光伏并网逆变器的设计方案，涵盖了硬件设计（如电源电路、逆变电路、控制电路）和软件设计（基于DSP的控制系统）。文中强调了MATLAB电路仿真的重要性，通过仿真可以预见设计方案的实际效果，提高设计效率并降低生产风险。此外，还展示了DSP程序代码的作用及其在系统中的关键地位，确保系统在各种环境下稳定高效运行。最后，文章总结了这种设计方案的优势，包括更高的能量转换效率、更好的稳定性和可靠性，以及便捷的远程控制和监测功能。 适合人群：从事光伏并网逆变器设计的技术人员、研究人员及对绿色能源感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：适用于需要设计高效、稳定的光伏并网逆变器的项目，旨在提高系统的能量转换效率、稳定性和可靠性，同时提供远程控制和监测功能。 其他说明：随着绿色能源技术的进步，光伏并网逆变器的设计将更加智能化和高效化，未来将继续探索新技术和新方法，推动绿色能源发展。

光伏并网逆变器的设计方案，涵盖了硬件和软件两个方面。硬件部分包括光伏电池板、滤波电路和逆变桥，确保稳定的电力供应和高效的电能转换。软件部分采用DSP作为主控制器，结合矢量控制和下垂控制的环流抑制策略，有效解决逆变器并联运行时的环流问题。同时，文中提供了MATLAB电路仿真文件，帮助验证和优化设计方案。最终，通过方案、仿真和代码的有机结合，实现了光伏并网逆变器的高效、稳定运行。 适合人群：从事光伏并网逆变器设计、开发和研究的技术人员，尤其是对MATLAB仿真和DSP编程有一定基础的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要设计高效、稳定光伏并网逆变器的研究机构和技术公司。目标是通过优化设计方案，提升系统的稳定性和效率，推动可再生能源的应用和发展。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附赠了MATLAB电路文件和DSP程序代码，方便读者直接应用于实际项目中。

接到公司需求，要做一个可拖拽的甘特图来实现排期需求，官方的插件要付费还没有中文的官方文档可以看，就去找了各种开源的demo来看，功能上都不是很齐全，于是总结了很多demo，合在一起组成了一版较为完整的满足需求的甘特图。 1.拖拽 拖拽功能是甘特图的主要功能，该demo实现了甘特图时间块上、下、左、右拖拽功能。 2.排序 拖拽后时间块进行排序，计算重叠区域大小确定插入位置。 3.时间选择 结合element-ui的日期时间选择器来确定时间轴。 4.搜索 搜索已存在的时间块，并定位到相应位置。 5.新建排期任务 使用element-ui的弹框以及表单 新建成功的排期列表添加到排期任务中。 6.右键菜单 右击时间块，可以进行查看、删除、修改等操作。 7.撤回 每删除或移动时间块后，增加一条操作记录，点击撤回可撤回当前操作。 8.批量操作 在批量操作后点击保存，才向后端存储数据。

【osg与Qt结合】是一种将开源3D图形库OpenSceneGraph (osg) 与流行的图形用户界面库Qt集成的技术。这种结合使得开发者能够在Qt应用程序中嵌入复杂的3D图形，提供丰富的视觉效果和交互性。 OpenSceneGraph（osg）是一个高性能的3D图形库，用于开发实时3D应用，如游戏、模拟器和科学可视化软件。它提供了许多高级功能，如模型加载、动画、光照、纹理、粒子系统以及高效的渲染优化。 Qt则是一个跨平台的应用程序开发框架，广泛应用于创建桌面和移动设备的GUI。它提供了一整套工具，包括窗口管理、控件、布局、网络、数据库支持等，使得开发者能够轻松构建用户友好的界面。 在【osg与Qt结合】的例子中，开发者通常会用到以下技术点： 1. **QGraphicsView和QGraphicsScene**: Qt中的QGraphicsView和QGraphicsScene组件可以用来显示2D和3D内容。将osg的视图嵌入到QGraphicsView中，通过QGraphicsScene作为桥梁，实现3D场景在Qt界面中的展示。 2. **osgQt模块**: OpenSceneGraph为了方便与Qt的集成，提供了osgQt模块。这个模块包含了几个关键类，如OSGWidget和OSGGraphicsWindowQt，它们允许开发者将osg的图形窗口嵌入到Qt的窗口系统中。 3. **事件处理**: Qt和osg都有各自的事件处理机制。在结合使用时，需要协调这两者，确保鼠标点击、键盘输入等用户交互能在3D场景中正确响应。这可能涉及到重载事件处理函数和使用osgGA（osg Graphics Abstraction）库。 4. **线程管理**: osg通常在自己的线程中运行渲染循环，而Qt的事件循环在主线程中。因此，需要正确处理多线程同步问题，避免数据竞争和死锁。 5. **资源加载**: osg能够加载多种3D模型格式（如OBJ、Collada等），以及纹理和动画。在Qt环境中，可能需要借助Qt的文件系统和网络功能来加载这些资源。 6. **界面交互**: 通过Qt的信号和槽机制，可以将用户在2D界面的操作（如按钮点击）映射到3D场景的动作，如切换模型、调整视角等。 7. **性能优化**: 结合使用osg和Qt时，需要注意性能优化，例如减少不必要的渲染更新，利用osg的批处理和缓存机制，以及合理配置Qt的绘图上下文。 在名为"osgQtexample"的压缩包文件中，可能包含了一个简单的示例项目，展示了如何在Qt应用中集成osg并实现基本的交互功能。通过研究这个例子，开发者可以学习到如何设置项目结构、导入必要的库、创建和配置osg图形窗口，以及如何在Qt和osg之间传递事件。这个示例是进一步深入研究osg与Qt结合的良好起点，有助于提升开发者在3D图形和GUI设计上的技能。

