【基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(二)代码】 基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统是为高校打造的一款在线考试平台。 系统功能说明 1、系统共有管理员、老师、学生三个角色，管理员拥有系统最高权限。 2、老师拥有考试管理、题库管理、成绩管理、学生管理四个模块。 3、学生可以参与考试、查看成绩、试题练习、留言等功能。 本代码资源包括博文【项目开发实践——基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(二)】中的前端和后端代码 随着信息技术的快速发展，教育领域亦在不断地融入新技术，以提升教育质量和教学效率。其中，在线考试系统作为现代教育技术的一个重要应用，得到了广泛的关注和应用。本文所涉及的《基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(二)代码》项目，就是这样一个在高校教育场景下，针对考试管理需求而设计开发的系统。该系统不仅满足了传统考试的基本功能，还通过技术手段，为考试管理提供了更为高效、便捷的解决方案。 系统功能详细介绍： 该系统设计为支持三个主要角色：管理员、老师和学生，各自拥有不同的权限和操作界面。管理员作为系统管理者，拥有系统的最高权限，负责进行用户管理、权限分配、系统设置等全局性的管理工作。老师角色则专注于考试内容的具体管理，包括考试的组织、题库的建立与维护、考试成绩的评定及学生的相关管理。而学生角色则主要参与考试，可以进行在线答题、查看成绩、进行试题练习以及通过留言系统与其他用户进行交流。 系统的技术架构： 从技术角度看，该项目采用SpringBoot作为后端服务的框架，利用SpringBoot强大的自动配置能力和简洁的开发流程，快速搭建起稳定的后端服务。同时，Vue3作为前端框架，为用户提供了一个流畅且具备响应式的用户界面。Vue3的组件化设计使得前端代码更加模块化，便于维护和扩展。 代码实现的细节： 本次分享的代码资源，涵盖了项目开发中的前端和后端部分。前端部分主要包括用户界面的设计，如登录页面、管理界面、考试界面、成绩展示等，以及对应的功能实现。后端部分则包含API接口的设计与实现，数据库的交互逻辑，以及业务逻辑的处理等。整体代码遵循了前后端分离的开发模式，使得前端和后端可以独立开发和测试，提高了开发效率和系统的可维护性。 开发实践： 在“项目开发实践——基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(二)”一文中，对开发过程中遇到的问题进行了分析，并提出了解决方案。例如，在如何保证前后端数据交互的高效性和安全性方面，系统采用了JWT进行用户身份验证，RESTful API设计原则来规范接口，以及HTTPS协议来确保数据传输的安全。 项目的意义： 《基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(二)代码》项目，不仅为高校提供了一个功能全面的在线考试平台，还展示了如何将现代前后端技术有效结合，用于解决实际问题。通过这个项目，开发者可以学习到如何利用SpringBoot和Vue3进行Web应用的快速开发，以及如何处理常见的技术难题。 该在线考试系统具有高效便捷的管理功能、友好的用户交互界面以及安全可靠的数据处理能力，能够满足高校考试管理的需求，提高考试组织与管理的效率，同时也是对当前在线教育工具的一个有益补充。

内容概要：本文详细介绍了T型三电平逆变器的关键技术细节，主要包括滤波器参数计算、半导体损耗计算及逆变电感参数设计。首先，针对LCL滤波器，讨论了其电感和电容参数的选择及其对电压输出的影响。其次，深入探讨了半导体材料特性和损耗计算方法，强调了晶体管热阻和介质损耗的重要性。接着，阐述了逆变电感参数设计的原则，包括体积、重量、温度特性等方面的考量。最后，介绍了MathCAD格式输出的优势及其便于修改的特点，并展示了PLECS仿真工具在损耗仿真和闭环控制中的应用。 适合人群：从事电力电子技术研究和开发的专业人士，尤其是关注T型三电平逆变器设计和仿真的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要进行逆变器设计、参数优化和损耗分析的研究项目。目标是帮助用户掌握滤波器参数计算、半导体损耗评估及逆变电感设计的方法，提高逆变器的整体性能和可靠性。 其他说明：文中提供的计算书和仿真模型均为作者原创，确保了数据的真实性和可靠性。同时，MathCAD和PLECS工具的使用使得计算和仿真更加直观和便捷。

内容概要：本文详细探讨了如何通过Matlab编程和Simulink仿真对电力系统的静态稳定性进行分析。首先介绍了转子运动方程（摇摆方程）的线性化方法及其在运行点处的小信号分析法，通过求解线性化后的状态方程的系数矩阵特征值来评估系统的稳定性。然后，利用Simulink搭建了一个单机无穷大系统模型，进行了静态稳定性的仿真分析，包括设置不同的扰动情景，观察系统的关键参数变化情况，最终得出系统能否恢复到稳定状态的结论。 适合人群：从事电力系统研究的技术人员、高校相关专业师生、对电力系统稳定性感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解电力系统静态稳定性的研究人员和技术人员，旨在帮助他们掌握Matlab编程和Simulink仿真工具的应用技巧，提高对电力系统稳定性的理解和分析能力。 其他说明：文中提供了部分Matlab编程代码片段，展示了线性化转子运动方程并求解特征值的具体实现过程。此外，还强调了在Simulink中搭建模型时需要考虑的实际运行参数和扰动情景，确保仿真结果的真实性和可靠性。

