts.mk) \ $(shell test -d vendor && find vendor -maxdepth 6 -name AndroidProducts.mk) \ $(SRC_TARGET_DIR)/product/AndroidProducts.mk endef ``` 这段代码定义了一个名为`_find-android-products-files`的命令包，它的作用是从指定目录中查找名为`AndroidProducts.mk`的文件。这里使用了`shell`命令来执行Linux shell命令，并利用条件判断(`test`)和文件查找(`find`)来定位这些文件。 #### 命令包使用 定义了命令包之后，可以通过调用的方式来使用它们。调用命令包的语法为： ```makefile $(call , [arg1], [arg2], ...) ``` 其中``是命令包的名称，后面的参数可以根据命令包的需求进行传递。 例如，根据上面的例子，我们可以这样使用这个命令包： ```makefile define get-all-product-makefiles $(call _find-android-products-files) endef ``` 这里`get-all-product-makefiles`是一个新的命令包，它调用了`_find-android-products-files`来获取所有的产品配置文件。 #### 注意事项 1. **命名冲突**：定义命令包时要避免与Makefile已有的变量或者命令包重名。 2. **参数传递**：当命令包需要接受外部参数时，可以在定义时预留参数位置。 3. **命令嵌套**：命令包中可以嵌套其他命令包，但需要注意层次不要过深，以免导致调试困难。 4. **Shell命令使用**：在Makefile中使用shell命令时，应当注意安全性和兼容性问题。 #### 总结 通过定义和使用命令包，可以使Makefile变得更加简洁和高效。这不仅有助于减少代码重复，还能够提高代码的可读性和可维护性。希望本文提供的例子和解释能帮助你在实际项目中更好地应用这一技术。如果你在使用过程中遇到任何问题，欢迎继续探讨和交流。

【WEINVIEW触摸屏在纸箱生产行业中的应用】 在纸箱制造成型行业中，WEINVIEW触摸屏扮演了至关重要的角色。它能够实现一台触摸屏同时控制多达6台PLC，以此来完成复杂的机械控制任务。这样的设计极大地简化了现场操作，使得工作人员能够通过触摸屏轻松监控和操作生产流程，并且能进行关键数据的传输和设置。 **一、系统设计要求** 纸箱包装机械依赖精确的机械定位来成型和生产纸箱。在早期，这些操作往往由独立的设备和手动控制完成，效率较低。而现在，通过集成的系统，如WEINVIEW触摸屏，可以显著提高自动化程度和生产效率。系统的核心是通过PLC（可编程逻辑控制器）接收和处理来自触摸屏的控制信号，以驱动现场的机械设备，如变频电机和小型电机，这些电机通过丝杆进行精确的定位。 **二、系统硬件配置** 本系统采用了三菱FX1N系列的PLC，因其具备接收编码器脉冲的能力，能对电机进行有效控制。6台PLC通过485BD模块并行连接，与触摸屏交互，实现数据的发送和接收。触摸屏作为主站，可以向PLC发送命令并接收响应，而PLC之间则通过触摸屏进行数据交换。 **三、系统软件设计与参数设置** 软件设计中，触摸屏与PLC之间的通信协议需保持一致，包括波特率、奇偶校验等。触摸屏的站号设置只需包含1至6台PLC的任意一站号，选择合适的驱动程序，并在系统参数中设定扩展地址模式。数据传输是关键，通过触摸屏的宏指令进行算术运算，将数据传输到PLC，以提高通讯速率。 **四、现场调试与通讯测试** 在实际应用中，电机启动产生的磁场可能干扰通讯，解决方案是采用屏蔽线并增加通讯线与电机的距离。通讯故障可通过调整触摸屏参数2的值和PLC的超时常数来解决，最佳范围分别为2-5和0.3-0.6。波特率通常设置为19200，过高可能导致通讯问题。调试时需依据PLC数量和数据传输量进行参数调整。 **五、总结** WEINVIEW触摸屏在纸箱包装行业的应用展示了其在自动化控制领域的强大能力。通过优化系统设计和参数设置，不仅提高了生产效率，还简化了操作，确保了数据的准确传输。这种解决方案为其他类似行业提供了有效的参考，体现了现代工业自动化技术的潜力和优势。