在本示例中，我们将深入探讨如何将Spring Boot（2.1.9.RELEASE）的安全特性与Keycloak 4.0.0身份验证服务相结合，为Web应用程序提供强大的身份管理和安全控制。Keycloak是一个开源的身份和访问管理解决方案，它允许开发者轻松地在应用中集成单点登录（SSO）功能，同时提供了用户账户管理、身份验证和授权服务。 我们需要了解Spring Security，这是Spring Boot默认的安全模块，提供了一套完整的安全控制框架。在Spring Boot应用中，可以通过简单的配置或注解来启用和定制安全行为。在这个例子中，我们将利用Spring Security与Keycloak的适配器，使得Spring Boot应用能够识别和处理Keycloak发出的JWT（JSON Web Tokens）。 Keycloak 4.0.0是这个示例中使用的版本，它包含了多项改进和增强，如支持OpenID Connect 1.0协议、OAuth 2.0以及JWT。OpenID Connect是基于OAuth 2.0的一个身份层协议，允许用户通过一个身份提供者（如Keycloak）进行认证，而OAuth 2.0则主要用于授权，让应用能够访问用户的资源。 为了集成Keycloak，我们需要在Spring Boot应用中添加相关依赖。这通常可以通过在`pom.xml`文件中引入`keycloak-spring-boot-starter`依赖来实现，它会自动配置Spring Security以与Keycloak服务器通信。同时，我们需要在`application.properties`或`application.yml`中配置Keycloak的相关服务器地址、realm（域）、client ID和secret。 在代码层面，我们可能需要创建一个`KeycloakConfigResolver`，用于在启动时动态加载Keycloak的配置信息。接着，我们可以使用`@EnableGlobalMethodSecurity(prePostEnabled = true)`注解开启方法安全，这样我们可以在控制器方法上使用`@Secured`或`@PreAuthorize`注解来控制访问权限。 对于登录和注销功能，Spring Security和Keycloak会提供默认的处理逻辑，但也可以根据需求进行自定义。例如，你可以创建自定义的登录和注销页面，或者定义登录失败处理器。此外，Keycloak的资源服务器功能允许你对受保护的API进行细粒度的权限控制。 在客户端，用户通常会被重定向到Keycloak服务器进行身份验证，然后返回一个JWT令牌。这个令牌包含用户信息和权限，Spring Boot应用会验证这个令牌，并根据其内容来确定用户的权限。为了处理JWT，我们需要配置一个`KeycloakAuthenticationProvider`，并注册到Spring Security的`AuthenticationManager`中。 总结来说，这个"spring-boot-keycloak-example"展示了如何将Spring Boot的安全特性与Keycloak结合，以实现高效的身份验证和授权机制。通过这个示例，开发者可以学习到如何在Spring Boot应用中集成Keycloak，理解如何配置和使用Keycloak的适配器，以及如何处理JWT令牌，从而提升应用的安全性和用户体验。在实际开发中，这样的集成可以极大地简化身份管理和访问控制，尤其是在多应用环境中，实现跨应用的单点登录。

