### 九位按键密码锁电路知识点详解 #### 一、九位按键密码锁电路概述 九位按键密码锁电路是一种基于数字逻辑设计的安全系统，它通过特定的按键序列来控制锁的状态（开或关）。本设计采用9个按键，其中4个为有效按键用于输入密码，另外5个为伪键，用于防止非授权用户通过猜测的方式解开密码锁。 #### 二、电路组成及工作原理 1. **核心组件**： - **CD4027**：双JK触发器，用于构建存储单元。 - **CD4082**：双四输入端与门，作为密码验证的核心部件。 2. **电路结构**： - 四个JK触发器并联组合，每个触发器的时钟信号（CP）连接到一个不同的有效按键上。 - 当用户按照正确的顺序按下四个有效按键时，触发器的状态将按照预定的逻辑变化。 - 与门接收来自四个触发器的输出信号，并在所有触发器状态符合预设条件时输出高电平，从而驱动锁的开启机构。 3. **伪键功能**： - 五个伪键的存在增加了破解难度。 - 按下任意一个伪键会导致整个电路复位，即之前的所有有效键输入都会被清除。 - 这种设计确保即使有人尝试猜测密码，也需要从头开始输入，大大增加了安全性。 #### 三、电子技术要点解析 1. **JK触发器工作原理**： - JK触发器是一种双稳态多谐振荡器，具有置位（Set）、复位（Reset）、保持（Hold）和翻转（Toggle）四种基本操作。 - 在本设计中，JK触发器主要用于存储密码输入的状态，其时钟信号（CP）用于控制状态的改变。 2. **与门的应用**： - 与门是一种基本的逻辑门，其输出仅在所有输入均为高电平时才为高电平。 - 在本设计中，与门用于判断四个触发器的状态是否与预设密码相匹配，只有当四个触发器的状态完全一致时，与门才会输出高电平。 3. **电路设计技巧**： - **电源管理**：确保电路供电稳定可靠是设计的关键之一。 - **信号完整性**：正确处理信号线的布线，避免干扰。 - **布局与走线**：合理规划电路板的布局，减少信号传输延迟。 #### 四、应用场景与优势 1. **应用场景**： - 家庭安全：用于保护重要的房间或物品。 - 商业应用：如保险柜、档案室等需要高度安全的地方。 - 教育领域：作为教学案例，帮助学生理解数字逻辑设计的基本原理。 2. **优势分析**： - **安全性**：通过伪键的设计大大提高了密码锁的安全性。 - **易用性**：用户只需记住简单的密码序列即可轻松解锁。 - **灵活性**：可以根据需要调整密码的长度和复杂度。 #### 五、总结 九位按键密码锁电路是一种结合了数字逻辑设计与实际应用的创新解决方案。通过对核心组件（如CD4027和CD4082）的巧妙运用，实现了高效、安全且易于使用的密码锁功能。无论是对于家庭安全还是商业用途来说，这种设计都具有很高的实用价值和发展潜力。此外，该设计也为电子技术的学习提供了良好的实践案例，有助于培养学生的逻辑思维能力和动手能力。

多目标白鲸优化算法MOBWO：在多目标测试函数中的实证与应用分析,多目标白鲸优化算法MOBWO的实证研究：在九个测试函数中的表现与评估,多目标白鲸优化算法MOBWO 在9个多目标测试函数中测试 Matlab语言 程序已调试好，可直接运行，算法新颖 1将蛇优化算法的优良策略与多目标优化算法框架（网格法）结合形成多目标蛇优化算法(MOSO)，为了验证所提的MOSO的有效性，将其在9个多目标测试函数 (ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6、Kursawe、Poloni,Viennet2、Viennet3) 上实验，并采用IGD、GD、HV、SP四种评价指标进行评价，部分效果如图1所示，可完全满足您的需求～ 2源文件夹包含MOBWO所有代码(含9个多目标测试函数)以及原始白鲸优化算法文献 3代码适合新手小白学习，一键运行main文件即可轻松出图 4仅包含Matlab代码，后可保证原始程序运行～ ,多目标白鲸优化算法(MOBWO); 测试函数; Matlab语言; 程序调试; 算法新颖; 多目标蛇优化算法(MOSO); IGD、GD、HV、SP评价指标; 代码学习; 轻松出图。,基于

