省市区区域数据sql文件 省（31）市（342）区（2973）街道（40496）村、居委会（608193）共(652035)条数据 关于更新全国统计用区划代码和城乡划分代码的公告地址：http://www.stats.gov.cn/sj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2022/ 同步时间 23.08.26

本文介绍了如何为嵌入式设备设计一套完整的矩阵键盘驱动控制模块，该模块基于Linux内核，针对特定的矩阵键盘进行设计。为了适应嵌入式设备多样化的外设需求，特别是键盘输入设备的需求，提出了基于SN74HC164芯片的硬件电路设计方法，并结合Linux内核中的input子系统，实现了硬件和软件的紧密结合，从而提高了GPIO资源的利用效率。 文章中提到了嵌入式系统中键盘输入设备的重要性。由于嵌入式设备功能的差异性，传统的通用键盘往往无法满足特定设备的需求，因此需要根据实际功能设计特殊键盘，并实现相应的驱动程序。在嵌入式系统中，键盘是关键的输入设备，而在众多嵌入式系统中，Linux由于其开源、稳定和可裁剪的特点，成为嵌入式操作系统的主流选择。 文章中提及的S3C6410微处理器，是一款高性能的32位RISC微处理器，它集成了多种强大的硬件加速器，特别适合进行视频和图像处理，因此在嵌入式处理器领域中占据主流地位。本文以S3C6410为例，介绍了如何在该平台上实现一个24键矩阵键盘的驱动程序，并对Linux系统下输入事件的底层传递机制进行了详细的研究和分析。 在硬件电路设计方面，文章提出了通过增加SN74HC164芯片来实现节约GPIO资源的设计思路。SN74HC164是一种8位串行输入、并行输出的移位寄存器，使用了3片这种芯片之后，只需要占用3个GPIO端口就可以实现对24个按键的扫描。这一设计显著减少了GPIO端口的使用，减轻了嵌入式处理器的负担。 在软件驱动模块结构方面，文章详细解释了Linux内核input子系统的特性及工作机制，并着重描述了从内核空间到用户空间进程传递输入事件的过程。input子系统为驱动编写者提供了一个完整的输入事件模型，使得编写输入设备驱动变得更加容易。文章中提到的struct input_dev数据结构是驱动模块的主体，它记录和标识了整个输入设备的功能与行为。驱动程序需要在注册input_dev之前进行初始化，并向内核申请键盘中断，设置输入设备功能，并配置键盘码表。 实验结果表明，本文设计的驱动模块具有良好的实时性和准确性。这证明了基于Linux内核的矩阵键盘驱动设计不仅可以适应嵌入式设备的多样性需求，还可以达到性能上的高要求。 本文的核心内容包括了嵌入式系统中特殊矩阵键盘的设计理念、硬件电路设计方法、以及基于Linux内核input子系统的驱动模块开发过程。通过上述内容的详细讲解，本文为嵌入式系统开发者提供了一套完整的解决方案，旨在提高嵌入式设备的输入能力，并实现高效稳定的输入事件处理机制。

