Heikin Ashi烛台是一种在技术分析图表中使用的特殊烛型，它通过改变传统的开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）和收盘价（Close）来提供更为平滑的价格视图，从而有助于识别趋势和过滤市场噪音。这种烛型最初源于日本，由Takashi Ashi提出，其名字在日语中意为“平均光”。在MATLAB中实现Heikin Ashi烛台的转换涉及到一系列数学运算。 1. Heikin Ashi烛台的计算方法： - Heikin Ashi开盘价（HA Open）: (前一根HA收盘价 + 本根OHLC的开盘价) / 2 - Heikin Ashi收盘价（HA Close）: (前两根HA开盘价 + 前两根HA收盘价 + 本根OHLC的开盘价 + 本根OHLC的收盘价) / 4 - Heikin Ashi最高价（HA High）: 从前一根HA高点、本根HA开盘价和本根OHLC的高点中选取最高值 - Heikin Ashi最低价（HA Low）: 从前一根HA低点、本根HA收盘价和本根OHLC的低点中选取最低值 2. MATLAB编程实现： 在MATLAB中，可以使用循环结构遍历每个时间周期的数据，依次计算出Heikin Ashi值。需要读取原始的OHLC数据，然后利用上述公式进行计算。考虑到第10个指数的收敛条件，可能需要在代码中设置一个检查点，确保在处理到第10根烛线时，计算结果已经稳定。 3. 数据结构与变量： - 为存储原始OHLC数据，可以创建一个结构体数组，包含四字段（Open, High, Low, Close）。 - 对应的Heikin Ashi数据同样存储为结构体数组，字段为HAOpen, HAClose, HAHigh, HALow。 - 在MATLAB代码中，可以使用`struct`函数创建结构体，使用`fieldnames`获取字段名，使用`cell2struct`和`struct2cell`进行数据转换。 4. 优化与效率： - 为了提高计算效率，可以考虑使用向量化操作，避免不必要的循环。 - 若数据量较大，可以考虑使用并行计算工具箱（Parallel Computing Toolbox）加速计算过程。 5. 图形展示： - 计算完成后，可以使用MATLAB的`plot`函数绘制Heikin Ashi烛台图，对比原始OHLC图表，观察趋势的清晰度和噪声减少的效果。 - 使用`financechart`函数可以方便地创建金融图表，结合`set`函数调整图表样式和颜色。 6. 扩展应用： - Heikin Ashi烛台常用于趋势识别和交易策略的构建，例如配合移动平均线、相对强弱指数(RSI)等指标使用。 - 可以开发自定义的MATLAB函数或M文件，以方便在不同的交易系统或分析平台中重复使用Heikin Ashi转换逻辑。 7. 调试与测试： - 对于MATLAB代码，务必进行单元测试，确保每个计算步骤正确无误。 - 测试不同市场条件下的数据，如震荡市、单边趋势和反转行情，验证Heikin Ashi烛台的效果。 通过以上步骤，你可以在MATLAB环境中实现Heikin Ashi烛台的转换，并进一步分析市场趋势。在实际操作中，需结合具体需求和数据，灵活调整代码以满足各种分析需求。

内容概要：本文详细介绍了一种针对STM32F103系列单片机的远程升级解决方案，涵盖IAP（内部应用程序编程）、OTA（空中下载）以及多App备份切换防变砖技术。文中深入探讨了硬件配置、bootloader设计、Flash分区管理、文件解析、CRC校验、双看门狗机制、远程控制命令处理等多个关键技术环节。特别强调了系统的高可靠性设计，如出厂程序写保护、新固件试运行、升级中断自动回滚等措施，确保即使在网络不稳定或突发断电情况下仍能保障设备的安全性和稳定性。 适合人群：从事嵌入式系统开发的技术人员，尤其是需要进行远程设备管理和固件升级的工程师。 使用场景及目标：适用于需要频繁更新固件的野外设备，如光伏监测站等。主要目标是在不影响设备正常运行的前提下，实现高效可靠的远程升级，同时最大限度地降低因升级失败而导致设备变砖的风险。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和技术细节，帮助读者理解和实现类似系统。此外，还分享了一些实用的经验教训，如结构体对齐问题、Flash解锁注意事项等，为开发者提供宝贵的参考资料。

