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，

基于FPGA的高精度五级CIC滤波器设计与Verilog实现,基于FPGA的CIC滤波器设计与实现：五级积分梳状滤波器Verilog代码优化与位宽处理策略,基于FPGA的积分梳状CIC滤波器verilog设计 1.系统概述 这里设计的五级CIC滤波器。 那么其基本结构如上图所示，在降采样的左右都有五个延迟单元。 但是在CIC滤波的时候，会导致输出的位宽大大增加，但是如果单独对中间的处理信号进行截位，这会导致处理精度不够，从而影响整个系统的性能，所以，这里我们首先将输入的信号进行扩展。 由于我们输入的中频信号通过ADC是位宽为14，在下变频之后，通过截位处理，其输出的数据仍为14位，所以，我们将CIC滤波的输入为14位，但是考虑到处理中间的益处情况以及保证处理精度的需要，我们首先将输入位宽扩展为40位，从而保证了处理精度以及溢出的情况。 这里首先说明一下为什么使用的级别是5级。 从硬件资源角度考虑，CIC滤波器的级数太高，会导致最终输出的数据位宽很大，通过简单的验证，当CIC的级数大于5的时候，输出的位宽>50。 这显然会导致硬件资源的大量占用，如果CIC级数太小，比如1,2

该时间温度控制系统采用常用的STC89C52单片机作为主控制心，外围硬件电路包括:4*4的矩阵键盘电路、L7805CP电源电路、LCD12864液晶显示电路、DS18B20及DS1302用于实现温度和时间控制电路。该硬件电路虽然设计简单，但是应用广泛。 主要功能:万年历、闹铃、密码锁、篮球器、计算器、温度计、温度控制、键盘锁、系统设置等（我觉得这个设计的界面非常的漂亮，因为有不同模式）。 实物图片展示: 附件内容包括时间温度控制系统原理图PDF档，以及源码，源码有详细的中文注释。 如截图:

实现101规约的客户端和服务器端程序，个人感觉并不太好，仅实现部分功能，可以参考

在嵌入式系统开发中，红外遥控驱动层代码的实现是一个关键部分，特别是在GD32F303这样的单片机应用中。GD32F303是基于ARM Cortex-M3内核的高性能微控制器，广泛应用于各种工业和消费电子设备。本章节将深入探讨如何在GD32F303上实现红外遥控驱动层，以实现对家电或其他红外设备的有效控制。 理解红外遥控的工作原理至关重要。红外遥控系统通常由一个发射器（遥控器）和一个接收器（如电视、空调等设备）组成。发射器编码并发送特定的红外信号，接收器则解码这些信号以执行相应的操作。在GD32F303中，我们主要关注接收器部分的实现。 在硬件层面，红外接收模块通常包含一个红外光敏二极管，它能检测到遥控器发出的红外脉冲信号。这些信号需要通过一个适当的滤波和放大电路，然后送入GD32F303的输入引脚。在代码实现时，我们需要配置单片机的GPIO端口来接收这些信号，并设置中断处理程序来捕获脉冲序列。 在软件层面，红外遥控驱动层通常包括以下几个关键部分： 1. GPIO初始化：配置GPIO引脚为中断模式，设置合适的上下拉电阻和中断触发条件，确保能准确捕获红外信号的上升沿和下降沿。 2. 中断服务程序：当接收到红外信号的脉冲时，中断服务程序会被调用。在这个函数中，我们需要记录脉冲的宽度，因为不同的脉冲宽度对应着不同的数据位。常见的编码格式有NEC、RC5等，它们规定了数据位的高电平和低电平持续时间。 3. 解码算法：根据记录的脉冲宽度，使用对应的解码算法（如NEC或RC5解码）来解析出实际的指令码。这个过程可能涉及位同步、数据校验和等步骤。 4. 事件处理：解码后的指令码会被传递给上层应用，例如用户界面或特定的功能模块，执行相应的操作。 5. 错误处理：在接收过程中可能会遇到信号干扰或错误解码，因此需要有合理的错误检测和处理机制。 在"7.5 红外遥控驱动层代码实现"中，你将找到具体的源码示例，展示如何在GD32F303上实现这些功能。通过分析和理解这些代码，你可以学习到如何与红外接收模块交互，以及如何设计和实现一个完整的红外遥控驱动层。这将有助于你开发自己的嵌入式系统，尤其是在需要红外控制功能的应用中。 红外遥控驱动层的实现是GD32F303单片机应用中的一个重要组成部分。通过掌握相关知识和实践，开发者可以构建出高效、可靠的红外遥控解决方案，使得产品更加智能化和便捷。对于深入理解ARM架构下的嵌入式编程，以及增强硬件驱动开发能力，都是非常有益的。

