根据提供的文件内容，我们可以提取以下知识点： 1. Qi协议版本信息：文件中提到的“Qi协议v1.3版本”表明我们正在讨论的是无线充电联盟制定的无线充电技术的第1.3个版本。该版本在2020年冬季发布，并且有中文翻译版本，现在是候选版本。 2. Qi协议文档的版权和法律声明：文档明确指出其由无线电力联盟（Wireless Power Consortium）发布，并由其成员编制。文档内容是机密和专有的，未经无线电力联盟明确和事先书面许可，禁止全部或部分复制。此外，文档内容在发布日期被认为是准确的，但无线电力联盟及其成员不承担任何因使用或依赖该文档的准确性而产生的损害责任。 3. Qi协议的规范性质：文档是由一个标准化组织发布的技术规范文档，旨在为无线充电技术提供统一的标准和通信协议，以确保不同厂商的设备能够兼容和相互操作。 4. Qi协议的历史和版本更新：文档提到了规范的发布历史记录，列出了从草案到最终版本发布前的各个阶段。从“Initial release”（初次发行）开始，文档经历了多个草案阶段（Draft 1 到 Draft 14），最终在2019年12月成为一个候选版本。每个阶段都伴随着相应的发布日期。 5. 文档的作者和联系方式：在文档的某个部分，提到了作者“钟全鹏”的姓名和QQ号（***），并提供了无线电力联盟的联系邮箱（***）。这些信息可能用于提供文档相关的支持或获取进一步的专利许可信息。 6. Qi协议的保密性和专有性：文件声明内容是保密和专有的，这意味着它可能包含了对于技术实施非常关键的知识产权和商业秘密，这些信息可能与无线充电技术的工作原理、通信协议的具体细节以及相关的安全特性有关。 7. Qi协议的应用背景：虽然文档未详细说明，但我们可以推断，Qi协议广泛应用于无线充电领域，允许兼容设备在无线充电板上进行充电。作为无线充电标准，它为消费者带来了便利，因为它减少了对不同充电器和接口的依赖。 8. 文档的语言信息：从文件描述中可以看出，有Qi协议的中文翻译版本，这可能是为了方便中文用户更好地理解该技术规范，并在中国地区推广无线充电技术的应用。 9. 版权和免责声明：文件中的版权声明和免责声明是文档管理的重要部分，确保了无线电力联盟对其知识产权的保护，同时也向用户阐明了使用文档的限制以及在出现问题时的免责声明。 文档中涉及的知识点涵盖了Qi协议的基本信息、版权管理、更新历史、作者信息以及无线充电技术的规范性质，为读者提供了一个全面的无线充电技术规范的概览。

ogs6py ogs6py是OpenGeoSys有限元软件的python-API。 它的主要功能包括创建和更改OGS6输入文件以及执行OGS。 该软件包允许完全在jupyter或pluto笔记本中使用python或Julia简化OGS工作流，如以下视频所示： 请注意：由于文件结构的更改，ogs6py现在是from ogs6py.ogs import OGS 为了更改和执行OGS输入（例如，用于遍历参数范围），存在两种方法： 1. creating a new input file using python method calls 2. altering existing input files 1.创建一个新的输入文件 下面的示例包含一个简单的力学问题。 方法调用的名称基于相应的XML标签。 MKL=True选项在ogs调用之前执行source /opt/intel/mkl/bi

