《噩梦射手》第三人称射击类3D游戏- unity大作业（包含所有项目文件，以及成品打包点击即玩）关注自取 简介：这款游戏与飞机大战类似，都是入门级的开发游戏，但却能教会我们很多Unity游戏开发的知识，是我们成为更好的Unity开发者的阶梯 关键词：3D类游戏；Unity3D游戏引擎；第三人称射击游戏

基于深度学习的YOLOv安全帽佩戴实时检测与目标追踪，可视化界面展示,yolov安全帽佩戴检测，目标检测，附带可视化界面。 ,核心关键词：yolov安全帽佩戴检测; 目标检测; 可视化界面。,"YoloV安全帽佩戴智能检测系统：目标检测与可视化界面" 深度学习技术近年来在目标检测领域取得了显著的进步，特别是在特定场景下的应用，如安全帽佩戴检测。YOLOv（You Only Look Once version）是一种流行的实时目标检测算法，其快速性和准确性在多种实际场景中得到了验证。本文档聚焦于基于YOLOv的安全帽佩戴实时检测技术，该技术不仅能够实现对佩戴安全帽的工人的实时监控，还能够对检测结果进行可视化展示，从而提高作业现场的安全管理水平。 YOLOv算法通过将目标检测任务转化为一个单一的回归问题，极大地提升了检测速度，使其适用于对实时性要求较高的场景。安全帽佩戴检测利用YOLOv算法，通过训练特定的数据集，使其能够识别出是否佩戴了安全帽，这在施工、矿场等高风险作业环境中尤为重要。通过实时监测，系统能够在第一时间内发现未正确佩戴安全帽的工人，从而及时提醒或采取措施，预防事故的发生。 可视化界面作为该系统的重要组成部分，提供了直观的操作和查看方式。它不仅能够实时展示检测结果，还可以通过图表、视频等形式，让用户更直观地了解现场工人的安全状况。在实际应用中，可视化界面的设计要考虑到易用性、实时性和准确性，确保信息传达的有效性。 文档中提到的“剪枝”技术在深度学习模型优化中扮演着重要角色。剪枝是一种模型压缩技术，目的是去除神经网络中不必要的参数或层，以此减少模型的大小和计算复杂度，同时尽量保留模型的性能。在安全帽佩戴检测系统中，使用剪枝技术可以使得模型更加轻量化，提高运行速度，减少资源消耗，从而更适用于硬件资源有限的现场环境。 此外，文档中还包含了一系列的文件名称，这些文件可能是文章、说明文档或相关的数据资料。其中“近年来随着人工智能技术的飞速发展目标检测已成.doc”和“安全帽佩戴检测是一种基于目标检测算法的技.doc”可能是对技术背景和方法的介绍；而“文章标题基于的安全帽佩戴检测实现目标检测与可视化.html”和“安全帽佩戴检测目标检测附带可视化界面.html”则可能是对系统功能和界面设计的说明。 安全帽佩戴检测系统的开发和应用，对于提升工作场所的安全监管有着重要意义。通过利用先进的深度学习技术和高效的模型优化方法，可以构建出既准确又高效的智能安全监控系统，为安全生产提供强有力的技术支持。未来，随着技术的不断进步和算法的优化，这类系统有望在更多行业和领域得到广泛应用，进一步提高人类生产活动的安全水平。