爱科软件服装CAPP系统是从CAD系统中获取相关的工艺信息，并根据CIMS系统和MIS系统提供的企业生产条件、物料资源、以及工人的技术水平等信息，用计算机系统代替人工进行工艺设计、形成工艺流程图、工序分析表、工艺单及自动加工的控制指令，并能指导FMS系统进行动态调度。它能实现对成衣工艺技术、文件档案的管理和制作，实现程序化生产，使整个成衣制品生产形成自动化流水线，包括流水图的设计。它的合理性、科学性直接影响到生产效率和成衣质量，是服装生产工业化、规范化的技术保证。 爱科软件服装CAPP系统，全称为计算机辅助工艺设计系统，是服装生产领域中的关键工具，主要用于提升工艺设计效率和质量。此系统是服装计算机集成制造系统（CIMS）的一部分，连接了设计与生产环节，确保了从CAD系统获取的工艺信息能够得到有效利用。在CAPP系统的支持下，企业可以根据自身的生产条件、物料资源和工人技能，自动化地完成工艺设计，形成工艺流程图、工序分析表、工艺单，并生成自动加工控制指令。 CAPP系统对于服装生产具有重大意义，它能够实现成衣工艺技术与文件档案的管理，促进程序化生产，使生产过程形成自动化流水线，包括流水图的设计。这种自动化提高了生产效率，确保了产品质量，是推动服装生产工业化和规范化的重要技术手段。在当今多品种、小批量、短周期的生产模式下，传统的手工工艺设计已经难以满足需求，CAPP系统的应用成为了解决这一问题的有效途径。 ECHO服装CAPP系统包含了丰富的功能模块，如工艺图设计与绘制、生产工艺说明、工艺表格管理等。它可以与其他系统（如款式设计、样片结构设计、推档、排料、电脑试衣系统等）无缝对接，同时还能与外部数据进行交互。在工艺表格绘制方面，用户可以利用Word来设计和绘制各种类型的生产工艺表格，并创建表格库，便于随时调用和修改。工艺图的绘制则提供了专业的图标和工具，支持对称绘制，提供多种线迹类型和辅配件符号，使得工艺图的制作更加精准。 此外，ECHO服装CAPP系统还允许用户制定详细的生产工艺说明书，包括裁剪、缝制、熨烫和包装等各个阶段的要求。系统内置的数据库，如袋型库、线条库、色彩库和工艺表模板库，为工艺师提供了丰富的资源，简化了工艺设计的过程。该系统强调实用性，旨在帮助企业规范生产流程，提高质量管理，同时也方便控制成本。开放的部件库允许企业随时储备流行的常用部件图样工艺，而数据管理系统则确保工艺单数据的分类保存和快速查询。 由于兼容Office办公系统，ECHO服装CAPP系统可以方便地设计出符合企业实际情况的工艺单模型，并且能够调用样板和排料单小样，从而完成详尽的工艺单设计。爱科软件的服装CAPP系统是服装企业提升生产效率，优化工艺流程，实现高效自动化生产的重要工具，为企业在竞争激烈的市场环境中提供了有力的技术支撑。

开源PLC梯形图软件，采用c#编写

关于如何在Android上使用ncnn运行YOLOv自定义对象检测的完整教程_A complete tutorial on how to run YOLOv8 custom object detection on Android with ncnn.zip 在Android设备上部署和运行YOLOv8自定义对象检测模型是一个多步骤的过程，涉及到对Android开发环境的熟悉，以及对YOLO和ncnn框架的理解。YOLO（You Only Look Once）是一系列流行的目标检测算法，以其快速和准确性著称。YOLOv8作为该系列的最新版本，继承了这些优点，并在性能上有所提升。ncnn是一个专注于移动端优化的高性能神经网络前向推理框架，它被广泛应用于移动设备上的深度学习应用。 为了在Android上使用ncnn框架运行YOLOv8自定义对象检测，首先需要准备一个编译好的YOLOv8模型，这通常涉及到使用ncnn的模型转换工具将YOLOv8模型转换为ncnn支持的格式。接下来需要在Android Studio中创建一个新的Android项目，并将转换好的模型文件集成到项目中。集成过程中需要对ncnn库进行配置，包括导入必要的库文件和源代码文件，确保ncnn能在Android应用中正确运行。 在配置好ncnn库之后，开发者需要编写相应的代码来加载模型并实现对象检测功能。这通常包括设置输入输出的格式，处理图像数据，调用ncnn进行推理，并将推理结果以易于理解的形式展现出来。开发者还需要考虑Android应用的性能优化，比如采用多线程处理以充分利用多核心CPU资源，以及对图像预处理和结果解析进行优化。 此外，为了让YOLOv8在Android上运行时更加高效，开发者可能需要对YOLOv8模型进行压缩和量化处理，以减少模型大小和提高推理速度。这个过程可能涉及到特定的网络结构调整和训练策略，以便在保持模型准确性的同时获得更好的运行效率。 完成代码编写和测试之后，就可以在Android设备上部署应用，并进行实际的对象检测测试。在这个过程中，开发者需要考虑到不同设备的兼容性问题，可能需要对特定的硬件配置进行调整和优化，以确保检测模型在各种Android设备上的通用性和稳定性。 所有这些步骤都需要开发者具备扎实的编程技能，熟悉Android开发流程，以及对YOLO和ncnn框架有较深的理解。通过上述步骤，可以在Android设备上实现高性能的自定义对象检测功能，为移动应用提供强大的视觉分析能力。

