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最新推荐文章于 2021-03-10 20:40:47 发布
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基于Atmega128AU的热电偶温度采集与PID加热控制高精度数据采集系统设计
04-11
内容概要：本文详细介绍了基于Atmega128AU微控制器的高精度温度采集与PID加热控制系统的设计与实现。系统采用两片AD7732进行24位高精度数据采集，配合MAX31856实现热电偶温度测量，并通过PID算法对加热过程进行精确控制。文中详细描述了各个组件的配置方法、代码实现以及抗干扰措施，确保系统的高精度和稳定性。此外，系统支持Modbus RTU通信协议，便于远程监控和调试。 适合人群：具有一定嵌入式开发经验的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要高精度温度控制的工业应用场景，如实验室、热处理炉等。目标是实现稳定的温度采集和精准的加热控制，同时具备良好的抗干扰性能。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和配置指南，帮助读者理解和复现系统设计。强调了硬件选择、软件实现和抗干扰设计的重要性，确保系统能够在复杂环境中稳定运行。
蓝桥杯C++程序设计本科B组题目
04-11
蓝桥杯c ++资源。蓝桥杯C++程序设计本科B组题目。
基于DSP28X的无速度矢量控制与飞车启动的C语言实现及优化
04-11
内容概要：本文详细介绍了无速度矢量控制（Sensorless Vector Control）和飞车启动（Flying Start）的技术实现及其优化方法，特别针对TI公司的DSP28X系列处理器进行了深入探讨。文中首先讲解了飞车启动的关键技术，如滑模观测器的应用，通过符号函数和三目运算符实现高效控制，解决了电机自由旋转时的传统难题。接着讨论了全速域追踪的实现，利用自适应滤波器进行角度补偿，确保低速高精度和高速稳定性的平衡。此外，文章还展示了如何将算法封装成Simulink可调用的S函数模块，便于调试和移植。最后，针对代码移植过程中常见的问题提供了具体的解决方案，如IQmath库的使用技巧、PWM中断优化以及硬件依赖的抽象化处理。 适合人群：具备嵌入式系统开发经验，尤其是熟悉DSP和电机控制领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：①适用于需要高性能电机控制系统的工业应用场景，如风机、洗衣机、电动工具等；②帮助工程师理解和掌握无速度矢量控制和飞车启动的核心技术和优化方法，提高系统的可靠性和性能。 其他说明：本文不仅提供了详细的代码实现，还分享了许多实用的经验和技巧，对于希望深入了解电机控制算法并应用于实际项目的开发者非常有帮助。
中兴光猫G7610V2-V3.0.0P1N12固件
04-11
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.NET Core外卖订餐系统：基于EF Core与Vue.js的企业级应用开发
最新发布
04-11
内容概要：本文详细介绍了如何使用 .NET Core 和 Vue.js 开发一个完整的外卖订餐系统。该系统分为后台管理系统和前台客户系统，采用的技术栈包括 .NET Core、EF Core Code First、Vue.js 和 Element UI。后台部分重点讲解了如何使用 .NET Core 创建 Web API 并通过 EF Core Code First 操作数据库，涵盖数据库设计、API 设计、权限管理等内容。前台部分则展示了如何利用 Vue.js 和 Element UI 构建用户友好的交互界面，包括动态表单、图片上传等功能。此外，文章还讨论了一些常见的开发陷阱和技术难点，如数据库查询优化、订单状态机、JWT 认证等。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对 .NET Core 和 Vue.js 有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：适用于希望深入理解前后端分离架构、企业级应用开发流程的学习者。通过实际项目的开发，掌握 .NET Core 和 Vue.js 的核心技术，提升解决实际问题的能力。 其他说明：文中提供了详细的代码示例和最佳实践建议，帮助开发者更好地理解和应用所学知识。同时，项目结构清晰，有助于初学者逐步掌握复杂的开发技巧。
MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
04-11
内容概要：本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络（DBN）和径向基函数神经网络（RBF）的结合，设计出一种高效的回归预测模型，以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取，RBF用于快速回归，两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群：具备一定编程基础，对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员，尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：①解决高维数据的特征提取难题，提升非线性回归的拟合精度；②通过无监督学习与快速训练能力的结合，提高模型的预测精度和泛化能力；③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域，提供高效的回归预测工具；④通过实时数据流处理和GPU加速推理，确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明：此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现，还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术，项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能，确保了系统的高可用性和易用性。
工业自动化中两轴同步控制的高精度实现及其应用
04-11
内容概要：本文详细介绍了在工业自动化领域中，针对高速缠绕与横向动作往返排线进给设备的两轴同步控制技术。主要内容涵盖硬件配置、动态补偿算法、配方管理、气缸控制以及速度滤波等方面的技术细节。文中强调了通过动态补偿算法将往返误差控制在极小范围内，利用结构体数组存储不同线径的工艺参数，确保不同型号间的快速切换，并采用二阶滤波算法降低机械冲击。此外，还讨论了气缸与运动轴的协同控制，确保物料夹持的精确性和稳定性。最终实现了两轴同步误差控制在3个脉冲以内，良品率达到99.8%以上的优异表现。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对两轴同步控制有深入研究的需求者。 使用场景及目标：适用于需要高精度同步控制的工业生产设备，如绕线机、切割机等。主要目标是提高生产效率和产品质量，减少因同步误差导致的产品缺陷。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码实现，还分享了许多实际调试的经验教训，强调了现场实测数据的重要性。同时，展示了系统的高度移植性，能够在不同品牌的PLC上快速部署和调试。
centos中的http://mirrorlist.centos.org怎么替换
01-11
sudo wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.sohu.com/help/CentOS7-Base-sohu.repo[^2] ``` 请注意，在实际应用...
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