Thou Shalt Communicate!--Elektor 杂志封面故事

本文评测了WIZnet的WizFi220 Wi-Fi模块,该模块支持802.11b/g/n标准,在11Mbit/s的速度下运行,并提供了易于使用的Wi-Fi串口及有限的接入点功能,允许连接到移动设备。

这篇文章被出版在 Elektor 杂志封面故事。

                                         Platino和Arduino的Wi-Fi/蓝牙/USB插板

Clemens Vallens (Elektor UK / INT 编者)

 

过去的这几年里,无线模块已经不昂贵,并且丰富,容易被发现。

多数的问题是,他们的生产厂商拒绝告诉你怎么用这模块,除非你同意转一大笔钱到生产商的银行账户,来交换几千个模块或一个定制的软件库为你的主机硬件。

幸运的是,来自WIZnet的韩国嵌入式因特网解放者,已经决定不保密他们的产品并出售无限模块,你可以直接使用。

我设法把我的手放在他们的两个WizFi220模块上。

WizFi2x0模块(还有一个WizFi210模块),在802.11 b/g/n接入点下运行,速度高达11Mbit/s(802.11b),支持WEP, WPA, WPA2-PSK并 通过企业安全标准(802.11i)。

模块拥有一些真正出色的地方。其一是,Wi-Fi串口非常易用。另一个出色的特征是,有限的接入点(AP)允许直连到智能手机和平板上,可基于android系统设备和苹果设备。

 

下载全篇文章内容可点击:Elektor-WizFi(http://www.wiznet.co.kr/Admin_Root/UpLoad_Files/BoardFiles/Elektor-WizFi.pdf)

 

 

更多信息请登录: WIZnet官方主页:      http://www.iwiznet.cn/

                            WIZnet企业官方微博:http://e.weibo.com/wiznet2012                 
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 升级或更换MySQL数据库版本 #### Windows环境下升级MySQL至最新版 对于希望从较低版本(如5.7)升级到较新版本(如8.0,注意目前稳定版并非8.4),需前往MySQL官方网站下载中心获取相应安装包[^1]。在执行此操作前,请务必确认已做好现有数据的完全备份工作以防万一。 ```bash mysqldump --all-databases -u root -p > all_databases.sql ``` 完成备份之后,在Windows环境中卸载旧版MySQL服务并清理残留配置文件;接着按照官方指南重新安装新版软件,确保路径与之前保持一致以便顺利迁移原有实例的数据目录。 #### 更换MySQL为PostgreSQL作为Spring Boot应用中的第二个数据源 当涉及到将基于Spring Boot框架构建的应用程序之一部分模块所依赖的数据存储引擎由MySQL变更为PostgreSQL时,则主要集中在项目`pom.xml`文件内的依赖项调整以及相应的连接字符串更新上[^2]: ```xml <dependency> <groupId>org.postgresql</groupId> <artifactId>postgresql</artifactId> <version>${postgres.version}</version> </dependency> <!-- 移除原有的 MySQL 驱动 --> <!--<dependency>--> <!-- <groupId>mysql</groupId>--> <!-- <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>--> <!-- <scope>runtime</scope>--> <!--</dependency>--> ``` 与此同时,还需同步更改application.yml(application.properties)内关于该特定DS(Data Source)的相关属性设定,比如host、port、database name等参数值均应指向新的PGSQL服务器地址。 #### 使用宝塔面板降级或变更MySQL版本 如果是在Linux系统之上利用宝塔控制台来进行此类变动的话,则建议先导出所有重要表结构及其内容至外部介质保存起来[^3]。这是因为直接在线切换可能会触发兼容性问题甚至造成不可逆损坏风险。具体做法如下所示: 1. 登录BT Panel -> 数据库管理页面; 2. 对目标DB实施逻辑层面上的整体转储(`Export`)动作; 3. 停止正在运行的服务进程; 4. 执行实际意义上的版本号更替过程; 5. 导入先前制作好的sql脚本恢复业务状态。 #### 定期维护:更新MySQL账户凭证信息 考虑到安全性因素考量,周期性的重置管理员及其他敏感角色对应的认证凭据同样属于日常运维工作中不可或缺的一环[^4]。这不仅有助于防范潜在威胁事件的发生概率,同时也体现了良好的实践习惯。 ```sql ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'new_password'; FLUSH PRIVILEGES; ```
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