一个OLT与多个ONT O N U O N U O N U T-CONT GEM Port T-CONT GEM Port GEM Port T-CONT T-CONT GEM Port GEM Port GEM Port GEM Port GEM Port 不同的ONU用ONU-ID标识 不同的T-CONT用Alloc-ID标识 不同的GEM-PORT用Port-ID标识 PON光口 每个GPON 端口，支持1：64 分光比，即可提供64路ONT 接入。 每个ONU上可以有多个T-CONT,每个TCONT可以绑多个GEMPORT. T-CONT就相当于一个物理的缓存，只有绑定了DBA模板才能限速。 DBA 1 2 3 OLT

C#汇川全系列上位机适配源码 C#上位机读写PLC案例，TCP通信，通讯部分封装成类，没有加密，都是源码，注释齐全，纯源码，此版本支持汇川全系列PLC的ModebusTCP通讯的读写操作。 C#上位机与汇川全系列PLC走ModbusTCP通信实例源码 C# socket编程 上位机一键修改plc参数 汇川TCP UDP socket通讯示例，亲测可用，适合学习 通讯相关程序写成库，都是源码，可以直接复用 关键代码注释清晰 支持汇川全系列plc的modbusTCP通讯， 可以导入导出变量表 C005

额 找了半天 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

C语言深度解剖，在学习完所有C语言知识点后可以通过这本书更上一层楼。作者写作风格诙谐幽默，在谈笑间讲述C语言的难点，是提高C语言技术的一本不可多得的书稿。本文档为作者书稿，若有侵权请谅解。尊重作者，知识无价，感谢陈正冲老师！如果喜欢，请购买正版。 ### C语言深度解剖知识点概览 #### 一、引言 - **目的与背景**：本书旨在深入探讨C语言的复杂性和高级特性，帮助读者理解C语言在实际编程中的应用，尤其是对于那些已经掌握了基本语法但希望进一步提升技能的程序员而言。 - **作者经验分享**：陈正冲作为一位资深的嵌入式软件开发者和教育者，结合自己的经验和观察，指出了当前计算机教育体系中存在的问题以及C语言学习中的常见误区。 #### 二、C语言的核心概念 - **指针的理解与运用**：书中强调了指针在C语言中的核心地位，并通过具体的实例帮助读者理解如何正确地使用指针进行数据操作。 - **数组与内存管理**：深入讨论数组的概念以及如何高效地进行内存管理，特别是动态内存分配和释放的过程及其注意事项。 - **内存模型**：详细解释了C语言中的内存模型，包括栈、堆、静态区等不同内存区域的特点和使用场景。 - **预处理器指令**：介绍了预处理器的作用和常用的预处理器指令，如宏定义、条件编译等，帮助读者更好地利用这些功能优化代码。 #### 三、高级特性详解 - **结构体与联合体**：探讨了结构体和联合体的使用方法，特别是在复杂数据结构设计中的应用。 - **枚举类型**：解释了枚举类型的定义和使用技巧，以及如何通过枚举提高代码的可读性和维护性。 - **位运算**：通过实例展示了位运算符的使用方法及其在低级编程中的重要作用。 - **文件处理**：详细介绍了文件输入输出的基本操作和高级技巧，包括缓冲区管理、错误处理等。 - **信号处理**：讨论了信号的概念及其在进程控制中的作用，如何捕获和处理信号来增强程序的健壮性。 #### 四、实战案例分析 - **经典算法实现**：选取了一些经典的算法题目，用C语言实现并分析，帮助读者理解算法的逻辑和实现细节。 - **系统调用示例**：提供了多个系统调用的实际示例，如文件操作、进程管理等，加深对操作系统接口的理解。 - **网络编程实践**：通过编写简单的客户端和服务端程序，学习网络编程的基础知识和技术要点。 #### 五、面试与笔试准备 - **面试题精选**：整理了一系列C语言相关的面试题，覆盖了基础语法、数据结构、算法等多个方面。 - **笔试题解析**：针对常见的笔试题目进行了详细解析，帮助读者掌握解决问题的思路和技巧。 - **编程挑战赛题库**：提供了一些编程竞赛中的题目，挑战读者的编程能力和算法设计能力。 #### 六、学习资源推荐 - **在线课程**：推荐了几门优质的在线课程资源，适合不同程度的学习者。 - **参考书籍**：列举了一些权威的C语言教材和专业书籍，方便读者进一步深入学习。 - **社区论坛**：介绍了一些活跃的技术社区和论坛，鼓励读者参与讨论和交流。 #### 结论 本书不仅是一本深入解析C语言的指南，更是作者多年教学和实践经验的结晶。通过丰富的案例和深入浅出的讲解，旨在帮助读者构建坚实的C语言基础，培养解决复杂问题的能力。无论你是初学者还是有一定基础的程序员，都能从中获得宝贵的知识和启发。