基于时间序列预测的组合模型，CNN-LSTM-Attention、CNN-GRU-Attention的深度学习神经网络的多特征用电负荷预测。 关于模型算法预测值和真实值对比效果如下图所示，同时利用R2、MAPE、RMSE等评价指标进行模型性能评价。 关于数据：利用的是30分钟一采样的电力负荷单特征数据，其中还包含对应的其他影响特征如温度、湿度、电价、等影响影响因素；具体如图详情图中所示。 个人编码习惯很好，基本做到逐行逐句进行注释；项目的文件截图具体如图详情所示。 时间序列预测是一种通过分析历史数据点来预测未来数据点的方法，尤其在电力系统中，准确预测用电负荷对于电力调度和电网管理至关重要。随着深度学习技术的发展，研究者们开始尝试将复杂的神经网络结构应用于时间序列预测，以提升预测的准确度和效率。在本次研究中，提出了一种基于深度学习的组合模型，该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention），以实现对多特征用电负荷的预测。 CNN是一种深度学习模型，它能够在数据中自动学习到层次化的特征表示，特别适合处理具有空间特征的数据。在电力负荷预测中，CNN能够提取和学习电力数据中的时序特征，例如日周期性和周周期性等。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），它通过引入门机制解决了传统RNN的长期依赖问题，能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系。而GRU作为LSTM的一种变体，它通过减少门的数量来简化模型结构，同样能够学习到时间序列数据中的长期依赖关系，但计算复杂度相对较低。 注意力机制是一种让模型能够聚焦于输入数据中重要部分的技术，它可以使模型在处理序列数据时动态地分配计算资源，提高模型对重要特征的识别能力。 在本研究中，通过结合CNN、LSTM/GRU以及Attention机制，构建了一个强大的组合模型来预测用电负荷。该模型能够利用CNN提取时间序列数据中的特征，通过LSTM/GRU学习长期依赖关系，并通过Attention机制进一步强化对关键信息的捕捉。 在数据方面，研究者使用了30分钟一采样的电力负荷单特征数据，并加入了温度、湿度、电价等多个影响因素，这些都是影响用电负荷的重要因素。通过整合这些多特征数据，模型能够更全面地捕捉影响用电负荷的多维度信息，从而提高预测的准确性。 为了评估模型性能，研究者采用了多种评价指标，包括R2（决定系数）、MAPE（平均绝对百分比误差）和RMSE（均方根误差）。这些指标能够从不同角度反映模型预测值与真实值的接近程度，帮助研究者对模型的性能进行综合评价。 研究者在文章中详细展示了模型算法预测值和真实值的对比效果，并对结果进行了深入分析。此外，项目文件中还有大量代码截图和注释，体现了研究者良好的编程习惯和对项目的认真态度。 本研究提出了一种结合CNN、LSTM/GRU和Attention机制的深度学习组合模型，该模型在多特征用电负荷预测方面展现出较好的性能。通过对历史电力负荷数据及相关影响因素的学习，模型能够准确预测未来用电负荷的变化趋势，对于电力系统的运营和管理具有重要的应用价值。

官方资料，中文版。非API用户手册。VL53L0X是新一代飞行时间（ToF）激光测距模块（不同于传统技术），采用目前市场上最小的封装，无论目标反射率如何，都能提供精确的距离测量。它可以测量2m的绝对距离，为测距性能等级设定了新的基准，为各种新应用打开了大门。

单片机解码程序 315MHZ-433MHZ EV1527，2262 学习型无线遥控解码程序 程序 程序 程序 1、遥控解码采用特殊算法，定时时间准确，解码精度不受其他程序块影响。 2、遥控解码兼容EV1527、2262的学习码，自适应绝大部分波特率。 3、解码程序使用片内EEPROM，可存储遥控编码(可自行增加或减少)。 4、可以对学习码遥控器按键的键码进行学习，程序都是测试OK的，遥控灵敏度很高。 5、此遥控解码程序已经过长期验证调试使用，非常的稳定好用，烧写到STC15F104W或STC15W204S-SOP-8或其它51单片机(改一下引脚)单片机中方可工作，如需增加其他功能可自行修改，提供源程序代码。

