本文介绍了三种经典算法（SSA、PSO、GWO）在无线传感器网络（WSN）覆盖优化中的应用，并提供了MATLAB代码实现。主要内容包括算法优化目标、运行环境、核心功能及实现步骤。优化目标是在100×100的矩形区域内部署30个传感器节点，通过优化算法寻找最优节点位置，最大化区域覆盖率。算法步骤包括初始化参数、优化过程、结果分析与可视化。最终输出覆盖率优化曲线、最终覆盖率数值及传感器节点位置和覆盖区域的可视化结果。 在无线传感器网络（WSN）领域，覆盖优化是提升网络性能和延长网络寿命的关键技术之一。本文深入探讨了三种不同的优化算法——SSA、PSO、GWO，在WSN覆盖优化中的应用。这些算法通过模拟自然界中的优化行为，比如猎物搜索、群体智能和社会行为，来寻找传感器节点的最优布置位置，从而最大化所监测区域的覆盖率。 文章首先阐述了算法优化的目标，即在一个100×100的矩形监测区域内，部署有限数量的传感器节点，以实现最大化监测覆盖范围。这个优化目标是通过模拟和实际测试反复迭代的过程来达成的。研究者们通过设置相应的实验环境，包括传感器节点的物理属性以及环境参数，来模拟不同的WSN应用场景。 文章详细说明了优化算法的运行环境和核心功能，以及实现这些算法的具体步骤。这些步骤通常包括初始化参数，进行优化过程，并对优化结果进行分析与可视化。在初始化阶段，算法需要设定相关参数，如传感器节点的最大覆盖半径、节点间的最小距离、障碍物信息等。优化过程涉及对节点位置的动态调整，以求达到最佳布局状态。在结果分析和可视化阶段，算法会输出覆盖率优化曲线，提供最终的覆盖率数值，并将传感器节点位置以及覆盖区域以图形化的方式展示出来。 对于每一种算法的具体应用，文章分别提供了MATLAB代码实现。MATLAB是一种强大的工程计算和模拟软件，它支持矩阵运算、数据可视化以及算法设计，非常适合于无线传感器网络的研究和开发。通过MATLAB的代码实现，研究者可以更直观地观察算法的性能，以及在不同参数设置下的覆盖效果。 SSA算法，即模拟蜘蛛捕食行为的优化算法，通过模仿蜘蛛网的构建过程，寻找最优解。PSO算法，即粒子群优化算法，是通过模拟鸟群的觅食行为，通过群体合作来获得最优位置。GWO算法，即灰狼优化算法，则通过模拟灰狼的群体捕猎和社会等级制度，对问题进行优化。这三种算法各有其优势和不足，适用于不同的优化场景和问题。 文章通过实验验证了这些算法在WSN覆盖优化中的有效性，展示了它们在不同场景下的表现。这些实验结果为后续研究者提供了宝贵的参考，有助于他们选择最适合的算法来解决具体问题。 此外，通过对比不同算法的覆盖率优化曲线和最终覆盖率数值，研究人员能够对这些算法的性能进行评估。这些结果有助于研究者了解各算法在特定条件下的最优表现，以及它们对不同参数变化的敏感性。可视化结果不仅帮助研究者直观地理解算法效果，也为实际应用提供了指导。 文章的内容对于在WSN覆盖优化领域工作的研究者和工程师来说，是一份宝贵的资料。通过理解并应用这些算法，他们可以有效提高WSN的覆盖范围和网络性能，进而推动无线传感器网络技术在环境监测、智能家居、交通监控等领域的应用。