无感FOC驱动滑膜观测器算法应用及全开源代码详解——采用SVPWM与滑模控制方案，基于STM32F103实现,无感FOC驱动滑膜观测器算法原理及应用，采用全开源c代码及SVPWM弦波方案，基于STM32F103处理器,无感FOC 滑膜观测器 滑模 弦波方案 svpwm 算法采用滑膜观测器,全开源c代码，全开源，启动顺滑，提供原理图、全套源码。 使用stm32f103。 ,无感FOC; 滑膜观测器; 滑模; 弦波方案; svpwm; 代码全开源; STM32F103; 启动顺滑。,基于滑膜观测器的无感FOC算法：STM32F103全开源C代码实现

简述 模型的应用数据集为PHM2012轴承数据集，使用原始振动信号作为模型的输入，输出为0~1的轴承剩余使用寿命。每一个预测模型包括：数据预处理、预测模型、训练函数、主程序以及结果输出等五个.py文件。只需更改数据读取路径即可运行。【PS: 也可以改为XJTU-SY轴承退化数据集】 具体使用流程 1.将所有的程序放在同一个文件夹下，修改训练轴承，运行main.py文件，即可完成模型的训练。 2.训练完成后，运行result_out.py文件，即可输出预测模型对测试轴承的预测结果。

吉布斯采样matlab代码（回收）No-U-Turn-Sampler：Matlab实现 该存储库包含Hoffman和Gelman（2014）的No-U-Turn-Sampler（NUTS）的Matlab实现以及Nishimura和Dunson（2016）的扩展Recycled NUTS。 脚本“ getting_started_with_NUTS_and_dual_averaging_algorithm.m”说明了主要功能“ NUTS”和“ dualAveraging”的用法。 其他示例可以在“示例”文件夹下找到。 回收的NUTS实现“ ReNUTS”位于“回收”文件夹下，该功能通过回收NUTS轨迹的中间状态，提供了改进的统计效率，并且几乎没有额外的计算时间。 这里的代码适合于研究目的，因为它提供了对NUTS内部工作的访问，并且是可自定义的。 作为一个示例，此处的实现允许人们将NUTS用作Gibbs步骤。 对于希望更好地了解NUTS和HMC如何工作（以及何时可能表现不佳）的人员，该代码也应该有用。 但是，对于应用贝叶斯建模，使用Stan将是利用NUTS和HMC通用性的最简单方法。 此外

