在传统的控制系统中，通常将单片机作为控制核心并辅以相应的元器件构成一个整体。但这种方法硬件连线复杂、可靠性差，且在实际应用中往往需要外加扩展芯片，这无疑会增大控制系统的体积，还会增加引入干扰的可能性。对一些体积小的控制系统，要求以尽可能小的器件体积实现尽可能复杂的控制功能，直接应用单片机及其扩展芯片就难以达到所期望的效果。 【基于单片机和CPLD的数字频率计设计】 在传统的电子控制系统中，单片机经常被用作核心处理器，配合外部元器件构建整个系统。然而，这种设计方法存在硬件连线复杂、可靠性低的问题，因为往往需要额外的扩展芯片来增加功能，这不仅增大了系统的体积，还可能引入更多的干扰。对于体积要求紧凑的控制系统，单片机及其扩展芯片的直接应用难以满足小型化和复杂功能的需求。 复杂可编程逻辑器件（CPLD）的出现，以其高集成度、运算速度快速、开发周期短等优点，改变了数字电路设计的模式，增强了设计的灵活性。本文提出了一种结合Altera公司的CPLD (ATF1508AS) 和Atmel公司的单片机(AT89S52) 设计的数字频率计方案。这种设计能实现简洁的电路布局，充分利用软件潜力，提高低频段测量精度，并有效抑制干扰。 **CPLD开发环境** 1. **VHDL语言**：VHDL是一种超高速集成电路硬件描述语言，用于快速设计电路。它支持多层次描述，可以自顶向下地进行设计，无需深入了解硬件结构。通过VHDL，设计师可以先进行系统级别的行为描述，然后进行仿真和纠错，最终通过逻辑综合生成门级逻辑电路，用于CPLD的编程。 2. **Max+PlusⅡ开发工具**：这是Altera公司的CAE软件，提供全面的逻辑设计功能，允许混合文本、图形和波形输入。设计者可以使用高级行为语言、原理图或波形图进行设计，Max+PlusⅡ会自动将其转换为目标结构的格式，简化设计流程。它支持多种CPLD系列，并提供了丰富的逻辑库和宏功能模块，减轻设计工作量。 **等精度测频原理** 本系统采用等精度测频原理进行频率测量。门控信号是一个预置宽度的脉冲Tpr。CNT1和CNT2是两个计数器，标准频率信号和被测信号分别输入。当门控信号高时，两个计数器同时启动，对两个信号计数。在门控时间Tpr内，CNT1计数标准信号Fs的次数为Ns，CNT2计数被测信号Fx的次数为Nx。根据Fx/Nx = Fs/Ns的等比例关系，可以计算出被测信号的频率Fx。 **系统硬件电路设计** 系统硬件主要由以下几个部分组成： - **键盘控制模块**：通过74LS165读取按键输入，设置5个功能键和3个时间选择键。 - **显示模块**：使用8只74LS164进行LED串行显示测量结果。 - **输入信号整形模块**：对被测信号进行限幅、放大和整形，使其适应CPLD的输入要求。 - **单片机主控和CPLD模块**：单片机负责整体控制，包括键盘信号处理、CPLD测量控制和结果显示。CPLD执行测试功能，对标准频率和被测信号进行计数。 50MHz的有源晶振为CPLD提供时钟，确保测量精度。 基于单片机和CPLD的数字频率计设计，利用了CPLD的高度集成性和VHDL的灵活性，实现了高效、紧凑的频率测量系统，降低了硬件复杂性，提高了测量精度，同时也降低了系统受到干扰的可能性。

