天龙八部GM工具(易语言)源码 易语言源码
2025-04-12 22:50:14 7KB GM工具
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程序结合易语言WEB浏览器支持库实现简单HTML编辑功能。
2025-04-12 19:55:16 12KB
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基于stm32的温湿度采集Proteus仿真(仿真+程序) 仿真图protues 8.9 程序编译器:keil 5 编程语言:C语言 功能描述: 通过STM32采集DHT11温度传感器的数据,将温湿度信息显示在LCD显示屏上及串口上。 在当今科技迅速发展的时代,物联网技术的应用已经深入到我们的日常生活中。基于STM32微控制器的温湿度采集系统是物联网技术的一个重要应用实例,它能够实时监测环境温湿度数据,并通过各种通信接口将信息传递给人类。本项目利用STM32作为主控制器,结合DHT11温湿度传感器进行数据采集,并通过LCD显示屏和串口通信将采集到的数据展示给用户。 项目的实现步骤包括硬件设计和软件编程两大部分。硬件设计主要是选择合适的STM32微控制器和DHT11温湿度传感器,并设计电路连接。软件编程则包括了使用Keil 5编程器,采用C语言编写程序,并在Proteus 8.9仿真环境中进行调试。在编写程序的过程中,需要设置STM32的GPIO口(通用输入输出口)与DHT11传感器连接,编写数据读取函数以获取温湿度信息,并设计数据处理和显示算法,最后实现数据在LCD屏幕上的显示以及通过串口输出。 DHT11传感器是一款含有已校准数字信号输出的温湿度复合传感器。它应用专用的数字模块采集技术和温湿度测量技术,确保产品具有高可靠性和卓越的长期稳定性。STM32微控制器则以其高性能、低成本、低功耗等优点,在物联网、工业控制、医疗设备等领域得到了广泛的应用。 项目中使用到的LCD显示屏可以更直观地向用户提供环境温湿度信息,而串口通信则能够实现数据远距离传输,便于远程监控和数据分析。此外,项目的设计还具有很好的扩展性,可以根据需求接入更多种类的传感器,如CO2浓度传感器、光照传感器等,实现多功能环境监测系统。 通过本项目,用户不仅能够直观地获取环境温湿度数据,还可以将数据用于环境控制、智能监测和数据分析等领域。这不仅能够帮助人们更好地了解和管理周围环境,而且对于实现智能化管理和优化控制具有重要的意义。 项目中还包括了文档资料,其中包含了对温湿度采集系统的详细分析,以及对仿真程序设计的具体介绍。文档详细描述了项目的设计思路、实现过程以及关键问题的解决方案,是理解和学习整个系统设计的宝贵资料。 基于STM32的温湿度采集系统的设计与实现,不仅是一个技术应用的成功案例,也是物联网技术在环境监测领域应用的一个缩影。随着技术的不断发展,类似的技术和系统将会在更多的领域发挥作用,为人类社会带来更多的便利。
2025-04-12 19:48:33 140KB xhtml
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资源介绍:脚本编辑器源码支持语法高亮,代码自动完成。资源作者:
2025-04-12 18:45:43 37KB
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易语言是一种专为中国人设计的编程语言,它以简体中文作为编程语法,降低了编程的门槛,使得更多非计算机专业的人也能进行程序开发。在易语言中,“直接调用驱动级鼠标键盘-sel插件0.92”是一个用于实现低级别硬件控制的工具,特别是针对鼠标和键盘操作。这个插件允许开发者通过易语言编写的应用程序直接与底层驱动进行交互,提供了对鼠标和键盘事件的高级别控制。 “sel插件”是这个工具的核心组件,通常以动态链接库(DLL)的形式存在。DLL文件是Windows操作系统中的一种共享库,它包含了一组可执行函数和数据,可以在多个程序之间共享,以节省内存并提高系统效率。在本例中,sel.dll很可能包含了驱动级的输入控制函数,使得易语言的程序能够模拟鼠标和键盘的行为,比如点击、移动、按键等。 "自动注册插件.exe"文件则是一个可执行程序,其功能可能是自动将sel插件注册到系统中,以便于易语言程序能够识别和使用。在Windows系统中,为了安全和稳定性,不是所有DLL都会自动加载,因此需要这样的注册工具来完成插件的正确安装和配置。 "森林插件.dll"可能是另一个相关的插件,虽然在提供的信息中没有明确说明其具体功能,但通常插件之间可以协同工作,提供更丰富的功能。这个名字可能暗示了它在易语言环境中提供了一种扩展或集成功能,例如可能是用于处理其他硬件或系统级别的交互。 "说明文档.chm"和"sel说明.txt"是帮助文件,提供了关于如何使用这些插件的详细指导。CHM文件是Microsoft的帮助文件格式,包含了索引、搜索和组织良好的内容,而TXT文件可能是一个简单文本格式的快速指南。这些文件对于初学者或者在使用过程中遇到问题的开发者来说是非常宝贵的资源,可以帮助他们理解和利用这些插件的功能。 "易语言可直接调用驱动级鼠标键盘-sel插件0.92"是一个让易语言开发者能够轻松实现驱动级硬件控制的工具包,特别适用于需要精细操作鼠标和键盘的场景,如自动化测试、游戏脚本编写等。通过这些插件和相关资源,用户可以深入了解驱动级编程,并在易语言环境中实现高效且复杂的硬件控制逻辑。
2025-04-12 12:11:31 1.87MB
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安装方法: 1. 下载语言定义文件, 将其拷贝到notepad++安装目录下 2. 打开notepad++,选择语言菜单-> 自定义语言格式 3. 点击导入按钮, 选择下载的语言定义文件 4. 重新启动notepad++, 就可以看到多的语言项 SKILL
