课程设计：聊天机器人项目源码.zip（教程+源代码+附上详细代码说明）。一款高含金量的项目，项目为个人大学期间所做课设项目，实现一个聊天机器人，项目经过导师严格验证通过，可直接运行 项目代码齐全，教程详尽，有具体的使用说明，是个不错的有趣项目。 项目（高含金量项目）适用于在学的学生，踏入社会的新新工作者、相对自己知识查缺补漏或者想在该等领域有所突破的技术爱好者学习，资料详尽，内容丰富，附上源码和教程方便大家学习参考，

对于需要快速实现arcface网络进行如下操作的人群： 1、模型转ONNX 2、onnx转engine 3、基于python版本的tensorRT推理源码 4、基于C++版本的tensorRT推理源码 5、相对应的数据、推理模型一应俱全

74HC595 是一款常用的移位寄存器芯片，在数字电路设计中有着广泛的应用。以下是关于驱动 74HC595 的资源介绍： 一、芯片概述 74HC595 是 8 位串行输入、并行输出的移位寄存器。它具有存储寄存器，可以在移位过程中保持输出数据稳定。芯片采用 CMOS 技术，具有低功耗、高速度和高噪声抑制能力等特点。 二、引脚功能 Q0-Q7：8 位并行输出引脚。 DS：串行数据输入引脚。 SHCP：移位时钟输入引脚。 STCP：存储时钟输入引脚。 OE：输出使能引脚，低电平有效。 MR：复位引脚，低电平有效。 三、工作原理 数据输入：在移位时钟（SHCP）的上升沿，串行数据（DS）被逐位移入移位寄存器。 移位操作：每一个移位时钟脉冲将数据向右移动一位，直到 8 位数据全部移入移位寄存器。 存储操作：在存储时钟（STCP）的上升沿，移位寄存器中的数据被锁存到存储寄存器中，并从并行输出引脚（Q0-Q7）输出。 输出控制：通过输出使能引脚（OE）可以控制并行输出的三态状态。当 OE 为低电平时，输出有效；当 OE 为高电平时，输出为高阻态。 四、驱动资源 微控制器：可以使用各种微控制器来驱动

基于灰狼优化算法的机器人三维路径规划：mp-GWO与CS-GWO算法对比及详细代码注释,三维路径规划：基于灰狼改进算法的MP-GWO与CS-GWO机器人路径规划算法对比，内含详细代码注释,三维路径规划 基于灰狼改进算法的机器人路径规划mp-GWO和CS-GWO机器人路径规划算法 自由切GWO,CS-GWO算法进行对比。 内涵详细的代码注释 ,三维路径规划; 灰狼改进算法; 机器人路径规划算法; mp-GWO; CS-GWO; 算法对比; 代码注释,基于灰狼优化算法的三维机器人路径规划研究：mp-GWO与CS-GWO算法的对比与代码详解

HMC7044 是一款高性能时钟发生器芯片。 一、芯片配置 电源连接：确保正确连接芯片的电源引脚，包括 VDD 和 GND。通常需要稳定的电源供应以保证芯片正常工作。 输入时钟：根据设计需求，将合适的参考时钟信号连接到芯片的输入时钟引脚。输入时钟的频率和特性应符合芯片的规格要求。 控制接口：HMC7044 通常提供多种控制接口，如 SPI（Serial Peripheral Interface）或 I2C（Inter-Integrated Circuit）。通过这些接口，可以对芯片进行配置和控制。 SPI 配置：连接 SPI 总线的时钟、数据输入和数据输出引脚到相应的微控制器或控制电路。根据芯片的数据手册，了解 SPI 通信协议和寄存器地址，以便进行正确的配置。 I2C 配置：连接 I2C 总线的时钟线和数据线到微控制器或其他 I2C 主控设备。使用合适的 I2C 地址和命令来配置芯片的功能。 输出配置：根据应用需求，配置芯片的输出时钟参数，如频率、相位、占空比等。可以通过控制寄存器来设置这些参数。 二、使用说明 初始化：在使用 HMC7044 之前，需要进行初始化操作。这包括设置控制

基于R语言自带的数据包iris中的数据，利用R软件，建立了被解释变量萼片宽度，花瓣长度以及花瓣宽度等的多元回归模型，并针对回归分析的经典假设作了一一验证，论证了采用多元回归模型的合理性。本课程论文研究了萼片长度与萼片宽度以及花瓣宽度之间的相关性关系，压缩包内含详细的可编辑文档（共15页，3千字以上）及带有详细注释的r语言源代码，可以供R语言爱好者参考学习使用，以及需要者应付R语言课程论文压力，欢迎大家下载后进一步交流。私聊可提供代写课程论文服务！