《3711电子负载：校准与原理图详解》 3711电子负载是一款在各类实验室和工业环境中广泛应用的设备，它主要用于测试电源、电池等供电设备的性能。本压缩包“3711校准和原理图.rar”包含了一份详尽的3711电子负载校准说明文档，以及不同硬件版本的原理图，对于拥有该设备的用户来说，这些资料具有极高的参考价值。下面将就其中的关键知识点进行深入探讨。 371x 校准说明.pdf文档详细阐述了3711电子负载的校准步骤和方法。校准是确保电子负载准确度和可靠性的关键过程，通过调整内部电路参数，使设备在各种工作模式下都能提供精确的电流、电压读数。校准通常包括预校准检查、主校准和复查三个阶段，涉及的参数可能包括设定电流、设定电压、测量电流、测量电压等。正确执行校准步骤，可以确保测试结果的精度，避免因设备偏差带来的误判。 371XCPUͼֽ.pdf文件提供了关于设备CPU的信息。CPU是电子负载的核心处理器，负责解析指令、控制硬件操作。了解CPU的工作原理和功能，有助于在设备出现问题时进行故障排查。比如，如果设备反应迟钝或出现计算错误，可能是CPU与其他组件的通信出现问题，或者是程序代码有误，此时这份资料就能提供重要线索。 再者，3711继电器版图纸.pdf和3711无继电器版图纸.pdf则是设备的硬件原理图，分别对应两种不同硬件配置的电子负载。原理图是理解设备工作原理的直观工具，包含了电路板上各元器件的位置、连接方式以及它们之间的关系。通过分析原理图，用户可以掌握设备的电流路径、电压调节机制，以及如何实现不同的工作模式。在进行设备维护或故障诊断时，原理图能够帮助定位问题所在，快速修复设备。 这份“3711校准和原理图.rar”压缩包是3711电子负载用户的重要参考资料，不仅提供了校准流程的指导，还揭示了设备内部的工作机制。无论是专业技术人员还是业余爱好者，都能从中受益，提升对电子负载的理解和操控能力。在实际工作中，应妥善保存这些资料，以便在需要时随时查阅，提高设备的使用效率和维护水平。

Con北京站聚焦技术落地与前沿趋势，核心方向包括： ​​AI工程化​​：端侧推理、RAG增强、多模态生成成为主流； ​​云原生深水区​​：混合云治理、湖仓一体架构、可观测性技术持续迭代； ​​安全与效能​​：大模型安全防御、研发流程标准化、平台工程价值凸显； ​​行业融合​​：物流、金融、社交等领域的技术跨界创新案例丰富。 大会为开发者提供了从理论到实践的全景视角，推动技术向生产力转化。 在当前AI+时代，图数据库的智能化探索与应用已成为技术发展的热点之一。图数据库以其独特的数据结构，能够有效地表达和管理复杂的关系和实体，为处理大规模数据和实现高效率的查询提供了新的途径。在本次技术分享中，我们从多个维度深入了解图数据库在智能化探索中的应用与实践。 图数据库在大数据时代下，为复杂关系的表达与管理提供了极为便利的手段。图数据库的基本元素是顶点和边，其中顶点表示实体或概念，边则表示实体或概念之间的关系。这种结构使得图数据库非常适合于表达复杂网络结构，如社交网络、推荐系统、知识图谱等应用场景。例如，员工信息表、好友关系表、参项关系表等都能被图数据库以直观的形式表示出来，便于实现复杂关系的查询和分析。 随着技术的不断演进，图数据库的应用场景也在不断扩展。例如，在消费金融、安全风控、数据血缘、关系网络和智能营销等领域，图数据库都发挥着重要作用。企业级图数据管理平台如TuGraph Platform不仅能够通过Restful/RPC、命令行、Java/Python SDK等多种形式接口为用户提供服务，还支持国际标准图查询语言ISO-GQL，为数据集成工具如MySQL、Oracle提供了良好的支持。 在技术的不断迭代中，图数据库的性能与功能也在不断提升。以TuGraph为例，作为一项性能世界领先、规模世界领先的企业级图数据管理平台，其提供了包括图构建、图查询、图分析、图运维等多种功能。TuGraph DB提供了在线图数据库引擎和近/离线流式图计算引擎；TuGraph Analytics则提供了实时监控引擎内核，具有分布式架构和毫秒级响应时间。同时，TuGraph Learn提供了图学习框架，支持时序图计算、图仿真、GNN训练和全图推理等高级功能。 在智能化方面，图数据库的探索也在不断深化。GraphRAG（Graph Retrieval-Augmentation-Generation）作为图数据库智能化探索的典型案例，克服了传统RAG方法中的一些缺点，通过抽取并存储文本件结构化信息（如节点、三元组、路径或子图），理解并利用文本间的结构关系。这样的改进不仅提高了信息检索的准确性，也加强了对全局信息的理解和利用。 此外，图数据库还与AI技术相结合，推动了图数据库智能化进程的发展。例如，Chat2GraphAgent（图数据智能体）能够提供图数据智能体服务，DB-GPT-Hub/Text2GQL（图语言微调）对图语言进行微调，AI DB-GPT/GraphRAGInfra（图检索增强生成）进行图检索增强生成等。这些技术的结合大大提升了图数据库的智能化水平，使其在大数据分析和人工智能领域中展现出更大的应用潜力。 安全与效能方面，图数据库也在不断强化自身能力。在数据安全方面，图数据库能够通过图谱的形式，帮助开发者和企业更好地理解和管理数据安全风险。例如，在安全风控场景中，图数据库能够通过全图风控技术，实现对安全威胁的快速识别和响应。在效能方面，图数据库通过优化图数据管理和分析流程，提高了数据处理的效率和准确性。 图数据库在智能化探索中的应用已经渗透到各个行业和领域。随着技术的不断进步，未来图数据库有望在智能化的道路上走得更远，发挥更大的作用。无论是从理论研究到技术实践，还是从单机版到分布式架构，图数据库都在不断证明其在处理复杂关系和大数据方面的强大能力。