JavaSpider项目是一个基于Java开发的网络爬虫框架，它的核心目标是通过自动化的方式抓取互联网上的数据，并对这些数据进行深度分析，以揭示社会发展的动态和趋势。在本项目中，JavaSpider主要针对两个特定的网站——58同城和新浪微博，进行数据采集，从而获取关于居民买卖活动以及社会热点信息的数据。 1. **Java编程基础**： - **对象与类**：JavaSpider项目基于面向对象编程思想构建，其中的每个功能模块都可能封装为一个类，如爬虫类、解析类等。 - **异常处理**：在网络爬虫过程中，可能会遇到各种网络异常，如连接错误、超时等问题，因此异常处理机制是必不可少的，Java提供了丰富的异常处理结构来确保程序的健壮性。 - **多线程**：为了提高爬取效率，JavaSpider可能采用了多线程技术，让多个爬虫任务并行执行。 2. **网络爬虫技术**： - **HTTP协议**：JavaSpider使用HTTP协议与服务器交互，发送GET或POST请求获取网页内容。 - **HTML解析**：项目中可能使用了如Jsoup这样的库来解析HTML文档，提取所需数据。 - **URL管理**：爬虫需要管理已访问和待访问的URL，防止重复抓取和无限循环。 - **Cookie和Session处理**：对于需要登录才能访问的网站，如新浪微博，JavaSpider可能需要模拟用户登录并处理Cookie和Session。 3. **数据处理与分析**： - **数据清洗**：抓取到的数据往往包含噪声，需要通过正则表达式、DOM操作等方式进行清洗。 - **JSON解析**：如果网站返回的是JSON格式的数据，JavaSpider会使用Gson或Jackson库进行解析。 - **数据分析**：项目可能使用了如Apache Spark或Pandas进行大数据分析，以发现数据背后的模式和趋势。 - **数据可视化**：结果可能通过ECharts、Matplotlib等工具进行可视化展示，帮助理解社会发展和新闻热点。 4. **58同城数据分析**： - **房源和招聘信息分析**：JavaSpider可以抓取58同城上的房源和招聘信息，通过分析价格、地点、发布时间等数据，了解不同城市的房地产市场和就业状况。 5. **新浪微博和社会热点**： - **微博抓取**：JavaSpider可能通过API接口或直接爬取网页抓取微博内容，包括用户、话题、热门微博等。 - **情感分析**：对抓取的微博文本进行情感分析，了解公众情绪变化。 - **话题热度追踪**：通过分析微博的转发、评论、点赞等数据，评估社会热点话题的影响力。 6. **项目结构与版本控制**： - **Maven/Gradle构建**：项目可能使用Maven或Gradle进行依赖管理和构建。 - **Git版本控制**：项目文件名“JavaSpider-master”暗示项目使用Git进行版本控制，便于协作和代码回溯。 总结来说，JavaSpider是一个全面的Java爬虫项目，涵盖了网络爬虫的基础技术，如HTTP请求、HTML解析，同时也涉及到数据处理、分析和可视化，以及特定领域的应用，如58同城的数据挖掘和社会热点追踪。通过这样的项目，开发者不仅可以提升Java编程能力，还能深入理解网络爬虫的工作原理和数据分析的方法。

BluePillDemo Blue Pill是一款非常便宜的裸机开发板，其中包含STM32F103C8 ARM Coretex M3处理器，具有64 KB的闪存和20 KB的RAM。 这使它成为一种廉价的硬件，可以廉价地进入ARM微控制器上的专业标准嵌入式编程。 提供了许多如何使用该板卡的入门示例，但几乎所有示例都使用Arduino环境。 虽然这很好，并且是开始嵌入式编程的简便方法，但它有其局限性。 Arduino方式通过易于使用的界面使您不必靠近处理器。 这限制了您可以在代码中执行的操作，并使其效率低下。 因此，Arduino环境几乎从未在行业中专业使用过。 对于希望从事嵌入式开发事业的任何人，都必须继续前进。 ST Blue Pill板上的处理器制造商提供了一种在工业中广泛使用的编译器/ IDE环境。 最新的版本称为STM32CubeIDE，可从ST免费下载而不受限制。 但是，它是