TMS Component Pack for Delphi & C++Builder includes feature-packed grids, Office 2007 ribbon, Office 2003 style toolbar, planning/scheduling components, advanced edits, toolbars, internet auto application update, Office 2003/2007 style tabs, pager, panel, Outlook navigational controls and much much more... Create modern-looking & feature-rich Windows applications faster with well over 350 components in one money and time saving bundle for Delphi 7,2006,2007,2009,2010,XE,XE2,XE3,XE4,XE5 & C++Builder, 2006,2007,2009,2010,XE,XE2,XE3,XE4,XE5,XE6,XE7,XE8,XE10. Create modern-looking & feature-rich Windows applications faster with over 300 components in one money and time saving bundle Grid components HTML components Edit controls Planner components Outlook / inspector bar components Web connectivity components Syntax highlighting memo component System components Graphic components Menu components Smooth components Miscellaneous components Full component list List of samples

本文详细介绍了在Android端部署自定义YOLOV8模型的全流程，包括环境准备、模型训练与测试、模型转换（pt2onnx、onnx2ncnn）、Android Studio配置、模型调用及自定义部署方法。文章基于ncnn-android-yolov8开源项目，提供了从数据集准备到最终调试的完整步骤，适合对YOLO有一定了解但需要移动端部署指导的新手。同时，文中还包含了常见问题的解决方案和DIY方法，帮助读者更好地理解和应用YOLOV8模型。 在Android端部署YOLOV8模型是一个涉及多个步骤的复杂过程，本篇文章将这一过程分解为清晰易懂的阶段，详细指导读者从零开始到成功部署。文章介绍了环境准备的重要性，包括安装必要的软件库和工具，如Python、PyTorch、ncnn等，这些都是运行YOLOV8模型不可或缺的基础。 接下来，文章详细阐述了YOLOV8模型的训练和测试流程。这一步骤对于模型的性能至关重要，需要准备相应的数据集并对其进行标注，然后使用合适的参数进行模型训练，并通过测试来验证模型的准确性。文章指出了选择合适的数据集、优化训练参数以及评估模型性能的方法。 文章继续介绍了模型转换过程，这对于模型能在Android设备上运行是必要的。转换过程包括从PyTorch模型格式(.pt)到ONNX模型格式(.onnx)的转换，以及进一步将ONNX模型转换为ncnn格式。这些转换步骤确保了模型的兼容性与执行效率。 在Android Studio的配置部分，文章详细介绍了如何设置开发环境，包括导入必要的源码、库和资源文件。这一环节涉及到Android NDK的配置，以及如何正确配置项目以便加载和运行ncnn库。 此外，文章深入讲解了如何调用YOLOV8模型进行图像识别和处理。这部分内容包括了编写代码来加载模型、处理图像输入、进行模型推理以及解析输出结果。作者还分享了如何自定义部署方案以适应特定的应用场景和需求。 文章最后提供了一些常见问题的解决方案，以及如何进行DIY调试的方法。这些内容能够帮助新手更好地理解YOLOV8模型，并且能够灵活应对在实际部署过程中遇到的问题。 整体而言，本篇文章对于那些已经对YOLO模型有所了解，但需要将其部署到Android平台上的开发者来说，是一份宝贵的参考资料。它不仅涵盖了从训练到部署的完整流程，而且通过提供详细的步骤指导和问题解决方案，极大地降低了入门的难度，提升了成功部署的几率。