### 算法设计与分析实验报告知识点总结 #### 实验一：Coin-row problem 1. **问题定义**：给定一排硬币，每个硬币有一定的价值，求出一种方法在不拾取相邻硬币的前提下，可以拾取的最大价值。 2. **算法思想**：通过动态规划解决问题，从左到右计算每一个位置能获得的最大价值。对于每个硬币，有两种选择：拾取当前硬币和不拾取当前硬币，然后取两种选择中的最大值。 3. **时间复杂度**：O(n)，因为只需要遍历一次硬币数组即可完成计算。 4. **空间复杂度**：O(1)，由于只需要存储上一个位置和当前位置的两个值，可以使用固定空间完成计算。 5. **具体实现**：首先定义数组来存储每一步的最大值，然后从左到右遍历数组，每个位置上更新最大值，最后输出最后一个硬币的最大值作为答案。 #### 实验二：Coin-collecting by robot 1. **问题定义**：在一块棋盘上，机器人从左上角出发，到达右下角，中间有硬币分布，要求在不回头的前提下，拾取尽可能多的硬币。 2. **算法思想**：使用动态规划算法。机器人在每个格子时，有两种选择：向右或向下移动一格。在每次移动时，比较右边和下面的硬币数量，选择一个硬币数量多的方向移动，从而保证在到达右下角时，已经收集了最多的硬币。 3. **时间复杂度**：O(n*m)，其中n是棋盘的行数，m是棋盘的列数，因为需要遍历整个棋盘。 4. **空间复杂度**：O(n*m)，由于需要一个二维数组来记录每个位置的最大硬币数，空间复杂度与棋盘的大小成正比。 5. **具体实现**：定义一个二维数组来存储到每个位置时可能收集到的最大硬币数，然后遍历整个棋盘，记录从起点到每个格子的最大硬币数，最后输出右下角的最大硬币数。 #### 实验方案 1. **头文件和命名空间**：使用了头文件，这个头文件包含了几乎所有的C++标准库头文件，方便代码编写，但在生产环境中使用需要谨慎。 2. **变量声明和初始化**：声明了数组a来存储硬币的价值或硬币的分布，并初始化为0。 3. **输入处理**：使用cin来读取硬币的数量和每枚硬币的价值或硬币的分布矩阵。 4. **算法实现**：使用动态规划的方法进行数组的更新，得出最大价值或硬币数量。 5. **测试数据规模及生成方式**：设定不同的数据规模进行测试，手动输入测试数据，以验证算法的正确性和效率。 6. **运行时间和空间的采集方法**：使用clock_t数据类型和clock()函数来计算算法运行的时间，并通过sizeof运算符来获取程序运行时占用的内存空间。 #### 实验环境 实验环境配置为Windows 10系统，使用DEV开发环境进行代码的编写和测试。 ###

在嵌入式开发领域，Keil MDK是一款广泛使用的集成开发环境（IDE），它主要针对基于ARM和Cortex微控制器的应用开发。Keil MDK能够生成用于烧录程序到微控制器的可执行文件。随着软件项目的迭代和版本更新，程序员需要对生成的烧录程序进行版本控制，以确保能够追踪每次部署的确切状态。 在某些情况下，开发者可能需要在烧录程序中自动加入版本号和编译时间，这样做可以方便地识别不同版本的固件。当项目复杂到一定程度时，仅仅依赖手动的方式添加版本信息和时间戳将变得不切实际和容易出错。因此，使用脚本自动化这一过程，可以提高开发效率，减少人为错误。 具体来说，使用脚本给Keil生成的烧录程序自动添加版本号和编译时间，涉及以下几个关键步骤： 1. 版本控制：通常，版本号由主版本号、次版本号、修订号和构建号等部分组成，可以通过版本控制工具如Git来管理。脚本将从版本控制工具获取当前的版本号信息。 2. 编译时间：编译时间可以通过编译器或者构建脚本中的日期和时间函数获取。这一步骤涉及到读取系统的日期和时间，并将其格式化为可读的字符串。 3. 文件重命名：脚本需要具备对文件操作的能力，能够读取当前的烧录文件名，然后加入版本号和编译时间来生成新的文件名。 4. 文件合并：在某些项目中，可能包括boot程序和主程序，这两个部分需要在烧录前合并成一个完整的文件。脚本需要合并这两个文件，保证烧录后能够正确地引导系统。 5. 自动化流程：脚本的最终目标是将上述所有步骤自动化，这样每次编译项目后，都能自动完成版本号和编译时间的添加、文件的重命名和合并。 实现上述功能的脚本可以是批处理脚本、Python脚本或者任何其他可以操作文件系统、执行系统命令的脚本语言。在某些特定的自动化工具或框架中，如Jenkins、TeamCity等持续集成(CI)工具，也能够实现这一自动化过程。 自动化脚本的编写需要考虑各种可能的异常情况，比如文件名冲突、权限问题、文件路径错误等，以确保脚本在不同环境下都能稳定运行。同时，为了保证脚本的可读性和可维护性，编写时应遵循良好的编程规范和文档编写习惯。 通过自动化脚本，开发者能够将更多精力集中在代码逻辑和功能开发上，而不是繁琐的重复劳动，这不仅提高了开发效率，也降低了出错的可能性，对于提升软件开发的整体质量有着不可忽视的作用。 此外，合并boot程序和主程序的自动化操作，不仅提高了工作效率，也确保了每次部署的程序都是完整且一致的，这对于嵌入式系统的稳定性和安全性至关重要。 利用脚本自动化处理Keil生成的烧录程序的版本号添加和文件合并，是现代软件开发中常见的优化实践之一，它不仅增强了开发过程的标准化和自动化水平，也为最终的项目管理提供了便利。随着技术的发展和项目规模的扩大，这种自动化程度的需求将会越来越高，成为嵌入式开发者不可或缺的一部分。

