测井质量检查是需要面临的基础问题，在拿到数据进行质控的第一步，保证后续处理的准确性意义重大。常规的是二维交会图查看，利用中子-密度-声波三条曲线两两交会查看三张图。 三维的交会图，用起来看着非常直观，虽然细节上不如二维交会图，但是在总体观察效果上的确有优点。 注意：这是小工具，直接使用，具体代码开发细节如下： 采用C#调用LightingChart控件实现，具体开发关键记录参考链接： http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=244606&do=blog&id=1242834

可以在Qt项目内建立一个布局，然后布局内直接添加这个控件，便可以实现Halcon的ROI绘制了，本资源采用VS2015+Halcon12(halcon10导出)+Qt编写的demo程序，提供了控件源代码，并给出了如何调用这个控件的主界面程序；

智能音箱行业简报 智能音箱是新一代的人机交互入口，结合了人工智能、语音识别和自然语言处理等关键技术，集成了播放网络音乐、查询各类信息、进行语音娱乐互动甚至控制智能家电等多种功能。智能音箱通过与人类自然对话的方式，使得用户与数字世界之间的交互更加智能便捷。 人工智能技术是智能音箱的核心，内置强大的人工智能助手，如 Amazon Echo 的 Alexa、苹果的 Siri 和 Google Home 的 Google 助手，这些助手能够理解和解释用户的语音指令，提供个性化的建议、推荐和服务。它们通过学习用户的喜好和行为模式，能够不断提供更准确、个性化的回应。 语音识别技术是智能音箱的关键，智能音箱通过麦克风阵列接收用户的语音指令，并利用语音识别技术将其转换为可理解的文本。这使得用户能够通过语音与智能音箱进行交互，无需使用其他输入设备。语音识别技术的发展使得智能音箱能够更准确地识别和解析用户的语音指令，提高了交互的便捷性和自然性。 自然语言处理技术涉及语法、词义、语境等方面的分析和理解，使智能音箱能够更好地理解用户的意图并作出准确的响应。它们能够解析用户的指令、问题和对话，并转化为机器可以理解的形式，从而实现智能音箱与用户之间的无缝对话和交流。 智能音箱在家庭生活中提供了许多便利和娱乐功能。用户可以通过语音指令控制智能家居设备，如灯光、温度、安全系统等。智能音箱还可以播放音乐、讲故事、提供烹饪食谱、提醒日程安排等。 在媒体和娱乐领域，智能音箱作为音频播放器和媒体中心，用户可以通过语音指令请求播放音乐、电台、播客和其他媒体内容。它们与流媒体服务提供商（如 Spotify、Apple Music、Pandora 等）集成，使用户能够随时访问和播放各种音频内容。 在信息查询和助手领域，智能音箱通过互联网连接，提供实时的信息和服务。用户可以通过语音指令查询天气预报、新闻报道、股票行情、交通情况等。智能音箱还可以回答各种问题，提供实用的知识和建议。 在健康和健身领域，智能音箱可以提供健康建议、健身指导、播放运动音乐、计算卡路里消耗等。一些智能音箱还具备监测健康数据、睡眠追踪和健康提醒的功能。 在教育和学习领域，智能音箱可以成为教育和学习的辅助工具。它们可以回答学生的问题、提供课程内容、播放教育音频等。智能音箱还可以与学习应用程序和在线学习平台进行集成，提供个性化的学习体验。 在商业和办公场所，智能音箱可以用作会议室的语音助手，提供日程安排、会议提醒和会议记录等功能。智能音箱还可以用于客户服务、预订服务、语音导航等场景。 智能音箱也可以与可穿戴设备（如智能手表、智能眼镜等）进行集成，提供更便捷的交互方式。用户可以通过智能音箱控制和操作可穿戴设备，并获取相关信息和功能。 智能音箱的发展历程可以分为三个阶段。第一个阶段是从 2014 年开始的，亚马逊推出了 Echo 音箱，内置的 Alexa 虚拟助手为用户提供了音乐播放、新闻、天气、计时器等基本功能，同时还可以通过技能库接入第三方服务。这是智能音箱的第一代产品，它定义了一个全新的产品类别。 第二个阶段是 Google 和苹果的加入。在亚马逊成功之后，Google 和苹果也加入了智能音箱的市场。2016 年，Google 推出了 Google Home，内置 Google Assistant，而在 2017 年，苹果也推出了自己的 HomePod，内置 Siri。 第三个阶段是中国市场的兴起。从 2015 年开始，中国的智能音箱市场也开始兴起。阿里巴巴、小米和百度等科技巨头纷纷推出了自己的智能音箱产品。这些产品除了基本的音乐播放、新闻、天气预报等功能，还加入了更多针对中国市场的本地化服务，例如菜谱推荐、电影票预订、在线购物等。 智能音箱的发展趋势包括多模态交互和智能家居控制。近几年，智能音箱不仅仅是一个音乐播放设备，更多的是作为智能家居的中心控制器，通过语音控制其他的智能家居设备，如智能灯泡、智能插座等。同时，一些音箱如亚马逊的 Echo Show，还具备了视觉交互功能，用户可以通过屏幕查看信息和控制设备。 智能音箱是人工智能、语音识别和自然语言处理等技术的结合体，提供了多种功能和服务，改变了人们的生活方式和工作方式。

