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我也要
For many reason, but the root one is that Smallay is a name in the real life(if I don't 弄错). Change a name is a difficult thing as it will 关系到 a lot of 方面, but it is lucky that my old name is not very famous in a large range(though it is not a lucky thing in other 方面).
Today the Conan BBS is trying to move to the BDWM BBS. And now I'm helping it to apply(?申请). It's a 有意义 work, really.
Win7时间修复（时间错误修复文件）
运行方法：解压后运行reg文件即可。 支持的Win7版本： 1. Windows 7 Starter（入门版 / 初级版） 2. Windows 7 Home Basic（家庭普通版） 3. Windows 7 Home Premium（家庭高级版） 4. Windows 7 Professional（专业版） 5. Windows 7 Enterprise（企业版） 6. Windows 7 Ultimate（旗舰版） 7. Windows 7 Professional for Embedded Systems（嵌入式专业版） 8. Windows 7 Ultimate for Embedded Systems（嵌入式旗舰版）
RB750 Ros4.16动态域名更新脚本，发送IP地址到指定Email
脚本在RB750，4.16版ros正常运行。1、Winbox中，Tools->Email中做如下设置Server：填入你的smtp服务商的地址。例如119.147.74.45，为QQ的smtp服务器地址Port：默认 25From:你用来发信的电子邮件地址User：smtp的帐号。 QQ的为 xxxx（你的QQ号） @qq.comPassword：密码2、Winbox中，System->Scheduler，添加一个新任务本例使用的www.changeip.com的动态域名服务在脚本编辑框中输入如下脚本：:g
YOLO26算法行人行走检测+训练好的模型+102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）：[行走的人(person walking)] 【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 67 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.8000** mAP50-95 | 0.5620 Precision | 0.5795 Recall | 0.8235 train/box_loss | 0.9538 train/cls_loss | 1.9897 val/box_loss | 0.9034 val/cls_loss | 2.7344 【训练过程分析】 进入训练阶段后，模型一开始的 mAP50 和 mAP50-95 均为 0.8000 和 0.5620，表明在开始阶段模型的收敛情况良好。从第 30 轮起，训练集的 mAP50 值稳定在了 0.8000，这说明模型在这之前能够迅速捕捉到主要目标，但精度提升的余地已然不大。同时，mAP50-95 在训练集上表现略差，从第 50 轮开始慢慢往上走至 0.5620。这反映出模型在检测更小、更远的目标上还存在一定差距，精度成为瓶颈。 随着训练深入，模型在验证集上的表现开始分化。从第 60 轮开始，验证集的 mAP50 和 mAP50-95 值分别为 0.7500 和 0.4500，相比训练集下降明显，表明模型存在一定程度的过拟合现象。训练集上的 box loss 和 cls loss 值分别为 ... 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。
game游戏部分1
game单人Ai部分 我将这个game部分分成了两类，一部分为这个单人部分，一部分为这个多人部分了者也 我不得不把这个game部分分割成了两个部分了者也 我们打开了游戏，那这个枪支攻击别人， 以doom3为例，我们走到了一定的区域，然后到达了触发器的区域， 然后触发器调动怪物，来攻击我们，这个怪物的模型被加到了渲染列表中 屏幕上就会出现了一个怪物了。 、这
科技中介服务机构想要提升服务效率，需要哪些数智工具支持？.docx
科技中介服务机构想要提升服务效率，需要哪些数智工具支持？
usb 扩容盘检测修复工具源码，编译产物
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Begin to write the diaries with English
Yesterday my English teacher said that it is helpful to improve my English with writing essays(?文章) in English everyday. I think it is a good idea, and I want to have a try from today on.These days