内容概要：本文档详细介绍了基于 Matlab 实现的 POD-Transformer 融合模型，用于多变量回归预测。POD（本征正交分解）用于数据降维，提取关键特征，而 Transformer 模型则捕捉时序数据的长依赖关系。项目通过数据预处理、POD 降维、Transformer 回归和模型评估四个模块，实现了高效的数据降维与多变量回归预测。该方法不仅提高了预测精度和模型泛化能力，还显著降低了计算资源消耗，适用于气象预测、金融市场分析、工业过程控制、智能医疗和智能交通系统等多个领域。; 适合人群：具备一定机器学习和数据处理基础，对多变量回归预测感兴趣的科研人员、工程师及研究生。; 使用场景及目标：① 实现数据降维与多变量回归的高效融合，提升预测精度；② 优化计算资源消耗，降低训练时间；③ 提供普适性的数据降维与回归预测框架，适应不同领域的多变量回归任务；④ 促进数据驱动的智能决策系统发展。; 其他说明：项目通过改进的 POD 算法和定制化的 Transformer 模型，解决了数据降维后的信息丢失、计算复杂度高等问题。代码示例展示了从数据预处理到模型训练和预测的完整流程，适合在资源受限的环境中部署。更多详细内容和代码资源可参考提供的 CSDN 博客和文库链接。

资源说明： 1：本资料仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。更多精品资源请访问 https://blog.csdn.net/ashyyyy/article/details/146464041 2：一套精品实用scratch3.0少儿编程源码资源，无论是入门练手还是项目复用都超实用，省去重复开发时间，让开发少走弯路！ 在探讨编程教育特别是针对儿童和初学者的教育项目中，Scratch编程语言一直是被广泛推崇和使用的工具。Scratch 3.0作为该语言的最新版本，以其直观的图形化编程界面和丰富的互动功能，成为儿童编程教育的首选。它不仅允许孩子们通过拖放代码块来学习编程的基本原理，而且还能激发他们的创造力和问题解决能力。 本资源是一套专门为Scratch 3.0平台设计的节日主题项目源码，具体聚焦于中国的传统节日——中秋节。该源码能够为学习者提供一个实际操作的平台，让他们在参与项目的同时，深入理解编程的逻辑和过程。项目内容不仅涵盖了基本的Scratch操作，还可能包括了图形设计、音效应用、动画制作、故事叙述等多方面技能。通过这样的项目，孩子们可以学习到如何将一个传统的节日文化元素通过编程项目表现出来，既传承文化，又锻炼技能。 资源中所包含的源码项目，对于初学者来说，是一个宝贵的参考资料。它不仅仅是一个可以运行的程序，更是一份详尽的编程实践案例。通过分析这些源码，初学者能够更直观地理解Scratch编程的流程和逻辑结构。同时，通过复用这些项目资源，学习者可以大大减少从零开始编写代码的时间，从而更快地投入到实际编程中去，更快地看到自己编程成果的呈现，这无疑会极大提高他们的学习兴趣和效率。 该资源也特别强调了其非商业性质。作者明确指出，这些资源仅用作交流学习和参考之用。因此，在使用这些资源时，用户应遵守相应的版权规定，尊重原作者的劳动成果，不将这些学习资源用于任何商业目的。这一点对于培养学习者良好的版权意识和遵法意识至关重要。 在教育资源日益丰富的今天，寻找合适的学习资源可能会让一些初学者或家长感到困难。因此，网络上如CSDN这样的技术社区提供了这样的资源下载链接，方便了资源的分享和交流，同时也鼓励编程教育的实践者们共同参与到优质教育资源的创造和分享之中。这样的平台不仅是技术交流的场所，也是教育创新和学习精神的传播地。 中秋节作为中华文化的重要组成部分，通过编程教育与之结合，不仅能够让孩子们更深入了解和体验传统节日的魅力，更能在全球化的语境中，将中国传统文化以一种新颖的形式传播出去。这样的跨学科融合，不仅增进了孩子们对中国文化的认同感，也为传统文化的传承与发展贡献了新的活力。