基于领航者ZYNQ7020平台的手写数字识别系统：结合OV7725摄像头数据采集与HDMI显示技术优化卷积神经网络识别性能的工程实现,基于领航者ZYNQ7020实现的手写数字识别工程。 ov7725摄像头采集数据，通过HDMI接口显示到显示屏上。 在FPGA端采用Verilog语言完成硬件接口和外围电路的设计，同时添加IP核实现与ARM端交互数据。 ARM端完成卷积神经网络的书写数字的识别。 在此工程的基础上，可以适配到正点原子的其他开发板上，也可以继续在FPGA端加速卷积神经网络。 基于领航者ZYNQ7020实现的手写数字识别工程… ,基于领航者ZYNQ7020的手写数字识别工程；ov7725摄像头采集；HDMI显示；FPGA设计Verilog接口与外围电路；ARM端卷积神经网络识别；工程适配与FPGA加速。,"基于ZYNQ7020的领航者手写数字识别系统：OV7725摄像头数据采集与HDMI显示"

内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB平台，利用长短期记忆网络（LSTM）与极端梯度提升（XGBoost）相结合进行多变量时序预测的项目实例。项目旨在应对现代多变量时序数据的复杂性，通过LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，XGBoost则进一步利用这些特征进行精准回归预测，从而提升模型的泛化能力和预测准确性。文档涵盖项目背景、目标意义、挑战及解决方案，并提供了具体的数据预处理、LSTM网络构建与训练、XGBoost预测以及结果评估的MATLAB代码示例。; 适合人群：对时序数据分析感兴趣的科研人员、工程师及学生，尤其是有一定MATLAB编程基础和技术背景的人群。; 使用场景及目标：①适用于能源管理、交通流量预测、金融市场分析、医疗健康监测等多个领域；②通过LSTM-XGBoost融合架构，实现对未来时刻的精确预测，满足工业生产调度、能源负荷预测、股价走势分析等需求。; 其他说明：项目不仅提供了详细的模型架构和技术实现路径，还强调了理论与实践相结合的重要性。通过完整的项目实践，读者可以加深对LSTM和XGBoost原理的理解，掌握多变量时序预测的技术要点，为后续研究提供有价值的参考。

为提高足式移动机器人的避障能力和路径规划效率,提出一种凸优化与A*算法结合的路径避障算法.首先,基于半定规划的迭代区域膨胀方法IRI-SDP(iterative regional inflation by semi-definite programming),通过交替使用两种凸优化算法快速计算出地面环境中无障碍凸多边形及其最大面积内切椭圆,用于移动机器人的局部避障和任务动作规划;然后,结合经典的A*算法,建立机器人局部和世界坐标系、机器人质心轨迹转换模型、碰撞模型和启发式代价函数,在全局环境中寻找最优成本最小的路径;最后,通过仿真实验验证该算法的有效性.