融合UWB和IMU割草机定位EKF研究（Matlab代码实现）
内容概要：本文主要介绍了一个名为“Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型”的技术资源，该资源聚焦于电力电子领域中的LLC谐振变换器建模与仿真，涵盖开环、闭环控制、软启动设计及参数优化等核心内容。文档不仅提供了LLC变换器的详细建模方法与仿真案例，还系统梳理了其在高效电源转换系统中的应用，包括隔离型全桥拓扑结构的设计与性能分析。此外，资源汇总了大量Matlab/Simulink仿真模型及相关科研方向，涉及新能源并网、储能控制、电机驱动等多个前沿领域，全面展示LLC谐振变换器在现代电力系统中的关键技术实现路径。同时，文档附带多种学习资料获取途径，如网盘链接和公众号资源，便于研究人员深入实践与拓展研究。; 适合人群：具备扎实的电力电子、自动控制理论基础，从事新能源发电、开关电源设计、电力系统仿真等相关领域的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标：①深入理解LLC谐振变换器的工作原理、建模方法与控制策略；②开展电力电子变换器的仿真验证与参数优化设计；③支撑科研项目、学位论文或工程项目的系统仿真与方案验证； 阅读建议：建议结合所提供的仿真模型与参考文献，使用Plecs或Simulink软件进行动手实践，重点掌握LLC谐振变换器的建模流程、闭环控制设计、软启动机制及参数调试技巧，以全面提升在实际工程中的应用与创新能力。
9.13 明年我还会记起吗？
我不是一个预感很准的人，特别是不好的预感。不幸的是，这次我的预感变成了现实。今天，我的预感得到了验证：YTHT关站了。在这里我不想讨论这个事件的对与错，我只是感到一种失落，一种好朋友突然之间离我而去的失落。一年来，我已经习惯把YTHT变成我唯一的网络家园，却没想到网络这个东西，比我想象的还要脆弱。我甚至感到，我昨天匆忙开通了网络日记，就是冥冥之中为了把这件事记录下来，好得到一些无谓的安慰。
基于变频控制的多相交错LLC谐振变换器闭环仿真（Simulink仿真实现）
基于变频控制的多相交错LLC谐振变换器闭环仿真（Simulink仿真实现）内容概要：本文主要介绍了基于Plecs的全桥LLC谐振变换器仿真模型，涵盖变频控制下的多相交错LLC谐振变换器闭环仿真、V2G电动汽车ACDC整流与双向CLLC谐振变换器充放电仿真、LLC谐振变换器的开环与闭环软启动设计，以及储能系统中双向Buck-Boost变换器结合模型预测电流控制和电压下垂控制的仿真研究。同时，文档列举了多种电力电子系统与控制策略的Simulink/Plecs仿真案例，涉及三相交错并联Buck变换器、三电平Buck直流变换器、单相Boost PFC电路等，展示了丰富的电力变换器建模与控制技术。此外，还包括参数设计报告、计算书及相关参考文献，适用于从事电力电子、新能源发电、电动汽车充放电系统等领域的研究人员和技术开发人员。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，从事新能源、电动汽车、电力系统等相关领域研究的研发人员、高校研究生及高年级本科生。; 使用场景及目标：① 学习和掌握LLC谐振变换器及其他典型电力电子变换器的工作原理与建模方法；② 实现闭环控制策略如变频控制、软启动、模型预测控制、下垂控制等的仿真验证；③ 支持科研项目、毕业设计或工程开发中的系统仿真与优化设计。; 阅读建议：建议结合文中提供的仿真模型、设计报告与参考文献，逐步搭建并调试相应系统，重点关注控制策略的实现细节与参数整定过程，以深入理解系统动态响应特性与控制性能。
独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制（Matlab代码实现）
内容概要：本文标题为“Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型”，但实际内容严重偏离主题，文档中混杂了大量来自优快云博客平台的无关信息，涵盖多个不同领域的Matlab/Simulink仿真项目，如电力系统优化、无人机路径规划、机器学习预测、微电网调度、卡尔曼滤波、无线能量传输等，导致核心内容缺失。文档未能提供关于Plecs平台下全桥LLC谐振变换器的建模方法、电路结构、参数设计、控制策略或仿真结果等关键技术细节，实质信息与标题完全不符，不具备作为该主题参考资料的有效性。; 适合人群：从事电力电子变换器研究、电源系统设计及相关领域的工程师、高校研究生与科研人员，尤其是希望掌握LLC谐振变换器建模与仿真的专业技术人员。; 使用场景及目标：① 学习并掌握全桥LLC谐振变换器的工作原理与Plecs仿真建模技术；② 开展高效电源转换器的研发与性能优化；③ 作为教学或科研项目中电力电子电路仿真的参考资料。; 阅读建议：鉴于文档内容与标题严重不符，建议读者谨慎甄别，优先选择专业书籍、学术论文或官方仿真软件教程等权威资源进行学习，避免被无效信息误导。
今日无事
实际上并不是没有事，但确实一天的课比较多，感觉自己就没有干什么事一样。昨天的情绪还没有完全过去，但生活总得向前继续走，你说是不？
Jlink除了调试还能干啥？用JFlash SPI给W25Q64烧录固件的5个实用技巧
本文深入探讨了Jlink的隐藏功能，特别是通过JFlash SPI高效烧录W25Q64的5个进阶技巧。从硬件连接优化到批量处理脚本，再到数据安全验证，这些技巧能显著提升烧录速度和稳定性，适用于量产环境。文章还提供了详细的参数配置和脚本示例，帮助工程师充分发挥Jlink的潜力。
tired now
Dont want to write diary today.
