墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
100+累计阅读
96平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
使用boost::graph_property_iter_range的示例程序
boost::graph_property_iter_range是Boost图形库中的一个函数模板，用于获取图形属性迭代器范围。在本文中，我们将通过一个示例程序来演示如何使用boost::graph_property_iter_range函数模板。
请注意，为了演示方便，我们将使用Boost图形库的简化版本，该版本只包含少数节点和边。您可以根据自己的需求和实际情况进行修改和扩展。
首先，我们需要包含必要的头文件和命名空间：
#include <iostream>
#include <boost/graph/adjacency_list.hpp>
using namespboost::graph_property_iter_range用法的测试程序
boost::graph_property_iter_range用法的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::graph_property_iter_range用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/config.hpp> #include <string> #include <iostream> #include <boost/graph/adjacency_list.hpp> #include <boost/g
VLOOKUP_fixed.py
VLOOKUP_fixed.py
D打卡签到，蓝牙中继，广播信号模拟器
模拟WIFI或蓝牙，有如下4种运行模式 1、WIFI模式：指定SSID、BSSID名称等，模拟WIFI，供设备连接。 2、蓝牙静态模式：指定MAC地址，广播固定的RAW数据。 3、蓝牙动态主机模式：扫描周围蓝牙设备，获取指定MAC地址的蓝牙及其RAW数据，实时发送至Cloud云端，可以设定时间段，只在设定的时间段内发送。 4、蓝牙动态从机模式：指定MAC地址，从Cloud云端获取动态主机模式实时上传的该MAC地址的RAW数据，并广播RAW数据。 准备工作： 1、板子：选择ESP32C3或ESP32C3 Supermini 2、nRF Connect手机app：用于扫描获取待模拟蓝牙设备的MAC和RAW数据。 Wifi分析仪或WiFi魔盒手机APP：用于扫描获取待模拟WIFI设备的SSID和BSSID。 3、可使用官方flash_download_tool_3.9.11工具来固件烧录。 使用说明： 上述完成后，设备首次上电，RESET一侧的指示灯会常亮，可以把它理解成电源指示灯； BOOT一侧的灯会亮，该灯常亮，表示设备开启了AP模式，此时设备会发射一个WIFI信号源，名称为ESPWIFI_AP，密码为12345678，手机或电脑连接该WIFI，浏览器输入192.168.4.1，进入设备的配置页面，进行相应的配置，其中动态主机模式和动态从机模式的SSID、Pwd 及要模拟的蓝牙MAC地址。配置完成并保存后，会重启，重启后设备会按照保存的配置运行。若下次要修改设备配置，可以长按BOOT按键，等待BOOT一侧的灯常亮，即进入AP模式，再按照上述流程配置即可。 仅用于蓝牙设备的开发与调试，请勿用于签到等违法违纪用途。
YOLO26算法心电图十二导联目标检测+训练好的模型+368张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面，页面底部含可视化效果预览，毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[导联I(I), 导联II(II), 导联III(III), 胸导联V1(V1), 胸导联V2(V2), 胸导联V3(V3), 胸导联V4(V4), 胸导联V5(V5), 胸导联V6(V6), 加压肢体导联aVF(aVF), 加压肢体导联aVL(aVL), 加压肢体导联aVR(aVR)] · 训练集：313 张 · 验证集：37 张 · 测试集：18 张 · 总计：368 张 该数据集聚焦于临床心电图信号的精准识别与定位，其核心检测目标为标准12导联心电图中的各个独立导联波形区域，涵盖肢体导联（I、II、III）与加压肢体导联（aVR、aVL、aVF），以及胸前导联（V1至V6），适用于心电图自动分析系统中对各导联位置的快速准确标注与分类。