NCo3.0调用RFC,通用接口, 支持泛型和动态类型。 Sap通用接口  一、 接口说明 1. 入参Dictionary，出参泛型 1.1 接口ExecuteString public T ExecuteString(string FunName, Dictionary import) 实例代码： SapRfcHelper sapserver = new SapRfcHelper("10.6.203.19", "100", "E_SFC", "Sfcs@123"); Dictionary import3 = new Dictionary(); import3.Add("NUM", "1"); import3.Add("STATUS", "1"); //入参字符串出参对象 StatusModel d = sapserver.ExecuteString("Y_RFC_SUPPLY_ZMM10_STATUS", import3); 1.2 接口ExecuteStructure public T ExecuteStructure(string FunName, Dictionary import) 没有测试实例 1.3 接口ExecuteTable public T ExecuteTable(string FunName, string tableName, Dictionary import) 实例代码： Dictionary import23 = new Dictionary(); import23.Add("AUFNR", "111"); //入参表格出参对象 MappingModel fd = sapserver.ExecuteTable("Z_SFC_BU_MO_MAPPING", "BU_MO", import23); 2. 入参Dictionary，出参动态类型 2.1 接口Execute public ExpandoObject Execute(string FunName, Dictionary import) 3. 入参Dictionary，出参泛型 3.1 接口Execute public T Execute(string FunName, Dictionary import) 二、出参泛型对象 注意事项： 1. 仅对属性赋值,字段自动忽略（如果有异常，请检查） 2. 属性不能多于sap接口的参数 3. 属性名即是sap接口的Key 列如：

内容概要：本文详细介绍了基于STM32F103C8T6单片机的温度控制系统的设计与实现。系统利用DS18B20传感器进行温度监测，通过PID算法控制加热和制冷设备，确保温度稳定在设定范围内。硬件方面，系统集成了LCD1602显示屏、继电器、蜂鸣器等组件，实现了温度显示、阈值设置和报警功能。软件部分涵盖了温度采集、PID控制、按键处理、LCD显示等多个模块的代码实现，并针对常见的调试问题提供了详细的解决方案。 适合人群：具有一定嵌入式开发基础的学习者和工程师，特别是对STM32单片机及其外设应用感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于实验室环境或小型项目的温度控制需求，如恒温室、孵化器等。主要目标是帮助读者掌握STM32单片机的外设使用方法，理解温度控制系统的原理和实现步骤。 其他说明：文中提供的完整工程包含带注释的源码、仿真文件和调试记录，有助于读者快速上手并进行二次开发。此外，还分享了许多实用的经验和技巧，如硬件抗干扰设计、软件防抖处理等。

python基础、机器学习、深度学习代码

基于UDS协议的CAN诊断OTA升级功能实现指南：包含上位机VS源码、MCU端源码及CAN与ISO标准资料大全,CAN诊断实现基于UDS协议的OTA升级功能代码及资料（支持AB面升级 ）。 产品包括: 1.升级上位机VS源码； 2.MCU端源码（boot+app），包含UDS协议框架(tp层代码基于iso15765和常用SID服务代码基于iso14229) 3.CAN学习资料和ISO14229资料。 ,CAN诊断; UDS协议; OTA升级功能; VS源码; MCU端源码; ISO15765; ISO14229资料。,CAN诊断与OTA升级功能实现：支持AB面升级的UDS协议代码与资料包