本文首先介绍了智能推荐的概念、应用、评价指标，然后讲解了智能推荐常见的关联规则算法，包括Apriori和FP-Growth，最后讲解常见的协同过滤推荐技术，包括基于用户的协同过滤推荐和基于物品的协同过滤推荐。 该压缩包中包括关联规则挖掘算法(Apriori算法、FP-Growth算法)，协同过滤过滤推荐算法(基于用户、基于物品)，以及代码中所对应的数据集。 智能推荐系统是当今互联网应用中的核心组成部分，它能够为用户提供个性化的信息、产品或服务推荐。在实际应用中，推荐系统广泛应用于电商、内容平台、社交媒体、在线视频服务等多个领域。推荐系统的效果直接影响用户体验和企业的经济效益，因此，对推荐系统的研究和开发具有重要的意义。 在智能推荐系统中，算法是核心的技术。关联规则算法和协同过滤技术是两种常见的推荐算法类型。关联规则算法通过分析大量交易数据或行为数据，发现不同项目之间的有趣关系，如频繁出现的项目组合。Apriori算法和FP-Growth算法是两种在数据挖掘中广泛应用的关联规则算法。Apriori算法通过迭代查找频繁项集，以候选集生成和剪枝的方式来实现。而FP-Growth算法利用FP树这种数据结构来存储数据集，并通过递归的方法挖掘频繁项集，相比于Apriori算法，FP-Growth算法在效率上有所提高。 协同过滤技术是推荐系统中另一种主流技术，它基于用户之间的相似性或物品之间的相似性来进行推荐。基于用户的协同过滤算法通过对用户的历史行为进行分析，找出目标用户可能感兴趣的其他用户，再根据这些用户的喜好生成推荐列表。而基于物品的协同过滤算法则侧重于找出目标用户可能感兴趣的物品，通过分析物品之间的相似性，从而向用户推荐与他们之前喜欢的物品相似的新物品。 智能推荐系统的效果评估是一个复杂的问题。常见的评价指标包括准确度、召回率、F1分数、AUC值、覆盖率、新颖度等。准确度和召回率通常用于评估推荐系统的分类能力，F1分数则是它们的调和平均数，用于在准确度和召回率之间取得平衡。AUC值适用于评价排序质量，覆盖率和新颖度则用来评估推荐系统的多样性和推荐质量。 在实际应用中，为了提供更加精准和个性化的推荐，智能推荐系统往往结合多种算法和技术，比如利用用户的行为数据和属性信息，结合深度学习等先进的机器学习技术，构建更加复杂的推荐模型。随着技术的不断进步，智能推荐系统也在不断地演进，以适应不断变化的业务需求和用户行为模式。 此外，智能推荐系统还面临着一些挑战，如冷启动问题、可扩展性问题、隐私保护问题等。冷启动问题指的是在系统启动初期，由于缺乏足够的用户或物品数据，难以做出有效的推荐。可扩展性问题关注的是随着用户和物品数量的增加，如何保证推荐系统的响应时间和准确度不受影响。隐私保护问题则是指在收集和利用用户数据进行个性化推荐的同时，如何保护用户的隐私安全。 为了应对这些挑战，研究人员和工程师们不断地探索新的算法和技术。例如，利用迁移学习、强化学习等技术来解决冷启动问题，采用分布式计算框架来提高系统的可扩展性，通过加密算法和差分隐私技术来增强数据的隐私保护。 智能推荐系统是数据挖掘和机器学习领域的重要应用之一，通过关联规则挖掘算法和协同过滤技术，能够有效地解决信息过载问题，提升用户体验。随着技术的不断进步和挑战的解决，智能推荐系统将会更加智能化、个性化和安全。

Delphi是Borland公司推出的一款经典的应用程序开发工具，主要用于快速开发Windows应用程序，具有较高的开发效率和强大的功能。随着互联网和移动互联网的发展，Delphi也在不断地扩展其功能以适应新的开发需求。特别是，Delphi对于Web应用程序的开发提供了强大的支持，而其中的一个显著例子就是Unigui框架。 Unigui是基于Delphi的Web应用框架，它的设计理念是将传统的桌面应用程序的开发模式迁移到Web环境中。通过这种方式，开发人员可以利用Delphi丰富的组件库和成熟的开发经验，在无需深入了解复杂Web前端技术的情况下，就能够快速开发出功能丰富的Web应用程序。Unigui的关键特性之一是它提供了一套能够模拟传统桌面应用程序用户界面的控件集合，从而使得Web页面的用户界面和交互体验更加接近于传统的桌面应用。 在本压缩包中，包含了标题为"Delphi 12 控件之web手机(unigui)"的源代码文件，这意味着该压缩包主要涉及的是使用Delphi 12开发环境，以及Unigui框架来构建面向手机平台的Web应用程序。这样的应用通常被称为响应式Web应用，它能够在不同的屏幕尺寸和分辨率的设备上提供良好的显示效果和用户体验。 压缩包中的"app(unigui)"文件，很可能是包含所有与该Web应用程序相关的源代码文件。这些文件可能包括Delphi的.dpr项目文件、.pas源代码文件、.dfm窗体设计文件以及其他资源文件。开发者可以利用这些文件来构建应用程序的主体结构，包括用户界面的设计、事件处理逻辑、数据访问层的实现等。 由于Unigui的特性，该应用程序很可能实现了各种桌面级的控件，如按钮、文本框、列表框、表格等，以及更高级的控件，比如树状控件、标签页控件等，这些控件在Web环境中被设计为可以响应触摸屏操作，从而适配手机用户的交互习惯。此外，Unigui还可能提供了对于动态数据绑定的支持，使得开发人员能够方便地将后端数据与前端控件进行绑定，实现复杂的数据展示和管理功能。 通过深入分析该压缩包中的源代码，开发者不仅能够学习到如何使用Delphi进行Web应用开发，还可以掌握如何利用Unigui框架实现面向手机平台的Web应用。这不仅能够丰富开发者的技能树，而且能够帮助他们在移动互联网时代的开发浪潮中保持竞争力。