内容概要：本文详细介绍了一个三机九节点电力系统在Matlab/Simulink环境下的仿真模型，该模型包含1个风机和2个同步机，风电渗透率达到20.7%。文中不仅介绍了模型的基本搭建方法，如创建新的Simulink模型、添加风机和同步机模块，还深入探讨了风电渗透率的计算及其对电力系统稳定性的影响。此外，文章展示了如何通过仿真运行和结果分析来评估风电接入对电力系统的影响，特别是在低电压穿越、频率响应等方面的表现。 适合人群：从事电力系统仿真研究的技术人员、高校相关专业师生以及对新能源并网感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：①研究风电接入对电力系统稳定性的影响；②优化风电渗透率下的系统参数配置；③验证不同控制策略的有效性；④为电力系统的规划和运行提供理论依据和技术支持。 其他说明：文章提供了详细的代码示例和参数设置指导，帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时，强调了一些常见的仿真陷阱和实用技巧，如PWM载波频率的选择、风速模型的改进等。

Echarts 世界地图GEOJSON（包含南极，九段线）

骨龄检测是医学领域中一个重要的技术，它通过分析儿童和青少年的骨骼发育情况来评估其实际年龄。在人工智能（AI）的背景下，这一过程可以通过机器学习和深度学习算法实现自动化，大大提高了诊断效率和准确性。这个名为"骨龄检测关节训练集九分类1800*9张"的资料包就是为此目的设计的，它为初学者提供了一个学习和实践AI技术的理想平台。 训练集通常包含大量的样本数据，用于教授机器识别不同类别的模式。在这个特定的训练集中，数据被分为九个类别，可能代表不同的骨龄阶段或关节状态。每个类别有1800张图像，总计16200张图片，这样的大规模数据集有助于模型学习更复杂的特征，并提高泛化能力，即模型在未见过的数据上表现良好。 对于人工智能初学者来说，这个训练集提供了丰富的学习资源。他们可以了解如何准备和预处理图像数据，包括调整尺寸、归一化和增强等步骤，这些对于提高模型性能至关重要。初学者将接触到卷积神经网络（CNN）的概念，这是图像识别任务中常用的模型架构。CNN能自动从图像中学习并提取特征，非常适合处理骨龄检测这类视觉任务。 在训练模型时，初学者需要理解交叉验证、超参数调优、损失函数选择以及优化器的重要性。例如，可以使用K折交叉验证来评估模型的稳定性，调整学习率和批次大小以找到最佳的训练策略。损失函数如交叉熵可以帮助模型学习分类任务，而优化器如Adam或SGD则控制模型参数的更新方式。 此外，初学者还需要掌握评估指标，如准确率、精确率、召回率和F1分数，这些可以帮助他们理解模型在不同类别上的表现。特别是在不平衡数据集（某些类别的样本数量多于其他类别）中，精确性和召回率尤为重要。 在实际应用中，骨龄检测的AI模型可以辅助医生快速准确地判断患者的生长发育情况，帮助制定个性化的医疗方案。同时，这个训练集还可以扩展到其他医学图像识别任务，比如疾病诊断或病理分析，因为基本的图像处理和模型训练技术是相通的。 "骨龄检测关节训练集九分类1800*9张"是一个适合人工智能初学者的宝贵资源，它涵盖了从数据预处理、模型构建、训练到评估的全过程。通过这个训练集，学习者可以深入理解并实践AI在医学图像识别领域的应用，为未来在人工智能领域的发展打下坚实基础。

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中国国界九段线是表示中国南海海域主权和海洋权益范围的重要标志，它涵盖了广阔的海域，包括了南沙群岛等重要群岛。本压缩包文件“中国国界九段线topojson格式数据.rar”提供了关于这一区域的具体地理信息，非常适合于地图绘制、地理分析以及相关的GIS（地理信息系统）应用。 我们要了解什么是TopoJSON格式。TopoJSON是由D3.js库的创建者Mike Bostock开发的一种数据格式，它是JSON（JavaScript Object Notation）的扩展，专为地理数据设计。与常见的GeoJSON格式相比，TopoJSON更高效，因为它能够合并几何对象，减少数据冗余，特别适合于网络传输和大规模地图渲染。