该时间温度控制系统采用常用的STC89C52单片机作为主控制心，外围硬件电路包括:4*4的矩阵键盘电路、L7805CP电源电路、LCD12864液晶显示电路、DS18B20及DS1302用于实现温度和时间控制电路。该硬件电路虽然设计简单，但是应用广泛。 主要功能:万年历、闹铃、密码锁、篮球器、计算器、温度计、温度控制、键盘锁、系统设置等（我觉得这个设计的界面非常的漂亮，因为有不同模式）。 实物图片展示: 附件内容包括时间温度控制系统原理图PDF档，以及源码，源码有详细的中文注释。 如截图:

云计算任务调度优化是当前云计算领域的一个热门研究方向，其核心问题在于如何有效地将计算任务分配给云平台上的各种计算资源，以满足服务质量(QoS)要求并优化资源利用率。本文介绍了一种基于稳定婚姻算法的多对多匹配策略，旨在通过改进的Gale-Shapley算法实现云计算环境下任务与资源的智能匹配，以期达到降低能耗和缩短执行时间的目的。该策略基于CloudSim框架实现，CloudSim是一个开源的云计算仿真环境，专门用于模拟数据中心的运行情况，能够为云计算研究提供实验平台。 稳定婚姻算法，即Gale-Shapley算法，是一种经典的匹配算法，最初用于求解稳定婚姻问题，后来被广泛应用于经济学、计算机科学等多个领域。在云计算任务调度中，Gale-Shapley算法可以用来确定任务与资源的匹配关系，使得每项任务都能找到最适合的资源，同时每项资源也能高效地服务于一个或多个任务。通过算法的迭代过程，可以保证最终获得一个稳定的匹配结果，即不存在两个任务都更愿意与对方的资源进行匹配而放弃当前的配对。 在云计算环境下，任务调度优化不仅涉及到资源的有效利用，还包括能耗的降低和执行时间的缩短。通过采用Gale-Shapley算法，可以构建一种智能匹配机制，以提高资源的利用率，减少任务在等待资源分配过程中的空闲时间，从而降低整体的能耗和缩短任务的执行时间。这种智能匹配机制能够根据任务需求和资源特性动态地调整任务与资源之间的匹配关系，实现资源的合理分配和任务的有效调度。 基于CloudSim框架的本科毕业设计，提供了一个模拟和分析云计算任务调度优化的环境。通过CloudSim，设计者可以模拟数据中心的运行情况，包括任务的提交、资源的分配、任务的执行以及能耗的统计等。在这样的仿真平台上，可以对不同的调度策略进行比较分析，验证Gale-Shapley算法在多对多匹配场景下的性能表现，以及它在实际云计算环境中的可行性与有效性。 文档中包含的"附赠资源.docx"和"说明文件.txt"，可能提供了具体的设计思路、实验结果和实现细节。例如，说明文件中可能包含了如何在CloudSim平台上部署Gale-Shapley算法，以及如何对算法进行测试和评估的详细步骤。附赠资源文档可能包含了相关的教学视频、示例代码或是对算法优化的具体建议等资源，以辅助理解和应用算法。 此外，GaleShapley-master文件夹可能包含了算法的核心实现代码，包括任务调度模块、资源匹配模块、性能评估模块等，以及可能的用户界面或控制台应用程序。这些代码为研究者和开发者提供了直接的算法实现参考，可以在此基础上进行进一步的开发和定制化研究。 总结而言，这份本科毕业设计研究了云计算任务调度优化问题，采用Gale-Shapley算法进行智能匹配，并在CloudSim平台上进行了模拟实验。研究结果可能表明，使用该算法可以有效地降低能耗、缩短执行时间，并提升资源利用率。设计者提供了相关的文档和代码资源，旨在帮助其他研究者更深入地理解算法的实现细节，以及如何在自己的研究中应用这些知识。