2025-04-11 14:19:19 26KB cadence skill notepad++ 语言定义
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这份代码并不完善 网上的文库对dbfs的分析也很到位 gbits的无非就是 文件头 + 数据段 + alpha 文件头具体参照图片类型而定,最重要的是文件头 可能部分ALPHA有加密,就预览效果来看怪怪的 [只管了一帧,其余的我懒得整] 模块自行网上寻找
2025-04-11 12:54:40 128B 高级教程源码
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STM32F407实现Modbus主机从机双角色协议栈移植与FreeRTOS集成,开源协议ucModbus源码分享,STM32F407上移植Modbus主机从机双角色协议栈,Keil5工程源代码,编译成功的工程,可以移植到其他单片机上。 1. 平台:STM32F407 2. 采用FreeRTOS实时操作系统,代码结构清晰 3. 采用ucModbus开源协议,支持Modbus主机和从机,可根据需要调用 4. Modbus主机从机双角色协议栈 ,核心关键词:STM32F407; Modbus主机从机双角色协议栈; Keil5工程源代码; 移植; FreeRTOS实时操作系统; ucModbus开源协议。,STM32F407上实现FreeRTOS+ucModbus的Modbus双角色协议栈移植工程
2025-04-10 22:29:28 448KB 开发语言
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"大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告" 大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告是大数据协同安全技术国家工程研究中心发布的一份报告,该报告详细分析了大语言模型提示注入攻击的安全风险,并提出了相应的防御策略。 报告首先介绍了提示和提示学习的概念,包括提示的定义、类型和应用场景,以及提示学习的原理和方法。然后,报告详细分析了提示注入攻击的概念、类型和危害,包括直接提示注入和间接提示注入两种类型,并对其进行了深入分析和讨论。 报告还详细介绍了提示注入攻击的防御策略,包括输入侧防御和模型侧防御两种方法,并对其进行了比较和分析。报告最后还对大语言模型提示注入攻击的安全风险进行了总结和评估,并提出了相应的安全建议。 该报告的主要贡献在于,它对大语言模型提示注入攻击的安全风险进行了系统性的分析和讨论,并提出了相应的防御策略和安全建议,为业界和学术界提供了有价值的参考和借鉴。 知识点: 1. 提示和提示学习的概念:提示是指人工智能模型在执行任务时所需的输入信息,而提示学习则是指模型从已有的数据中学习和泛化的能力。 2. 大语言模型的安全风险:大语言模型存在着提示注入攻击的安全风险,该攻击可以使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 3. 直接提示注入攻击:直接提示注入攻击是指攻击者直接将恶意输入注入到模型中,使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 4. 间接提示注入攻击:间接提示注入攻击是指攻击者通过修改模型的输入或参数来使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 5. 提示注入攻击的防御策略:包括输入侧防御和模型侧防御两种方法,输入侧防御是指对输入数据进行过滤和检测,以防止恶意输入的注入,而模型侧防御是指对模型进行改进和优化,以增强其对恶意输入的抵抗力。 6. Inputsidedefense:输入侧防御是指对输入数据进行过滤和检测,以防止恶意输入的注入。 7. Model-sidesdefense:模型侧防御是指对模型进行改进和优化,以增强其对恶意输入的抵抗力。 8. 安全大脑国家新一代人工智能开放创新平台:是一个国家级的人工智能开放创新平台,旨在推动人工智能技术的发展和应用。 9. 大数据协同安全技术国家工程研究中心:是一个国家级的研究机构,旨在推动大数据和人工智能技术的发展和应用,并确保其安全和可靠性。
2025-04-10 21:20:56 3.84MB
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在大模型角度来讲,下游业务足够丰富。长期而言,开源必然会更加灵活、成本更加低,能够更加普惠使用。闭源模型更多会走向高效果、高价值、高效率三个方向。未来,开源模型会逐步成为应用主流,而闭源模型会在特殊领域和行业当中所体现。 什么是大模型的数据工程?现在大家去做GPT模型或者BERT等模型,都会有两个方向。第一个是以模型为中心,不怎么关注数据,不断地优化模型的结构;第二个是以数据为中心(Data-Driven),也是目前做算法的一个共识,算法本质上是在做数据,核心是说模型不变,通过改进数据质量来提升模型效果,不断提升训练数据的质量。 在数据处理层面,大模型可以帮助传统的ETL过程简化难度,提高实时交互效率。在数据分析层面,大模型可以替代拖拽交互方式,让业务用户用更简单、更高效的方式以自然语言形式与底层数据交互,来构建需要的报表和看板。 在行业应用层面,大模型可以真正发挥对行业知识的理解能力,与具体数据结合,形成具针对客户、特定项目、指标体系的输出,再加上数据准备,可能直接输出标准化的项目成果。接下来会这三个层面依次展开,分别对大模型能力进行讲解。
2025-04-10 18:18:25 16KB 自然语言处理 人工智能
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