大学毕业生计算机网络的实习报告范文.doc

基于S7-200 PLC和组态王组态污水处理控制系统的设计 1.1 研究的目的和意义 3 1.2 国内外发展概况 3 2 系统设计和实现 4 2.1设计要求 4 2.2 系统组成 4 3 硬件设计 6 3.1 PLC的选择 6 3.2主电路图 6 3.3 控制电路图 10 3.4 PLC的I/O分配 12 3.5 PLC外围接线图 14 4 软件设计 17 4.1 PLC内部使用地址 17 4.2 PLC程序流程图设计 18 4.2.1手动模式 18 4.2.2自动模式 19 4.3 PLC梯形图 19 4.4 语句表程序 29 5 组态画面 30 5.1 通信设定 30 5.2数据词典 33 5.3建立画面 35 5.4运行 39 总 结 42 致 谢 43

基于STM32F103C8T6的LoRa模块通信,使用ZLG的SX1276方案，SX1276/77/78 收发器主要采用LoRaTM 远程调制解调器，用于超长距离扩频通信，抗干扰性强，能够最大限度降低电流消耗。借助升特的LoRaTM 专利调制技术，SX1276/77/78 采用低成本的晶体和物料即可获得超过-148dBm 的高灵敏度。此外，高灵敏度与+20dBm 功率放大器的集成使这些器件的链路预算达到了行业领先水平，成为远距离传输和对可靠性要求极高的应用的最佳选择。相较传统调制技术，LoRaTM调制技术在抗阻塞和选择性方面也具有明显优势，解决了传统设计方案无法同时兼顾距离、抗干扰和功耗的问题。

基于自适应事件触发的网络随机切换系统的滤波器设计 ，顾洲，赵欢，本章提出了一种新颖的自适应事件触发机制(AETS)，这种新型的阈值主要取决于最新释放数据和当前采样数据之间的动态误差，而这种数据

本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！

1.建立一个组态软件工程； 2.定义组态软件变量（内存实型变量）； 3.组态软件画面设计； 4.组态软件动画连接设计（在主界面显示建立的变量）； 5.采用相关命令语言设计一个报表记录系统（每分钟记录一次建立的变量）。 组态王创建一分钟数据报表 三相异步电动机 从工程的建立到结束 一步一图非常详细，自己写的，可以看看 ！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

操作系统精髓与设计原理(原书第6版).pdf

演示计算机网络安全 此回购包含了我应邀在布加勒斯特大学计算机网络课程中为二年级学生提供的演讲材料。 您可以查看此演示文稿。 执照 本材料根据。

基于BP神经网络的数据分类matlab程序。 matlabR2020编写，可绘制出训练集及测试集结果图及各自混淆矩阵。 BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。 基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。误差反传是将输出误差通过隐含层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层所有单元，以从各层获得的误差信号作为调整各单元权值的依据。通过调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值)，训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。

本资源为系统集成项目管理工程师考试(软考)2022年真题，包含答案与详细解析。每卷共分为两科，成绩均 ≥45 即通过考试： 1. 综合知识（选择题 75 道，75分） 2. 案例分析（问答题 4 道，75分） 计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（以下简称计算机软件资格考试）是原中国计算机软件专业技术资格和水平考试（简称软件考试）的完善与发展。计算机软件资格考试是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部领导下的国家级考试，其目的是科学、公正地对全国计算机与软件专业技术人员进行职业资格、专业技术资格认定和专业技术水平测试。工业和信息化部教育与考试中心负责全国考务管理工作，除台湾地区外，计算机软件资格考试在全国各省、自治区、直辖市及计划单列市和新疆生产建设兵团，以及香港特别行政区和澳门特别行政区，都建立了考试管理机构，负责本区域考试的组织实施工作。计算机软件资格考试在全国范围内已经实施了二十多年，近十年来,考试该考试由于其权威性和严肃性，得到了社会各界及用人单位的广泛认同，并为推动国家信息产业发展，特别是在软件和服务产业的发展,以及提高各类信息技术人才的素质和能力中发挥了重要作用。