XiangdongLee
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HTTP默认方式下，使用持久连接。 这个值得推敲
【应用层】之一：HTTP协议与FTP协议 -
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正则表达式1：概念
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矢量边界，行政区域边界，精确到乡镇街道，可直接导入arcgis使用
资源内项目源码是来自个人的毕业设计，代码都测试ok，包含源码、数据集、可视化页面和部署说明，可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源，毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上，放心下载使用，拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 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学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、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，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件，仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
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考虑电流互感器饱和特性时的建模与仿真 本仿真模型基于MATLAB/Simulink（版本MATLAB 2016Rb）软件。建议采用matlab2016 Rb及以上版本打开。（若需要其他版本可联系代为转换）
内容概要：本文深入探讨了欧姆龙NJ系列PLC在模切机项目中的应用，重点介绍了十二轴EtherCAT总线伺服运动控制和张力控制系统的设计与优化。文章首先讲解了运动控制部分，包括轴使能、回零操作、加减速曲线配置以及凸轮追剪功能的实现。接着讨论了张力控制中的PID调节、卷径计算及其滤波处理方法。此外，还涉及了纠偏控制中的模拟量处理和抗干扰措施。文中强调了模块化编程的重要性，并分享了许多实战经验和调试技巧。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程、伺服控制和张力控制感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解PLC编程、伺服运动控制和张力控制原理的专业人士。目标是帮助读者掌握复杂的多轴联动系统设计，提高故障排查能力和系统优化水平。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码示例，还分享了作者在实际项目中积累的技术心得和解决方案，有助于读者更好地理解和应用于实际工作中。
本书旨在教育读者理解人工智能领域的核心算法机制，包括搜索、优化和学习。作者通过十个经典问题，展示了如何应用这些基本算法来解决实际问题。书中不仅提供理论知识，还通过实例教授读者如何选择和实现适当的算法。本书适合初学者和资深从业者，旨在帮助他们区分和选择适合特定问题的算法。书中包含的十个问题涵盖了滑动拼图、最短路径、数独、四子棋、俄罗斯方块、贪吃蛇、垃圾邮件识别、信贷规则、新闻分类和动物识别等。作者Hugues Bersini和Ken Hasselmann分别来自布鲁塞尔自由大学和ECAM，他们在人工智能领域有着丰富的教学和研究经验。
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万年历，真的很好内含原理图和原程序代码.zip
内容概要：本文详细介绍了WinCC嵌入式Excel报表系统的功能和优势。该系统利用VBS脚本和Excel模板相结合的方式，能够直接从WinCC的变量归档库中读取数据并生成高质量的报表。文中展示了多种实用的代码示例，如读取历史数据、处理不同类型的统计数据（实时值、平均值、累计值）、以及将Excel控件嵌入WinCC界面的方法。此外，还讨论了如何通过模板机制灵活定制报表样式，确保数据质量和异常处理的有效性。系统不仅支持多版本兼容，而且降低了学习门槛，使得即使是初学者也能轻松上手。 适合人群：从事工业控制系统开发与维护的技术人员，尤其是那些需要频繁处理报表任务的工程师。 使用场景及目标：适用于需要从WinCC系统中提取和展示数据的各种场合，如生产数据分析、设备监控等。主要目标是提高工作效率，减少人工干预，提升数据处理的准确性和及时性。 其他说明：该系统的优势在于其易用性和灵活性，用户可以通过简单的模板修改来满足不同的报表需求，同时保持良好的性能和稳定性。