MD5加密是一种广泛应用于数据完整性校验和密码存储的技术。在IT行业中，MD5（Message-Digest Algorithm 5）是一种单向散列函数，它能够将任意长度的信息转化为固定长度的128位（16字节）的摘要，通常以32位十六进制数字的形式展示。MD5的主要特点是其不可逆性，即无法通过散列值还原原始信息，这使得它适用于验证数据的完整性和防止篡改。 MD5加密的过程包括以下几个步骤： 1. **预处理**：信息首先被转换成固定长度的二进制块。 2. ** padding**：如果信息不足一个块，会在末尾添加特殊字符，确保长度是块的整数倍。 3. **信息扩展**：使用特定算法对信息进行扩展，增加额外的数据以增强抗攻击性。 4. **计算散列**：经过上述处理后，信息被输入到MD5算法中，通过一系列的数学运算（如位移、异或等）生成最终的128位散列值。 然而，由于MD5的弱点（如碰撞攻击，即两个不同的输入可以产生相同的散列值），现在MD5已经不再适合用于安全性要求高的场景，如密码存储。更安全的替代方案有SHA-256、SHA-3等更先进的散列算法。 MapGIS 6.7是一款中国自主研发的地理信息系统软件，它提供了地图制作、空间分析、数据库管理等多种功能。在描述中提到的“图填充方向”可能指的是MapGIS在地图制图时对区域填充图案的方向控制。在地图制图中，填充方向可以影响视觉效果，使地图更加美观且易于理解。例如，对于地形图，山体填充的方向可以模拟光影效果，帮助用户感知地势高低。 对象类加密解密是指对GIS中的数据对象进行加密处理，以保护敏感地理信息。在MapGIS中，用户可能需要对特定图层或对象进行加密，防止未经授权的访问。这种加密通常基于某种加密算法，如AES（高级加密标准）等。解密过程则是在获取数据时，通过正确的密钥将加密数据还原为可读格式。 在实际应用中，用户可能需要编写自定义脚本或利用MapGIS提供的API来实现对象类的加密解密操作。这涉及到对GIS数据结构的理解、加密解密算法的运用以及与MapGIS软件的交互。为了保证数据的安全，加密过程应该确保密钥的安全存储和传递，同时解密过程需要防止中间人攻击和其他安全威胁。 MD5加密和MapGIS 6.7的图填充方向及对象类加密解密都是IT行业中与数据安全和地图制图相关的技术。在处理GIS数据时，合理运用这些技术能够保护数据安全，提高地图的可视化效果。