数据采集场景真实还原了医院心电图室或急诊监护环境下的标准心电图记录纸，波形清晰、基线稳定，具有高度临床参考价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 57 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.9708** mAP50-95 | 0.6344 Precision | 0.8990 Recall | 0.9191 train/box_loss | 1.2231 train/cls_loss | 0.9703 val/box_loss | 1.2779 val/cls_loss | 0.... 使用场景：毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
企业级AI助手平台 开箱即用的全栈AI平台，支持多智能体协同、Supervisor模式编排、多种决策模式、RAG技术和流程编排能力 支持多厂商大模型统一接入与管理，安全可控的企业知识库与高精度检索优化
企业级AI应用开发框架，支持多厂商大模型统一接入与管理，安全可控的企业知识库与高精度检索优化能力，提供可视化流程编排、自主决策智能体与多智能体协同调度，兼容主流 Agent Skill 协议，帮助企业与开发者零门槛快速构建安全、高效、可落地的AI智能体应用与行业解决方案。
Java低代码, 轻量级, 支持国产化 国密 AI大模型MCP服务 商业免费 包括核心模块如：组织机构、角色用户、权限授权、数据权限、内容管理、工作流、Spring Cloud 微服务、AI大模型等
Java低代码, 轻量级, 支持国产化 国密 AI大模型MCP服务 商业免费 Spring Boot, MyBatis, Flowable, TypeScript, Vue, Antdv, 包括核心模块如：组织机构、角色用户、权限授权、数据权限、内容管理、工作流、Spring Cloud 微服务、AI大模型、代码生成器等
文创媒体电商行业智算中心（AIDC）建设规划方案.pptx
文创媒体电商行业智算中心（AIDC）建设规划方案.pptx
集团企业数字化转型AI智能体平台规划及场景应用方案.pptx
集团企业数字化转型AI智能体平台规划及场景应用方案.pptx
【运维自动化】shell脚本自动化运维示例2
内容概要：本文介绍了shell脚本在自动化运维中的实际应用，重点展示了一个批量远程执行命令与文件分发的典型场景。通过编写健壮的Shell脚本，实现对多台服务器并行执行指定命令（如磁盘使用情况查询），并集成错误处理、超时控制和并发管理机制，提升运维效率与系统稳定性。脚本采用set -euo pipefail增强容错能力，利用SSH免密登录和xargs并行处理实现高效批量操作，同时强调在受控内网环境中运行以保障安全。; 适合人群：具备Linux系统基础和Shell编程经验，从事运维、DevOps或后端开发工作1-3年的技术人员。; 使用场景及目标：①用于批量服务器状态检查、配置同步、日志收集等日常运维任务；②帮助理解自动化脚本设计中的健壮性要素（如错误捕获、并发控制、安全性考虑）并应用于生产环境。; 阅读建议：此资源提供可直接修改复用的实用脚本范例，建议结合自身运维环境进行适配测试，重点关注SSH安全配置、并发参数调优及异常输出捕获，确保在真实部署中稳定可靠。
基于动态窗口法DWA的机器人路径规划研究（Matlab代码实现）
内容概要：本文系统研究了基于动态窗口法（DWA）的机器人局部路径规划算法，深入剖析其在动态环境中实现自主避障与实时轨迹优化的核心机制。文章详细阐述了DWA算法的速度空间采样策略、轨迹预测模型、动力学约束处理及多目标代价函数的设计原理，并通过构建完整的Matlab仿真框架验证算法有效性。结合典型场景的仿真实验，展示了机器人在复杂障碍物环境下如何实时生成安全、平滑且符合运动学约束的最优路径，充分体现了DWA在移动机器人导航中的实用性与鲁棒性。; 适合人群：具备机器人运动规划基础知识和Matlab编程能力，从事智能移动机器人、自动驾驶或服务机器人研发的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解DWA算法的理论基础与实现细节；②掌握机器人局部路径规划的仿真实现方法；③为实际机器人系统的导航模块开发提供可复用的算法原型与代码参考；④作为进一步研究高级导航算法（如TEB、MPC）的技术基础。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析与调试，重点关注速度采样、轨迹积分、障碍物距离计算及代价评估等关键环节，通过调整参数在不同地图环境中进行对比实验，以深刻把握算法性能与参数之间的关系，进而提升对实时路径规划系统设计的理解与应用能力。