利用Socket编程完成如下小游戏功能： （1） 在5X5或者7X7个格子组成的地图中由服务器随机产生一名敌人和一名相距较远的玩家，服务器通知客户端（玩家）初始地图、敌人和玩家位置信息，并每次和客户端通信时计算游戏逻辑； （2）在每一回合中，玩家(客户端)输入移动方向，和这回合是否攻击，敌人动作由服务器产生； （3） 服务器根据客户端输入和敌人移动来判断敌人是否被击败或者没有被击中； （4）假设玩家只有3次攻击次数，敌人AI 移动、逻辑计算和胜负判断都在服务器端计算；玩家只能攻击到十字一格内的敌人，每回合敌人和玩家都只能移动一格，只能十字四邻域方向移动。 （5）本回合玩家使用攻击，并且敌人在本回合也移动到玩家十字四邻域内，则玩家获胜；3次攻击次数使用完但是敌人仍然存活，则敌人获胜；本回合玩家没有使用攻击，但是敌人在本回合移动到玩家十字四邻域内，则敌人获胜。

【资源说明】 基于C++实现多线程连接池MySQL源码+项目说明+详细代码注释.zip C++ 调用 MYSQL API 连接池 ## environment： * VS2022 * MySQL8.0.27 ## 高并发下频繁处理瓶颈 * 建立通信：`TCP三次握手` * 数据库服务器的`连接认证` * 服务器`关闭连接`的资源回收 * `断开`通信的TCP四次挥手 > 如果客户端和服务端`频繁`进行类似操纵，影响整个`开发效率` ## 数据库连接池 > 为了`提高`数据库(关系型数据库)的访问`瓶颈`，除在服务器端添加缓存服务器缓存常用的数据，还可添加连接池来提高服务器访问效率 连接池主要用于`网络服务器端`，用于同时接受`多个用户端`请求，数据库与数据库客户端采用`TCP通信`. * 数据库客户端和服务端先建立起`多个连接` * 多线程通过`套接字通信`取出连接池中的一个连接，然后和服务器直接进行通信，通信之后再将此连接`还给连接池`(减少数据库连接和断开的次数) * 数据库连接池对应C++中的一个数据库连接对象，即`单例模式` * 连接池中包括数据库服务器连接对应的IP，端口，用户，密码等信息 * 对数据库对象存入`STL`当中，需要设置最大值，最小值限制队列 * 多线程从连接池中取出数据库对象若有取出，`没有等待`调用算法 * 对 连接池中的数据库连接(空间时间长的即调度算法)进行`适当`断开连接 * 共享资源的访问，需要`互斥锁`(生产者消费者问题) ## 单例模式 * `懒汉模式` > 当使用这个类的时候才创建它 > 创建对象时，加锁保证有且仅有一个 > (有线程安全问题) * `饿汉模式` > 不管用不用它，只要类被创建，这个实例就有 > 没有线程安全问题 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

大学毕业设计 使用python基于opencv开发车牌识别系统，可以实现后台传输的图片识别 使用了两个相同结构的卷积神经网络 车牌识别系统可以分为两个部分， 第一个部分是车牌定位过滤部分； 第二个部分是字符识别部分； 在这两部分中我都是使用CNN卷积神经网络训练之后进行识别内容。 车牌定位部分使用的技术主要为图像预处理，车牌轮廓提取还有车牌的定位； 字符识别部分使用的技术主要为字符的分割，然后完成字符识别，输出车牌信息。 输入层：36x128 第一层卷积：卷积核大小：3x3，通道数：3，卷积核个数：32，激活函数使用Relu，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第一层池化：使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第二层卷积：卷积核大下：3x3，通道数为32，卷积核个数：64，激活函数使用Rule，四个维度的滑动步长为1，填充算法的类型：SAME。 第二层池化：同样使用池化窗口大小为2x2的最大池化，由于不想在batch（批量）同channels（通道）做池化，因此设置为1. 第三层卷积：卷积核大

商超（超市和零售店）在现代经济中扮演着至关重要的角色，然而，它们在蔬菜商品管理中面临着多重挑战。这些挑战包括如何准确预测销售趋势、合理制定价格策略、以及有效制定补货计划等问题。 解决这些问题对于商超来说至关重要，因为它们直接影响着销售收益、库存成本和客户满意度。因此，本研究旨在为商超提供一套全面的蔬菜商品管理策略，以帮助它们更好地应对这些挑战。 针对问题一，在蔬菜商品管理中，首要问题之一是如何准确预测销售趋势。这包括了不同蔬菜品类的销售模式，如季节性销售高峰和低谷。我们需要深入了解哪些蔬菜在特定时间段内销售最活跃，以及它们之间的差异。这个问题的解决有助于商超更有针对性地制定促销策略和补货计划。 针对问题二，制定合理的价格策略对于商超至关重要，因为它们需要平衡销售利润和客户价格敏感度。我们需要建立一个定价模型，考虑商品成本、预期销售量和销售利润等因素。这个模型将为每个蔬菜品类提供合理的售价建议，确保商超实现销售利润的最大化，同时提供具有竞争力的价格。 针对问题三，如何确定每个单品的补货量以及建议的定价策略是另一个重要问题。我们需要通过组合优化方法，确定每个单品的最佳补货量和定价策