Android作为全球最受欢迎的移动操作系统之一，其开放性和灵活性为开发者提供了广泛的应用创新空间。在众多应用领域中，语音识别技术的集成尤为引人注目，尤其是在实现设备的语音唤醒功能方面。开源项目Sherpa提供了一个针对Android平台的关键词检测解决方案，支持通过语音输入来激活或唤醒设备。 关键词检测，又称为语音唤醒，是指在设备处于低功耗状态时，能够通过识别预设的关键词来唤醒设备，并执行相应的语音识别任务。这种技术广泛应用于智能助手、智能家居控制和车载语音交互等场景。它不仅提高了设备的用户体验，也增强了设备的交互性。 开源项目Sherpa的出现，为Android开发者提供了一种简便、高效的方式来集成关键词检测功能。该项目基于机器学习算法，能够学习和识别用户的语音指令，并通过预先设定的关键词来触发特定的应用程序或服务。这种开源性意味着开发者可以自由地获取和使用该项目，无需支付额外的费用，这对于资源有限的初创公司或个人开发者来说尤为重要。 Sherpa项目的关键词检测功能，其工作流程通常包括语音信号的捕获、特征提取、模型匹配和响应处理等步骤。设备上的麦克风会捕获到用户的语音信号；然后，系统会对这些信号进行预处理，提取出语音特征；接下来，利用训练好的模型对提取出的特征进行匹配，以识别出是否包含了预设的关键词；如果匹配成功，系统会触发相应的响应，比如唤醒设备或执行特定的操作。 在集成Sherpa到Android应用的过程中，开发者需要关注几个关键技术点。首先是模型的准确性，这直接关系到关键词检测的成功率。其次是响应速度，这影响了用户体验，尤其是在需要快速反应的场景下。再者是资源占用，优化后的算法应当尽可能地减少对设备CPU和内存的占用，以避免对其他应用产生不良影响。此外，还需要考虑到不同设备、不同环境下语音信号的差异性，保证系统的鲁棒性。 Sherpa项目的应用不仅限于个人或商业项目，也涉及到教育、科研等多个领域。开源特性使得该项目能够得到社区的持续贡献和改进，这在一定程度上推动了语音识别技术的发展。当然，随着技术的不断进步，尤其是在深度学习和人工智能领域的突破，未来的关键词检测技术将更加智能和高效。 在Android开发社区中，开源项目的普及为技术创新提供了丰富的土壤。项目如Sherpa等关键词检测工具的出现，无疑降低了开发者在语音识别领域的门槛，加速了智能应用的开发进程。这些项目的成功应用案例，进一步证明了开源技术在推动移动应用发展方面的重要作用。 Android平台上利用开源项目Sherpa实现的关键词检测技术，已经成为推动语音交互应用发展的关键工具。其开源、免费的特点，不仅降低了技术门槛，也促进了整个行业的创新与进步。通过不断地优化和发展，Sherpa等项目将继续在提高用户体验和拓展应用功能方面扮演重要角色。对于Android开发者而言，掌握并应用这类开源工具，将是提升自身竞争力的关键所在。

在Python编程语言中，爬取特定关键词的图片是一项常见的任务，尤其在构建图像分类数据集时。本篇文章将深入探讨如何使用Python进行网络图片爬取，并构建一个属于自己的分类数据集。 我们需要理解基本的网页抓取概念。Python中有许多库支持网页抓取，其中最常用的是BeautifulSoup和Scrapy。BeautifulSoup是解析HTML和XML文档的库，而Scrapy则是一个完整的爬虫框架，适用于大规模数据抓取。 1. **安装依赖库** 在开始之前，确保已经安装了Python的requests、BeautifulSoup和lxml库。如果还没有安装，可以使用以下命令： ``` pip install requests beautifulsoup4 lxml ``` 2. **构造请求** 使用requests库发送HTTP请求到目标网站。例如，我们想抓取包含特定关键词的图片，可以通过搜索该关键词来获取含有图片的页面URL。 3. **解析HTML** 使用BeautifulSoup解析返回的HTML响应。找到包含图片链接的标签，如``标签。通常，图片链接在`src`属性中。 4. **提取图片链接** 通过遍历解析后的HTML结构，提取出所有目标图片的URL。需要注意的是，有些图片可能位于相对路径中，需要与页面的基URL结合才能得到完整链接。 5. **下载图片** 使用requests库的get方法下载图片。为了避免因网络问题导致的下载失败，可以设置重试机制。同时，可以为图片指定一个本地保存路径。 6. **创建数据集** 将下载的图片按照分类存储在不同的文件夹中，以形成数据集。如果关键词是分类依据，可以根据关键词将图片存入对应的类别目录。 7. **优化爬虫** 考虑到网站的反爬策略，可能需要设置延迟或使用代理IP。还可以使用Scrapy框架，它提供了更强大的功能，如中间件、爬虫调度器和数据管道，可以更好地管理爬取过程。 8. **处理异常** 在爬虫程序中，应合理处理可能出现的各种异常，如网络错误、解析错误等，确保爬虫的健壮性。 9. **合法性与道德考虑** 在进行网络爬虫时，必须遵守相关法律法规，尊重网站的robots.txt文件，不要对目标网站造成过大的访问压力。 10. **扩展应用** 除了基本的图片爬取，还可以利用机器学习库（如TensorFlow、PyTorch）对抓取的图片进行预处理，进一步构建深度学习模型，进行图像分类、目标检测等任务。 通过以上步骤，我们可以实现根据关键词爬取特定图片并构建分类数据集的目标。这个过程不仅涵盖了Python的基本网络请求、HTML解析，还涉及到了数据集的构建和爬虫的编写技巧。对于数据科学和机器学习的初学者，这是一个很好的实践项目，可以帮助他们巩固基础知识，同时提升解决问题的能力。