【轴承故障诊断】用于轴承故障诊断的集中时频分析研究（Matlab代码实现）
内容概要：本文系统研究了用于轴承故障诊断的集中时频分析技术，重点解决了传统时频分析方法在处理非平稳信号时存在的能量分散与分辨率不足等问题。通过引入集中时频分析方法，能够有效聚焦信号能量，精确提取轴承故障特征频率，提升故障识别的准确性与时效性。文章详细阐述了该方法的理论基础，并结合仿真信号与实际实验数据验证其优越性能，同时提供了完整的Matlab代码实现流程，涵盖信号预处理、时频变换、参数优化及结果可视化等环节，便于读者复现与拓展应用。; 适合人群：具备一定信号处理理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员，以及从事机械设备状态监测、故障诊断与预测性维护工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电机、风机、齿轮箱等旋转机械的早期轴承故障检测，实现故障预警；②提升工业设备运维系统的智能化水平，支撑预测性维护体系构建；③作为高校或研究机构在信号处理、机械故障诊断等课程中的教学案例与实践素材。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段运行与调试，深入理解集中时频分布的生成机制及其关键参数（如核函数选择、平滑窗口大小）对诊断效果的影响，并尝试将其应用于其他类型的机械故障信号分析中，开展对比研究以深化对该方法适用性的认识。
2024 《计算机网络》实验教学指导书.doc
2024 《计算机网络》实验教学指导书.doc
基于MPC的风储联合调频模型研究（Simulink仿真实现）
内容概要：本文系统研究了基于模型预测控制（MPC）的风能与储能系统联合频率调节模型，并通过Simulink工具实现了完整的仿真验证。文章深入剖析了风储联合系统的整体架构设计，详细阐述了MPC控制器的建模原理及其在电网频率调节中的具体应用机制，重点探讨了系统在应对负荷突变与风电功率波动等典型扰动下的动态响应特性与控制性能表现。通过与传统控制策略的仿真实验对比，充分验证了所提出的MPC方法在提升电网频率稳定性、抑制频率偏差方面的显著优越性，并进一步分析了控制器关键参数对系统整体性能的影响规律，为高性能控制策略的设计提供了理论依据。; 适合人群：具备电力系统分析、自动控制理论基础，熟练掌握Simulink/Matlab仿真环境，从事新能源并网、电力系统稳定控制、储能系统集成与优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于高比例可再生能源接入背景下电网频率调节的关键技术研究；②为风储联合系统的规划、设计与运行优化提供先进的控制策略参考；③作为模型预测控制在电力系统领域应用的经典教学案例，深化对MPC预测机制、滚动优化与反馈校正等核心原理的理解与实践能力。; 阅读建议：建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行同步操作与验证，重点关注MPC控制器的状态空间建模、预测时域设定、代价函数构建及参数整定过程，通过对比不同工况与参数配置下的仿真结果，深入理解风储系统协同调频的作用机理与MPC控制的优势所在。
数据驱动复杂网络的数据驱动控制（Matlab代码实现）
内容概要：本文系统介绍了《【数据驱动】复杂网络的数据驱动控制（Matlab代码实现）》这一技术资源，聚焦于复杂网络系统中基于数据驱动的先进控制方法，依托Matlab平台实现建模、仿真与控制策略开发。内容深入涵盖数据驱动控制的核心原理、Koopman算子理论在非线性系统线性化中的应用、机器学习与动态系统建模的融合机制，以及如何在无需精确物理模型的前提下，利用观测数据构建高效控制器。资源提供了完整的Matlab代码实例，覆盖从数据采集、特征提取、模型辨识到控制器设计与性能评估的全流程，突出在电力系统、智能电网、工业自动化等典型复杂网络场景下的应用潜力与工程可行性。; 适合人群：具备一定Matlab编程能力与自动控制理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适用于从事数据驱动控制、复杂网络建模、智能优化与系统辨识等方向的高校师生和研发工作者。