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我也要
飞轮：
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1609675912735969970&wfr=spider&for=pc
http://www.niuche.com/news/detail_495431.html
发动机、电动机：
Transfer function (飞轮 or 电机扭矩) = 轮端扭矩 = F_request * R
F=m*a_(Acc request)
Input : m, R, a
Output :轮端扭矩= a * m *R (单位Nm)
变化率（ Nm/s）
control theory
Applied Non Linear Control_听课笔记2--《应用非线性控制》
书本阅读难度： 1---较容易 ， 注意书本的编排顺序和课堂不一样，注意对照，建议授课顺序。 课堂听课难度： 2---一般（授课水平个人感觉一般）--前面可能略枯燥，需要2-3节课适用风格。其实总体还是很专业的。 Lecture1_intro:（课堂1） 系统稳定与否？ ，用高等数学，极限的定义来说明，系统方程 收敛与否， 能够收敛到我们期待的工作区间，就是稳定的。（李亚普诺夫对于稳...
电机转矩、功率、转速之间的关系及计算公式
电机转矩、功率、转速之间的关系及计算公式 REF 电机功率和转矩、转速之间的关系 - 知乎 电机转矩、功率、转速、电压、电流之间关系及计算公式 - 豆丁网 电机转矩、功率、转速、电压、电流之间关系及计算公式 - 豆丁网 【技术】电动机功率、转速、扭矩的关系 实际上应该是考虑扭矩（转矩），电机功率和转矩是有计算公式的 即 T = 9550P/n 式中： P — 功率，kW； n — 电机的额定转速，r/min； T — 转矩，N·m。 电机的输出转矩一定要大于工作机械所需要的转矩，
VB实现对步进电机控制
使用VB语言实现步进电机的控制，软件操作简单，容易理解。
浅谈伺服电机三种控制方式
速度控制和转矩控制都是用模拟量来控制的。位置控制是通过发脉冲来控制的。具体采用什么控制方式要根据客户的要求，满足何种运动功能来选择。 如果您对电机的速度、位置都没有要求，只要输出一个恒转矩，当然是用转矩模式。 如果对位置和速度有一定的精度要求，而对实时转矩不是很关心，用转矩模式不太方便，用速度或位置模式比较好。如果上位控制器有比较好的闭环控制功能，用速度控制效果会好一点。如果本身要求不是很高，...
VLOOKUP_fixed.py
VLOOKUP_fixed.py
D打卡签到，蓝牙中继，广播信号模拟器
模拟WIFI或蓝牙，有如下4种运行模式 1、WIFI模式：指定SSID、BSSID名称等，模拟WIFI，供设备连接。 2、蓝牙静态模式：指定MAC地址，广播固定的RAW数据。 3、蓝牙动态主机模式：扫描周围蓝牙设备，获取指定MAC地址的蓝牙及其RAW数据，实时发送至Cloud云端，可以设定时间段，只在设定的时间段内发送。 4、蓝牙动态从机模式：指定MAC地址，从Cloud云端获取动态主机模式实时上传的该MAC地址的RAW数据，并广播RAW数据。 准备工作： 1、板子：选择ESP32C3或ESP32C3 Supermini 2、nRF Connect手机app：用于扫描获取待模拟蓝牙设备的MAC和RAW数据。 Wifi分析仪或WiFi魔盒手机APP：用于扫描获取待模拟WIFI设备的SSID和BSSID。 3、可使用官方flash_download_tool_3.9.11工具来固件烧录。 使用说明： 上述完成后，设备首次上电，RESET一侧的指示灯会常亮，可以把它理解成电源指示灯； BOOT一侧的灯会亮，该灯常亮，表示设备开启了AP模式，此时设备会发射一个WIFI信号源，名称为ESPWIFI_AP，密码为12345678，手机或电脑连接该WIFI，浏览器输入192.168.4.1，进入设备的配置页面，进行相应的配置，其中动态主机模式和动态从机模式的SSID、Pwd 及要模拟的蓝牙MAC地址。配置完成并保存后，会重启，重启后设备会按照保存的配置运行。若下次要修改设备配置，可以长按BOOT按键，等待BOOT一侧的灯常亮，即进入AP模式，再按照上述流程配置即可。 仅用于蓝牙设备的开发与调试，请勿用于签到等违法违纪用途。
【高等数学】-正定性，正定函数 定义， 正定矩阵，正定二次型函数
应用扩展：https://wenku.baidu.com/view/acb8e131f111f18583d05a0d.html 李雅普诺夫稳定性的基本定理 矩阵正定： 参考：百科“正定二次型"xT*M*x, x 为1*n 列向量， M 是n*n型 通过行列式“顺序主子式(行列式）全部>0”来简单判断 复杂的可以通过特征值。 ...