基于粒子群算法的储能优化配置：成本模型分析与最优运行计划求解,基于粒子群算法的储能优化配置：成本模型与最优运行计划求解,MATLAB代码：基于粒子群算法的储能优化配置 关键词：储能优化配置 粒子群 储能充放电优化 参考文档：无明显参考文档，仅有几篇文献可以适当参考 仿真平台：MATLAB 平台采用粒子群实现求解 优势：代码注释详实，适合参考学习，非目前烂大街的版本，程序非常精品，请仔细辨识 主要内容：建立了储能的成本模型，包含运行维护成本以及容量配置成本，然后以该成本函数最小为目标函数，经过粒子群算法求解出其最优运行计划，并通过其运行计划最终确定储能容量配置的大小，求解采用的是PSO算法（粒子群算法），求解效果极佳，具体可以看图 代码属于精品代码 ,关键词：MATLAB代码；储能优化配置；粒子群算法；PSO算法；充放电优化；成本模型；运行计划；容量配置成本；优化求解。,基于MATLAB的PSO算法储能优化配置与充放电策略研究

Matlab Simulink三相异步电机弱磁控制仿真模型指南,Matlab Simulink仿真模型 三相异步电机弱磁控制 附赠模型指导 ,核心关键词：Matlab Simulink仿真模型; 三相异步电机; 弱磁控制; 附赠模型指导;,"Matlab Simulink模型：三相异步电机弱磁控制策略及模型指导" 在电气工程领域，尤其是电机控制技术的研究中，仿真模型扮演着至关重要的角色。本文所讨论的仿真模型，具体来说是针对三相异步电机的弱磁控制。这种控制策略广泛应用于需要调节电机速度和扭矩的场合，特别是在变频驱动系统中。 需要明确什么是弱磁控制。弱磁控制，即弱磁升速控制，是在交流电机中应用的一种技术。它通过减少电机的磁通，使得电机可以在高于额定频率的条件下运行，从而实现高速运行。这种控制技术对于三相异步电机尤为重要，因为它们在高转速下可能会因为强磁场而产生饱和现象，影响电机性能。 Matlab Simulink是一个强大的仿真工具，它提供了一个集成环境，可以用来模拟、分析和设计多域动态系统。在本指南中，通过Matlab Simulink搭建的仿真模型，可以让我们直观地观察到三相异步电机在弱磁控制策略下的运行情况。Simulink模型能够模拟电机的启动、运行、制动等多种状态，这对于研究电机的动态特性和控制策略具有重要意义。 此外，本文还附赠了模型指导。模型指导通常包含了一系列的步骤和参数设置，帮助读者更好地理解和操作仿真模型。它可能详细说明了如何进行仿真前的准备，比如模型参数的设定、仿真环境的搭建，以及如何在仿真过程中读取和分析数据。模型指导的目的是为了确保读者能够独立地进行仿真测试，验证理论上的电机弱磁控制策略，并在实践中对其进行调整和优化。 通过仿真模型的探索，研究人员能够对三相异步电机弱磁控制技术进行深入分析，掌握其工作原理和控制方法。此外，仿真模型的探索也有助于发现实际应用中可能遇到的问题，并提出解决方案。这对于电机设计和系统优化具有重要的指导意义。 仿真模型的探索不仅仅是对电机本身特性的分析，还包括了对整个电气系统的考量。电气工程师可以利用仿真模型评估电机在不同工作条件下的表现，比如在变化的负载、频率和电压条件下的行为。通过仿真，可以预测电机在特定工况下的稳定性和可靠性，这对于电机控制系统的设计和制造至关重要。 通过使用Matlab Simulink仿真模型对三相异步电机进行弱磁控制研究，不仅可以帮助理解电机的复杂动态行为，还可以为电机控制策略的设计提供理论依据和实验平台。这对于电机控制技术的发展和应用具有重要意义。