PID（比例-积分-微分）控制器是一种广泛应用的自动控制算法，它在各种控制系统中扮演着核心角色。MATLAB作为一种强大的数学和工程计算软件，提供了丰富的工具和函数库来实现PID控制的仿真和设计。本资源"PID控制MATLAB仿真.zip"包含了一个关于先进PID控制的MATLAB仿真案例，对理解和掌握PID控制理论及其应用非常有帮助。 1. PID控制器基本原理 PID控制器通过结合比例、积分和微分三个部分来调整系统的响应。比例项(P)立即响应误差，积分项(I)消除稳态误差，微分项(D)则可以预测并减少系统振荡。这种组合使得PID控制器能够灵活地适应不同系统的动态特性。 2. MATLAB中的PID工具箱 MATLAB的Simulink库中包含了PID控制器模块，可以方便地构建控制回路模型。同时，Control System Toolbox提供了更高级的PID控制器设计和分析功能，如pid和pidstd函数，用于创建和调整PID控制器参数。 3. PID参数整定 PID控制器的性能很大程度上取决于其三个参数Kp（比例增益）、Ki（积分增益）和Kd（微分增益）。参数整定方法包括手动试凑、Ziegler-Nichols法则、响应曲线法、根轨迹法等。"先进PID控制MATLAB仿真"可能涵盖了这些整定方法的仿真过程。 4. PID控制器的优化与自适应控制 在实际应用中，系统参数可能会发生变化，因此需要PID控制器具有一定的自适应能力。MATLAB提供了一些自适应控制算法，如自校正控制器，可以根据系统动态变化在线调整PID参数。 5. 案例程序解析 "663765 先进PID控制MATLAB仿真(4th)"可能是包含多个案例的MATLAB代码或Simulink模型，涵盖了不同的控制场景，如温度控制、速度控制等。通过对这些案例的学习，用户可以深入了解PID控制器在不同系统中的应用和调优策略。 6. 仿真与实践 MATLAB仿真是研究控制系统的有效手段，它允许工程师在虚拟环境中测试和验证控制策略，避免了实际硬件试验的成本和风险。通过仿真，我们可以观察系统的响应曲线，分析超调、稳定时间和振荡情况，从而优化PID参数。 7. 结合实际应用 PID控制不仅仅局限于学术研究，它广泛应用于工业自动化、航空航天、电力系统等领域。理解并掌握MATLAB中的PID控制仿真，对于解决实际工程问题至关重要。 "PID控制MATLAB仿真.zip"提供了深入学习和实践PID控制的宝贵资源，无论你是初学者还是资深工程师，都能从中获益，提升自己的控制理论和MATLAB编程技能。

在当今人工智能技术蓬勃发展的大背景下，机器学习作为人工智能的一个重要分支，已经被广泛地应用在诸多领域。其中，手写数字识别作为机器学习领域的一个经典问题，不仅在科研领域有着重要的研究价值，同时也被广泛应用于商业和日常生活中，如邮政编码的自动识别、银行支票的数字识别等。本项目“基于卷积神经网络的手写数字识别-机器学习课设（代码+文档）”即为该领域的实际应用案例之一。 该项目核心内容是利用卷积神经网络（CNN）来实现对手写数字图像的识别。卷积神经网络是一种深度学习模型，它在图像识别方面表现出色，已经成为处理图像数据的主流方法。CNN通过模拟人脑视觉皮层的结构，使用卷积层对图像进行特征提取，能够自动地从原始图像数据中学习到有效的特征表示，这使得CNN在处理图像分类问题时具有很高的效率和准确性。 在本项目中，首先需要对手写数字图像数据集进行预处理，包括图像的归一化处理、大小调整以及数据增强等。数据预处理是机器学习项目中非常关键的一个环节，它关系到模型训练的效果和识别准确率的高低。接下来，构建卷积神经网络模型，通过添加卷积层、池化层、全连接层等构建出一个能够有效识别手写数字的深度学习模型。在模型搭建完成后，需要进行模型训练，调整和优化网络的参数，以达到最佳的识别效果。 本项目的实现工具是PyCharm。PyCharm是Python语言最优秀的集成开发环境之一，支持代码智能提示、代码质量分析、版本控制等强大功能，非常适合用来开发机器学习和深度学习项目。通过PyCharm，可以方便快捷地完成代码编写、调试、运行等整个开发流程。 在项目文档部分，将详细介绍项目的设计思路、实验环境、网络架构、训练过程、结果分析以及遇到的问题和解决方案等。文档不仅是对整个项目的记录，也是对学习成果的一种展示，为他人提供了学习和参考的可能。通过深入阅读文档，学习者可以了解到从问题提出到模型建立再到最终模型训练完成的整个过程，对于理解卷积神经网络在手写数字识别领域的应用具有重要的意义。 在实际应用中，本项目的成果不仅局限于手写数字的识别，也可以推广到其他图像识别任务中，如人脸识别、物体检测、交通标志识别等。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩大，卷积神经网络在未来将会有更加广阔的应用前景。 此外，项目还涉及到机器学习领域的基础概念和理论知识，例如监督学习、深度学习、模型评估标准等。通过本项目的学习，学习者不仅能够掌握卷积神经网络在实际问题中的应用，也能够加深对机器学习基础知识的理解，为进一步深入学习人工智能相关领域打下坚实的基础。 本项目作为一个机器学习课程设计，还能够帮助教师和学生更好地进行教学和学习交流。教师可以通过布置类似的课程设计作业，引导学生通过实际操作来掌握机器学习的理论和实践技能。学生则可以通过项目实践，加深对课程知识的理解，提高自身的动手能力和创新思维。这样的教学模式符合当前教育领域推崇的“学以致用”、“实践出真知”的教学理念，有利于提升学生的学习效果和兴趣。 本项目的开展对于个人技能的提升、教学活动的丰富、以及人工智能技术在实际问题中应用的推广都有着积极的意义。通过学习和实践本项目，不仅可以掌握卷积神经网络在手写数字识别中的应用，也能够对整个机器学习领域有一个全面的认识和深入的理解。