在图像处理领域，压缩技术是必不可少的一环，尤其是在存储和传输大量图像数据时。JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种广泛使用的有损压缩标准，它结合了多种算法，包括离散余弦变换（DCT）、量化和哈弗曼编码等，以有效地减少图像的存储空间。以下将详细阐述这些知识点及其在STM32F4微控制器上的实现。 1. **离散余弦变换（DCT）**：DCT是一种数学方法，它可以将图像从像素空间转换到频率空间。在图像中，相邻像素通常具有相似的颜色和亮度，这意味着在频率域中，低频成分（大范围变化）比高频成分（小范围变化）更重要。通过DCT，图像的能量主要集中在低频部分，这为后续的压缩提供了可能。 2. **量化**：在DCT之后，得到的是浮点数的频谱。由于实际应用中需要整数表示，所以需要量化过程。量化是将DCT系数按照预定义的量化表映射为整数，这个过程会导致信息损失，是JPEG有损压缩的主要原因。量化表的设计是关键，它平衡了压缩比和图像质量。 3. **哈弗曼编码**：哈弗曼编码是一种变长编码技术，用于进一步压缩已量化的DCT系数。在JPEG中，频繁出现的系数（通常是低频系数）会被赋予较短的编码，而不常出现的系数则分配较长的编码。这样可以进一步减小存储需求，因为更常见的数据占用的存储空间更少。 4. **STM32F4实现**：STM32F4是一款高性能的ARM Cortex-M4微控制器，其强大的浮点运算能力使得在硬件上执行DCT变得可行。开发者可以编写C或汇编代码，利用STM32F4的内置数学库来实现DCT和量化。哈弗曼编码则可以通过构建哈弗曼树并进行编码操作来完成。STM32F4的高速内存和I/O接口也支持快速读写图像数据，从而实现图像压缩和解压缩。 5. **移植性**：由于JPEG压缩算法的标准化，以及STM32F4的广泛应用，基于STM32F4的图像压缩程序可以方便地移植到其他平台，只需确保目标系统有足够的计算能力和内存，并且兼容相应的接口和协议。 在“复件 5.24”这个压缩包中，可能包含了实现这些功能的源代码、头文件、量化表、哈弗曼编码表以及可能的测试图像。通过分析和理解这些文件，开发者可以学习如何在嵌入式系统上实现高效的图像压缩，从而应用于各种实际项目，如监控系统、无人机影像传输或物联网设备。