易语言是一种专为初学者设计的编程语言，其语法简洁明了，强调“易”用性。在易语言中，开发“取程序运行时间模块”是为了获取程序从启动到当前时刻所消耗的时间，这对于性能测试、调试或者实现定时功能都十分有用。下面将详细介绍这个模块的工作原理和相关知识点。 我们需要理解“时钟_线程”这个概念。在计算机程序中，时钟线程通常是指一个后台运行的线程，它的主要任务是更新系统时间或者监控程序的运行状态。在易语言中，通过调用相关的系统API或者易语言内置的命令，我们可以创建并操作这样的线程，来获取程序运行的实时时间信息。 “取程序运行时间”是一个关键的功能，它可以通过查询系统的计时器或者利用系统API（如GetTickCount或QueryPerformanceCounter）来实现。这些函数会返回程序启动以来的毫秒数或者更精确的计数，然后我们可以通过转换和计算得到具体的运行时间。在易语言中，这通常涉及“系统.时间”或者“系统.日期时间”等命令，用于获取系统当前时间，并与程序启动时的时间进行对比。 “取程序运行时间_文本”则是将获取到的运行时间转换成人类可读的格式，例如“小时:分钟:秒.毫秒”。这通常需要对时间单位进行转换，比如将毫秒转换为分钟和秒，然后格式化输出。在易语言中，可以使用“日期时间.格式化”或“字符串.格式”等命令来完成这个过程。 在提供的压缩包文件“易语言取程序运行时间模块源码”中，应该包含了实现以上功能的源代码。通过阅读和学习这个模块，你可以了解如何在易语言中编写类似的计时功能。源码通常包括初始化时间，创建时钟线程，周期性更新时间，以及将时间数据转换为文本输出等部分。这是一次深入理解易语言编程，尤其是与时间处理相关功能的好机会。 掌握易语言的“取程序运行时间模块”涉及了线程管理、时间获取、时间转换等多个方面的知识。通过实际的代码实践，可以提升你的编程技能，并且对于理解和解决其他类似问题也会有所帮助。记得仔细研究源代码，理解其中的逻辑和易语言的语法特性，这对你的编程生涯将大有裨益。