; 使用场景及目标：① 深入理解数据驱动控制在复杂网络中的理论基础与实现路径；② 借助配套Matlab代码快速搭建仿真环境，开展算法验证与性能对比；③ 应用于电力系统稳定性控制、可再生能源集成、工业过程监控等实际工程问题的研究与优化；④ 支撑高水平学术论文撰写、EI/SCI期刊成果复现与科研项目申报。; 阅读建议：建议读者结合文档中的理论推导与代码实现逐项调试运行，深入剖析Koopman算子、模型预测控制（MPC）等关键算法的实现细节；鼓励在现有代码基础上进行参数调整、模型拓展与创新性改进，强化理论与实践的深度融合，提升科研创新能力。
STM32 A/B分区OTA升级实战：从原理到避坑指南
本文详细解析STM32 A/B分区OTA升级的核心原理与实战实现，涵盖双分区设计、Bootloader开发、固件传输验证及常见问题解决方案。重点介绍通过A/B分区实现无缝升级与安全回滚的机制，帮助开发者规避典型陷阱，提升嵌入式系统远程更新的可靠性与效率。
LangChain4j 开发
市场上主流的 Java 调用大模型的工具库有两种：LangChain4j 是一个 面向 Java 的开源框架，用于构建 基于大语言模型（LLMs） 的应用程序。它是 LangChain（Python 生态中非常流行的 LLM 应用框架）的 Java 实现，旨在让 Java 开发者能够轻松地集成和使用各种 LLM 服务，快速开发 智能聊天机器人、智能搜索、文档问答、Agent系统 等 AI 驱动的应用。官网文档：https://docs.langchain4j.dev/。引入依赖（JDK17 及以上）： 构建
MTK平台高效部署Qwen2.5大模型：从转换到推理全流程解析
本文详细解析了在MTK平台上高效部署Qwen2.5大模型的全流程，涵盖从环境准备、模型转换与量化，到编译部署与上机推理。重点介绍了如何利用MTK GAI部署工具包进行模型转换和量化，以适配MTK硬件，并最终在设备上成功运行Qwen2.5模型，为边缘侧AI应用提供实践指南。
【电磁场与电磁波课程设计】基于HFSS的双频微带天线仿真及设计
第五代移动通信技术(5G)的商用已经近在眼前，作为移动通信中最为重要的功能组件，面向5G通信应用的手机天线与基站天线的技术研究与设计成为近年来的热点。随着移动通信中“跳频”“扩频”等通信技术发展，为了满足与多个终端的通信要求，实现多系统共用和收发共用等功能，这就要求天线在不同频段下工作。根据国家工信部的最新规定，5G移动通信的中频段被划定在3.3 GHz-3.5 GHz及4.8 GHz-5.0 GH，面向5G移动通信的天线应具有高增益、小型化、宽频段及高隔离度等技术特征，以满足5G通信的高传输速率、波束智能
HttpClient跳过HTTPS证书验证的3种实战方法（含完整代码示例）
本文详细介绍了HttpClient跳过HTTPS证书验证的3种实战方法，包括自定义TrustManager、SSLContext配置和HttpClientBuilder高级定制，并提供完整代码示例。这些方法适用于开发和测试环境，帮助开发者快速解决自签名证书或未认证证书导致的HTTPS请求失败问题，但需注意生产环境的安全风险。
SAP 移动类型简述
SAP系统中用于标志物料移动(收货/发货/转储/转储记帐)的三位的数字/字母 通常分几大类:收货 发货 转储 库房调整 常用的有: 收货类 (MB1C) 101 采购订单收货 103 采购订单收货至冻结状态 122 无采购订单退货 161 按退货采购订单退货 131 从生产订单 501 无采购订单收货 511 免费收货 发货类(MB1A) 201 成本中心消耗
ABAP 百科全书的阅读目录(2024版)
909 篇 ABAP 技术文章的目录
人形机器人大语言模型 pi*0.6（π*0.6）：最新从经验中学习的VLA
摘要：本文介绍了一种名为Recap的机器人学习方法，通过示范训练、纠错指导和强化学习三个步骤提升机器人执行复杂任务的能力。研究显示，仅依靠模仿学习的机器人难以解决错误累积问题，而Recap方法通过价值函数可视化和优势条件策略训练，使π*0.6模型在咖啡制作、纸箱组装和衣物折叠等任务中的成功率提升超过90%，吞吐量翻倍。该方法突破了传统依赖人工演示的局限，通过自主经验学习实现机器人性能的持续优化，为未来机器人基础模型的发展提供了新方向。
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
订阅专栏 解锁全文
432
扫一扫
