单片机课程设计报告主要探讨了基于51单片机的温度显示和报警系统，这是一种在微机测量和控制技术领域常见的应用。51单片机是8位微处理器，因其结构简单、易于编程和成本效益高而在诸多嵌入式系统中被广泛采用。在这个项目中，51单片机被用作核心控制器，负责整个系统的运行。 系统的关键组成部分是DS18B20温度传感器，这是一款数字温度传感器，能够提供精确的温度测量值，并直接与单片机进行通信。DS18B20的优点在于它集成了温度转换器和串行接口，简化了电路设计，减少了外部元件的需求。 该温度检测和报警系统的主要功能包括实时监测环境温度、存储温度数据以及在温度超出预设范围时发出报警。系统通过读取DS18B20传感器的信号，经过计算和处理后，在LED显示器上显示当前温度。同时，系统还具备时间记录功能，以便追踪温度变化的历史记录。 系统程序由多个子程序构成，包括主程序，用于管理整个系统流程；读温度子程序，用于获取DS18B20提供的温度数据；计算温度子程序，对原始数据进行校准和转换；按键处理子程序，允许用户设置温度阈值或查看历史数据；LED显示子程序，负责将温度值在显示屏上以人可读的形式呈现。 在第一章绪论中，作者介绍了项目背景，强调了温度检测的重要性，尤其是在工业生产和日常生活中的应用。温度检测技术的发展历程和国内概况被简要概述，表明这一领域的研究和应用具有持续增长的趋势。作者明确了本论文的研究内容，即设计一个基于51单片机的温度监控和报警系统。 第二章详细阐述了系统的设计方案，包括温度控制的设计思路，方案选择的理由，以及对所选方案的功能分析。设计过程中，可能考虑了不同传感器的选择、数据处理方法、报警机制的设定，以及人机交互界面的设计等因素。 这个课程设计项目不仅锻炼了学生的硬件设计和软件编程能力，还使他们了解了如何将理论知识应用于实际问题的解决。通过这样的实践，学生能够深入理解单片机在自动化和监控系统中的作用，以及如何利用温度传感器实现精准的数据采集和有效的温度控制。这样的系统设计对于提高温度控制的精度和可靠性具有重要意义，特别是在工业生产过程控制、智能家居、医疗设备等领域。

# 基于WFP的流量捕获与拦截系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Windows筛选平台（WFP）的流量捕获和拦截系统。通过在WFP的不同过滤层设置回调函数，本系统能够捕获原始数据包并根据预设规则拦截特定数据包。系统分为内核态和用户态两部分，内核态负责数据包的捕获和拦截，用户态负责与内核态通信、流量保存和拦截规则的设置。 ## 主要特性和功能 1. 原始数据包捕获在链路层过滤层捕获原始数据包。 2. 数据包拦截在传输层过滤层根据预设规则拦截特定数据包。 3. 内核态与用户态通信实现内核态与用户态之间的数据交换。 4. 流量保存与查看用户态程序负责保存捕获的流量数据并提供查看功能。 ## 安装使用步骤 1. 解压项目文件将项目文件解压至指定目录。 2. 运行用户态程序打开用户态程序（如main.py）。 3. 设置拦截规则通过用户界面设置拦截规则，包括传输层协议、源IP地址、目的IP地址、源端口、目的端口等。

内容概要：本文详细介绍了一款基于MATLAB 2022b的四轮车辆ABS防抱死控制Simulink仿真模型的构建过程。该模型不仅实现了冰雪路面及其他多种路况下的场景切换，还涵盖了驾驶员模型、ABS控制模型、车辆动力学模型以及IMU传感模型等多个关键组成部分。文中提供了具体的数学公式、代码示例和控制逻辑，如滑移率计算、制动压力调节等，并引用了相关文献以优化控制算法。此外，作者还探讨了模型验证阶段的一些有趣发现，如在低附着力路面紧急转向时的表现。 适用人群：汽车工程专业学生、从事车辆动力学研究的技术人员、对ABS系统感兴趣的开发者。 使用场景及目标：①研究不同路面条件下ABS系统的性能表现；②探索并改进现有的ABS控制算法；③为实际车辆设计提供理论支持和技术参考。 其他说明：文中提及的模型涉及大量细节，包括但不限于参数设定、模块间的数据流管理等。对于想要深入了解ABS系统工作原理及其仿真的读者而言，这份资料极具价值。同时，文中提供的代码片段有助于快速上手实践。

