基于滑膜观测器的无感Foc控制算法：永磁同步电机稳定控制方案，开源C代码及原理分析,无感Foc控制 滑模观测器smo 永磁同步电机正弦波控制方案 直流无刷电机 提供stm32 和 dsp源码 提供keil完整工程，不是st电机库 对电机参数不敏感，50%误差依然控制稳定 带有电流速度双闭环的pid程序。 算法采用滑膜观测器，启动采用Vf， 全开源c代码，全开源，启动顺滑，很有参考价值。 含有原理图，smo推导过程，simulink仿真模型。 。 ,无感Foc控制; 滑模观测器(SMO); 永磁同步电机正弦波控制方案; 直流无刷电机控制; STM32和DSP源码; Keil完整工程; 算法误差稳定性; 电流速度双闭环PID程序; 全开源C代码; 启动顺滑性; 原理图; smo推导过程; simulink仿真模型。,基于滑模观测器的无感Foc控制：永磁同步电机正弦波控制方案全开源源码

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该Python脚本是一个用于爬取BOSS直聘网站上岗位信息的工具。它具备以下主要功能： 1. **配置和初始化**：导入必要的库，设置浏览器选项，禁用图片加载，禁用GPU，设置窗口大小等，以优化爬虫性能。 2. **发送企业微信消息**：当遇到需要验证的情况时，脚本会自动发送消息到企业微信。 3. **等待元素出现**：定义了一个函数，用于等待页面上的特定元素出现。 4. **获取城市各区区号**：通过请求BOSS直聘API，获取不同城市各区的区号信息，并保存到CSV文件。 5. **查看每个区的岗位页数**：爬取每个区域的岗位列表页面，获取总页数，并保存到CSV文件。 6. **爬取岗位信息**：访问每个岗位的列表页面，爬取岗位名称、工资、位置、公司信息等，并保存到CSV文件。 7. **获取岗位职责**：对已爬取的岗位链接进行访问，爬取岗位职责描述，并更新到CSV文件。 8. **获取和使用Cookies**：自动获取BOSS直聘网站的Cookies，并保存到文件，用于之后的自动登录和数据爬取。 9. **自动投递简历**：读取包含岗位链接的CSV文件，自动访问链接

X-AnyLabeling2.3.6安装包及代码，压缩包内包括内容 X-AnyLabeling-CPU.exe X-AnyLabeling-2.3.6.zip 官方下载地址 https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling

内容概要：本文介绍了利用Python构建一个动态计算一般均衡(CGE)模型的方法，涵盖从数据预处理到模型求解再到结果可视化的全过程，适用于宏观经济政策、贸易政策以及环境经济分析。该模型采用了柯布-道格拉斯生产函数及简化的供需关系，并结合了pandas、numpy、matplotlib、scipy等科学计算库和tkinter进行用户接口的设计，便于用户导入数据文件并查看最终模型运行成果。 适合人群：对经济学有兴趣的程序员、经济政策分析师、研究生及以上学历的研究人员。 使用场景及目标：该动态CGE模型主要用于研究不同的政策措施对于经济发展的潜在影响，通过调整相关参数和输入特定条件下的数据集，可以帮助决策者更好地理解政策效果。 其他说明：文中不仅详尽讲解了每一部分的功能与编码细节，还讨论了可能遇到的问题及未来的改善路径，比如提高模型准确性与效率等。此外，提醒使用者注意数据质量和计算效率间的关系，以确保最佳的分析性能。

Delphi 12 一套将完整 Windows API 头文件转换为对象 Pascal 的新单元。此 API 转换包括 311 个 Delphi 头文件*和 41 MB 代码，涵盖了微软提供的整个平台 API。 Delphi12 新增加，正版软件才可以下载。 包含全部源代码！ 不可多得的好资源！

在MATLAB环境中，最小二乘法（Least Squares Method）是一种广泛应用的数据拟合技术，尤其在预测模型构建中。这个“matlab最小二乘进行多输入，多输出预测代码”很可能是用来解决复杂的系统建模问题，其中输入变量可能有多个，而输出也可能不止一个。在多输入多输出（MIMO）系统中，这种模型可以模拟多个输入如何影响多个输出，广泛应用于控制工程、信号处理、机器学习等多个领域。 最小二乘法的基本思想是通过最小化残差平方和来寻找最佳拟合直线或超平面。对于多输入多输出情况，这通常涉及到多元线性回归模型的构建，即预测输出变量是输入变量的线性组合。在MATLAB中，可以使用`lsqnonlin`或`lsqcurvefit`函数来实现非线性最小二乘拟合，而对于线性问题，`lsqlin`函数则更为直接。 以下是多输入多输出预测模型的基本步骤： 1. **数据准备**：收集足够的多输入（自变量）和多输出（因变量）的历史数据。这些数据需要代表系统的各种工作状态。 2. **模型定义**：设定模型结构，比如决定输入变量如何影响每个输出。这通常表示为一个矩阵方程形式：`Y = H * X + E`，其中`Y`是输出向量，`H`是系数矩阵，`X`是输入向量，`E`是误差项。 3. **参数估计**：使用MATLAB的`lsqlin`函数找到最佳的系数矩阵`H`，使得预测的输出与实际输出的残差平方和最小。这个过程涉及到求解正规方程或使用梯度下降等优化算法。 4. **模型验证**：将模型应用于验证集数据，检查其预测性能，如均方误差（MSE）、决定系数（R²）等。 5. **模型应用**：一旦模型经过验证，就可以用它来预测新的输入值对应的输出。 在提供的“PSR多输入多输出”文件中，可能包含了具体的MATLAB代码实现，包括数据预处理、模型构建、参数估计和结果评估等环节。这类代码的阅读和理解有助于深入学习多输入多输出系统的预测方法，特别是如何利用最小二乘法进行参数估计和模型优化。 在MATLAB软件/插件标签的上下文中，可能还涉及到了一些特定的工具箱，如Optimization Toolbox（用于优化算法）或者Curve Fitting Toolbox（用于曲线拟合），这些工具箱提供了丰富的函数和图形界面，便于进行模型的建立和分析。 多输入多输出预测模型结合MATLAB的最小二乘方法，提供了一种强大且灵活的工具，可以有效地处理复杂的系统预测问题。通过理解和运用这些知识，工程师和研究人员能够对现实世界中的系统行为进行准确预测，从而做出有效的决策。