本文详细介绍了如何使用Python通过钉钉API实现群文件发送和群机器人消息功能。内容包括获取钉钉群ID、创建群机器人、上传文件获取media_id、发送文件到指定群聊以及通过Webhook发送文本消息的完整代码示例。文章提供了从开发者后台获取必要凭证（如Client ID、Client Secret）的步骤，并解释了如何计算签名以确保消息安全发送。对于需要自动化处理钉钉群文件或消息的开发者，这是一份实用的技术指南。 本文详细探讨了利用Python编程语言与钉钉API进行交互，实现群文件发送与消息功能的全面技术实现。文章阐明了获取钉钉群ID的流程，群ID是后续所有操作的基础。接着，详细介绍了创建钉钉群机器人的方式，并且提供了相关的代码示例，让开发者能够亲自动手进行实践。 文章中还包含了关于如何上传文件并获取media_id的步骤。media_id是钉钉API中用于识别文件的关键参数，这对于文件的有效上传和分享至关重要。此外，文章还展示了如何将文件发送到指定的钉钉群聊中，并提供了相应的Python代码，使得这一过程变得透明和可复现。 另一个核心内容是关于使用Webhook发送文本消息的部分。这部分内容详细解释了如何通过钉钉的Webhook功能实现自动化消息发送，并且提供了完整的代码示例，帮助开发者理解并掌握使用Webhook的技术细节。 为了保证消息的安全性和完整性，文章还解释了如何从开发者后台获取必要的凭证信息，比如Client ID和Client Secret。这些信息对于获取API访问权限和进行身份验证是不可缺少的。为了进一步加强安全性，文章还提供了计算签名的方法，确保了通过API发送的数据不会被未授权访问。 整体来看，本文是一份针对开发者的技术指南，它不仅提供了钉钉群文件和消息功能实现的详细代码，而且涵盖了相关的背景知识和必要的安全措施，是自动化处理钉钉群文件或消息的开发者不可或缺的参考资料。

StockAPI 2025是一个专业的股票数据分析与量化交易接口平台，提供实时行情、技术指标、集合竞价和龙虎榜数据。该平台支持REST/JSON与WebSocket双协议，适用于量化交易者、财经App及投研系统。实时行情模块提供3秒快照和逐笔成交数据，技术指标包括MACD、KDJ、CCI等，集合竞价模块支持历史回播，龙虎榜数据包含机构/游资标签。平台还提供了Python和Java的请求示例，方便开发者快速集成。其他接口如日线KDJ、WR、CCI和MA均线指标也均有详细说明。 StockAPI 2025是一个提供专业股票数据分析和量化交易接口的平台。它具有强大的数据服务能力，覆盖了实时行情、技术指标、集合竞价以及龙虎榜数据等多个维度。为了满足不同用户的需求，该平台支持REST/JSON和WebSocket两种通信协议，使它能够适用于量化交易者、财经App开发者以及投资研究系统。 在实时行情模块中，StockAPI 2025提供了高频率的数据更新，能够提供每3秒的数据快照，以及详尽的逐笔成交数据。这种高频的数据更新保证了用户能够获得最及时的市场信息，对于依赖于快速市场响应的量化交易策略尤为重要。 技术指标是StockAPI 2025的另一个亮点。它内置了多种技术分析工具，包括但不限于MACD（移动平均收敛散度）、KDJ（随机指标）、CCI（顺势指标）等。这些指标可以帮助用户进行深入的技术分析，从历史价格数据中寻找潜在的市场趋势和交易信号。该平台还提供历史数据回播功能，使得用户可以在集合竞价模块中查看历史交易情况，进一步分析市场动态。 龙虎榜数据在StockAPI 2025中也是一个重要的组成部分，它向用户提供包括机构交易和游资交易在内的详细交易记录。龙虎榜是反映市场活跃程度和主力资金动向的重要信息来源，通过这部分数据，用户能够更好地理解市场的资金流向和热点股票。 为了降低开发者集成的门槛，StockAPI 2025还提供了Python和Java的请求示例代码。这些示例让开发者可以更加直观地了解如何调用API，快速完成接口的集成工作。同时，它还详细说明了日线级别的KDJ、WR、CCI和MA均线等技术指标接口，为需要长期数据分析的用户提供支持。 StockAPI 2025的这套接口系统不仅功能全面，而且在数据的详实程度、更新频率以及易用性上都有出色表现，使其成为金融领域中不可或缺的工具之一。无论是在实时性要求极高的量化交易领域，还是在需要深度市场分析的投资研究领域，StockAPI 2025都能够提供可靠的数据支持和便捷的操作体验。