基于NASA数据集的锂离子电池健康因子提取与状态预测代码定制方案：一健运行，快捷便利的SOH,RUL预测解决方案,基于NASA数据集处理代码，各种健康因子提取，包括等电压变化时间，充电过程电流-时间曲线包围面积，恒压恒流-时间曲线面积，恒压恒流过程时间，充电过程温度，IC曲线峰值等健康因子，也可以提出想法来给我代码定制可用于SOH,RUL的预测一键运行，快捷方便。 可接基于深度学习(CNN,LSTM,BiLSTM,GRU,Attention)或机器学习的锂离子电池状态估计代码定制或者文献复现 ,基于NASA数据集处理代码; 健康因子提取; 电池状态估计; 深度学习; 机器学习; SOH,RUL预测; 代码定制。,基于NASA数据集的锂离子电池健康因子提取与SOH、RUL预测代码定制

内容概要：本文介绍了LSTM-VAE（基于长短期记忆网络的变分自编码器）在时间序列数据降维和特征提取中的应用。通过使用MNIST手写数据集作为示例，详细展示了LSTM-VAE的模型架构、训练过程以及降维和重建的效果。文中提供了完整的Python代码实现，基于TensorFlow和Keras框架，代码可以直接运行，并附有详细的注释和环境配置说明。此外，还展示了如何通过可视化手段来评估模型的降维和重建效果。 适合人群：对深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者，尤其是关注时间序列数据分析和降维技术的人群。 使用场景及目标：适用于时间序列数据的降维、特征提取、数据压缩、数据可视化以及时间序列的生成和还原任务。目标是帮助读者掌握LSTM-VAE的原理和实现方法，以便应用于实际项目中。 其他说明：本文提供的代码可以在本地环境中复现实验结果，同时也支持用户将自己的数据集替换进来进行测试。

在西南科技大学的《算法设计与分析实践》课程中，学生们完成了一份实验报告，报告内容包括了两个主要的算法问题：翻煎饼问题和俄式乘法。 翻煎饼问题描述了一种简单直观的场景，即如何通过最少的翻转次数来确保麦兜能够获得最大的煎饼。该问题实质上是求解一个序列的最大元素调整到特定位置的最小操作次数。实验中，学生通过编写算法并记录时间与空间复杂度来分析算法的性能。时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(n)，其中n为煎饼的数量。 在算法实现上，学生采用了一种基于遍历的方法来找到最大的煎饼，然后根据最大煎饼的初始位置决定翻转次数。如果最大煎饼位于序列的最底层，则不需要操作；如果在顶层，则只需一次翻转；若在中间位置，则需要将煎饼先翻到顶层，然后再翻到底层，这样操作次数至少为2次。针对这一问题，学生还编写了相应的伪代码来实现算法，并通过测试不同规模的数据来验证算法的正确性和效率。 对于俄式乘法问题，该问题涉及到两个正整数的乘法运算。学生需要通过特定的算法来计算两个数的乘积。在实验中，学生研究并分析了这一算法的时间复杂度和空间复杂度，其中时间复杂度为O(log n)，空间复杂度为O(1)。算法的基本思路是不断将n除以2并相应地将m乘以2，直到n变为奇数，此时记录下m的值。当n变为1时停止，将所有记录的m值累加，结果即为最终的乘积。 实验中，学生详细记录了算法的运行时间和所需的空间，使用了例如clock()函数来测量算法的运行时间，并通过sizeof运算符来获取变量所占用的内存空间。在处理测试数据时，学生从n等于2开始逐步增加，手动输入数据，以便于观察算法在不同规模数据下的性能表现。 通过这份实验报告，我们可以看出算法设计与分析不仅仅是关于算法本身，还涉及到算法效率的度量、时间与空间复杂度的计算，以及算法在实际应用中的性能评估。报告详细记录了实验过程、数据规模、测试结果以及分析指标，为算法的研究和优化提供了宝贵的实践依据。 此外，学生在实验报告中提到实验环境为Windows 10系统，使用了DEV环境进行编程开发。通过这样的实验设置，学生不仅能够加深对算法理论的理解，还能掌握实际编程中如何测试和优化算法性能的技巧。报告最后还提到了对于采集到的数据的处理，强调了去除重复值和无效值的重要性，以确保实验结果的准确性和可靠性。