Android手写识别SDK是Google ML Kit的一个重要子组件，它为开发者提供了强大的工具，以便在Android应用程序中实现手写文字的识别和解析。ML Kit是Google提供的机器学习服务框架，旨在简化移动应用开发中的复杂AI功能集成，手写识别则是其中一项关键功能，尤其对于需要用户输入文本的场景，如笔记应用、表单填写或搜索查询等。 **手写识别工作原理** 手写识别基于深度学习模型，这些模型经过训练，能够理解并解析手写字符。在Android应用中，通过调用手写识别SDK，可以捕获用户的笔迹数据，然后将这些连续的笔画转换为可读的文本。ML Kit的手写识别支持实时识别，即用户书写时即时显示识别结果，也支持对已绘制的笔迹进行离线识别。 **Google ML Kit的优势** 1. **易用性**：ML Kit提供简单易懂的API，开发者无需深入了解机器学习的细节，即可快速集成手写识别功能。 2. **性能优化**：Google的服务器端处理和本地设备上的轻量级模型相结合，确保了高效的识别速度和较低的功耗。 3. **多语言支持**：ML Kit支持多种语言的手写识别，包括但不限于英文、中文、法文、德文等多种常见语言。 4. **自定义训练**：除了预训练的模型，开发者还可以根据需求上传自定义的数据集进行特定领域的训练，提高特定场景下的识别准确性。 **使用步骤** 1. **初始化ML Kit**：首先在应用中引入Google Play服务的依赖，并初始化ML Kit的实例。 2. **获取Ink Recognizer**：通过ML Kit的API获取手写识别器。 3. **捕捉笔迹数据**：使用Canvas或其它绘图工具记录用户的笔迹，将轨迹数据保存到Ink对象中。 4. **识别手写**：调用识别方法，传入Ink对象进行处理，获取识别后的文本结果。 5. **处理结果**：根据返回的识别结果，更新UI或其他业务逻辑。 **注意事项** 1. **用户权限**：在使用手写识别功能时，需要确保获取了用户的存储和相机权限，以便读取和处理图像数据。 2. **错误处理**：正确处理识别失败或网络连接问题，提供良好的用户体验。 3. **性能优化**：避免过于频繁的识别请求，以防止过度消耗系统资源。 通过以上介绍，我们可以看出Android手写识别SDK——Google ML Kit的Ink Recognition功能，不仅提供了高效便捷的手写文字识别能力，还为开发者提供了灵活的定制选项，极大地拓宽了其在移动应用开发中的应用场景。结合实际需求，开发者可以利用这一技术创造出更多创新的交互体验。

《WinForm餐厅点餐客户端详解》 在信息技术日益发展的今天，餐厅点餐系统已经成为餐饮业不可或缺的一部分。本文将深入探讨一款名为"WinForm餐厅点餐客户端"的应用程序，该程序基于.NET框架，采用三层架构设计，旨在提高餐厅的运营效率和服务质量。 让我们了解一下WinForm。WinForm是.NET Framework提供的一种用于构建桌面应用程序的用户界面框架。它基于Windows API，允许开发者创建丰富的交互式图形界面，包括菜单、按钮、文本框等控件，为用户提供直观且易于操作的交互体验。 三层架构设计是软件开发中的一个经典模式，它将应用分为数据访问层、业务逻辑层和用户界面层。在"WinForm餐厅点餐客户端"中： 1. 数据访问层：负责与数据库的交互，包括增删改查等操作。可能利用ADO.NET或Entity Framework等技术，实现对菜品信息、订单记录、用户数据等的高效管理。 2. 业务逻辑层：处理业务规则和流程，如计算总价、验证优惠券、处理退款请求等。这一层确保了业务操作的正确性和一致性，同时隔离了数据层和界面层的直接交互。 3. 用户界面层：即WinForm窗体，用户通过此层进行点餐、查看报表、反馈满意度等功能。WinForm提供了丰富的控件库，使得开发者可以轻松构建出符合餐厅风格的界面，并实现与用户的实时互动。 "餐厅点餐系统"的特性在于其实际应用场景的适应性。售饭功能允许顾客快速选择菜品，支持在线支付和现金支付等多种支付方式。报表模块则可以生成销售统计，帮助管理者分析经营状况，优化经营策略。满意度调查功能通过收集顾客反馈，提升服务质量。系统设置部分可能涵盖菜单配置、员工权限设定等，以满足不同餐厅的个性化需求。锁定和登录功能保障了系统的安全性，防止未经授权的访问。日志记录则能追踪系统运行状态，便于排查问题。 XML标签的出现，暗示了该系统可能使用XML作为数据存储或交换格式。XML（Extensible Markup Language）是一种结构化数据语言，适合存储和传输数据，具有良好的可读性和跨平台兼容性。在本系统中，可能用于保存菜品信息、用户设置等，或者作为与服务器通信的数据交换格式。 "WinForm餐厅点餐客户端"是一个集成了多项关键技术的实用工具，它以高效、稳定和用户体验为中心，旨在提升餐厅运营的智能化水平。通过了解其背后的设计原理和技术实现，我们可以更好地理解和评估现代餐饮业信息化的重要性，同时也能从中汲取灵感，应用于其他类似场景的软件开发。

该项目是以CIMS系统中工程设计子系统为主线，研究现代设计方法，在现有CAX基础上，引进PDM技术，三维CAD技术，进行二次开发，建立基于PDM的以产品开发为核心的重大技术装备的产品设计系统，实现产品设计过程的集成，实现产品信息的集成。项目包括七个子项目：太重---重院合作平台建设、铸造起重机CAD、起重机快速报价系统、起重机检测与监控系统、CAE深层次开发及应用、CAPP应用开发和PDM系统开发及集成等七个子项目。