【舞台PLC控制系统设计】是计算机技术在自动化领域的一个具体应用实例，主要涉及PLC（可编程逻辑控制器）在舞台设备控制中的运用。本文将详细阐述该系统的理论基础、设计思路以及实施步骤。 1. **课题研究背景** 在现代剧场艺术表现中，舞台机械的自动化程度越来越高，以满足复杂的演出需求。PLC由于其高可靠性、灵活性和易于编程的特点，成为舞台控制系统的核心。设计一套舞台PLC控制系统旨在提升舞台设备的控制效率，确保演出的顺利进行，并提高安全性。 2. **系统控制方案的确定** - **自动舞台概述**：自动舞台能够根据剧本需求快速变换场景，减少人工操作，提高演出质量。 - **PLC控制的优势**：PLC能够实现精确、实时的控制，适应舞台设备的复杂动作，同时具备故障诊断和自我保护功能。 - **设计步骤**：包括需求分析、系统架构设计、硬件选型、软件编程和调试等。 - **系统控制方案**：通过PLC接收指令，驱动电动机或其他执行机构，实现舞台设备的移动、旋转、升降等动作。 - **系统原因图**：展示各个设备间的逻辑关系，帮助理解控制流程。 3. **系统文件设计** - **PLC选型**：选择适合舞台控制需求的PLC型号，考虑处理能力、I/O点数、扩展性和通讯功能。 - **电动机选型**：根据舞台设备的负载特性和运动特性，选择合适的电动机，保证动力和控制精度。 - **硬件接线图**：详述PLC与电动机、传感器等硬件设备的连接方式，确保信号传输的正确性。 - **I/O分配表**：列出PLC输入/输出端口对应的功能，便于编程和故障排查。 4. **系统设计的具体内容** - **PLC编程**：使用梯形图或结构文本等编程语言，编写控制程序，实现舞台设备的自动化控制。 - **安全措施**：设计安全互锁机制，防止设备误动作，保护人员和设备安全。 - **测试与调试**：在实际环境中进行系统测试，调整参数，确保系统稳定运行。 - **用户界面**：可能还包括友好的人机交互界面，使得操作人员能直观地控制舞台设备。 5. **毕业设计要求** 本科毕业论文要求内容全面，包括封面、原创声明、摘要、关键词、正文、参考文献、致谢等部分。字数理工科一般不少于一万字，且文字表述清晰，图表规范，所有设计资料应完整有序。 舞台PLC控制系统设计结合了计算机科学、自动化技术和剧场工程，通过PLC实现了舞台机械设备的智能化控制，提升了演出的艺术效果和安全性。在设计过程中，需综合考虑设备性能、控制策略、安全性和用户体验，确保系统高效、可靠。

锂电池管理系统是现代电池技术中的核心组件，它负责监控、保护和管理电池的运行，确保电池的安全性和延长使用寿命。本文将详细探讨锂电池管理系统（BMS）的相关知识，重点分析V2.35版本的天邦达铁塔换电BMS智能监控管理软件以及通用上位机V1.55版本的功能特点和采集线接法。 BMS主要承担着电池监控和管理的重要职责，它实时监测电池的电压、电流、温度等关键参数，通过精确的算法对电池组进行均衡管理，以防止过充、过放和过热等现象发生。这对于保障电池系统的安全性和延长其使用寿命至关重要。 V2.35版本的天邦达铁塔换电BMS智能监控管理软件在BMS领域内是一个重要的更新。此软件可能提供了更高级的监控能力、改进的用户界面、增强的数据分析功能和更好的系统兼容性。它能够实时记录电池状态，通过智能算法对电池使用效率进行优化，并能通过网络远程访问，方便用户随时随地获取电池状态信息。这对于换电模式下的铁塔电池管理尤为重要，因为它可以确保电池在频繁的充放电循环中维持性能和安全性。 除了BMS软件外，文件名中提到的“通用上位机V1.55和采集线接法”也是内容的一部分。上位机指的是与BMS配套使用的计算机程序，它通过采集线与BMS连接，可实现数据的采集、处理、显示和存储等功能。通用上位机V1.55可能是一个优化版本，它不仅提升了数据处理的效率和准确性，而且可能增强了用户交互体验，使得非专业人员也能轻松操作。采集线接法则是指连接BMS和上位机采集线的具体方法，正确地连接采集线是确保数据准确传输的前提。 综合来看，锂电池管理系统合集涉及的软件和硬件更新是锂电池技术发展的重要体现，它们共同作用于电池的监测和管理，使电池的应用更加高效、安全和智能化。在实际应用中，这些技术的应用可以广泛覆盖电动车辆、储能系统、移动设备等多个领域，对于推动新能源技术的发展和应用有着重要意义。