HCIA（华为认证互联网专家）-BigData是华为推出的针对大数据领域的专业认证。根据提供的文件内容，我们可以挖掘出一系列与华为大数据相关的关键知识点。 关于YARN（Yet Another Resource Negotiator）服务的配置。YARN是Hadoop 2.0的核心组件，负责资源管理和作业调度。题库中提到，如果要给队列queueA设置容量为30，需要配置的参数是yarn.scheduler.capacity.root.queuename.capacity，其中name应替换为具体的队列名，如queueA。这表明了YARN支持的队列容量配置机制，这是在构建和优化大数据集群资源时必须掌握的知识点。 Hive作为Hadoop上的数据仓库工具，能够处理大规模数据集，并支持PB级别的数据查询和管理。题库中提到Hive支持普通视图和物化视图，这说明了Hive的数据抽象层次，使得非专业用户也能方便地进行数据查询。 HBase作为非关系型分布式数据库，其数据存储在HDFS上的HFile格式中。其设计允许高效的数据访问和管理，通过集中管理文件地址信息和大小信息，可以降低compaction和split操作的频率，从而提升性能。 华为大数据解决方案中涉及到的Hadoop层的组件包括Flink和Spark，以及Hive。Flink用于数据流处理，而Spark是大数据处理的另一大框架。这些组件的选择与应用是构建大数据解决方案的重要知识点。 对于IBM公司的大数据4V概念，除了传统的Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）之外，新增了Value（价值）。这反映了当前对大数据价值挖掘的新理解，表明大数据不仅仅是关于存储和处理数据的量与速度，更重要的是数据所蕴含的价值。 在HDFS（Hadoop Distributed File System）的副本存放策略中，了解副本的放置规则对于确保数据的高可用性和容错性至关重要。题库中的错误答案表明，副本3并不简单地放置在相邻机架的任意节点，而是有更复杂的逻辑决定其放置位置。 YARN中的默认调度器是容量调度器，它允许不同的计算框架共存并高效地使用集群资源。这说明了YARN作为集群资源管理器的核心功能。 大数据时代对云计算、人工智能、硬件设备以及网络技术的提升有着极高的依赖性。这要求大数据工作者不仅需要了解大数据技术本身，还要对上述相关领域有所了解。 Flink作为一个流处理框架，其中的taskSlot用于资源隔离。这表明Flink在资源管理和隔离方面提供了机制，以保证不同任务可以有效共享资源同时避免相互干扰。taskSlot的具体配置通常包括内存和CPU资源的分配，但这需要根据实际情况来调整。 综合以上信息，华为大数据解决方案的知识点涵盖YARN的资源管理、Hive的数据仓库特性、HBase的数据存储优化、Hadoop生态系统下的组件选择、大数据的价值挖掘、HDFS的数据副本存放机制、YARN的默认调度器配置、大数据对相关技术的依赖以及Flink的资源隔离机制等。对于想要获取HCIA-BigData认证的专业人士而言，这些知识点都是必须要掌握的。

六轴机械臂粒子群轨迹规划与关节动态特性展示：包含多种智能算法的时间最优轨迹规划研究,六轴机械臂353粒子群轨迹规划代码 复现居鹤华lunwen 可输出关节收敛曲线 和关节位置 速度 加速度曲线 还有六自由度机械臂混沌映射粒子群5次多项式时间最优轨迹规划 3次多项式 3次b样条 5次b样条 算法可根据需求成其他智能算法 ,核心关键词：六轴机械臂；粒子群轨迹规划；代码复现；居鹤华lunwen；关节收敛曲线；关节位置；速度；加速度曲线；六自由度机械臂；混沌映射；时间最优轨迹规划；多项式轨迹规划；b样条轨迹规划；智能算法。 关键词以分号分隔：六轴机械臂; 粒子群轨迹规划; 代码复现; 居鹤华lunwen; 关节收敛曲线; 关节位置; 速度; 加速度曲线; 六自由度机械臂; 混沌映射; 时间最优轨迹规划; 多项式轨迹规划; b样条轨迹规划; 智能算法。,六轴机械臂粒子群轨迹规划代码：智能算法优化与曲线输出