上面的代码是“EC20 状态机代码 TCP 传 GPS 数据 - APPMQTTIMEI 定义 3.7”这个文件 名下的代码。那么下面的任务分配主要分为几个流程。 （1） EC20 连接服务器任务 （2） SCOM_RecieveAT(&m_com);//做数据不断扫描机制，串口接收数据扫描机制判断任 务 （3） MQTT 登录连接服务器任务 （4） MQTT 发布消息任务 （5） MQTT 订阅数据任务 （6） EC20 获取 GPS 任务 （7） 等等可添加任务 从上面的描述来对照代码看将一目了然，非常的清晰可见。用户可以慢慢去理解状 态机并配合串口配置代码来实现自己的应用。此代码操作上简单明了，非常适合用 户做产品开发以及维护。

网络安全_卷积神经网络_乘法注意力机制_深度学习_入侵检测算法_特征提取_模型优化_基于KDD99和UNSW-NB15数据集_网络流量分析_异常行为识别_多分类任务_机器学习_数据.zip

软件简介： 专业AI原创文章批量自动生成工具，支持多种CMS，站群内容一键式管理分发，支持多任务创建，自动根据文章内容关联配图，每条任务支持独立AI模型、独立创作风格、独立写作模式，AI写作，高效的创作工具。 AI助理-功能特点 支持市面上所有主流建站系统，我们覆盖提升网络排名和流量的所有场景。 软件支持每个栏目设置最大发布数量和每篇文章发布间隔秒数，规避搜索引擎的检测。 根据文章关键词自动配图，图片拉取搜狗无版权图库，解决图片侵权问题。 通过提示词指令来控制AI生成的文章风格和类型，杜绝千篇一律。 自定义AI模型，可以每条任务使用不同的AI模型来生成文章。 通过填写过滤词，可以过滤掉AI生成的常用词汇，列如其次、首先、再者、总结等等，这些都是AI生成的常用词汇，过滤掉就能让文章原创度更高。 网站发布 支持添加系统对接的CMS网站系统。 支持自定义发布接口，可以给任何网站发布文章无需开发接口。 支持添加多个网站到软件内，同时发文时支持多网站同时发布。 支持每个站点多个栏目发布，同时可限制每个栏目发布条数。 支持每个站点的每个栏目发布间隔时间。 基础能力 支持CMS：易优、帝国、PbootCMS、DISCUZ、zblog、WordPress、emlog、yzmcms、微信公众号 支持AI模型：文心一言、通义千问、科大讯飞、deepseek、腾讯混元、KIMI、抖音豆包、智谱AI模型，国外AI模型支持：GPT3.5、GPT4.0、Anthropic、Gemini 文章配图：自动根据文章关键词从搜狗无版权图库内插入个关键词相关的图片 写作风格：通过提示词可以对生成的标题、内容进行控制，还可以通过提示词来控制写作系统角色，确保写出来的文章更好的模拟人工写作 AI过滤词：可以过滤掉AI生成常用的词汇和一些广告发不允许出现的词汇，避免被系统检测到AI生成和规避广告发禁止的发文内容 多任

内容概要：本文详细介绍了Cognex公司开发的机器视觉软件平台VisionPro的功能和技术细节。文章涵盖了VisionPro支持的图像预处理技术、模型量化、多任务学习、大规模数据集处理、硬件加速、模型压缩、实时视频流处理、模型训练策略、图像分割、模型部署等多个方面。此外，还解释了VisionPro在图像处理、工具使用、图像采集、教导模式、噪声处理、图像匹配、ROI定义、预处理、与PLC或机器人集成、条形码和二维码读取、几何分析、OCR、缺陷检测、3D图像处理、实时数据采集、标定、模板匹配、系统集成、调试优化、Blob分析、图像拼接、颜色分析、轮廓检测、特征匹配、动态跟踪、实时图像处理优化、PLC通信、相机设置与调试以及图像分割等方面的具体应用和技术实现。; 适合人群：具备一定机器视觉基础知识，从事工业自动化、质量控制、图像处理等相关领域的工程师和技术人员。; 使用场景及目标：①掌握VisionPro在图像预处理、模型量化、多任务学习等方面的实现方法；②了解如何处理大规模数据集、进行硬件加速和模型压缩；③熟悉实时视频流处理、图像分割、模型部署等技术的应用；④学习如何进行图像采集、噪声处理、图像匹配、几何分析、OCR、缺陷检测等实际操作；⑤掌握与PLC、机器人等设备的集成方法，以及系统调试和优化技巧。; 阅读建议：由于VisionPro涉及众多技术和应用场景，建议读者结合自身需求，重点学习相关模块的功能和实现方法。在实践中，可以通过调试和优化，逐步掌握VisionPro的各项功能，并应用于实际项目中。