在这个压缩包中，数据以TopoJSON的形式存储，可以方便地在Web应用程序中直接使用，如通过JavaScript库进行交互式地图展示。 九段线是中国对南海海域权益的法律依据，其划定的范围涵盖了南中国海的大部分海域，包括诸多岛屿和珊瑚礁。南沙群岛位于南海的最南端，由众多珊瑚礁、暗滩和岛礁组成，具有重要的战略和经济价值。这些数据对于研究南海地理、环境变迁、海洋资源开发以及国家安全等领域都具有极其重要的意义。 文件列表中的“中国国界九段线topojson格式数据”可能包含了多个地理实体，如国家边界、南沙群岛的边界以及九段线的具体路径。使用这些数据，开发者可以精确地在地图上展示中国南海的疆域，同时也可以进行复杂的地理分析，比如计算海域面积、研究岛屿分布、模拟海洋流动等。 在实际应用中，你可以使用像Mapbox、QGIS或D3.js这样的工具来解析并可视化这些TopoJSON数据。例如，Mapbox是一个强大的地图服务平台，可以轻松地将TopoJSON数据集成到Web地图中；QGIS则是一款开源的桌面GIS软件，可以用于数据处理、分析和制图；而D3.js是一个JavaScript库，擅长构建数据驱动的动态、交互式图表，尤其适用于Web上的地理信息可视化。 这个压缩包提供的TopoJSON数据为研究和展示中国国界特别是南海地区提供了宝贵资源，无论是学术研究、地理教学还是新闻报道，都能从中受益。使用这些数据，我们可以更直观地理解中国南海的地理特征，同时也加深对九段线和南沙群岛的理解。

《Q-Link-ver b工具使用注意事项及使用说明》 在电子工程领域，特别是单片机开发过程中，Q-Link-ver b工具是一款常见的编程器，它主要用于九齐系列单片机的编程、调试与烧录。了解并掌握其使用方法及注意事项，对于提升工作效率和保证项目质量至关重要。 我们要明确Q-Link-ver b工具的功能特性。它是一款针对九齐（Ninechip）系列单片机设计的编程设备，具备高速编程、稳定可靠的特点，支持多种型号的九齐单片机，能够进行程序的下载和调试。此外，该工具通常配备有友好的用户界面，使得操作过程更为直观和简便。 在使用Q-Link-ver b工具之前，我们需要确保以下几点： 1. **硬件连接**：正确连接计算机与Q-Link-ver b工具，使用USB线将其与电脑的USB接口相连，并确保连接稳固。同时，通过适配的编程线将工具与目标单片机的ISP接口连接，注意正负极不要接反，以免损坏设备。 2. **驱动安装**：在首次使用时，需安装相应的驱动程序。通常，驱动程序会随工具一起提供，或可在九齐官方网站上下载。按照指导步骤进行安装，确保驱动安装成功后，工具才能被电脑识别。 3. **软件准备**：配合Q-Link-ver b工具，我们需要安装配套的编程软件，如Ninechip Studio或其他兼容的IDE。这些软件不仅提供编程环境，还能进行仿真和调试功能。 4. **设置参数**：在软件中配置编程器参数，如选择正确的单片机型号、设定波特率等。确保参数设置无误，以免因设置错误导致无法正常通信。 5. **程序烧录**：在编程前，确保目标单片机已断电，以防电流冲击导致数据丢失。然后在软件中打开待烧录的HEX或BIN文件，点击“开始编程”按钮，工具会自动完成烧录过程。烧录完成后，可进行在线测试以验证程序是否正确运行。 6. **安全注意事项**：在操作过程中，避免在设备通电状态下触摸引脚，防止静电损伤单片机。同时，保持工作台整洁，防止短路发生。 7. **故障排查**：若遇到无法识别设备、编程失败等问题，首先检查硬件连接，再确认驱动和软件设置是否正确。如果问题依然存在，可查阅官方手册或在线技术论坛寻求解决方案。 Q-Link-ver b工具是九齐单片机开发的重要辅助工具，熟悉其使用方法和注意事项，能够帮助开发者更高效地完成项目开发。在实际操作中，应注重细节，遵循规范，以保证工作的顺利进行。

