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Telegram bot教程：利用Python如何快速搭建一个引导Telegram bot
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本篇文章也是源于日常工作中的需求，因此做一个记录和分享，本文参考使用 [Python-Telegram-Bot](https://github.com/python-telegram-bot/python-telegram-bot?tab=readme-ov-file) ，做了一个简单的示例。玩tg的应该都见过不少tg boot，下面就以常见的引导bot为例子来看
2.02---编写你的第一个 HelloWorld 智能合约
鄙人kunzhi96，感恩遇见！
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【摘要】本文介绍了Web2开发者如何迈入Web3世界的第一步——编写并部署一个简单的Solidity智能合约。通过构建HelloWorld合约示例，详细讲解了智能合约的基本结构、关键语法和部署流程。文章重点解析了合约的状态变量、构造函数、权限控制等核心概念，并演示了如何在Remix IDE中测试合约功能。作为入门指南，本文不仅提供了完整的代码实现，还解释了Solidity特有的编程范式（如状态持久化、交易驱动等），帮助开发者理解区块链应用与传统Web应用的关键差异。
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西门子PLC的开源通信库，基于以太网（Ethernet）通信的Snap7系列通信库是一个相当不错的选择。 这款通信库支持包括S7系列的S7-200、S7-200 Smart、S7-300、S7-400、S7-1200以及S7-1500的以太网通信。 支持的编程语言...
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快速搭建开发环境和启动项目是每个开发人员必备的技能。本文将为您提供一些简单易懂的方法和技巧，以帮助您快速搭建开发环境和启动项目。我们将介绍如何选择适合您的开发工具、配置您的操作系统、安装必要的软件包和依赖项，并开始编写您的第一个应用程序。无论您是一位新手还是一位经验丰富的开发人员，本文都会给您提供有用的信息和实用的建议，让您在最短时间内快速搭建和启动开发项目。
Java Web3J ：使用web3j调用自己的智能合约，返回一个内部有数组的对象结构时出现NPE问题
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【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）
最新发布
12-04
内容概要：本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法（OCSSA），用于优化变分模态分解（VMD）的参数，进而结合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型，实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证，通过优化VMD的模态数和惩罚因子，有效提升了信号分解的准确性与稳定性，随后利用CNN提取故障特征，BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系，最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群：具备一定信号处理、机器学习基础，从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题，实现参数自适应优化；②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率；③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现过程，深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑，重点关注参数优化与故障分类的联动关系，并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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