本设计以 STM32F407 芯片和编码电机为核心制作小车，通过 OPENMV摄像头识别病房号，将数据发送给 NVIDIA 控制装置。NVIDIA 与 STM32之间使用串口通信进行数据传输。小车 1 通过蓝牙通信模块发送给小车2 行走指令，通过矢量合成算法来处理并计算得出小车各个轮胎所需求的转速，再由 PID 算法控制 PWM 的占空比，从而调整转速，实现小车的转向与前进。灰度传感器用于寻迹，OLED 屏可显示药房号。全国大学生电子设计大赛对每一位参赛者来说既是机遇，又是挑战。电赛对我们来说是一次重要的机遇，平时的不断学习，赛前的不断训练，从知识、技术的未知，到知识、技术的浅识，再到对知识、技术的理解，每一步都见证了我们对于电子设计大赛孜孜不倦地向往。与此同时，电赛对我们来说又是挑战。面对全新的赛题，对于问题的解决，我们团队合理分工，发挥各自优势，加快赛题的解答进度，极大考验团队合作和个人能力。通过电赛，我们的机械结构搭建，电路设计调试，软件编写，算法设计，软件仿真测试等各项技术能力得到了显著的提高。

在IT领域，图嵌入（Graph Embedding）是一种将图中的节点转化为低维向量表示的技术，这在处理复杂网络结构的问题中具有广泛的应用。Cora数据集是学术界常用的图数据集，常用于节点分类任务，而DeepWalk与Word2Vec则是实现图嵌入的两种重要方法。 Cora数据集是一个引文网络，包含2708篇计算机科学领域的论文，这些论文被分为七个类别。每篇论文可以通过引用关系与其他论文相连，形成一个复杂的图结构。节点代表论文，边表示引用关系。对Cora数据集进行分类任务，旨在预测一篇论文的类别，这有助于理解论文的主题和领域，对于推荐系统和学术搜索引擎优化具有重要意义。 DeepWalk是受Word2Vec启发的一种图嵌入方法，由Perozzi等人在2014年提出。Word2Vec是一种用于自然语言处理的工具，它通过上下文窗口来学习词向量，捕获词汇之间的语义关系。DeepWalk同样采用了随机游走的思想，但应用在图结构上。它通过短随机路径采样生成节点序列，然后使用 Skip-gram 模型学习节点的向量表示。这些向量保留了图中的结构信息，可以用于后续的分类、聚类等任务。 源代码通常包含了实现DeepWalk的具体步骤，可能包括以下部分： 1. 数据预处理：读取图数据，如Cora数据集，构建邻接矩阵或边列表。 2. 随机游走：根据图结构生成一系列的节点序列。 3. Skip-gram模型训练：使用Word2Vec的训练方法，更新每个节点的向量表示。 4. 图嵌入：得到的节点向量可作为图的嵌入结果。 5. 应用：将嵌入结果用于分类任务，如利用机器学习模型（如SVM、随机森林等）进行训练和预测。 "NetworkEmbedding-master"可能是包含其他图嵌入算法的项目库，除了DeepWalk，可能还包括其他如Node2Vec、LINE等方法。这些算法各有特点，比如Node2Vec通过调整两个参数（p和q）控制随机游走的返回概率和深度优先搜索的概率，以探索不同的邻居结构。 小组演示PPT可能涵盖了这些技术的原理、实现过程、性能评估以及实际应用案例，帮助团队成员和听众更好地理解和掌握图嵌入技术。通过这样的分享，可以促进团队内部的知识交流和技能提升，对于解决实际问题有着积极的作用。 这个压缩包资源提供了学习和实践图嵌入技术，特别是DeepWalk和Word2Vec的机会，结合Cora数据集，可以深入理解图数据的处理和节点分类任务的执行过程。对于软件/插件开发者、数据科学家和机器学习工程师来说，这些都是宝贵的学习材料。