"基于谐波线性化方法的MMC交直流侧阻抗建模技术及其扫频验证的实践研究",基于谐波线性化方法的MMC交直流侧阻抗建模及其实验扫频验证研究,采用谐波线性化方法的MMC交直流侧阻抗建模及扫频验证 ,关键词：MMC；谐波线性化方法；交直流侧阻抗建模；扫频验证； 以上内容用分号分隔的关键词为：MMC; 谐波线性化方法; 交直流侧阻抗建模; 扫频验证;,MMC交直流侧阻抗建模及扫频验证的谐波线性化方法 在当今电力电子技术领域，模块化多电平换流器（MMC）作为一种高效、灵活的电力转换设备，在电网系统中的应用越来越广泛。MMC能够实现高电压等级的电力变换，尤其适合于高压直流输电系统（HVDC）以及大规模储能系统。为了更好地理解和预测MMC的动态行为，准确地建立其交直流侧的阻抗模型显得尤为重要。这不仅关系到系统的稳定性和安全性，也是系统设计和运行优化的关键。 谐波线性化方法是一种用于分析非线性系统动态特性的数学工具，通过在特定工作点附近对系统进行线性化处理，来简化复杂的非线性问题。在MMC的交直流侧阻抗建模中，谐波线性化方法能够帮助我们获得在特定工作条件下系统的等效线性模型，从而分析其频率特性，这对于系统设计和控制策略的制定具有重要意义。 交直流侧阻抗建模是指对于电力电子设备在交流侧和直流侧的电抗特性进行数学表达的过程。这种建模过程能够揭示设备对电网频率波动的敏感度，以及其对电网稳定性的影响。通过阻抗模型，研究人员和工程师可以评估不同操作条件和故障情况下设备的响应，从而为设备设计和电网规划提供理论依据。 扫频验证是一种实验方法，通过系统地改变输入信号的频率，来测试和验证所建立模型的准确性。在MMC的交直流侧阻抗建模中，扫频验证能够确保模型在不同频率下的可靠性和有效性，有助于优化控制器设计，确保系统在实际运行中的稳定性和性能。 为了深入研究MMC的交直流侧阻抗建模及其实验扫频验证，本研究采用了谐波线性化方法。通过理论分析和数学建模，确定了MMC的基本工作原理和电路结构，然后运用谐波线性化技术，建立起了交直流侧的阻抗模型。在此基础上，通过搭建实验平台和采用扫频技术，对所建立的模型进行了验证。实验结果表明，所提出的建模方法和模型能够准确地反映MMC在不同工作条件下的阻抗特性。 本研究的成果不仅为MMC的深入研究提供了新的思路和方法，也对实际工程应用具有重要的指导价值。随着可再生能源的不断发展和智能电网技术的推进，MMC作为一种关键设备，其交直流侧阻抗建模及其验证技术的重要性将会日益凸显。未来的研究工作可以在此基础上进一步深化，如考虑系统的非理想因素、改善模型的精度以及拓展到更宽广的应用领域。 本文通过对MMC交直流侧阻抗的谐波线性化建模及扫频验证的研究，不仅丰富了电力电子领域的理论知识，也为实际工程设计和系统分析提供了有效的工具。随着研究的进一步深入，这一领域的技术进步有望推动电力系统向更高效、更可靠、更智能的方向发展。

MATLAB环境下基于电气热耦合的综合能源系统优化调度模型详解：考虑电网、热网与气网协同优化与算法研究,MATLAB代码：电-气-热综合能源系统耦合优化调度 关键词：综合能源系统 优化调度 电气热耦合 参考文档：自编文档，非常细致详细 仿真平台：MATLAB YALMIP+cplex gurobi 主要内容：代码主要做的是一个考虑电网、热网以及气网耦合调度的综合能源系统优化调度模型，考虑了电网与气网，电网与热网的耦合，算例系统中，电网部分为10机39节点的综合能源系统，气网部分为比利时20节点的配气网络，潮流部分电网是用了直流潮流，气网部分也进行了线性化的操作处理，代码质量非常高，保姆级的注释以及人性化的模块子程序，所有数据均有可靠来源 ,综合能源系统; 优化调度; 电气热耦合; 耦合调度模型; 潮流计算; 直流潮流; 线性化处理; 代码质量; 注释; 模块子程序。,MATLAB仿真：电-气-热综合能源系统耦合优化调度模型

小工具功能（网上很多这样的工具，没有一个自己喜欢的于是找了些资料，自己整了一个）： 因经常要回复用户的一些信息，工具就产生了，先收集后边要用的时候只要双击信息即可，自行设置自动发送还是不发送。 支持图片、文件、文字（目前微信、QQ支持效果比较好，其它的没有具体研究剪辑板格式） 自动吸附到聊天软件上（目前只支持左边或者右边，小工具会根据聊天软件的大小自动缩放） 1、可单独控制信息双击后是否自动发送或者不进行自动发送 2、可单独对聊天或其它软件进行设置是自动发送还是不自动发送 3、支持批量对所有子项目信息进行发送 4、支持自动发送晨报（小工具，每天60秒生成早报图片） 5、支持自定义聊天软件，可以根据不同的聊天工具自行定义辅助工聊天或者回复 6、目前内容聊天软件有：微信、企业微信、企业QQ、QQ、TIM、阿里买家版、钉钉 7、支持SSH远程工具（支持双击后发送SSH通道指令-有中文不进行发送），也支持自行对工具进行配置。 8、支持SSH远程命令（操作跟快捷回复一至） 9、支持软件随系统进行自启动 不支持，所以不用问了---- 10、本来想把SFTP功能加入的但想想用得不多，只加了一个界面