内容概要：本文档详细介绍了一项基于白鲸优化算法（BWO）优化卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU），结合注意力机制的时间序列预测项目。该项目旨在通过BWO优化CNN-BiGRU模型的超参数，提升模型的预测精度和泛化能力。项目涵盖了从数据预处理、模型构建、优化、训练到评估的全流程，并提供了详细的代码示例。模型通过CNN提取局部特征，BiGRU捕捉时间序列的长短期依赖，注意力机制聚焦关键时刻，BWO优化算法则确保模型参数的全局最优解。项目还讨论了如何应对时间序列预测中的非线性问题、过拟合、参数优化困难等挑战，并提出了相应的解决方案。 适合人群：具备一定机器学习和深度学习基础的研发人员，尤其是对时间序列预测感兴趣的从业者和技术爱好者。 使用场景及目标：①适用于金融、气象、能源、交通、医疗等多个领域的预测任务；②通过优化模型结构和参数，提升预测精度和泛化能力；③结合注意力机制，增强模型对时间序列中关键特征的关注；④通过BWO优化算法，避免局部最优解，确保模型参数的全局最优。 其他说明：项目不仅提供了详细的理论背景和技术细节，还包括了完整的代码实现和GUI设计，方便用户直接应用和扩展。此外，项目还探讨了未来改进的方向，如增强模型的可解释性、多模态数据融合、在线学习功能等，以进一步提升模型的实用性和适应性。
单片机开发是嵌入式系统开发的重要部分，通常用于控制硬件设备。以下是一个基于 **8051 单片机** 的简单例子，展示如何通过按键控制 LED 灯的亮灭。 --- ### **示例：按键控制 LED** #### **功能描述** - 使用一个按键连接到单片机的输入引脚。 - 按下按键时，LED 灯点亮；松开按键时，LED 灯熄灭。 - 通过单片机的 GPIO（通用输入输出）接口实现。 --- ### **硬件连接** 假设使用的是 8051 单片机，硬件连接如下： 1. **按键**： - 一端连接到单片机的 P1.0 引脚（作为输入）。 - 另一端接地。 - 在按键和 P1.0 引脚之间连接一个上拉电阻（例如 10kΩ），以确保未按下时引脚为高电平。 2. **LED**： - 正极连接到单片机的 P2.0 引脚（作为输出）。 - 负极通过一个限流电阻（例如 220Ω）接地。 --- ### **代码实现** 以下是使用 C 语言编写的程序代码： ```c #include <reg51.h> // 包含 8051 单片机的寄存器定义 sbit BUTTON = P1^0; // 定义按键连接到 P1.0 sbit LED = P2^0; // 定义 LED 连接到 P2.0 void delay(unsigned int time) { unsigned int i, j; for (i = 0; i < time; i++) { for (j = 0; j < 120; j++); // 简单延时函数 } } void main() { while (1) { // 主循环 if (BUTTON == 0) { // 检测按键是否按
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参加建模大赛，尤其是数学建模竞赛，不仅需要扎实的数学基础，还需要具备一定的编程能力、数据分析技巧以及撰写报告的能力。以下是一份关于如何为建模大赛做准备的基础学习指南。 ### 一、基础知识准备 #### 1. 数学知识 - **微积分**：理解和应用导数、积分等概念。 - **线性代数**：掌握矩阵运算、特征值与特征向量、线性方程组等知识。 - **概率论与统计学**：理解随机变量、概率分布、假设检验、回归分析等内容。 - **优化理论**：包括线性规划、非线性规划、整数规划等基本概念及其应用。 #### 2. 编程技能 选择一种或多种适合数学建模的编程语言进行学习： - **MATLAB**：广泛应用于科学计算和工程领域，特别适合快速实现算法原型。 - **Python**：拥有强大的数据处理库（如Pandas, NumPy）和机器学习框架（如Scikit-learn），适合数据挖掘和预测模型构建。 - **R语言**：专注于统计分析和图形表示，适用于统计建模。 #### 3. 数据分析与可视化 - 学习使用相关软件或库来进行数据分析和结果可视化，如： - MATLAB中的绘图功能。 - Python中的Matplotlib、Seaborn、Plotly等。 - Excel或其他BI工具（如Tableau）用于数据探索。 ### 二、实战技巧 #### 1. 理解问题背景 仔细阅读题目要求，明确目标是什么，识别出所有已知条件和需要解决的问题点。 #### 2. 模型建立 根据问题性质选择合适的数学模型，可能涉及但不限于： - **预测模型**：时间序列分析、回归分析等。 - **优化模型**：寻找最优解，如路径规划、资源分配等问题。 - **仿真模型**：模拟系统行为，评估不同策略的效果。 #### 3. 模型求解 利用所选编程语言编写程序求解