三箱 使用自定义图层功能的Mapbox GL JS的three.js插件。 提供方便的方法来管理线性坐标中的对象，以及同步地图和场景摄像机。 文件 优化 采用更严格的手写方式解决了luixus的编译问题 可能对你有帮助 import mapboxgl from 'mapbox-gl' import * as THREE from 'three' import {GLTFLoader} from 'three/examples/jsm/loaders/GLTFLoader'; import {DRACOLoader} from 'three/examples/jsm/loaders/DRACOLoader'; import {Threebox} from 'threebox-map'; /*Load gltfdraco model*/ let data = { id: "",

可用于cesium、threejs等模型文件。 https://i-blog.csdnimg.cn/direct/98ac0015b9ab42d19813fb19a3daaf29.png

【美图秀秀－仿版】是一个基于Android平台的简易图片编辑应用的示例项目，其设计灵感来源于知名的美图秀秀软件。该应用旨在提供基础的图片处理功能，让用户可以挑选手机相册中的照片，对其进行色彩调整和边框添加等操作。下面将详细介绍这个项目可能涉及的Android开发技术、图片处理原理以及UI设计等方面的知识点。 1. **Android应用开发基础** - **Activity与Intent**: 应用中的主要交互界面是Activity，用户通过Intent在不同Activity间跳转，如打开相册选择图片。 - **AndroidManifest.xml**: 文件配置了应用的基本信息，包括权限请求（如访问相册）和Activity声明。 - **生命周期管理**: Activity在创建、暂停、恢复、销毁等状态间的转换需妥善处理，以确保资源的合理使用。 2. **图片选择与加载** - **Intent Chooser**: 使用Intent.ACTION_PICK启动系统相册，让用户选择图片。 - **ContentResolver**: 获取Uri来访问选定的图片数据。 - ** Glide 或 Picasso 图片库**: 加载和显示大图，避免内存溢出，支持图片的缓存和异步加载。 3. **图片处理技术** - **Bitmap对象**: Android中用于表示位图图像的数据结构，用于加载和操作图片。 - **ColorMatrix**: 可用于调整图片的色调、饱和度、亮度等，实现调色功能。 - **Canvas与Paint**: 在Bitmap上进行绘图操作，例如添加边框，可以设置画笔颜色、样式和透明度等属性。 4. **UI设计与布局** - **XML布局文件**: 定义界面元素的位置和样式，如LinearLayout、RelativeLayout、ConstraintLayout等。 - **Material Design**: 遵循Google的Material Design指南，提供一致且美观的用户界面。 - **自定义View**: 如果需要特殊的图片编辑功能，可能需要创建自定义View，扩展Android的View类。 5. **权限管理** - **运行时权限**: API 23及以上版本，需要在运行时请求访问相册的权限。 - ** Dexter 或 PermissionsDispatcher 库**: 可简化权限请求的流程。 6. **事件监听与回调** - **OnClickListener**: 监听按钮点击事件，触发图片选择或编辑操作。 - **OnActivityResult**: 处理从其他Activity返回的结果，如选择图片后返回的Uri。 7. **图片保存** - **Bitmap.compress**: 将编辑后的Bitmap保存为JPEG或PNG格式的文件到设备存储。 - **Environment.getExternalStorageDirectory()**: 获取外部存储目录，用于保存用户编辑的图片。 通过这个“美图秀秀－仿版”项目，开发者可以学习到Android应用开发的基本流程，以及如何实现图片处理功能，这对于提升Android开发者的技能和实践经验是非常有益的。同时，这个项目也提供了实际应用中图片编辑功能的实现思路，对于那些希望开发类似应用的开发者来说，是一个很好的参考案例。