Twitter ::控制台 用于在 gem构建的的交互式控制台。 安装 $ gem install twitter-console 将以下环境变量添加到.bash_profile或.zshenv export TWITTER_CONSUMER_KEY= export TWITTER_CONSUMER_SECRET= export TWITTER_OAUTH_TOKEN= export TWITTER_OAUTH_TOKEN_SECRET= 用法 从您的Shell中调用控制台，然后开始与Twitter API进行交互。 $ twitter-console > Twitter Console -- Type `usage` for examples. > > api.get('/1/

在计算机图形学领域，利用鼠标交互进行绘图是一种常见的用户界面设计。VTK（Visualization Toolkit）是开源的C++库，专门用于三维图形渲染和可视化。在这个场景中，我们将探讨如何利用VTK和C++来实现一个简单的功能：通过鼠标交互来画线。 我们需要了解VTK的基本架构。VTK包含了一系列的类，如Renderer、RenderWindow和RenderWindowInteractor，它们分别负责渲染、显示窗口和处理用户交互。在我们的案例中，主要关注RenderWindowInteractor，它是与用户交互的核心部分。 1. **RenderWindowInteractor重写**： 我们需要继承VTK的`vtkRenderWindowInteractor`类，并重写其事件处理函数，以便响应鼠标的点击和移动事件。VTK中，这些事件通常通过`AddObserver`方法添加监听器，例如： ```cpp interactor->AddObserver(vtkCommand::LeftButtonPressEvent, this, &MyInteractorClass::OnLeftButtonDown); interactor->AddObserver(vtkCommand::LeftButtonReleaseEvent, this, &MyInteractorClass::OnLeftButtonUp); interactor->AddObserver(vtkCommand::MouseMoveEvent, this, &MyInteractorClass::OnMouseMove); ``` 2. **鼠标事件处理**： - `OnLeftButtonDown`：当鼠标左键按下时，记录当前鼠标位置作为线条的起点。 - `OnLeftButtonUp`：当鼠标左键释放时，记录当前鼠标位置作为线条的终点，创建并添加线条到渲染器中。 - `OnMouseMove`：在鼠标移动过程中，如果左键按住，更新线条的终点并刷新渲染。 3. **线条绘制**： 使用VTK的`vtkLineSource`类生成线段，然后用`vtkPolyDataMapper`将几何数据映射为可渲染的模式，接着用`vtkActor`将映射后的数据添加到渲染器中。例如： ```cpp vtkSmartPointer lineSource = vtkSmartPointer::New(); lineSource->SetPoint1(startPoint); lineSource->SetPoint2(endPoint); lineSource->Update(); vtkSmartPointer mapper = vtkSmartPointer::New(); mapper->SetInputConnection(lineSource->GetOutputPort()); vtkSmartPointer actor = vtkSmartPointer::New(); actor->SetMapper(mapper); renderer->AddActor(actor); ``` 4. **实时更新**： 在`OnMouseMove`事件处理中，每次鼠标移动，都需要更新线条的终点，然后调用`renderer->Render()`来刷新视图，使用户能够看到线条的动态变化。 5. **初始化和运行**： 创建`vtkRenderWindow`和`vtkRenderWindowInteractor`实例，设置好交互器并启动主循环，让用户可以与画面进行交互。 这个项目的核心在于理解VTK的交互机制，并能正确处理鼠标事件，以及有效地创建和更新图形元素。通过这种方式，我们可以创建一个直观的用户界面，让用户能够通过鼠标直接在三维空间中画出线条，增强了用户的交互体验。这种技术在许多科学可视化应用中非常常见，比如地质建模、医疗影像分析等。

1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信 %% 开发者：Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进： ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面（单目标和多目标）** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究（TSP、TSPTW） 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究（vrp、VRPTW、CVRP） 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别（新能源、国内外、复杂环境下车牌） 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别（字母、数字、手写体、汉字、验证码） 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位 ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 室内定位 ##### 6.4 无线传感器通信及优化 ##### 6.5 无人机通信中继优化 #####

RP9制作 高保真带交互 校园二手主题 含注册验证、登录、绑定手机、会员中心、首页等页面 含轮播图、动态面板、动态函数，下拉，拖动，文本框，文本框焦点获取，等组件