在自动化控制系统与数据采集领域，通过计算机编程实现对各种硬件设备的控制是一个核心技术点。C#作为一门功能强大的编程语言，在工业自动化领域也得到了广泛应用，特别是在与数据采集卡（简称板卡）的交互中。数据采集卡是一种能够将外界物理信号转换为计算机能够处理的数字信号的硬件设备，其主要功能包括模拟量的输入与输出（AI/AO）。 本篇文档所涉及的是C#编程环境下调用National Instruments（简称Ni）公司制造的板卡，执行模拟量的输入输出任务。Ni公司以其高性能的数据采集设备闻名，广泛应用于测试测量、工业自动化及科学研究领域。该文档通过四个实验案例详细演示了如何在C#环境下实现对Ni数据采集卡的编程控制。 【实验1】聚焦于实现单一数据点的模拟量输入。这涉及到如何通过编程接口从特定的AI通道（例如AI0）读取一个模拟信号的当前值。在工业自动化过程中，这一操作非常关键，因为许多决策过程依赖于实时数据的采集与分析。 【实验2】则进一步要求程序能够连续读取AI0通道的多个数值。这一实验有助于理解如何采集一定时间窗口内的连续数据，这对于趋势分析和过程监控是至关重要的。在数据密集型应用中，能够实现快速、准确地多点数据采集是一个关键的能力。 【实验3】展示了如何通过Ni数据采集卡进行单次模拟量输出。这在需要根据系统输入动态调整输出信号时非常有用，例如在反馈控制系统中，根据采集到的信号调整输出，以达到某种期望的系统状态。 【实验4】则将模拟量输出的应用场景扩展到了连续输出，并以输出一个正弦曲线为例。这种类型的输出控制在工业自动化中十分常见，尤其在需要模拟变化过程或连续信号的场合。通过这样的实验，开发者可以深入理解如何生成连续、动态变化的模拟信号，并将其输出到外部设备，完成复杂控制任务。 在实际应用中，这些技术点能够组合使用，实现更为复杂的控制逻辑。例如，可以先通过实验1和2读取环境信号，然后根据信号的变化通过实验3和4调整输出信号，以实现闭环控制。这在温度控制、压力调节、流量控制等多个领域都有广泛的应用。 此外，文档中还包含了Ni6008DemoPli的信息。虽然未详细说明，但“DemoPli”可能指的是演示软件或示例代码文件，它可能包含了用于演示如何使用Ni板卡的完整示例程序或代码片段。这对于学习如何利用Ni板卡执行特定任务的开发者来说是一个宝贵的资源，能够帮助他们快速上手并实现自己的项目需求。 通过这些实验案例的展示，文档不仅提供了对C#调用Ni板卡进行数据采集任务的直观理解，还为实际项目开发提供了重要的参考。开发者可以通过这些实验步骤，掌握如何在C#环境中有效地与Ni板卡交互，实现从基本到高级的各种模拟量输入输出功能。

内容概要：本文介绍了一种改进的视觉Transformer（ViT）模型，重点在于引入了三重注意力机制（TripletAttention）。TripletAttention模块结合了通道注意力、高度注意力和宽度注意力，通过自适应池化和多层感知机（MLP）来增强特征表达能力。具体实现上，首先对输入特征图进行全局平均池化和最大池化操作，然后通过MLP生成通道注意力图；同时，分别对特征图的高度和宽度维度进行压缩和恢复，生成高度和宽度注意力图。最终将三种注意力图相乘并与原特征图相加，形成增强后的特征表示。此外，文章还展示了如何将TripletAttention集成到预训练的ViT模型中，并修改分类头以适应不同数量的类别。; 适合人群：熟悉深度学习和计算机视觉领域的研究人员和技术开发者，尤其是对注意力机制和Transformer架构有一定了解的人群。; 使用场景及目标：①研究和开发基于Transformer的图像分类模型时，希望引入更强大的注意力机制来提升模型性能；②需要对现有ViT模型进行改进或扩展，特别是在特征提取和分类任务中追求更高精度的应用场景。; 阅读建议：本文涉及较为复杂的深度学习模型和注意力机制实现细节，建议读者具备一定的PyTorch编程基础和Transformer理论知识。在阅读过程中可以结合代码逐步理解各个模块的功能和相互关系，并尝试复现模型以加深理解。