### 研发运营一体化(DevOps)能力成熟度模型第5部分-应用设计 #### 知识点一：研发运营一体化（DevOps）的概念及其重要性 研发运营一体化（DevOps）是一种文化和实践，旨在通过促进开发人员（Dev）和运维人员（Ops）之间的沟通、协作与整合来加速高质量软件的交付。它强调跨职能团队的合作，利用自动化工具和持续改进的方法论来提高生产效率和服务质量。随着数字化转型的推进，DevOps已经成为企业提高竞争力的关键手段之一。 #### 知识点二：能力成熟度模型的意义 能力成熟度模型（CMM）是一种评估组织过程成熟度和能力的框架。DevOps能力成熟度模型旨在为企业提供一个标准化的方法来衡量和改进其DevOps实践的水平。该模型通常包括不同级别的成熟度标准，帮助企业识别当前的状态并规划未来的发展路径。 #### 知识点三：第5部分-应用设计概述 《研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型第5部分：应用设计》聚焦于应用设计阶段，这是软件开发生命周期中的关键环节。良好的应用设计不仅能够确保软件的质量和性能，还能极大地简化后续的测试、部署和维护工作。本部分重点介绍了应用设计的原则、方法和技术，并提出了针对不同成熟度级别的指导原则。 #### 知识点四：核心内容解读 1. **应用接口**： - 设计原则：接口的设计应遵循明确、一致且易于理解的原则，确保与外部系统的交互顺畅。 - 自动化测试：通过自动化接口测试确保接口的稳定性和可靠性。 - 文档管理：建立健全的接口文档管理系统，方便团队成员查阅和维护。 2. **应用性能**： - 性能指标：定义关键性能指标（KPIs），如响应时间、吞吐量等，用于评估应用程序的表现。 - 压力测试：进行压力测试以验证系统在高负载下的表现。 - 容错设计：采用容错机制确保在部分组件故障时，系统仍能继续运行。 3. **应用扩展**： - 模块化设计：采用模块化设计原则，便于系统的扩展和维护。 - 微服务架构：探索微服务架构的应用，提高系统的灵活性和可扩展性。 - 动态资源配置：实现动态资源分配，根据实际需求调整系统资源。 4. **故障处理**： - 异常捕获：建立有效的异常捕获和处理机制，减少故障对用户的影响。 - 日志记录：完善日志记录机制，为问题追踪提供依据。 - 快速恢复：制定快速恢复策略，确保服务中断后的快速恢复正常服务。 #### 知识点五：五级度量指标定义 - **初始级**：缺乏标准的过程定义，依赖个人经验和直觉。 - **已管理级**：建立了基本的过程管理和控制机制，但可能没有形成文档。 - **已定义级**：过程已经被明确定义、文档化并被整个组织所采纳。 - **量化管理级**：过程绩效得到了量化管理和控制。 - **优化级**：持续改进过程的性能，采用新技术和方法提高效率。 #### 知识点六：应用设计中的关键术语 - **软件架构**：软件架构是一组规则和实践，用于指导软件系统的结构、系统组件之间相互作用的方式以及如何构建这些组件。 - **应用程序**：指可以执行特定任务或一组相关任务的计算机程序。 - **运行时环境**：指应用程序运行所需的环境，包括操作系统、库和其他依赖项。 - **软件包**：包含软件的可执行代码、元数据以及其他支持文件的集合。 《研发运营一体化（DevOps）能力成熟度模型第5部分：应用设计》深入探讨了在DevOps背景下应用设计的重要性、方法和技术。通过理解和应用这些原则，企业可以显著提高软件产品的质量和生命周期管理的效率。

在深度学习和机器学习领域，图像描述生成一直是一个热门的研究方向，它涉及到从图像中提取特征，结合语言模型生成图像的描述文本。本文介绍了一种使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）构建图像描述生成器的方法，这种方法不仅能够捕捉图像的视觉特征，还能生成连贯、丰富的文本描述。 CNN作为深度学习中的一种重要模型，特别擅长于图像数据的特征提取和分类任务。在图像描述生成中，CNN可以用来提取图像的关键视觉信息，如边缘、形状和纹理等。通过预训练的CNN模型，如VGG16、ResNet等，可以从输入图像中提取出一系列的特征向量，这些特征向量将作为后续语言模型的输入。 LSTM则是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够通过门控机制有效地解决传统RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸的问题。在图像描述生成任务中，LSTM用于根据CNN提取的图像特征生成序列化的描述文本。通过编码器-解码器（Encoder-Decoder）框架，CNN先进行图像的编码，然后LSTM根据编码后的特征进行文本的解码，最终生成描述图像的文本。 源代码文件“training_caption_generator.ipynb”可能包含用于训练图像描述生成器的Python代码，其中可能涉及到数据预处理、模型构建、训练过程以及结果评估等步骤。该文件中的代码可能使用了TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来实现。 “testing_caption_generator.py”则可能是一个用于测试训练好的模型性能的脚本，它可能会加载模型，并对新的图像数据进行预测，生成相应的描述文本。 “descriptions.txt”文件可能包含了用于训练和测试模型的数据集中的图像描述文本，这些文本需要与图像相对应，作为监督学习中的标签。 “features.p”和“tokenizer.p”这两个文件可能是保存了预处理后的特征数据和文本分词器的状态，它们是模型训练和预测时所必需的辅助数据。 “models”文件夹可能包含了训练过程中保存的模型权重文件，这些文件是模型训练完成后的成果。 “model.png”文件则可能是一个模型结构图，直观地展示了CNN和LSTM相结合的网络结构，帮助理解模型的工作原理和数据流。 “ipynb_checkpoints”文件夹则可能是Jupyter Notebook在运行时自动保存的检查点文件，它们记录了代码运行过程中的状态，便于在出现错误时恢复到之前的某个运行状态。 综合上述文件内容，我们可以了解到图像描述生成器的设计和实现涉及到深度学习的多个方面，从数据预处理、模型构建到训练和测试，每一个环节都至关重要。通过结合CNN和LSTM的强项，可以构建出能够理解图像并生成描述的深度学习模型，这在图像识别、辅助视觉障碍人群以及搜索引擎等领域有着广泛的应用前景。