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STM32F4系列是基于ARM Cortex-M4内核的微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计。在本文中，我们将深入探讨如何使用STM32F4的FSMC（Flexible Static Memory Controller）接口与FPGA（Field-Programmable Gate Array）进行16位数据总线交互，模拟ZYNQ SoC中的PS（Processing System）与PL（Programmable Logic）通过AXI（Advanced eXtensible Interface）进行通信的方式。 FSMC是STM32F4微控制器提供的一种灵活的静态存储器控制器，它能够支持多种类型的外部存储器，如SRAM、NOR Flash等。在与FPGA交互时，FSMC可以通过配置其接口来模拟不同的总线协议，比如16位的数据总线宽度，这与ZYNQ SoC的PS与PL之间AXI总线的交互类似。 ZYNQ SoC是由Xilinx公司推出的集成了处理系统和可编程逻辑的片上系统，其中PS负责处理复杂的计算任务，而PL则可以定制化实现各种硬件加速器。在ZYNQ中，PS与PL之间的通信通常通过高速的AXI接口进行，该接口支持多通道、多数据宽度，以及事务级的通信协议，能够高效地传输大量数据。 在STM32F4上实现类似的交互，我们需要配置FSMC的参数以匹配FPGA的接口需求。这包括设置数据线宽度、地址线宽度、等待状态、读写时序等。此外，还需要编写相应的控制逻辑，使得STM32F4能够正确地发出读写命令，并接收FPGA返回的数据。 FPGA开发方面，我们需要设计一个接口模块，该模块能够识别并响应STM32F4通过FSMC发送的命令。FPGA的接口模块应包含接收和发送数据的逻辑，以及处理控制信号（如读/写使能、片选信号等）的电路。在处理数据交互时，需要确保与FSMC的时序协调一致，避免出现数据丢失或错误。 在实际应用中，我们可能还会遇到一些挑战，例如信号同步问题、电气特性匹配、以及错误检测和恢复机制。为了解决这些问题，我们可以使用同步电路、信号调理电路，以及在软件层面实现错误检查和重试机制。 为了进行实践操作，提供的"28_fsmc"文件很可能包含了一部分示例代码或项目文件，用于指导如何配置FSMC和FPGA接口。这些资源可以帮助我们更好地理解和实现STM32F4与FPGA的交互。 STM32F4使用FSMC与FPGA进行交互是一种常见的嵌入式系统设计技术，它涉及到微控制器的外设配置、FPGA的设计和两者之间的时序协调。通过这样的交互，我们可以利用FPGA的灵活性来实现高性能的计算任务，同时利用STM32F4的低功耗和易用性进行系统控制，从而构建出功能强大且高效的嵌入式系统。

在本项目中，"Java搭配H5实现前后端交互评论功能"主要展示了如何利用Java后端技术和HTML5（H5）前端技术来构建一个简单的评论系统。以下将详细阐述涉及的技术点及其工作原理： 1. **Java后端**：本项目使用了Spring Web框架，它是Spring生态的一部分，提供了一个轻量级、全面的开发工具集，用于创建基于Java的web应用。JPA（Java Persistence API）是Java官方的持久层规范，它简化了与数据库之间的交互，使得开发者可以使用面向对象的方式来操作数据。在此项目中，JPA通过Hibernate或EclipseLink等实现，负责处理数据库的CRUD（Create, Read, Update, Delete）操作。 2. **数据库**：选用MySQL作为数据存储引擎，这是一种关系型数据库管理系统，广泛应用于互联网应用，因其开源、免费、性能优秀等特点而受到青睐。评论内容会存储在MySQL的某个表中，可能包含评论ID、用户ID、评论内容、时间戳等字段。 3. **前后端交互**：前端使用HTML5（H5）和JavaScript（JS）来构建用户界面，并通过AJAX（Asynchronous JavaScript and XML）技术与后端进行异步通信。当用户在H5页面上提交评论时，JavaScript会捕获事件，将评论内容封装成JSON（JavaScript Object Notation）格式，然后通过HTTP请求发送到服务器。 4. **API设计**：后端会提供RESTful API（Representational State Transfer）接口，允许前端通过HTTP方法（GET、POST、PUT、DELETE等）与后端进行数据交换。例如，POST请求用于新增评论，GET请求用于获取评论列表。 5. **安全考虑**：项目中可能会涉及到身份验证和授权，例如使用JWT（JSON Web Tokens）来实现用户登录状态的验证，确保只有已登录的用户才能发表评论。同时，数据传输过程中应使用HTTPS协议以确保通信安全。 6. **错误处理与日志记录**：为了提高系统的稳定性和可维护性，后端会包含错误处理机制，比如使用Spring的异常处理器，以及日志记录，如使用Log4j或SLF4J进行系统日志记录。 7. **前端组件**：前端可能使用了一些现成的UI组件库，如Bootstrap或Element UI，这些库提供了预设的样式和交互效果，以快速构建出美观的评论输入框和展示区域。 8. **版本控制与部署**：项目可能使用Git进行版本控制，方便团队协作和代码回溯。部署时，可能将应用打包成WAR文件，然后部署到Tomcat等应用服务器上。 总结，这个微项目展示了如何使用Java Spring Web和H5+JS来构建一个基础的评论系统，包括数据库操作、前后端交互、用户认证等多个环节，对于学习和理解全栈开发流程具有很好的实践意义。