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JavaScript是一种广泛应用于Web开发的脚本语言。它具有灵活的语法和丰富的功能，使得它成为一种强大的工具，用于创建交互式和动态的网页。本文将介绍JavaScript的一些常见用途，并提供相应的源代码示例。
<!DOCTYPE html>
<html>
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Node.js是一种强大的后端开发语言，它基于JavaScript运行时环境，为开发者提供了丰富的工具和库来构建高性能、可扩展的网络应用。通过异步和事件驱动的编程模型，Node.js能够高效地处理大量并发请求。它跨平台支持，并且拥有庞大的NPM生态系统，使开发过程更加简单和高效。无论是构建Web应用、API服务器还是实时应用程序，Node.js都是一个值得考虑的强大工具。
手把手教你用Simulink搭建单相全桥逆变器（附单电流闭环控制仿真文件）
本文详细介绍了如何在Simulink中搭建单相全桥逆变器并实现单电流闭环控制。从功率主电路建模、核心器件参数设置，到控制系统的PI调节与前馈补偿，提供了完整的仿真步骤与调试技巧。文章旨在通过动手实践，帮助读者跨越理论与仿真的鸿沟，深入理解电力电子闭环控制的核心原理。
利用Python暴力破解邻居家WiFi密码
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TOGAF9.2/10 认证基础知识点概览表
（考点解析：业务场景是一种重要的技术，可以在企业架构的各个阶段使用，主要是架构愿景和业务架构，但如果需要，也可以在其他架构域中使用，以直接从业务的高级需求中派生架构的特征。“哪里”可以看作是对相关企业的界定、“为什么”可以被视为组织环境中的关键驱动因素和要素、“谁”是指确定发起人利益相关者和受业务指令影响的其他主要利益相关者，以创建企业架构，并确定他们来自企业的需求和优先级、他们与企业的关系以及彼此之间所需的工作行为。它是业务驱动和业务主导的，它结 合了所有业务线的必要努力，以实现所需的能力。
一文搞懂 Transformer 工作原理 ！！
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本设计提出并实现了一种基于STM32F103RCT6微控制器的智能水产养殖控制系统，针对传统水产养殖中人工依赖高、环境参数监测滞后、控制手段单一等问题，集成了TDS水质检测、水温检测、水位监测、自动喂食、自动充氧、换水控制与加热保温等功能。系统采用ESP8266模块实现WIFI联网，通过MQTT协议将关键数据上传至华为云物联网平台，支持Android手机APP和Windows上位机远程监测与控制。同时，系统具备本地LCD数据显示与蜂鸣器异常报警功能，支持本地按键控制操作。整套系统功能完善，响应灵敏，运行稳定
一文吃透 SAP IDoc 状态码：从 TEDS1 到 WE02 排障，再到 ABAP 自动化监控
在 SAP 集成场景里，IDoc 往往是最常见、也最容易被低估的一条生命线：采购订单、发票、主数据、库存移动……只要系统之间要稳定地交换结构化业务数据，IDoc 就经常登场。真正让人头疼的，并不是 IDoc 本身，而是它在链路里到底走到了哪一步、卡在了哪里、该找谁背锅。这篇文章把常用的 IDoc 状态码按出站、入站拆开讲清楚，并且把每个状态对应的真实世界故障现象、排查入口、以及可以落地的 ABAP 监控代码串起来，让你看到状态码就能想到动作。
国科大作业考试资料《人工智能原理与算法》2024新编-第三次作业整理
1. 你的目标是让机器人走出迷宫。机器人面朝北，开始位置在迷宫中间。你可以让机器人转向面朝东、南、西或北。你可以让机器人向前走一段距离，在撞墙之前它会停步。 （1）将问题形式化。状态空间有多大？ （2）在迷宫中游走，在两条路或更多路交叉的路口可以转弯。重新形式化这个问题。现在状态空间有多大？ （3）从迷宫的任一点出发，我们可以朝四个方向中的任一方向前进直到可以转弯的地方，而且我们只需要这样做。重新对这个问题进行形式化。我们需要记录机器人的方向吗？ 2. 传教士和野人问题
[Dify] 如何构建一个带评分功能的 Dify AI 教练系统
本文介绍如何利用Dify开源平台构建具备自动评分功能的AI教练系统。系统通过Prompt设计AI教练角色，使用OpenAPI定义评分工具接口，结合工作流编排实现提问、回答收集、评分和反馈的全流程。文章详细讲解了从AI教练身份设定、多维度评分标准设计到前端可视化展示的实现方法，并提供了可扩展建议，适用于语言训练、面试模拟等多种场景。该系统展示了Dify平台在构建智能化评估应用方面的优势，实现零代码开发专业AI教练解决方案。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
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