matlab连续潮流程序绘制PV曲线 静态电压稳定 该程序为连续潮流IEEE14节点和33节点的程序 运行出来有分岔点和鼻点 可移植性强，注释详细

验证使用STM32F103C8T6来驱动1.8寸彩屏，通过串口设置来设置显示方式，显示位置的内容，颜色，大小，亲测使用OK

本工程为使用STM32标准库，利用STM32F103RCT6通过SPI驱动1.8寸TFTLCD程序，包含源代码

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

计算机的智能性特点越来越明显推动科技的发展，发展到如今已深入到各个领域。计算机的好处被越来越多的人认可，从根据上改变了管理方式。各行各业都开始用互联网的线上模式来进行管理，依靠计算机网络技术而开发的大学生科技竞赛管理系统可以改变传统的科技竞赛管理方式，从传统的线下模式开发发展到了线上进行，使赛制赛程更加的透明化和规范化，另一方面也使学生的业余生活更加的丰富多彩。本系统采用微信小程序技术和SpringBoot框架进行开发设计，具有最基本的增、删、改、查功能，加入了信息统计等流程化的内容，使系统更加的符合实际要求。 本基于微信小程序的大学生科技竞赛管理系统有学生和管理员以及主办方三个角色，管理员负责对竞赛信息的审核和管理；主办方可以对学生的竞赛作品进行在线评分等；学生可以在线报名。本系统的实施可以为学生提供一个很好的竞赛信息平台，对于管理人员来说亦可以把数据精确分类，提高工作效率实现无纸化办公，是一个非常有利的举措。 关键词：竞赛信息；报名信息；用户信息；微信小程序技术

基于STM32 FOC下桥三电阻采样方式的电机相电流重构方法，根据控制板硬件参数和载波频率，仿真计算最大调制率和最大占空比。

CVsim是创建循环伏安（CV）模拟的程序。 它使用四阶Runge-Kutta方法找到从电极表面扩散到溶液中的电化学生成物质的浓度。 最多可以模拟9种电化学或化学React，最多可以模拟9种。 模拟多个循环，各种扫描速率，多个电子氧化还原React。 此外，它可以从各种仪器打开和打印简历。 它创建于2017年，是针对大学生的实验室练习的一部分。 该程序用Visual C＃重写。

基于SSM（Spring + SpringMVC + MyBatis）实现的校园顺路代送微信小程序，为校园内的师生提供了一种便捷、高效的物品代送服务。以下是其主要功能描述： 用户注册与登录：用户可以通过手机号或校园邮箱进行注册和登录，确保信息安全和服务的个性化。 发布代送需求：用户可以在小程序上发布代送需求，包括起点、终点、物品描述、代送时间等信息，以便寻找顺路的代送者。 浏览与接单：代送者可以浏览当前所有的代送需求，并根据自己的行程和时间选择接单。接单后，系统会自动通知需求发布者。 实时位置共享：为了确保代送过程的透明和安全，系统支持实时位置共享功能，需求发布者和代送者都可以查看对方的实时位置。 支付与评价：代送完成后，需求发布者可以通过小程序进行支付，并对代送者的服务进行评价。评价将作为代送者的信誉参考。 消息通知与提醒：系统会实时推送代送状态更新、订单完成等消息通知，确保用户能够及时了解代送情况。 个人中心管理：用户可以在个人中心查看自己的代送记录、评价记录等信息，并进行相应的管理操作。 综上所述，基于SSM实现的校园顺路代送微信小程序通过发布代送需求、浏览接单、实时位置共享、支付评价等功能，为校园内的师生提供了一种方便、快捷、安全的物品代送服务。

通过深度Q学习进行路径规划，可通过上位机进行目标点、终点以及障碍物的设定

Dense 强化学习在自动驾驶安全验证中的应用 Dense 强化学习是一种基于人工智能的技术，旨在加速自动驾驶汽车的安全验证过程。传统的安全验证方法需要在自然istic驾驶环境中对自动驾驶汽车进行测试，这些测试需要大量的时间和经济投入。为了解决这个问题，研究人员开发了一种智能测试环境，使用基于 Dense 强化学习的背景代理来验证自动驾驶汽车的安全性能。 Dense 强化学习是一种基于深度强化学习的方法，通过编辑马尔科夫决策过程，删除非安全关键状态，重新连接关键状态，以便从自然istic驾驶数据中获取紧凑的信息。这种方法可以使神经网络从紧凑的信息中学习，实现了传统深度强化学习方法无法实现的任务。 在本研究中，研究人员使用 Dense 强化学习方法训练背景代理，来模拟自然istic驾驶环境中的安全关键事件。然后，他们使用高度自动化的测试车辆在高速公路和城市测试轨道上进行测试，结果表明，Dense 强化学习方法可以将评估过程加速多个数量级（10^3 到 10^5 倍）。 该方法的应用前景非常广阔，不仅可以用于自动驾驶汽车的安全验证，还可以用于其他安全关键的自动系统的测试和培训。随着自动驾驶技术的快速发展，我们正处于交通革命的前沿，这项技术将大大推动自动驾驶技术的发展。 知识点： 1. Dense 强化学习是一种基于深度强化学习的方法，用于加速自动驾驶汽车的安全验证过程。 2. 传统的安全验证方法需要在自然istic驾驶环境中对自动驾驶汽车进行测试，这些测试需要大量的时间和经济投入。 3. Dense 强化学习方法可以通过编辑马尔科夫决策过程，删除非安全关键状态，重新连接关键状态，以便从自然istic驾驶数据中获取紧凑的信息。 4. 该方法可以使神经网络从紧凑的信息中学习，实现了传统深度强化学习方法无法实现的任务。 5. 该方法可以用于自动驾驶汽车的安全验证，也可以用于其他安全关键的自动系统的测试和培训。 6. 该方法可以加速自动驾驶汽车的安全验证过程，达到多个数量级的加速效果。 7. 该方法的应用前景非常广阔，随着自动驾驶技术的快速发展，将大大推动自动驾驶技术的发展。 Dense 强化学习是一种基于人工智能的技术，旨在加速自动驾驶汽车的安全验证过程。其应用前景非常广阔，将大大推动自动驾驶技术的发展。