YOLO26算法心电图十二导联目标检测+训练好的模型+368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）：[导联I(I), 导联II(II), 导联III(III), 胸导联V1(V1), 胸导联V2(V2), 胸导联V3(V3), 胸导联V4(V4), 胸导联V5(V5), 胸导联V6(V6), 加压肢体导联aVF(aVF), 加压肢体导联aVL(aVL), 加压肢体导联aVR(aVR)] · 训练集：313 张 · 验证集：37 张 · 测试集：18 张 · 总计：368 张 该数据集聚焦于临床心电图信号的精准识别与定位，其核心检测目标为标准12导联心电图中的各个独立导联波形区域，涵盖肢体导联（I、II、III）与加压肢体导联（aVR、aVL、aVF），以及胸前导联（V1至V6），适用于心电图自动分析系统中对各导联位置的快速准确标注与分类。数据采集场景真实还原了医院心电图室或急诊监护环境下的标准心电图记录纸，波形清晰、基线稳定，具有高度临床参考价值。... 【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 57 个 epoch，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.9708** mAP50-95 | 0.6344 Precision | 0.8990 Recall | 0.9191 train/box_loss | 1.2231 train/cls_loss | 0.9703 val/box_loss | 1.2779 val/cls_loss | 0.... 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。
车辆动力学dynamics model
beta= vehicle slip angle (vs wheelbase) alpha_f/r = tire slip angle (tire speed vs tire central line) Tire speed: Control input: delta_f/r = tire steering angle(Road wheel angle RWA)~ ratio~ ...
企业级AI助手平台 开箱即用的全栈AI平台，支持多智能体协同、Supervisor模式编排、多种决策模式、RAG技术和流程编排能力 支持多厂商大模型统一接入与管理，安全可控的企业知识库与高精度检索优化
企业级AI应用开发框架，支持多厂商大模型统一接入与管理，安全可控的企业知识库与高精度检索优化能力，提供可视化流程编排、自主决策智能体与多智能体协同调度，兼容主流 Agent Skill 协议，帮助企业与开发者零门槛快速构建安全、高效、可落地的AI智能体应用与行业解决方案。
Java低代码, 轻量级, 支持国产化 国密 AI大模型MCP服务 商业免费 包括核心模块如：组织机构、角色用户、权限授权、数据权限、内容管理、工作流、Spring Cloud 微服务、AI大模型等
Java低代码, 轻量级, 支持国产化 国密 AI大模型MCP服务 商业免费 Spring Boot, MyBatis, Flowable, TypeScript, Vue, Antdv, 包括核心模块如：组织机构、角色用户、权限授权、数据权限、内容管理、工作流、Spring Cloud 微服务、AI大模型、代码生成器等
【轴承故障诊断】用于轴承故障诊断的集中时频分析研究（Matlab代码实现）
内容概要：本文系统研究了用于轴承故障诊断的集中时频分析技术，重点解决了传统时频分析方法在处理非平稳信号时存在的能量分散与分辨率不足等问题。通过引入集中时频分析方法，能够有效聚焦信号能量，精确提取轴承故障特征频率，提升故障识别的准确性与时效性。文章详细阐述了该方法的理论基础，并结合仿真信号与实际实验数据验证其优越性能，同时提供了完整的Matlab代码实现流程，涵盖信号预处理、时频变换、参数优化及结果可视化等环节，便于读者复现与拓展应用。; 适合人群：具备一定信号处理理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员，以及从事机械设备状态监测、故障诊断与预测性维护工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电机、风机、齿轮箱等旋转机械的早期轴承故障检测，实现故障预警；②提升工业设备运维系统的智能化水平，支撑预测性维护体系构建；③作为高校或研究机构在信号处理、机械故障诊断等课程中的教学案例与实践素材。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段运行与调试，深入理解集中时频分布的生成机制及其关键参数（如核函数选择、平滑窗口大小）对诊断效果的影响，并尝试将其应用于其他类型的机械故障信号分析中，开展对比研究以深化对该方法适用性的认识。