在工业自动化领域，MCGS（Monitor Control and Graphics Station）是一种广泛应用的人机界面（HMI）系统，用于实现设备监控和数据交互。这个“mcgs批量自动生成IO监视表.zip”压缩包提供了一种高效的方法来创建IO监视界面，特别适用于西门子PLC系统的应用。该工具能够显著减少程序员的工作量，通过自动化处理来提高开发效率。 我们要理解IO表（Input/Output Table），它是工业控制系统中用于描述设备输入和输出信号的一种表格。在西门子PLC系统中，IO表通常包含每个输入和输出点的地址、类型以及注释等信息。这些信息对于监控和调试PLC程序至关重要。 该压缩包中的工具允许用户将西门子PLC的IO表转换为MCGS可以识别的格式，从而自动生成对应的IO监视界面。这意味着用户不再需要手动编写大量的HMI代码来创建这些界面，大大节省了时间和精力。工具能够自动识别IO表中的注释，这在实际应用中非常有用，因为注释通常包含了输入和输出信号的功能描述或用途。 IO监控是HMI系统的核心功能之一，它使操作人员能够实时查看设备的运行状态，包括输入信号（如传感器数据）和输出信号（如控制指令）。通过MCGS自动生成的IO监视界面，用户可以直接看到每个IO点的状态，有助于快速诊断和解决问题。 要使用这个工具，用户需要有西门子PLC的IO表文件，并将其按照指定的格式转换。转换过程可能涉及到数据清洗和格式调整，确保所有必要的信息都被正确解析。一旦转换完成，将生成的文件导入MCGS系统，系统会自动生成相应的监视表界面。 此外，了解MCGS系统的基本操作和编程规则也是必要的。MCGS提供了丰富的图形元素和脚本语言，使得用户可以定制界面布局和交互逻辑。虽然此工具减少了编程工作，但对MCGS的深入理解和实践仍然是提升工作效率的关键。 "mcgs批量自动生成IO监视表.zip"是一个针对西门子PLC用户的实用工具，它利用自动化技术简化了MCGS HMI开发中的IO监控界面创建步骤。通过有效利用这个工具，工业自动化项目的开发周期可以被显著缩短，同时保证了界面的准确性和一致性。对于那些频繁处理PLC与HMI集成的工程师来说，这是一个不可多得的资源。

人脸识别技术是指通过计算机技术识别人脸特征，将其与数据库中存储的已知人脸特征进行比较，从而实现身份验证或识别的技术。随着计算机视觉和人工智能技术的不断进步，人脸识别技术已经成为一个重要的研究领域，并广泛应用于安全验证、智能监控、用户认证等多个场景。 本项目中所使用的`face_recognition`库是一个非常流行的开源人脸识别库，它基于深度学习技术，并结合了dlib和OpenCV这两个强大的计算机视觉库。`face_recognition`库的一个主要优势在于它的简单易用性，它提供了许多高级功能，比如人脸检测、特征提取以及人脸比对等，同时它的API设计得非常直观，让开发者即使是人脸识别的初学者也能够快速上手，实现复杂的人脸识别功能。 在人脸检测方面，`face_recognition`库可以自动识别图片中的多个面部，并返回面部的位置和大小信息。它还可以对检测到的人脸进行特征点定位，这些特征点是人脸上的关键部位，比如眼睛、鼻子和嘴巴等，为后续的特征提取和识别提供基础。 特征提取是人脸识别的核心步骤之一。`face_recognition`库通常会使用深度学习模型来提取人脸的特征向量，这些特征向量是人脸的独特表示，通常用于计算不同人脸之间的相似度。在人脸比对时，通过比较特征向量的差异来判断两个人脸是否属于同一个人。 本项目展示了一个完整的人脸识别应用开发流程。开发者需要首先安装`face_recognition`库以及其他必要的库（如OpenCV），然后通过编写代码来加载训练好的深度学习模型，实现人脸的检测和识别功能。此外，项目可能还会涉及到数据预处理、模型训练、系统界面设计等步骤。 值得注意的是，在使用人脸识别技术时，必须考虑隐私和伦理问题。因此，开发者在设计和部署人脸识别系统时，需要严格遵守相关的法律法规，确保个人隐私不被侵犯。此外，人脸识别技术的效果也受多种因素影响，比如光照条件、面部表情、姿态变化等，这些因素都可能对识别准确性造成影响，因此在实际应用中需要对这些条件进行适当控制或采用相应的方法进行处理。 人脸识别技术是一个不断发展的领域，随着技术的完善和应用的普及，它将在未来扮演更加重要的角色。而`face_recognition`库作为实现该技术的工具之一，为开发者提供了一个高效的平台，以较低的学习成本实现复杂的识别系统。

FT232H 开始使用FT232H FTDI分支板的Python和Arduino代码。 这是这些AUDIODIWHY博客文章随附的代码： //audiodiwhy.blogspot.com/2020/12/ftdi232h-breakout-board-affordable-usb.html