《图边染色：Vizing定理与Goldberg猜想》是一本专注于图论领域的专著，尤其深入探讨了图的边染色问题。这本书属于Wiley Series in Discrete Mathematics and Optimization系列，致力于探讨离散数学及优化问题。该书没有包含程序代码，而是纯粹的数学分析。在数学领域中，这本书是研究Vizing定理与Goldberg猜想的重要文献。 Vizing定理是图论中一个核心定理，它与图的边染色密切相关。这个定理指出，在一个简单图中，边被染色的最小颜色数目等同于该图的最大度数（即与某个顶点相连的最大边数）。换句话说，Vizing定理提供了一个确定边染色所需最少颜色数目的方法。这一理论在互联网架构设计、电路设计等领域有着广泛的应用。比如，在设计集成电路板时，需要对走线进行有效地颜色编码，以确保走线不会发生交叉干扰。Vizing定理为这种颜色编码的最小化提供了理论基础。 另一个与边染色相关的概念是Goldberg猜想。这个猜想是关于平面图边染色的一个重要问题。简单来说，Goldberg猜想尝试对平面图的边染色进行最优的颜色数量估计，特别是在平面图中，边染色所需的颜色数目是否始终不超过最大度数加一。尽管Vizing定理给出了非平面图的一个界限，但平面图的情形更为复杂，且猜想尚未被完全证实。如果Goldberg猜想成立，它将在图论领域提供一个极为重要的结果，为平面图的边染色问题提供一个明确的解答。 此外，本书的作者包括Michael Stiebitz、Diego Scheide、Bjarne Toft和Lene M. Favrholdt，他们都是在图论和离散数学领域有所建树的专家学者。书中的内容深入浅出，对于深入理解图的边染色问题及其在实际问题中的应用大有裨益。 从《图边染色：Vizing定理与Goldberg猜想》的描述中，我们可以了解到，这本书为读者提供了深入研究图边染色理论的机会，并且将这些理论与实际应用相结合。尽管没有程序代码，但书中的理论分析为编程实现和应用提供了理论支持。在离散数学与优化领域，理解和掌握这些概念对于解决实际问题具有重要意义。 为了更好地理解图的边染色，读者需要掌握图论的基础知识，如顶点、边、度数、图的类型（简单图、多重图、平面图等）、图的染色、最大度数等概念。在此基础上，Vizing定理和Goldberg猜想则为这些基础知识提供了深入探索的途径和挑战。 在互联网架构和集成电路设计的实际应用中，图的边染色问题可以转化为网络数据包的路由问题，或者是电路板布线的颜色编码问题。在这些应用中，要求边的染色必须满足特定的条件，如无交叉干扰、满足带宽限制等。Vizing定理和Goldberg猜想为此类问题提供了理论上的最优解或近似解的界限，从而帮助设计者优化其网络架构或电路布局。 《图边染色：Vizing定理与Goldberg猜想》一书对图论领域的研究者和从业者来说，是一份宝贵的参考资料。它不仅系统地介绍了相关定理和猜想，而且将这些数学理论与实际应用相结合，帮助读者深化对图边染色问题的理解，并在互联网架构和集成电路设计等领域实现更有效的应用。

智慧水务驾驶舱是一个基于Vue3、Vite和JS开发的数据可视化大屏项目，专注于水务管理的实时监控与分析。项目包含供水总览、水质监测、管网统计、设备状态、告警信息等多个模块，通过图表和动态效果直观展示水务数据。开发环境为NodeJS 23，分辨率为1920*1080，支持动态效果展示。项目依赖包括ECharts、GSAP、Element Plus等前端库，提供源码下载但需付费购买。该项目为纯前端实现，数据默认模拟，实际使用需接入真实数据源。 智慧水务驾驶舱是一个创新的前端数据可视化项目，它借助Vue3、Vite和JavaScript构建而成。该大屏项目专为水务行业设计，旨在实现对水务系统的实时监控与深入分析，确保有效管理供水和水质等问题。它将复杂的水务数据通过图形化的界面直观展现，用户能够清晰地了解到供水的总览信息、水质监测的实时数据、管网的统计情况以及设备的运行状态等。 智慧水务驾驶舱的各个模块都被设计得十分精密，每个部分都能够独立运行且相互关联。例如，供水总览模块能够直观反映当前供水网络的运行情况；水质监测模块则实时更新水质的各项参数，保证数据的实时性和准确性；管网统计模块能够详细展示管网分布与状态；设备状态模块则实时反映各类水务相关设备的运行状况；告警信息模块则负责搜集并及时通报所有需要关注的告警信息，这对于预防和处理紧急情况至关重要。 该项目的开发环境基于NodeJS 23，并且具备1920*1080的高分辨率支持，可以提供流畅的动态效果展示。它所依赖的前端库包括了ECharts、GSAP、Element Plus等，这些库分别提供了丰富的图表展示功能、动画效果以及组件库，使得整个项目的界面表现力和交互性能得到了极大的提升。 虽然该项目提供了完整的源码供下载，但是需要注意的是，这些源码是需要付费购买的。此外，项目的数据展示是基于模拟数据实现的，如果想要投入使用，必须接入真实的水务数据源，以保证项目的实用性和准确性。 智慧水务驾驶舱是一个具有强大功能的前端数据可视化解决方案，它不仅能够帮助水务管理者提高工作效率，而且还能通过实时数据监控和分析，及时发现并解决潜在问题。该系统在设计和功能实现上都体现了当前前端开发的高水准，是现代化水务管理不可或缺的工具之一。

