M2M团队期待你的加入——微额交易平台项目开发

M2M 团队期待你的加入——微额交易平台项目开发

 

M2M 团队是一支年轻而又充满活力的团队,自成立以来的两年中, M2M 团队先后在省级或以上的各种比赛中(包括挑战杯,高校杯,安利杯,微软精英挑战赛,全国信息安全大赛,大学生创意应用大赛等)取得了优异的成绩,并曾多次在多个国际会议和期刊上发表过论文和专著(关于我们团队的更多情况请查阅我们的博客:   http://blog.youkuaiyun.com/m2mgroup )。经历了基础算法研究,比赛磨练,发表论文等阶段后,我们团队目前致力于把技术转化为生产力。基于团队过去几年在算法研究和软件开发领域的积累,并结合团队对未来互联网趋势与机遇的理解的项目——微额交易平台,将带领我们团队走向一个新的台阶。(关于交易平台的详细介绍请查阅以下网址: http://blog.youkuaiyun.com/M2MGroup/archive/2009/12/31/5115254.aspx )。

为了团队更好的发展和壮大,我们需要一批有激情,有责任,有能力,对各种前沿技术有着浓烈好奇感的新鲜血液注入,目前我们项目中主要使用到的相关技术如下:

  •   动态网页开发相关技术: Asp.net, JavaScript, Ajax, JQuery, CSS
  •   SqlServer Linq ,数据库调优,缓存设计等技术
  •   Flex Silverlight (网页游戏开发相关技术,也需要 3D 技术)
  •   网页自动截图技术
  •   doc ppt pdf html ,等格式转换为 swf office 编程, .COM 组件相关技术)
  •   自动生成动画技术
  •   利用各种邮箱接口读取用户好友信息( yahoo google 163
  •   QQ MSN 机器人技术
  •   调用各种平台的 API ,包括豆瓣,校内 , 天涯等
  •   加密技术( RSA DES
  •   网络爬虫和搜索技术
  •   使用各种算法(主要有数据挖掘,用户行为分析,寻路,自动布局等算法)
  •   架设论坛,管理论坛

如果对以上技术中的一项或多项具有一定基础的同学,非常欢迎加入我们团队,当然,如果你现在还不具备足够的技术功底却具有强烈的求知欲和较强的动手能力,我们同样期待你的加入!参与具体项目开发的团队成员在一到两个月时间里就能快速掌握一种新的技术,并做到触类旁通。

加入我们团队,你将有机会跟我们一起去参加各种比赛和发表论文。我们团队内部将共享大量最新的书籍(可从以下网页查看到: http://blog.youkuaiyun.com/M2MGroup/archive/2010/01/18/5208745.aspx )和刊物(包括程序员,互联网周刊 ,创业邦等),购买书籍也可以报销。而在国家大学生创业资金的支持下,我们还会给核心成员每个月 300-1500 元的生活补贴。当然,最重要的是,在我们这里,你将学到真正有用的知识和技能,我们将帮助你建立起对互联网产业的宏观认知,你还将会学到如何发挥这些技术的力量,体验到技术是如何转换成生产力并为人们提供便利的全过程。此外,如你真正具有创业激情和具备创业者素质,并且如果你愿意,你就可以留下来跟我们一起开创我们自己的事业——一个全新的,充满机遇和可能性的领域。

不管你是否感受到,我们正处于时代的前沿,变革的前夜: GPU 技术所带来的计算革命,正在普及的新一代 3D 输入输出设备所催生的新型应用, 3G 技术与移动互联网带来的潜在市场,办公在线化与云计算的趋势,胖客户端技术日渐成熟,网络安全技术与在线支付理念的不断普及, SNS 应用相继开放 API 的契机,金融海啸促使产业界对盈利模式的迫切需求等等。如果你也希望站在时代的最前沿去感受并创造新一轮浪潮,那么,请加入我们!