10MWH储能电站项目图纸.dwg

本文详细介绍了如何使用STM32F103C8T6通过IIC通信方式读取ICM42688-P六轴传感器（加速度计和陀螺仪）的数据以及温度数据。文章内容包括硬件配置（如IIC引脚选择、ICM42688接线图）、Cubemx配置步骤、完整的代码实现（包括初始化、寄存器配置、数据读取等函数），以及实际效果展示。代码部分详细展示了如何通过IIC协议与ICM42688通信，包括加速度计、陀螺仪和温度数据的读取与处理。此外，还提供了GitHub代码仓库地址供参考。

本文介绍了一种使用批处理脚本（bat）批量删除指定路径下空文件夹的方法。脚本通过遍历指定路径下的所有文件夹，检查其中是否包含子文件或子文件夹，若为空则自动删除。用户只需将脚本中的路径替换为目标文件夹路径，运行后即可完成空文件夹的清理工作。该方法简单高效，适用于需要定期清理空文件夹的场景。 使用批处理脚本批量删除空文件夹的方法为用户提供了在计算机中维护文件系统时的有效工具。当文件结构变得庞大且复杂时，未使用的空文件夹可能会积累，这不仅使文件系统显得杂乱无章，也可能影响数据检索效率。通过编写并执行一个简单的批处理脚本，用户可以自动化这一清理过程，从而确保文件夹结构的整洁。 批处理脚本的核心逻辑是遍历指定路径下的所有文件夹，并对每个文件夹进行检查，以确定其中是否含有文件或子文件夹。这一检查过程主要基于文件系统的遍历命令，例如“for”循环结合条件判断。如果一个文件夹是空的，即不包含任何文件或子文件夹，那么脚本将执行删除操作。脚本需要特别注意避免误删除那些仅包含隐藏文件或系统文件的文件夹，这些文件夹通常对于系统运行是必需的。 在实际操作中，用户需要根据自己的需求进行适当的脚本修改。这可能包括更改目标路径、调整删除条件、增加异常处理等。脚本的灵活性允许用户根据实际情况定制操作，例如，可以设置仅删除特定类型的空文件夹，或者在删除前进行确认提示。考虑到批处理脚本的执行对系统状态可能产生不可逆的影响，执行之前进行充分的测试是非常必要的。 此外，由于批处理文件依赖于特定的文件系统命令，脚本的兼容性和执行效果可能因操作系统的不同而有所差异。例如，Windows操作系统与Linux或macOS在文件系统处理上存在区别，因此在不同操作系统上运行相同的批处理脚本可能会遇到不同的结果。这一点对于跨平台使用批处理脚本的用户来说尤其重要。 在源代码管理方面，该脚本体现了开源共享的精神，允许其他用户获取、使用并根据需要修改代码。源代码的公开也促进了技术交流和进步，让其他开发者能够学习并借鉴现有的解决方案，或者在此基础上开发出新的功能。 此外，该批处理脚本的使用场景并不仅限于个人用户，它对于需要处理大量数据的组织和公司同样具有实际意义。定期清理空文件夹可以避免磁盘空间的浪费，提高数据管理效率，同时降低数据丢失的风险。在大型数据管理系统中，批处理脚本可以与定时任务结合，实现自动化管理。 通过使用批处理脚本批量删除空文件夹，用户不仅能够有效地管理计算机的文件结构，还能提高工作效率和数据安全性。脚本的灵活性和可定制性允许用户根据不同的需求进行调整，而开源共享的特性则为技术社区的交流与创新提供了平台。对于需要定期清理空文件夹的场景，这种方法无疑是一种简单而高效的解决方案。