基于神经网络的自适应PID控制器 通过将RBF（BP）神经网络和PID控制器相结合，建立了神经网络PID控制器，采用传递函数进行系统建模，通过自动调整PID参数，实现了对方波信号的跟踪。 程序有注释

本次实验开发环境KEIL5，仿真环境Proteus 8.12版本，如有版本过低可能失败，主要实验内容两个32单片机进行交互数据传输，模拟车机主控与驱动板传感器发送数据，用按键手动调整数据，模拟数据浮动，并显示车机屏幕，实验器材，两块32单片机，按键，电源，电阻，led灯，LCD1602，虚拟串口，串口终端。仿真视频bandicam 2023 02 07 17 55 47 334_视频

基于MATLAB的储能调频调峰模型

基于CNN的中文文本分类算法（可应用于垃圾邮件过滤、情感分析等场景）

使用的芯片为STM32F103C8T6最小核心板 DHT11温湿度传感器 系统将DHT11检测到的温湿度数据实时的显示在OLED屏幕上。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

本资源是一个基于协同过滤算法商品推荐系统的完整开发源码，包括前端、后端、数据库等部分。该系统主要提供自媒体社区服务，实现自媒体账号管理、内容发布、用户互动等功能，提高自媒体推广效率和用户体验。该系统支持自媒体账号管理、内容发布、用户互动等服务，为自媒体及广大自媒体创作者提供了便捷、高效的自媒体社区平台。 我们提供了详细的部署说明和系统介绍，以帮助使用者更好地使用本资源。在部署说明中，我们详细介绍了如何将本资源部署到本地或远程服务器上，并配置相关环境参数。在系统介绍中，我们对自媒体社区平台的各项功能、前后端框架和技术栈进行了详细介绍和解释，以帮助开发者更好地理解系统的设计思路和功能实现。 对于想要深入学习和了解源码的开发者，我们还提供了源码解释。通过逐行分析源码，我们对系统的技术实现、API设计、业务逻辑等进行深入解读和分析，帮助开发者更好地理解源码和在其基础上进行二次开发，并提供更多开发思路和技巧。 总之，本资源适合对SpringBoot、Vue、自媒体社区平台开发有一定基础的开发者学习和参考。该系统的设计思路、技术实现和业务逻辑等方面都具有高参考价值，为开发

基于柠檬酸的溶胶凝胶法制备不同尺度的锂离子电池正极材料LiFeBO3/C及其性能表征，周森森，吴状春，LiFeBO3/C是一种新型的正极材料，其具有循环寿命长，能量密度高，价格较低，理论容量高，环境友好等优点。本文通过基于柠檬酸的溶胶

【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。

毕业设计-基于溯源图的APT攻击检测方法优化

基于 YOLO（You Only Look Once）算法实现的停车场车牌识别计费系统可以实现自动识别车牌、记录车辆进出时间以及计算停车费用等功能。下面是一个基本的系统架构和功能描述： ### 系统架构： 1. **摄像头部署：** 在停车场入口和出口处安装摄像头，以捕捉车辆进出场景。 2. **YOLO模型部署：** 使用基于 YOLO 的目标检测模型，针对停车场车牌的识别，训练一个车牌检测模型。可以使用预训练的 YOLO 模型，在其基础上进行微调以适应特定的车牌识别任务。 3. **车牌识别算法：** 针对检测到的车牌区域，使用 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）算法对车牌进行识别。常用的 OCR 算法包括基于深度学习的方法（如 CRNN、CTC 等）以及传统的图像处理方法（如基于模板匹配的方法）。 4. **计费系统：** 根据车辆的进出时间和停车时长，计算停车费用。可以根据停车场的具体规则和收费标准来确定计费方式，比如按时计费或按次计费。 5. **数据库存储：** 将识别到的车牌信息以及进出时间等记录保存到数据