内容概要：本文旨在分析慕尼黑特蕾西恩维斯地区在2023年和2024年不同时间段（包括 Oktoberfest 期间）的地表温度（LST），以研究城市热岛效应。文中通过 Landsat 9 和 Sentinel-2 卫星影像数据，利用 Split-Window 算法计算 LST，并进行归一化处理和差异分析。此外，还计算了 NDVI、NDBI、NDWI 和 Albedo 等指数，并进行了土地覆盖分类。为了提高分辨率，采用了随机森林算法对 LST 数据进行降尺度处理。最后，通过统计分析和散点图验证了降尺度结果的有效性。 适合人群：具备一定遥感和地理信息系统（GIS）基础知识的研究人员和技术人员，尤其是对城市热岛效应和地表温度分析感兴趣的学者。 使用场景及目标：①分析特定区域（如 Oktoberfest 场地）在不同时间段的地表温度变化；②评估城市热岛效应的影响；③通过降尺度技术提高 LST 数据的空间分辨率；④验证降尺度方法的准确性。 阅读建议：此资源涉及多种遥感数据处理技术和算法，建议读者在阅读时结合实际案例进行实践操作，并重点关注代码实现和结果验证部分。同时，建议读者熟悉 Python 或 JavaScript 编程语言，以及 Google Earth Engine 平台的基本操作。

在MATLAB环境中开发一个简单的闹钟程序，可以让你在空闲时间进行有趣且实用的编程实践。MATLAB，全称Matrix Laboratory，是一款强大的数学计算软件，同时也支持编写各种应用程序，包括像闹钟这样的定时提醒系统。 创建一个MATLAB闹钟程序涉及到几个关键的知识点： 1. **定时器对象（Timer Object）**： MATLAB中的`timer`对象允许你创建定时事件，类似于现实生活中的计时器。你需要定义定时器的执行间隔、启动条件以及触发的回调函数，这样当时间到达预设点时，回调函数就会被调用，执行相应的操作，如播放声音或显示通知。 2. **用户界面（UI）**： 虽然MATLAB主要用于数值计算，但它也提供了一些图形用户界面（GUI）工具，如`uicontrols`和`figure`，可以用来创建按钮、文本框等交互元素。你可以设计一个简单的GUI来设置闹钟的时间和操作。 3. **日期和时间处理**： 在MATLAB中，你可以使用`datetime`函数处理日期和时间。设置闹钟时，需要将用户输入的小时和分钟转换为`datetime`对象，并与当前时间比较来确定何时启动定时器。 4. **音频播放**： 当闹钟响起时，可能需要播放一段声音。MATLAB的`audioplayer`和`audiowrite`函数可以帮助你实现这一点。你可以加载一个音频文件，然后通过`audioplayer`对象播放。 5. **事件处理**： 使用`addlistener`函数，你可以监听特定事件，比如用户暂停或关闭闹钟，然后相应地调整定时器的状态。 6. **线程和异步编程**： 虽然MATLAB主要是单线程环境，但在创建定时器时，你可以实现一定程度的异步行为。定时器的回调函数会在单独的线程中执行，不会阻塞主MATLAB工作进程。 7. **程序结构和模块化**： 为了保持代码的清晰和可维护性，你可以将程序分解为不同的函数，例如一个用于创建GUI，另一个用于处理定时器事件，还有一个用于音频播放。 8. **错误处理**： 不要忘记添加适当的错误检查和处理机制，以确保程序在遇到问题时能优雅地退出，而不是崩溃。 9. **保存和恢复设置**： 如果你想让闹钟应用具有持久性，即关闭MATLAB后仍能记住设置，可以考虑使用MATLAB的`save`函数将闹钟设置保存到磁盘，下次启动时再读取。 10. **调试和测试**： 对于任何程序，测试和调试都是至关重要的步骤。MATLAB提供了丰富的调试工具，如断点、步进执行、变量观察等，帮助你找出并修复潜在问题。 创建一个MATLAB闹钟程序需要对MATLAB的基本语法、定时器对象、GUI编程、音频处理、事件处理以及错误处理有深入理解。通过这个项目，你不仅能学习到实用的MATLAB技能，还能体验到编程的乐趣。当你完成后，你将拥有一个个性化的闹钟，可以在空闲时间提醒你，或者帮助你更有效地管理时间。

