**内容概要：** 本项目旨在利用STM32系列微控制器与HLK-FM225人脸识别模块，开发一套高效的人脸识别系统。HLK-FM225是一款集成了高性能人脸识别算法的模块，通过串行接口（如UART或I²C）与STM32通信，实现人脸的捕捉、识别与验证功能。项目的核心在于编写STM32的控制代码，用于初始化HLK-FM225模块、发送指令、接收识别结果，并根据这些结果执行相应的控制逻辑，比如门禁系统的开启、报警触发等。此外，还需设计用户界面（如果有的话），以便于配置模块参数和查看识别状态。 **使用场景：** 1. **智能门禁系统**：在办公大楼、住宅小区入口处安装，实现员工或居民的快速无接触通行，提高安全性与便利性。 2. **安全监控**：结合安防摄像头，在公共场所自动识别特定人员或黑名单个体，及时预警可疑行为，增强公共安全。 3. **考勤系统**：企业内部用于员工考勤，替代传统打卡机，提高考勤效率与精确度。 4. **个性化服务**：零售业或酒店通过人脸识别提供个性化的客户服务，如定制推荐、快速入住等。 5. **智能家居**：根据家庭成员的不同识别。

CNN-LSTM-Attention分类，基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)分类预测 MATLAB语言（要求2020版本以上） 中文注释清楚 非常适合科研小白，替数据集就可以直接使用 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。 预测结果图像：迭代优化图，混淆矩阵图等图如下所示

博客系统1.0是一个小型的IT项目，主要利用Java技术和Java EE框架来构建一个完整的前后端结合的在线博客平台。这个系统旨在为用户提供一个简洁、易用的界面，让用户能够发布文章、管理评论以及浏览其他用户的文章。在这个项目中，我们将深入探讨以下几个核心知识点： 1. **Servlet技术**：Servlet是Java Web开发中的基础组件，用于处理HTTP请求。在博客系统中，Servlet主要负责接收用户的请求，如登录、发表文章等，然后根据请求内容调用相应的业务逻辑进行处理，并返回响应结果。 2. **Java EE**：Java EE（以前称为J2EE）是一个企业级的应用程序开发平台，它提供了多种服务和API，如数据库连接、安全、会话管理等。在这个项目中，Java EE提供了一个服务器端运行环境，使得开发者可以构建分布式、多层架构的应用程序。 3. **MVC设计模式**：Model-View-Controller模式是Web应用开发中的常见设计模式，用于分离业务逻辑、数据模型和用户界面。在博客系统中，Controller通常是Servlet，它接收请求并调用Model进行业务处理，Model则与数据库交互，获取或更新数据，最后View负责渲染数据并展示给用户。 4. **JSP（JavaServer Pages）**：JSP是一种动态网页技术，用于生成HTML或XML文档。在博客系统的视图层，JSP用于创建用户界面，通过内置的Java表达式和脚本元素与后端数据进行交互。 5. **数据库管理**：博客系统需要持久化存储文章、用户信息和评论，这通常涉及到SQL数据库，如MySQL。开发者需要掌握如何使用JDBC（Java Database Connectivity）来建立数据库连接，执行SQL查询以及处理结果集。 6. **HTTP协议**：理解HTTP协议是开发Web应用的基础，包括HTTP方法（GET、POST等）、状态码、请求头和响应头等概念。在博客系统中，HTTP协议规定了客户端与服务器之间的通信规则。 7. **用户认证与授权**：为了保证系统安全，需要实现用户注册、登录功能，以及权限管理。这可能涉及到session管理和cookie的使用，以及基于角色的访问控制（RBAC）设计。 8. **前端技术**：尽管主要关注后端，但前端UI同样重要。HTML、CSS和JavaScript是构建用户界面的基础，Bootstrap或Vue.js等前端框架可以简化页面布局和交互设计。 9. **版本控制**：在项目开发过程中，使用Git进行版本控制，可以帮助团队协作，追踪代码变更，确保代码库的稳定性和可维护性。 10. **测试**：单元测试和集成测试是确保代码质量的关键步骤。JUnit和Mockito等工具可以辅助进行Java代码的测试，而Servlet容器如Tomcat或Jetty可以模拟真实环境进行集成测试。 博客系统1.0的实现涉及了众多Java Web开发的核心技术，通过这个项目，开发者可以提升对Java EE、Servlet、数据库管理和前端开发等方面的理解和实践能力。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

CNN-LSTM-Attention基于卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据分类预测 Matlab语言 程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel即可运行 1.多特征输入，LSTM也可以换成GRU、BiLSTM，Matlab版本要在2020B及以上。 2.特点： [1]卷积神经网络 (CNN)：捕捉数据中的局部模式和特征。 [2]长短期记忆网络 (LSTM)：处理数据捕捉长期依赖关系。 [3]注意力机制：为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而提高预测的准确度。 3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白 4.附赠测试数据，输入格式如图3所示，可直接运行 5.仅包含模型代码 6.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果

本压缩文件包含Gldas数据处理的Malab代码和测试数据，程序可直接运行，结果输出为文件，需要出图的可以用Gmt进行绘图。本程序简单介绍：由水量平衡方程可以将地下水储量的计算过程分解为以下部分，`第一部分计算陆地水储量变化`、`第二部分计算地表水储量变化`、`第三部分计算冰后回弹改正`、`第四部分计算地下水储量变化`。本篇简单介绍下第二部分的内容，主要是GLDAS水文模型数据的有关处理过程，同样也是对前面几篇博文方法的一个整合或总结 。详细理论和介绍可以参考[https://blog.csdn.net/weixin_43339605/category_12556003.html]系列博文，希望有所帮助，同时遇到问题也可以留言交流。

基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM多维时间序列预测，LSTM-Attention回归预测，多输入单输出模型。 运行环境MATLAB版本为2020b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

利用XML技术对地质钻孔数据进行编码,并使用Oracle数据库的XMLDB技术及其组件实现钻孔信息的数据库管理,然后以此数据库为Surpac软件的后台数据库进行矿体的三维可视化。

基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制(CNN-GRU-Attention)多变量时间序列预测，CNN-GRU-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

提出了寻找高质量光子对的共振产生的方法。 搜索的重点是自旋0和自旋2共振，质量在0.5到4.5 TeV之间，相对于质量的宽度在1.4×10×4和5.6×10×2之间。 数据样本对应于2016年用CMS检测器在13 TeV的质心能量处收集到的12.9fbâ1的质子-质子碰撞的积分光度。 相对于标准模型预期，没有观察到明显的过量。 将搜索结果与先前分别于s = 8和13 TeV分别在2012年和2015年获得的结果进行统计组合，分别对应于19.7和3.3fbâ1的综合光度，以得出对通过胶子产生的标量共振的排除极限 胶水融合，以及在Randall上的Sundrum gravitons。 对于Randall的Sundrum引力子，其下限范围为1.95到4.45 TeV，耦合参数为0.01到0.2。 这是迄今为止对Randall–Sundrum引力子生产的最严格限制。