可视化大屏模板集合70款新，带效果图和源码

文件编号：d0100 Dify工作流汇总 https://datayang.blog.csdn.net/article/details/131050315 工作流使用方法 https://datayang.blog.csdn.net/article/details/142151342 https://datayang.blog.csdn.net/article/details/133583813 更多工具介绍 项目源码搭建介绍： 《我的AI工具箱Tauri+Django开源git项目介绍和使用》https://datayang.blog.csdn.net/article/details/146156817 图形桌面工具使用教程： 《我的AI工具箱Tauri+Django环境开发，支持局域网使用》https://datayang.blog.csdn.net/article/details/141897682

**卡尔曼滤波器简介** 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）是一种基于数学统计的估计理论，用于处理带有噪声的动态系统中的数据估计问题。它利用系统模型和观测数据，通过一系列递推计算，对系统的状态进行最优估计。卡尔曼滤波器尤其适用于线性高斯系统，但在非线性系统中，通过适当的线性化方法（如扩展卡尔曼滤波器）也能得到较好的应用。 **Simulink中的卡尔曼滤波器模型** Simulink是MATLAB的一个模块化建模环境，特别适合进行动态系统仿真。在Simulink中搭建卡尔曼滤波器模型，可以直观地展示滤波过程，并进行实时仿真。一个简单的卡尔曼滤波器Simulink模型通常包括以下几个关键组件： 1. **状态更新方程**：对应于系统的动态模型，描述系统状态如何随时间变化。在上述模型中，状态空间模型可能为： \[ x_k = F_k x_{k-1} + B_k u_k + w_k \] 其中，\(x_k\) 是当前状态，\(F_k\) 是状态转移矩阵，\(B_k\) 是输入矩阵，\(u_k\) 是控制输入，\(w_k\) 是零均值的系统噪声。 2. **观测模型**：表示如何从状态中获取观测数据。一般形式为： \[ z_k = H_k x_k + v_k \] 其中，\(z_k\) 是观测数据，\(H_k\) 是观测矩阵，\(v_k\) 是观测噪声，同样假设为零均值。 3. **卡尔曼增益**：卡尔曼增益\(K_k\)根据上一时刻的预测误差和观测误差计算得出，用于平衡系统模型与观测数据的权重。 4. **状态估计**：结合卡尔曼增益和观测数据，更新状态估计： \[ \hat{x}_k = x_k + K_k (z_k - H_k \hat{x}_{k|k-1}) \] 其中，\(\hat{x}_{k|k-1}\) 是对当前状态的预测，\(\hat{x}_k\) 是对当前状态的估计。 5. **协方差更新**：计算系统状态误差的协方差矩阵，用于更新卡尔曼增益： \[ P_k = (I - K_k H_k) P_{k|k-1} \] 其中，\(P_{k|k-1}\) 是前一步的预测协方差，\(P_k\) 是当前的估计协方差，\(I\) 是单位矩阵。 **适合初学者的学习点** 1. **Simulink基础操作**：学习如何在Simulink环境中创建、连接和配置模块，理解模块的功能和用法。 2. **卡尔曼滤波器原理**：理解卡尔曼滤波器的基本公式和工作流程，了解每个步骤的目的和意义。 3. **动态系统模拟**：通过实例了解如何用Simulink模拟动态系统，分析不同参数对滤波效果的影响。 4. **误差分析**：观察滤波结果，分析实际数据与滤波后数据的差异，理解噪声对系统的影响以及卡尔曼滤波器的改善作用。 5. **扩展应用**：尝试将模型应用于其他领域，如导航、控制、信号处理等，进一步提升理解和应用能力。 综上，"kalman滤波器simulink图"提供了一个学习卡尔曼滤波器理论和实践的好平台，初学者可以通过这个模型深入理解卡尔曼滤波器的工作原理，并掌握在Simulink中实现滤波器的方法。通过实际操作和实验，可以更好地掌握这一重要估计工具。