Lattice ispLEVER开发工具中关于ispMACH4000系列CPLD的一些常用constraint选项要点如下： 　　1． Dt_synthesisEDA 　　Yes: 允许fitter使用宏单元中的T触发器来节省乘积项(PT )资源。建议选Yes。 　　2． Xor_synthesis 　　Yes: 允许fitter使用宏单元中的硬XOR门来节省乘积项(PT )资源。 　　当寄存器的输入包含异步输入引脚信号时，由于目前ispLEVER版本优化时考虑不够全面，应避免使用Yes选项。否则，最好选Yes。 　　3.  Nodes_collapsing_mode 　　Fma 在电子设计自动化（EDA）和可编程逻辑器件（PLD）领域，ispMACH 4000系列CPLD是Lattice Semiconductor公司提供的一种广泛应用的复杂可编程逻辑器件。在设计过程中，优化参数的选择对于实现高效、可靠的硬件设计至关重要。本文将详细探讨ispLEVER开发工具中关于ispMACH 4000系列CPLD的一些关键约束选项，以帮助开发者更好地理解和利用这些工具。 1. **Dt_synthesisEDA**： 这个选项控制fitter是否可以使用宏单元内的T触发器来节省乘积项（PT）资源。设置为"Yes"通常推荐，因为它允许更有效的资源利用，尤其是在资源紧张的情况下。 2. **Xor_synthesis**： 当此选项设为"Yes"时，fitter会利用宏单元中的硬XOR门来节省PT资源。然而，如果设计中的寄存器输入包含异步输入引脚信号，当前ispLEVER版本的优化可能不完全理想，这时应谨慎使用。如果异步信号不是问题，建议选择"Yes"以提高资源效率。 3. **Nodes_collapsing_mode**： 这个选项提供了不同的优化策略： - **Fmax**: 优先考虑速度性能，适用于对系统运行速度有较高要求的情况。 - **Area**: 以最佳资源利用率为目标，适用于资源有限但对性能要求不高的设计。 - **Speed**: 在保证速度性能的同时尽可能节约资源，适用于需要平衡速度和资源的设计。 根据具体设计需求，选择合适的模式进行优化。 4. **Max_pterm_collapse**： 这个参数限制了每个宏单元可使用的最大乘积项数。通常使用默认值，但如果遇到fit失败，可以尝试降低该值，或者结合**Max_fanin**一起调整。 5. **Max_fanin**： 定义了每个宏单元的最大扇入数。默认值通常足够，但在fit失败时，可以降低此值，以解决布局和布线问题。 6. **Max_fanin_limit** 和 **Max_pterm_limitEDA**： 这两个参数主要针对Fmax优化模式，用于处理关键路径上的复杂逻辑导致的fit失败。降低这两个值可能有助于fit通过，但可能会牺牲性能。 7. **Clock_enable_optimization**： 选择"Keep_all"可以节省资源，但可能影响速度。根据设计需求权衡资源使用和速度性能。 8. **Auto_buffering_for_high_glb_fanin**： 当全局布线块（GLB）的扇入数过高，选择"On"可以让fitter自动添加buffer减少扇入数，虽然这会增加延迟。在锁定引脚且GLB扇入问题突出时，可以考虑启用此选项。 9. **Auto_buffering_for_low_bonded_io**： 对于使用输入寄存器的设计，特别是256MC/64IO配置，如果输入寄存器锁定到特定GLB或数量较多，导致fit失败，可以开启此选项，但同样会增加延迟。 理解并熟练运用这些ispMACH 4000系列CPLD的优化参数，能够帮助设计者更有效地利用资源，提高设计的性能和可靠性，同时也能解决在fit过程中可能出现的问题。在实际设计中，建议根据设计的具体需求和目标，灵活调整这些参数，以达到最佳的硬件实现效果。