模型剪枝实战 | Torch-Pruning 库在YOLOv8上的应用指南
本文详细介绍了如何使用Torch-Pruning库对YOLOv8模型进行结构化剪枝，以实现模型“瘦身”。通过DepGraph（依赖图）技术自动处理层间依赖，确保剪枝安全。文章提供了从环境搭建、核心原理理解到完整剪枝流程的实战指南，并强调了剪枝后的微调与性能评估，帮助开发者在保持精度的同时显著提升模型推理速度。
逆向实战：基于内存态匿名段分析的 DexProtector 检测绕过策略
本文深入探讨了针对DexProtector加固方案的Frida检测绕过策略。通过分析运行时动态加载到匿名内存段的核心检测逻辑，提出了一套基于内存态分析、定位并转储匿名可执行段，进而通过精准Hook与“等式化替换”等技术实现稳定绕过的实战方法。该方法不仅适用于DexProtector，也对采用类似内存隐藏技术的加固方案具有参考价值。
Forget to write the diary yesterday
Cause Im busy testing my program the last night. These days Im very lucky, as the first 阶段 of my program about Wulff Net has been completed, my new ID Smallay on the bdwm BBS has been 通过, and als
使用VScode编译AMI代码
我现在了解到的和拿到的code，都是基于AMI的code，一般的编译AMI都需要搭配使用AMI的编译环境Veb，而Veb用到现在，一直都觉得有点卡顿，浏览代码的体验也比VScode差很多。在这之前还要，考虑设置TOOLS_DIR和EWKE_DIR的环境变量，因为在Veb中是可以通过设置自动设置的，但是VScode里面没用设置环境变量的选项。这里可以看出，Veb工具栏中的Build和Rebuild All的命令对应这里的make和make rebuild，也就是说Veb是调用此命令进行编译的。
开始写网络日记吧
虽然不知道能持续多久。 完成了YTHT进站4（F1大奖赛上海站），但是YTHT下午开始就挂了，登不上去。重温了Conan：命运的复活6集。现在才发现又忘记看英语单词了。Sigh，要养成好的学习习惯还真是不容易。这个学期要能克服惰性才好。
二、频率调制光谱（FMS）技术——error信号的数学模型及其他推论
一些推论。
医药领域知识图谱快速及医药问答项目（项目全过程）
该项目是中科院软件所刘焕勇老师在github上的开源项目，基于知识图谱的医药领域问答项目 Github项目地址：mirrors / liuhuanyong / qasystemonmedicalkg · GitCode 一、项目环境搭建 该部分要十分注意，由于版本升级的问题，一些用法及格式已经不兼容了。 python3.8 下载地址：Python Release Python 3.8.10 | Python.orght...
Still in 烦躁 feeling
Just like the last term, when it is time do study, I just dont want to take action;过后, however, I blame myself for what I have done. Today I read a whole book in class without taking much care of wha
Java中使用工厂模式和策略模式优雅消除if-else语句（UML类图+案例分析）
在最近的后端开发中，多多少少会发现有很多if-else语句，如果条件过多则会造成整体代码看起来非常臃肿。本篇博客汇总了我对工厂模式和策略模式的理解，以及我是如何把它们巧妙运用在实际项目当中的一些技巧进行了分享，如有问题，欢迎评论区讨论！
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