该部分主要要完成正方形区域的识别，并返回对应的坐标，但是由于距离1m，过远。因此需要引入图像增强，里面代码完成基本流程测试，仅供参考 该部分主要要完成正方形区域的识别，并返回对应的坐标，但是由于距离1m，过远。因此需要引入图像增强，里面代码完成基本流程测试，仅供参考 该部分主要要完成正方形区域的识别，并返回对应的坐标，但是由于距离1m，过远。因此需要引入图像增强，里面代码完成基本流程测试，仅供参考 ### 2023电赛E题视觉部分：正方形区域识别与坐标返回技术解析 #### 一、项目背景及目标概述 在2023年的电子设计竞赛（以下简称“电赛”）E题中，视觉部分的任务是识别并定位远处（约1米）的一个或多个正方形区域，并返回这些正方形的中心坐标。这项任务对于机器视觉系统来说是一项挑战，因为远距离会降低图像质量，使得形状检测变得更加困难。为此，项目中采用了图像增强技术来提高识别精度。 #### 二、关键技术解析 ##### 1. 图像增强技术 图像增强是在处理图像之前对图像进行预处理的一种方法，旨在改善图像质量，使其更适合后续的图像分析和处理。在这个项目中，为了应对1米远距离带来的图像质量下降问题，采取了以下步骤： - **初始化摄像头**：通过`sensor.reset()`和`sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)`等函数初始化摄像头参数。 - **设置阈值**：定义了一个阈值列表`thresholds=[(30,100,-64,-8,-32,32)]`，用于图像增强。这些阈值可以根据实际情况进行调整，以获得最佳效果。 - **二值化处理**：通过`img.binary([thresholds])`将图像转换为二值图像，突出正方形区域。 - **寻找轮廓**：利用`img.find_blobs([thresholds], pixels_threshold=200, area_threshold=200)`函数来检测图像中的轮廓。 ##### 2. 正方形检测与坐标计算 在图像增强之后，下一步是检测正方形并计算其坐标。主要步骤包括： - **轮廓检测**：通过`img.find_blobs`函数获取图像中的所有轮廓。 - **正方形检测**：遍历每个轮廓，使用`blob.is_square()`方法检查轮廓是否为正方形。 - **坐标计算**：对于每个检测到的正方形，使用`blob.cx()`和`blob.cy()`方法计算其中心坐标。 - **距离估算**：基于正方形的宽度估算距离，这里假设正方形的宽度为1米，通过公式`distance = 1 / blob.w()`来计算距离。 #### 三、代码实现详解 以下是项目中的关键代码片段，用于实现上述功能： ```python # 初始化摄像头 sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.skip_frames(time=2000) # 设置阈值，用于图像增强 thresholds = [(30, 100, -64, -8, -32, 32)] while True: img = sensor.snapshot() # 获取图像 # 图像增强 img.binary([thresholds]) # 寻找轮廓 blobs = img.find_blobs([thresholds], pixels_threshold=200, area_threshold=200) # 遍历找到的轮廓 for blob in blobs: # 判断是否为正方形 if blob.is_square(): # 计算正方形的中心坐标 x = blob.cx() y = blob.cy() # 计算距离 distance = 1 / blob.w() # 假设正方形的宽度为1米 # 在图像上绘制正方形和坐标 img.draw_rectangle(blob.rect()) img.draw_cross(x, y) # 打印坐标和距离 print("Square found at (x={}, y={}), distance={}m".format(x, y, distance)) # 显示图像 img.show() ``` #### 四、总结 本文详细介绍了2023年电赛E题视觉部分的实现原理和技术细节，重点在于如何通过图像增强技术和正方形检测算法，在远距离条件下准确地识别出正方形区域并计算其坐标。这一解决方案不仅适用于电赛项目，也为其他类似的机器视觉应用提供了有价值的参考。

引言 　　科里奥利质量流量计（Corioils Mass Flowmeter，简称CMF）是一种利用流体在振动管内产生与质量流量成正比的科氏力为原理所制成的一种直接式质量流量仪表。当前，基于此原理已开发研制了多种科氏流量计并得到广泛应用。但是，它们普遍存在精度低、体积大、功耗大等问题。我们利用PLD器件开发研制了新一代U形双管式科氏质量流量计。它可以侦测流体的流速、密度、流量、温度等指标，与现在普遍使用的科氏流量计相比具有体积小、功耗低、功能强、精度高、适应性强等特点，具有较大的推广价值。 　　本文主要这种新型科氏质量流量计的系统工作原理，数字系统的设计、实现及关键技术，并给出了实际应用结

C++程序设计语言.第4部分 标准库.原书第4版