有意者请把个人简历发送到邮箱: tczyp@yahoo.com.cn

有任何问题可以通过 QQ 咨询以下成员:

董子阳:464641771 叶文胜:149577126 陈浩忠:448421132

 

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
引言(约0.5分钟) 尊敬的评委、各位来宾: 大家好! 今天,我非常荣幸能在这里向大家介绍我们团队在生姜病虫害检测中的创新应用——基于边缘计算和YOLOv5模型的解决方案。我将从边缘计算在生姜病虫害检测中的应用、模型的搭建过程、选择YOLOv5的原因及其模型优势这几个方面展开讲解。 边缘计算在生姜病虫害检测中的应用(约2分钟) 在农业领域,生姜作为一种重要的经济作物,其产量和质量直接受到病虫害的影响。传统的病虫害检测方法依赖人工巡查,不仅耗时耗力,而且容易漏检。随着物联网和智能农业的发展,边缘计算技术为病虫害检测提供了新的解决方案。 边缘计算,即在数据产生的源头附近进行数据处理和分析,具有低延迟、高带宽效率和高数据隐私保护等优势。在生姜种植中,通过在农田部署边缘计算设备,我们可以实时采集生姜叶片的图像数据,并立即在本地进行处理和分析。 例如,我们可以在农田中部署搭载YOLOv5模型的边缘计算设备。这些设备能够即时检测生姜叶片的病虫害情况,并将结果反馈给农民或农业管理系统。这样,一旦发现病虫害,农民可以立即采取防治措施,避免病情扩散,从而有效保障生姜的产量和质量。 模型的搭建过程(约2.5分钟) 接下来,我将详细介绍YOLOv5模型的搭建过程。 第一步,环境搭建: 我们选择在Windows操作系统下,利用PowerShell进行环境配置。首先,通过克隆YOLOv5的GitHub仓库,我们获取了模型的源码。随后,利用Conda或Pip工具,我们安装了PyTorch、TorchVision等必要的深度学习框架和依赖库。这一过程中,我们特别注意了版本兼容性,以确保模型能够稳定运行。 第二步,模型初始化: 在YOLOv5项目目录中,我们通过运行初始化命令,设置了虚拟环境,并安装了所需的Python包。虚拟环境的创建是为了隔离项目依赖,避免不同项目之间的库版本冲突,确保模型的稳定性和可重复性。 第三步,模型训练与测试: 我们采用了迁移学习的方法,利用预训练的YOLOv5模型进行微调。通过提供大量的生姜病虫害图像数据集,模型在训练过程中不断调整参数,以最小化预测误差。我们严格划分了训练集、验证集和测试集,以确保模型的泛化能力。 在训练完成后,我们在测试集上对模型进行了全面的验证。评估指标包括检测速度、准确率、召回率等。通过不断调整模型参数和优化训练策略,我们最终得到了一个性能卓越的生姜病虫害检测模型。 选择YOLOv5的原因及模型优势(约2.5分钟) 那么,为什么我们选择YOLOv5作为生姜病虫害检测的模型呢?这主要基于以下几点原因及其显著优势: 第一,高效性与实时性: YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,它能够在极短的时间内完成目标检测任务。如图示实验所示,GPU版本的YOLOv5在检测速度上远超CPU版本,完全能够满足农田实时监测的需求。在边缘计算设备上部署YOLOv5模型,我们可以实现低延迟的实时检测,为农民提供即时的病虫害信息反馈。 第二,高精度与鲁棒性: YOLOv5在保持高速检测的同时,也具备出色的检测精度。通过迁移学习和数据增强技术,我们进一步提升了模型在生姜病虫害检测中的准确性。此外,YOLOv5对图像中的目标具有鲁棒性,即使面对复杂多变的农田环境,也能保持稳定的检测性能。 第三,易于部署与扩展性: YOLOv5模型结构简洁明了,易于理解和实现。其开源代码库提供了详细的文档和示例代码,使得开发者能够快速上手并进行定制化开发。同时,YOLOv5支持多种硬件平台,包括CPU、GPU以及各类边缘计算设备,具有良好的可扩展性。这意味着我们的解决方案可以轻松适应不同规模的农田监测需求。 第四,强大的社区支持与持续更新: YOLOv5作为开源项目,拥有一个活跃的社区和持续的更新迭代。开发者可以方便地获取最新的技术改进、优化和bug修复,从而保持模型的先进性和竞争力。这对于我们长期维护和优化生姜病虫害检测模型具有重要意义。 结语(约0.5分钟) 各位评委、来宾,通过我们的介绍,相信大家对边缘计算在生姜病虫害检测中的应用、YOLOv5模型的搭建过程以及选择YOLOv5的原因和优势有了全面的了解。 我们相信,基于边缘计算和YOLOv5模型的生姜病虫害检测解决方案,将为智能农业的发展注入新的活力。我们期待与各界合作伙伴携手共进,共同推动农业现代化进程,为农民带来更加便捷、高效的病虫害检测手段。 上面是我的初稿,请你结合内容对初稿进行修改
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