"CHART时间曲线实时移动图实例"主要探讨的是如何在C#环境中利用Visual Studio（VS）自带的Chart控件以及第三方库TeeChart来创建动态的时间序列曲线图。这种图表通常用于实时监控系统数据变化，如股票价格、传感器读数或任何随时间变化的数值。 中提到的"VS自带chart"指的是Visual Studio中的System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting库，这是一个内置的图形绘制工具，可用于创建各种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼图等。而"teechart曲线"则指的是TeeChart组件，这是一款强大的图形库，提供了丰富的图表类型和高度自定义的功能，特别适合于复杂的实时数据可视化需求。 在C#中实现时间曲线实时移动图，首先需要创建一个Chart对象，并设置其属性，如Width、Height、BackColor等。然后，定义数据源，这可能来自数据库、文件或者实时数据流。时间轴通常设置为X轴，数据值对应Y轴。对于VS自带Chart，可以使用Series对象添加数据点，通过AddXY方法添加时间戳和对应的值。 对于TeeChart，安装相应的NuGet包后，同样需要创建一个TChart对象，并设置其样式。TeeChart提供了TimeSeries类，特别适合处理时间序列数据。你可以通过Add方法添加数据点，同时传入时间戳和数值。TeeChart还支持多种动画效果，使得数据更新时图表能平滑地移动和扩展。 为了实现实时更新，可以使用定时器控件（Timer），每隔一定时间间隔触发事件，更新图表的数据并重绘。在事件处理程序中，获取新的数据点，添加到Chart或TeeChart中，然后调用Chart的Invalidate()方法或TeeChart的Repaint()方法来刷新图表。 为了提升用户体验，还可以调整图表的缩放和滚动功能，使用户能够查看不同时间段的数据。VS Chart和TeeChart都提供了这样的功能，通过设置Axis的Minimum、Maximum属性和Zoom方法来实现。 在实际应用中，考虑到性能和效率，可能需要对大量数据进行缓存和优化，只显示最近的一部分数据点。此外，还可以添加交互式功能，比如鼠标悬停显示数据点信息，或者通过图表区域点击选择特定时间范围。 创建CHART时间曲线实时移动图实例是数据可视化的常见应用场景，结合VS的Chart控件和TeeChart库，开发者可以构建出功能强大且直观的实时监控系统，有效地展示和分析时间序列数据。通过深入学习和实践，可以进一步提升图表的交互性和视觉效果，满足各种复杂的业务需求。

博文：‘平稳AR模型和MA模型的识别与定阶’链接：https://blog.csdn.net/weixin_51423847/article/details/137471578?spm=1001.2014.3001.5501 ①某城市过去63年中每年降雪量数据（题目1数据.txt） ②某地区连续74年的谷物产量（单位：千吨）（题目2数据.txt） ③201个连续的生产记录（题目3数据.txt）

内容概要：本文档详细介绍了基于贝叶斯优化（BO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）的多变量时间序列预测项目。项目旨在通过优化LSSVM的超参数，提高多变量时间序列预测的准确性，解决传统模型的非线性问题，并高效处理大规模数据集。文档涵盖了项目的背景、目标、挑战及解决方案、特点与创新，并列举了其在金融市场、气象、交通流量、能源需求、销售、健康数据、工业生产优化和环境污染预测等领域的应用。最后，文档提供了具体的Matlab代码示例，包括数据预处理、贝叶斯优化、LSSVM训练与预测等关键步骤。; 适合人群：具备一定机器学习和时间序列分析基础的研究人员和工程师，特别是对贝叶斯优化和最小二乘支持向量机感兴趣的从业者。; 使用场景及目标：①提高多变量时间序列预测的准确性，解决传统模型的非线性问题；②高效处理大规模数据集，增强模型的泛化能力；③为相关领域提供可操作的预测工具，提高决策质量；④推动机器学习在工业领域的应用，提升研究方法的创新性。; 其他说明：此资源不仅提供了详细的理论背景和技术实现，还附带了完整的Matlab代码示例，便于读者理解和实践。在学习过程中，建议结合实际数据进行实验，以更好地掌握BO-LSSVM模型的应用和优化技巧。