在C#编程中，JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它以其简洁、易读和易于解析的特性广泛应用于网络接口的数据传输。C#与JSON的对接通常涉及序列化和反序列化过程，即把C#对象转换成JSON字符串，或者将JSON字符串还原为C#对象。本程序源码主要展示了如何在C#中实现这一功能，以便进行接口通信。 我们需要了解C#中用于处理JSON的两个主要库：System.Text.Json（自.NET Core 3.0引入的内置库）和Newtonsoft.Json（更早版本的.NET Framework或.NET Core中的第三方库）。尽管System.Text.Json已经成为.NET的默认选择，但Newtonsoft.Json因其丰富的功能和广泛的社区支持，仍然被许多开发者广泛使用。 1. **System.Text.Json 库的使用**： - `JsonSerializer` 类是核心类，提供了序列化和反序列化的方法。 - `JsonSerializerOptions` 可以配置序列化的行为，如日期格式、属性忽略等。 - 示例代码： ```csharp public class MyObject { public string Name { get; set; } public int Age { get; set; } } var myObject = new MyObject() { Name = "Alice", Age = 30 }; string jsonString = JsonSerializer.Serialize(myObject); MyObject deserializedObject = JsonSerializer.Deserialize(jsonString); ``` 2. **Newtonsoft.Json (Json.NET) 库的使用**： - `JsonConvert` 提供静态方法进行序列化和反序列化操作。 - `JsonSerializerSettings` 类允许自定义序列化行为。 - 示例代码： ```csharp public class MyObject { [JsonProperty("name")] public string Name { get; set; } [JsonProperty("age")] public int Age { get; set; } } var myObject = new MyObject() { Name = "Alice", Age = 30 }; string jsonString = JsonConvert.SerializeObject(myObject); MyObject deserializedObject = JsonConvert.DeserializeObject(jsonString); ``` 3. **接口调用**： - 在C#中，对接口通常通过HTTP客户端如HttpClient实现。 - 使用`PostAsync`或`GetAsync`发送请求，将JSON数据作为字符串或`HttpContent`对象传递。 - 示例代码（基于HttpClient）： ```csharp using System.Net.Http; using System.Threading.Tasks; HttpClient client = new HttpClient(); string requestBody = "{\"name\":\"Alice\",\"age\":30}"; HttpResponseMessage response = await client.PostAsync("http://api.example.com/data", new StringContent(requestBody, Encoding.UTF8, "application/json")); string responseBody = await response.Content.ReadAsStringAsync(); ``` 4. **错误处理和异常**： - 在对接接口时，需要考虑可能出现的网络错误、超时、无效响应等问题。 - 使用try-catch语句捕获并处理可能的异常。 - 示例代码： ```csharp try { // 发送请求 } catch (HttpRequestException ex) { // 处理网络错误 } catch (JsonException ex) { // 处理JSON解析错误 } ``` 5. **接口测试和调试**： - 使用工具如Postman进行接口测试，验证接口的输入输出是否符合预期。 - 利用Visual Studio的断点和调试工具来检查C#代码中的变量状态和调用栈。 这个“c# json对接接口程序源码”应该包含了实现C#应用程序与JSON接口通信的完整示例，包括序列化和反序列化对象，以及使用HttpClient发送和接收JSON数据。通过深入理解这些关键概念和API，开发者可以有效地构建自己的C#接口应用。