dcase2020_task2_baseline 这是DCASE 2020挑战任务2“用于机器状态监视的异常声音的无监督检测”的基准系统。 描述 基准系统包含两个主要脚本： 00_train.py 该脚本通过使用目录dev_data / / train /或eval_data / / train /来训练每种机器类型的模型。 01_test.py 此脚本在目录dev_data / / test /或eval_data / / test /中，为每个计算机ID生成csv文件，包括每个wav文件的异常分数。 csv文件将存储在目录result /中。 如果模式为“开发”，则还将为每个计算机ID制作包括AUC和pAUC的csv文件。 用法 1.克隆存储库 从Gi

Quartz是一款开源的作业调度框架，它为Java应用程序提供了强大的定时任务管理能力。在Java集成Quartz时，通常需要引入特定版本的jar包以确保所有依赖都得到满足。标题提到的"Quartz新版的jar包"可能指的是Quartz的最新稳定版本，这通常会包含对旧版本的改进、新功能的添加以及bug的修复。 SSH（Struts + Spring + Hibernate）是一个常见的Java Web开发框架组合，用于构建高效、可维护的应用程序。在SSH项目中集成Quartz，可以实现后台任务的自动执行，如数据同步、定时邮件发送等。 Quartz的核心概念包括： 1. **Job**：代表一个具体的任务，它是一个接口，需要开发者自定义实现，定义任务的具体执行逻辑。 2. **Trigger**：触发器，决定了Job何时运行。常见的Trigger类型有SimpleTrigger（简单触发器）和CronTrigger（cron表达式触发器），它们分别基于时间间隔和Cron表达式来决定触发时机。 3. **Scheduler**：调度器，负责管理和执行Jobs与Triggers。应用启动时，我们需初始化Scheduler并注册Job和Trigger。 4. **JobDetail**：封装了Job的信息，包括Job类的Class、参数等。它是Scheduler执行Job的基础。 5. **Calendar**：日历对象，可以用于排除某些日期或时间，避免在这些时段执行任务。 集成Quartz到Java项目中，一般步骤如下： 1. **添加依赖**：将Quartz的jar包（如`quartz-x.x.x.jar`）添加到项目的类路径下，如果使用Maven或Gradle，需要在对应的配置文件中添加依赖。 2. **编写Job类**：创建一个实现`org.quartz.Job`接口的类，并重写`execute(JobExecutionContext context)`方法，定义任务的执行逻辑。 3. **创建JobDetail**：配置Job的实例，包括Job类和传递给Job的参数。 4. **定义Trigger**：根据需求选择合适的Trigger类型，设置触发时间规则。 5. **注册并调度Job**：在Scheduler中注册JobDetail和Trigger，然后调度Job执行。 在SSH框架中，可以利用Spring的AOP（面向切面编程）特性，使Job的生命周期管理更加便捷。通过Spring的JobFactory，可以将Job实例注入到Quartz中，这样可以在Spring容器中管理Job的bean。 在实际应用中，还需要注意线程安全问题，特别是当多个Scheduler实例同时运行时，可能导致任务冲突。此外，合理地配置 Quartz 的线程池大小和错误处理策略，能够提高系统的稳定性和效率。 Quartz是Java世界里强大的任务调度工具，它提供了丰富的功能和灵活的配置，使得开发者能够轻松地实现复杂的时间触发任务。在SSH等Java Web框架中集成Quartz，可以极大地提升应用程序的自动化和智能化水平。