文创媒体电商行业智算中心（AIDC）建设规划方案.pptx
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2024 《计算机网络》实验教学指导书.doc
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集团企业数字化转型AI智能体平台规划及场景应用方案.pptx
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基于动态窗口法DWA的机器人路径规划研究（Matlab代码实现）
内容概要：本文系统研究了基于动态窗口法（DWA）的机器人局部路径规划算法，深入剖析其在动态环境中实现自主避障与实时轨迹优化的核心机制。文章详细阐述了DWA算法的速度空间采样策略、轨迹预测模型、动力学约束处理及多目标代价函数的设计原理，并通过构建完整的Matlab仿真框架验证算法有效性。结合典型场景的仿真实验，展示了机器人在复杂障碍物环境下如何实时生成安全、平滑且符合运动学约束的最优路径，充分体现了DWA在移动机器人导航中的实用性与鲁棒性。; 适合人群：具备机器人运动规划基础知识和Matlab编程能力，从事智能移动机器人、自动驾驶或服务机器人研发的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解DWA算法的理论基础与实现细节；②掌握机器人局部路径规划的仿真实现方法；③为实际机器人系统的导航模块开发提供可复用的算法原型与代码参考；④作为进一步研究高级导航算法（如TEB、MPC）的技术基础。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析与调试，重点关注速度采样、轨迹积分、障碍物距离计算及代价评估等关键环节，通过调整参数在不同地图环境中进行对比实验，以深刻把握算法性能与参数之间的关系，进而提升对实时路径规划系统设计的理解与应用能力。
基于MPC的风储联合调频模型研究（Simulink仿真实现）
内容概要：本文系统研究了基于模型预测控制（MPC）的风能与储能系统联合频率调节模型，并通过Simulink工具实现了完整的仿真验证。文章深入剖析了风储联合系统的整体架构设计，详细阐述了MPC控制器的建模原理及其在电网频率调节中的具体应用机制，重点探讨了系统在应对负荷突变与风电功率波动等典型扰动下的动态响应特性与控制性能表现。通过与传统控制策略的仿真实验对比，充分验证了所提出的MPC方法在提升电网频率稳定性、抑制频率偏差方面的显著优越性，并进一步分析了控制器关键参数对系统整体性能的影响规律，为高性能控制策略的设计提供了理论依据。; 适合人群：具备电力系统分析、自动控制理论基础，熟练掌握Simulink/Matlab仿真环境，从事新能源并网、电力系统稳定控制、储能系统集成与优化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应用于高比例可再生能源接入背景下电网频率调节的关键技术研究；②为风储联合系统的规划、设计与运行优化提供先进的控制策略参考；③作为模型预测控制在电力系统领域应用的经典教学案例，深化对MPC预测机制、滚动优化与反馈校正等核心原理的理解与实践能力。; 阅读建议：建议读者结合提供的Simulink仿真模型进行同步操作与验证，重点关注MPC控制器的状态空间建模、预测时域设定、代价函数构建及参数整定过程，通过对比不同工况与参数配置下的仿真结果，深入理解风储系统协同调频的作用机理与MPC控制的优势所在。
打造你自己的小程序容器 —— 一套能装得下整个未来的跨端技术！
摘要： 本文介绍了一种基于Capacitor框架开发的轻量级“小程序容器”解决方案——LapDrop。通过模拟微信小程序的运行逻辑（动态加载、原生能力调用、沙盒环境），LapDrop允许开发者自主构建跨平台（iOS/Android/Web）的小程序生态。其核心利用Capacitor的插件桥接机制，实现JS与原生功能的无缝调用，并支持浏览器调试与原生环境一致化。优势包括插件化架构、状态隔离、热更新及开放权限控制，适用于企业级模块化应用或开发者工具。未来计划扩展生命周期管理、远程加载等功能，目标成为开源的小程序
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