在Android开发中，集成二维码和条形码扫描功能是一个常见的需求。`zbar`和`zxing`（也称为Zebra Crossing）是两个流行的开源库，用于读取和生成这些编码。在这里，我们将深入探讨这两个库，以及如何将它们结合到Android Studio（AS）模块中。 **zbar** zbar是一个跨平台的二维码和条形码识别库，它支持多种类型的编码，如QR码、Code 128、Code 39等。在Android中，zbar通常通过JNI（Java Native Interface）与Java代码交互，提供原生的扫描性能。开发者需要编写C++代码来封装zbar的功能，并通过JNI桥接调用Java方法。这样做的好处是扫描速度快，但缺点是增加了项目的复杂性，需要处理NDK相关的问题。 **zxing** ZXing，意为“Zebra Crossing”，是一个全方位的条码处理库，支持多种编码格式，不仅限于Android平台。它提供了Java版本的库，可以直接在Android应用中使用，而无需涉及NDK。ZXing包含一个名为"core"的组件，用于解码，以及一个"android-embed"组件，包含一个简单的相机预览界面和用户交互。开发者可以通过集成ZXing的库，创建自定义的扫描界面或利用ZXing的Intent接口调用系统扫描器。 **结合zbar和zxing** 在某些情况下，开发者可能希望结合zbar和zxing的优点，例如，利用zbar的高性能扫描和zxing的广泛支持。这可能是因为zbar不支持某些特定的编码格式，或者开发者希望在特定场景下优化扫描性能。将两者结合到一个AS模块中，可以方便地在项目中根据需要切换扫描引擎，或者为不同的编码类型选择最佳的解码库。 集成步骤通常包括： 1. **创建AS模块**：在Android Studio中新建一个Module，作为扫描功能的封装。 2. **添加库依赖**：在Module的build.gradle文件中，添加对zbar和zxing库的依赖。zbar可能需要手动导入库文件，因为官方仓库可能没有提供AAR或JAR。 3. **封装扫描接口**：创建一个Java接口，定义扫描方法，如`startScan()`和`decodeImage(Bitmap)`, 这样可以在不关心具体实现的情况下调用扫描功能。 4. **实现接口**：针对zbar和zxing分别实现这个接口，处理扫描逻辑，如初始化相机、捕获图像、调用原生解码库等。 5. **选择解码库**：在主应用中，可以根据需求动态选择使用哪个库进行扫描。 通过这种方式，你不仅可以充分利用两个库的优势，还能使代码更具有可扩展性和灵活性。同时，将这个模块化设计意味着你可以轻松地在其他项目中复用这个扫描功能，减少了重复工作。 总结，`zbar`和`zxing`都是强大的条码和二维码处理工具，它们各有优缺点。结合这两个库创建一个AS模块，可以提供更加健壮和全面的扫描解决方案，适应各种项目需求。在实际开发中，应根据项目的特性和性能要求来决定使用哪个库，或者如何结合它们。

基于CNN-LSSVM数据分类预测算法的Matlab代码实现（2019A版及以上适用）,基于卷积神经网络结合最小二乘支持向量机(CNN-LSSVM)的数据分类预测 CNN-LSSVM分类 matlab代码 注：要求 Matlab 2019A 及以上版本 ,基于卷积神经网络; 最小二乘支持向量机; 数据分类预测; MATLAB 2019A 代码,CNN-LSSVM分类算法的数据预测 MATLAB 2019A+代码示例 在当前的科技发展背景下，数据分类预测技术在模式识别、图像处理、生物信息学等多个领域得到了广泛的应用。其中，卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习算法，因其在图像和视频识别、自然语言处理等方面表现出色，已经成为数据分析领域的重要工具。而最小二乘支持向量机（LSSVM）则是一种有效的监督式学习方法，主要用于分类和回归分析。CNN与LSSVM的结合——CNN-LSSVM数据分类预测算法，既融合了CNN在特征提取上的优势，又利用了LSSVM在分类上的高效性和准确性。 本套Matlab代码实现的CNN-LSSVM数据分类预测算法，是专为Matlab 2019A及以上版本设计的。该算法通过两个主要模块实现高效的数据分类预测：卷积神经网络负责从输入数据中自动学习到高级特征表示；最小二乘支持向量机根据CNN提取的特征进行分类决策。该算法的核心思想是将CNN强大的特征提取能力与LSSVM出色的分类能力相结合，以达到在各种复杂数据分类任务中的优化效果。 为了更好地理解和应用CNN-LSSVM算法，本代码提供了一系列的文件，包括相关的文档和图像文件。这些文件详细阐述了CNN-LSSVM算法的理论基础、实现步骤以及相关的代码示例。在文档中，用户可以找到算法的数学描述、系统架构、以及关键参数的调整和优化策略。图像文件则可能包含了算法运行过程中的某些可视化结果，帮助用户直观地理解数据在模型中的处理流程。 通过这些文件的学习，用户不仅能够掌握如何利用Matlab实现CNN-LSSVM算法，还能够了解该算法在实际问题中的应用，例如在医疗图像分析、交通标志识别、语音识别等领域的成功案例。此外，该代码还可能包含了如何在Matlab中加载和处理数据集、如何构建和训练CNN-LSSVM模型、如何评估模型性能等实践知识。这些实践环节对于学习者而言至关重要，它们不仅加深了对算法理论的理解，还提高了学习者解决实际问题的能力。 在技术不断进步的今天，掌握先进的数据分类预测技术对于科研工作者和工程师来说是一项不可或缺的技能。CNN-LSSVM作为其中的佼佼者，已经成为该领域的研究热点。而本套Matlab代码的实现，为相关的学习者和研究者提供了一条深入研究和应用该技术的捷径，为他们在数据科学的道路上披荆斩棘、勇往直前。