设计文件和工程文件

在当今信息高度发达的社会中，人们每天都会接触到大量的信息。由于信息的来源多样性和传播速度的迅速性，不可避免地会产生和传播谣言。谣言不仅会误导公众，扰乱社会秩序，甚至可能会对社会稳定和公共安全造成严重影响。因此，如何快速且准确地检测和识别谣言成为了一个亟待解决的问题。基于Transformer模型的谣言检测系统应运而生，它的出现标志着信息检测技术的一大进步。 Transformer模型是一种深度学习模型，它通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉序列中各个元素之间的关系，从而处理序列数据。该模型最初是在自然语言处理（NLP）领域内大放异彩，尤其是通过其变体BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在多个NLP任务中取得了卓越的性能，包括文本分类、问答系统、文本生成等。由于谣言检测本质上可以被视为一种文本分类任务，因此将Transformer模型应用于谣言检测自然成为了一种理想的解决方案。 基于Transformer的谣言检测系统通常涉及以下几个关键部分：数据预处理、模型构建、训练与评估。数据预处理是系统工作的第一步，涉及到对数据集的清洗和标注。谣言检测的数据集通常包含大量的文本数据，这些数据需要经过分词、去除停用词、进行词干提取等处理。在标注方面，需要有专家对数据集中的文本进行谣言或非谣言的分类标注，这是构建有效模型的基础。 模型构建阶段，研究者会利用预训练的Transformer模型，如BERT，作为谣言检测的基础架构。通过微调（Fine-tuning）预训练模型，使其适应谣言检测这一特定任务。微调过程中，模型的参数会根据谣言检测数据集进行优化调整。为了提升模型的性能，研究者通常会采用一些高级技巧，比如正则化方法、学习率调整策略等。 训练与评估是谣言检测系统开发的重要环节。在训练阶段，模型需要在训练集上进行迭代学习，不断地优化参数以最小化预测结果与真实结果之间的差异。这通常涉及到诸如交叉熵损失函数、Adam优化器等深度学习训练方法。在训练完成后，需要在独立的验证集和测试集上对模型性能进行评估，常用的评估指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数等。这些指标能够全面地反映模型在谣言检测任务上的性能表现。 本系统采用PyTorch框架进行开发。PyTorch是一个开源的机器学习库，它提供了强大的张量计算功能，并支持自动微分系统，非常适合用于构建和训练深度学习模型。使用PyTorch，研究者可以方便地构建复杂的数据流图和网络结构，实现高效的模型训练和调试。 该系统的代码实现和数据文件的公开，使得更多的研究者和开发者能够接触和学习该技术。这对于推动谣言检测技术的发展，以及提升大众的信息素养具有重要的意义。通过不断地研究和实践，基于Transformer的谣言检测系统有望在未来的谣言防控工作中发挥越来越大的作用。

转载自大佬cabbagedream，整合了所有代码。 “进京赶考”是一款抽卡游戏，玩家在游戏界面中通过随机抽取到不同颜色的卡片，可获得不同积分；抽卡结束后，根据积分的高低对游戏成绩进行判定（状元、榜眼、探花、进士）。 主要功能：在跳转页中使用 router.pushUrl()方法，将目标页的页面路径添加到 url 中，params 即为自定义 参数；在目标页中通过 router.getParams()方法获取跳转页面传递过来的自定义参数。 监听用户在文本框中输入姓名的动作，对Text Input组件增加事件处理，当监听到文本框中数据变化时，将输入的数据传递给value，需要定义状态变量保存实时的变化：@State name:string=''，给按钮增加点击事件处理，通过router的相关方法完成跳转和参数传递并获取传递过来的数据。 获取等级参数并传入FinalGrade页面，FinalGrade页面通过获取到的等级参数lv判断显示最终结果。

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