# 基于Python的机器学习气温预测系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Python的机器学习气温预测系统，旨在利用历史天气数据预测未来一天的气温。系统使用了神经网络模型，将前一天和上一年同一天的气温作为输入特征，来预测当天的气温。 ## 项目的主要特性和功能 1. 数据加载与处理系统能够加载CSV格式的天气数据，并进行预处理和可视化，包括数据清洗、异常值处理、数据转换等。 2. 模型训练系统使用神经网络模型进行气温预测，可自定义模型结构、损失函数和优化器。 3. 模型可视化系统可以可视化模型预测结果与实际数据的对比，帮助用户了解模型的性能。 4. 模型保存与加载系统能够在训练过程中保存最佳模型参数，并在需要时加载模型进行预测。 ## 安装使用步骤 1. 下载项目的源码文件。 2. 安装必要的Python库，如PyTorch、matplotlib等，可以使用pip进行安装。 3. 修改代码中的文件路径，确保数据文件和模型文件的路径正确。

使用GnuRadio + OpenLTE + SDR 搭建4G LTE 基站 0×00 前言 在移动互联网大规模发展的背景下，智能手机的普及和各种互联网应用的流行，致使对无线网络的需求呈几何级增长，导致移动运营商之间的竞争愈发激烈。但由于资费下调等各种因素影响，运营商从用户获得的收益在慢慢减少，同时用于减少韵味和无线网络的升级投资不断增加，但收入却增长缓慢。为保证长期盈利增长，运营商必须节流。 SDR Software Define Radio 软件定义无线电可将基站信号处理功能尽量通过软件来实现，使用通用硬件平台可快速地实现信号的调制解调，编码运算，SDR为现有通信系统建设提供了全新思路，给技术研究开发降低了成本、并提供了更快的实现方式。(引用 基于开源SDR实现LTE系统对比 ) SDR是否能打破传统运营商在通信行业的垄断呢？ 另外值得关注的是：国外安全大会上从数年前2G GSM攻击议题到近期的LTE 4G安全议题，基站通

在当今数字化时代，随着计算机视觉技术的飞速发展，交通标志识别系统在智能交通管理和自动驾驶领域中扮演着越来越重要的角色。MATLAB，作为一种高效的数学计算和仿真软件，其在图像处理和模式识别方面具有独特的优势，使得它成为开发交通标志识别系统的一个理想平台。 基于MATLAB的交通标志识别系统主要通过以下步骤实现：需要对交通标志进行图像采集，这通常涉及到使用高分辨率相机对各类交通标志进行拍照，形成包含交通标志信息的图像数据库。接下来，系统会运用MATLAB提供的图像处理工具箱对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、灰度化、二值化以及边缘检测等，以消除图像中的干扰信息，突出交通标志的特征。 预处理后的图像需要进行特征提取，这是识别过程中的关键步骤。在MATLAB环境下，可以使用各种算法提取交通标志的特征，如颜色特征、形状特征和纹理特征等。例如，对于圆形的停车标志，系统可以识别其轮廓特征；对于多边形的限速标志，则可能侧重于角度和顶点信息的分析。 在特征提取完成后，便进入了模式识别阶段。MATLAB提供了多种机器学习工具，可以用来训练和测试交通标志的分类器。常用的算法包括支持向量机(SVM)、神经网络(NN)和决策树等。训练过程中，算法会基于提取的特征对交通标志进行学习，并建立一个分类模型。通过不断的迭代和优化，最终得到一个高准确率的识别模型。 此外，为了提高交通标志识别系统的鲁棒性，MATLAB还支持利用深度学习框架进行训练。深度学习中的卷积神经网络(CNN)特别适合图像识别任务，因为它能够自动和有效地从大量图像数据中学习复杂的特征表示。通过构建和训练深度神经网络模型，可以使交通标志识别系统在各种复杂的实际环境中保持较好的识别性能。 测试阶段，系统将采用训练好的模型对新的交通标志图像进行识别，输出识别结果。这通常涉及到将待识别的图像输入到训练好的分类器中，分类器根据图像的特征来判断该图像属于哪一个类别的交通标志，并给出相应的标签。 值得注意的是，交通标志识别系统的性能不仅取决于算法的先进性和模型的准确性，还依赖于系统在真实世界中的实时性和稳定性。因此，在设计系统时，还需要考虑优化算法的运行效率，减少计算资源的消耗，并确保在不同的天气和光照条件下都有良好的识别效果。 基于MATLAB的交通标志识别系统在智能交通系统中发挥着至关重要的作用。通过MATLAB强大的图像处理和机器学习工具，可以有效地开发出一个准确、可靠且高效的交通标志识别系统，为智能交通管理和自动驾驶技术的发展提供有力支持。