本文题为《背包问题九讲》，从属于《动态规划的思考艺术》系列。 这系列文章的第一版于2007年下半年使用EmacsMuse制作，以HTML格式发 布到网上，转载众多，有一定影响力。 2011年9月，本系列文章由原作者用LATEX重新制作并全面修订，您现在看 到的是2.0 alpha1版本，修订历史及最新版本请访问https://github.com/tianyicui/ pack 查阅。 本文版权归原作者所有，采用CC BY-NC-SA 协议发布。 ### 背包问题九讲 2.0 alpha1 知识点解析 #### 一、01背包问题 **1.1 题目** 01背包问题是最基础的背包问题之一，主要关注如何从N件物品中选择一些放入容量为V的背包内，使得这些物品的总价值最大化。每件物品只能选择放入或不放入，不可分割。 **1.2 基本思路** - **状态定义**: `F[i, v]` 表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。 - **状态转移方程**: \[ F[i, v] = \max\{F[i - 1, v], F[i - 1, v - C_i] + W_i\} \] 其中: - \(F[i - 1, v]\) 表示不放入第i件物品的情况； - \(F[i - 1, v - C_i] + W_i\) 表示放入第i件物品的情况。 - **伪代码**: ```plaintext F[0, 0..V] = 0 for i = 1 to N for v = C_i to V F[i, v] = max{F[i - 1, v], F[i - 1, v - C_i] + W_i} ``` **1.3 优化空间复杂度** 原始算法的时间复杂度和空间复杂度都是\(O(NV)\)。为了减少空间占用，可以将空间复杂度优化到\(O(V)\)。具体做法是在主循环中只维护一个一维数组\(F[0..V]\)来存储当前层的结果，并按从大到小的顺序更新数组中的元素，确保每个\(F[v]\)的计算都是基于前一层的数据完成的。 **1.4 初始化的细节问题** 在实际编程中，通常需要对初始条件进行处理。例如，在这里，所有\(F[0, v]\)的值被设置为0，这是因为没有物品的情况下，无论背包容量是多少，所能获得的价值总是0。 **1.5 一个常数优化** 在计算过程中，可以通过一些技巧进一步提高效率，比如预处理一些常用数据，避免重复计算等。 **1.6 小结** 01背包问题的关键在于理解状态转移方程的意义，并正确地应用它。优化后的空间复杂度降低了算法的资源消耗，使其更适用于大规模问题。 #### 二、完全背包问题 **2.1 题目** 与01背包问题不同，完全背包问题允许每种物品可以无限次选择放入背包。 **2.2 基本思路** - **状态定义** 同01背包问题，但在状态转移时，需要考虑同一种物品可以多次放入的情况。 - **状态转移方程**: \[ F[i, v] = \max\{F[i, v], F[i - 1, v - k \cdot C_i] + k \cdot W_i\} (k \cdot C_i \leq v) \] 其中\(k\)表示放入第i件物品的数量。 **2.3 一个简单有效的优化** 对于完全背包问题，可以直接利用01背包问题的思想进行优化。具体来说，可以将每种物品重复若干次后作为一个新的01背包问题来解决。 **2.4 转化为01背包问题求解** 另一种方法是直接将完全背包问题转化为01背包问题，通过扩展物品集合来模拟每种物品可以多次选择的情况。 **2.5 O(VN)的算法** 虽然状态转移方程的形式看起来较为复杂，但是通过对状态转移过程的分析，可以发现完全背包问题同样可以使用O(VN)的时间复杂度进行求解。 **2.6 小结** 完全背包问题的关键在于理解物品可以重复选择的特性，并合理设计状态转移方程来反映这一特点。 #### 三、多重背包问题 **3.1 题目** 多重背包问题允许每种物品有一定的数量限制，每种物品可以选择不超过其数量限制地放入背包。 **3.2 基本算法** - **状态定义** 与01背包相同。 - **状态转移方程**: \[ F[i, v] = \max\{F[i, v], F[i - 1, v - j \cdot C_i] + j \cdot W_i\} (j \cdot C_i \leq v, j \leq 数量限制) \] **3.3 转化为01背包问题** 多重背包问题也可以通过扩展物品集合的方法转化为01背包问题来解决。 **3.4 O(VN)的算法** 多重背包问题同样可以通过O(VN)的时间复杂度进行求解。 **3.5 小结** 多重背包问题的关键在于理解每种物品数量有限的特点，并合理设计状态转移方程来反映这一限制。 #### 四、混合三种背包问题 **4.1 问题** 在实际问题中，往往需要同时处理01背包、完全背包以及多重背包的混合情况。 **4.2 01背包与完全背包的混合** 当面对01背包与完全背包的混合问题时，可以将两种类型的物品分别处理，然后再综合起来。 **4.3 再加上多重背包** 进一步扩展到包括多重背包的情况，则需要更加细致地设计状态转移方程。 **4.4 小结** 混合背包问题的解决策略取决于具体的物品类型组合，关键在于合理设计状态转移方程来适应不同的背包类型。 #### 五、二维费用的背包问题 **5.1 问题** 当物品不仅有一个成本维度（如重量），还有一个额外的成本维度（如体积）时，问题变得更为复杂。 **5.2 算法** 针对二维费用的背包问题，需要重新定义状态和状态转移方程。 **5.3 物品总个数的限制** 除了考虑费用限制外，还需要考虑到物品数量的限制。 **5.4 复整数域上的背包问题** 在某些特殊情况下，背包问题还可以扩展到复整数域上，涉及到复数的运算。 **5.5 小结** 二维费用的背包问题增加了问题的难度，需要更精细的设计来解决问题。 #### 六、分组的背包问题 **6.1 问题** 当物品可以分为几个组，每个组内的物品具有相似的属性时，这种问题被称为分组背包问题。 **6.2 算法** 针对分组背包问题，可以将同一组内的物品视为整体来处理。 **6.3 小结** 分组背包问题的关键在于合理地划分物品组，并设计相应的状态转移方程。 #### 七、有依赖的背包问题 **7.1 简化的问题** 在某些情况下，物品之间存在依赖关系，需要特别处理。 **7.2 算法** 对于有依赖的背包问题，需要考虑物品之间的依赖关系，并相应调整状态转移方程。 **7.3 较一般的问题** 更一般的问题可能涉及复杂的依赖关系。 **7.4 小结** 有依赖的背包问题需要特别注意物品之间的相互影响。 #### 八、泛化物品 **8.1 定义** 泛化物品的概念可以用来解决更加复杂的问题，如物品的价值或成本可以是任意函数形式。 **8.2 泛化物品的和** 泛化物品的概念可以应用于物品的总价值或总成本。 **8.3 背包问题的泛化物品** 在背包问题中，泛化物品可以进一步拓展问题的应用范围。 **8.4 小结** 泛化物品的概念为解决更加复杂的问题提供了可能性。 #### 九、背包问题问法的变化 **9.1 输出方案** 不仅仅是输出最大价值，还需要输出达到该最大价值的具体方案。 **9.2 输出字典序最小的最优方案** 在输出方案的同时，还需要考虑输出字典序最小的方案。 **9.3 求方案总数** 求解所有达到最大价值的方案总数。 **9.4 最优方案的总数** 进一步考虑最优方案的数量。 **9.5 求次优解、第K优解** 求解次优解或者第K优解等问题。 **9.6 小结** 背包问题的变化形式丰富多样，需要根据具体问题灵活应对。 通过以上总结可以看出，背包问题涵盖了多个不同的变体，每种变体都有其独特之处。在解决实际问题时，需要根据具体情况选择合适的方法和技术。

之前在进行ROS学习的过程中一直在困扰如何将ROS应用到项目中，本人只是简单学习过51和32的单片机，对嵌入式系统略有涉猎，最近在学习中接触到了树莓派这个控制板，便入手了一块，下面我来简单介绍一下我在树莓派上安装ROS的过程以及对其中一些步骤粗浅的理解 0.0前言 先放上一张成功的截图（Windows下远程桌面登录树莓派图形界面） 本篇文章适用于树莓派4B，其他版本略有不同，但如果是3B就没必要看这篇文章大部分内容，直接在0.1中给的Ubuntu Mate网址中下载Ubuntu配套镜像（注意，一定要配套，官网有相关提示，请细心）然后正常刷ROS，操作参见后文 首先是树莓派的硬件连接，需要一根