光温敏核不育系水稻，是一种因特定光照和温度条件而表现出不育特性的水稻材料。在植物育种中，这类不育系材料是培育两系杂交水稻的重要遗传工具。它们对于杂交水稻的发展以及稻米产量的提高起到了关键作用。自1973年发现光敏核不育材料以来，育种家们已经选育出许多光温敏核不育系，并配制出了许多强优势的杂交组合。目前，光温敏核不育系在国内的杂交水稻推广面积达到200万公顷以上。 本研究由伍箴勇、李春海、牟同敏完成，旨在观察并分析5个新育成的籼型光温敏核不育系的开花习性，并将其与已知的对照品种培矮64S（CK）进行比较。实验结果表明，在单穗和单株开花历期上，华885S是最短的，与对照培矮64S相近。而华893S和华328S的开花历期相对较长。此外，华884S、华885S、华886S和华893S的单穗逐日开花动态较好，而华884S、华886S、华893S和华328S的花时分布较为集中，华885S和培矮64S则较为分散。 在柱头特性方面，颖间距和张颖角度最大的不育系是华893S，分别为4.91mm和34.43°，而对照培矮64S则最小。张颖时间上，华886S最长，其次是华893S、华885S、培矮64S和华884S，华328S最短。华893S的柱头外露率最高，达91.20%，且柱头活力保持时间长、下降较慢。这些研究结果表明，华893S的开花习性与其高异交结实率和制种产量密切相关。 通过对不同光温敏核不育系的开花特性进行观察和比较，本研究不仅增进了对这些材料开花习性的认识，而且为未来水稻育种以及提高杂交水稻的制种产量提供了重要的参考。特别是为华中农业大学近年来培育的新光温敏核不育系提供了宝贵的评估数据，进一步推动了杂交水稻的科学发展。 研究采用分期播种的方法，确保了各不育系均能在特定时期内抽穗，从而便于观察和记录它们的开花习性。观察的开花习性包括单穗开花历期、单穗日开花动态、单株开花历期、花时分布动态、张颖特性、柱头外露率和包颈率、柱头面积大小以及柱头活力等关键性状。这些性状直接关系到杂交水稻制种的成功与否。例如，柱头外露率和柱头活力高的不育系更容易接受父本花粉，从而提高制种效率。 本研究不仅为光温敏核不育系的开发和应用提供了科学依据，也为水稻杂交技术的发展带来了新的希望。随着光温敏核不育系材料的不断完善，未来有望进一步提高杂交水稻的产量和质量，为粮食安全作出更大的贡献。

本资源为手写数字识别分类的入门级实战代码，代码使用pytorch架构编写，并且无需显卡，只通过CPU进行训练。 代码编写了一个简单的卷积神经网络，输入为单通道的28×28图片，输出是一个10维向量。 数据集的格式应在代码文件同目录下包含两个文件夹，分别为训练文件夹和测试文件夹，训练和测试文件夹下各包含10个以0~9数字命名的文件夹，文件夹中包含了对应的若干张图片文件。 代码在每轮训练结束后会输出训练集分类正确率和测试集分类正确率，并且记录在txt文件中。