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【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）
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【博士论文复现】【阻抗建模、验证扫频法】光伏并网逆变器扫频与稳定性分析(包含锁相环电流环)（Simulink仿真实现）内容概要：本文档是一份关于“光伏并网逆变器扫频与稳定性分析”的Simulink仿真实现资源，重点复现博士论文中的阻抗建模与扫频法验证过程，涵盖锁相环和电流环等关键控制环节。通过构建详细的逆变器模型，采用小信号扰动方法进行频域扫描，获取系统输出阻抗特性，并结合奈奎斯特稳定判据分析并网系统的稳定性，帮助深入理解光伏发电系统在弱电网条件下的动态行为与失稳机理。; 适合人群：具备电力电子、自动控制理论基础，熟悉Simulink仿真环境，从事新能源发电、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握光伏并网逆变器的阻抗建模方法；②学习基于扫频法的系统稳定性分析流程；③复现高水平学术论文中的关键技术环节，支撑科研项目或学位论文工作；④为实际工程中并网逆变器的稳定性问题提供仿真分析手段。; 阅读建议：建议读者结合相关理论教材与原始论文，逐步运行并调试提供的Simulink模型，重点关注锁相环与电流控制器参数对系统阻抗特性的影响，通过改变电网强度等条件观察系统稳定性变化，深化对阻抗分析法的理解与应用能力。
STM32F103C8T6驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示资源文件
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本资源文件包含了使用STM32F103C8T6微控制器驱动ILI9341 2.8寸TFT LCD液晶显示模块的相关代码和配置文件。该项目的硬件电路采用模块化设计，STM32微控制器为某宝购买的最小系统板，液晶模块为某宝购买的自带ILI9341驱动的板。由于STM32F103C8T6为48脚芯片，不具备FSMC（灵活静态存储控制器）功能，因此采用了模拟方式进行16位显示（使用A端口0~15）。 功能特点 硬件模块化设计：采用模块化硬件电路搭建，方便扩展和维护。 模拟16位显示：由于STM32F103C8T6不具备FSMC功能，采用模拟方式进行16位显示。 ILI9341驱动：液晶模块自带ILI9341驱动，简化了驱动程序的开发。 注意事项 触屏输入暂未实现：目前资源文件中暂未包含触屏输入的实现代码，如有需要，请自行开发或参考相关资料。 硬件兼容性：请确保所使用的STM32F103C8T6最小系统板和ILI9341液晶模块与本资源文件中的配置兼容。 使用说明 下载资源文件：下载并解压本资源文件。 导入工程：将解压后的工程文件导入到你的开发环境中（如Keil、IAR等）。 配置硬件：根据你的硬件配置，调整代码中的引脚定义和相关参数。 编译与下载：编译工程并下载到STM32F103C8T6微控制器中。 测试与调试：运行程序，测试液晶显示功能，并根据需要进行调试和优化。
SGLang核心技术详解[项目源码]
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SGLang是一个高性能的LLM服务框架，通过多项先进技术显著提升推理性能。其核心技术包括：1. RadixAttention前缀缓存机制，利用基数树共享相同前缀的KV Cache，提高内存效率和计算复用；2. 跳跃式约束解码，通过小模型预测和大模型验证，实现2-3倍的生成速度提升；3. 连续批处理技术，动态管理请求批次，最大化硬件利用率；4. 分页注意力机制，解决内存碎片化问题；5. 张量并行策略优化计算效率；6. FlashInfer内核优化Attention计算；7. 分块预填充技术处理长序列；8. 多种量化技术（INT4/FP8/AWQ/GPTQ）降低内存需求。这些技术的综合应用使SGLang在推理延迟、吞吐量、内存使用和长序列支持等方面实现显著提升，为企业级大规模部署提供强大支持。
FPGA组合逻辑建模[项目源码]
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本文详细介绍了FPGA中组合逻辑电路的三种建模方式：Verilog HDL门级建模、数据流建模和行为级建模。门级建模通过逻辑门实例化描述电路，包括多输入门、多输出门和三态门的使用方法。数据流建模使用assign语句对输出信号进行连续赋值，适用于wire类型信号。行为级建模则从外部行为角度描述电路功能，主要使用always语句结合条件语句、多路分支语句和循环语句实现。文章通过二选一数据选择器的实例展示了三种建模方式的具体实现，并比较了它们的优缺点。
基于FPGA的二维卷积识别系统实现与完整项目资料
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项目名称：基于可编程门阵列的二维卷积运算识别系统 本项目完整呈现了运用现场可编程门阵列技术实现二维卷积识别功能的完整解决方案。系统包含经过验证的硬件设计源码、详尽的技术说明文件、完整实验数据集及深度分析报告。 项目技术特色： 1. 本设计已通过学术导师专业审核，在结题答辩环节获得95分的优异评价 2. 所有硬件描述语言代码均通过功能仿真与板级测试，各项识别功能运行稳定可靠 3. 系统架构采用并行处理机制，通过流水线设计显著提升卷积运算效率 4. 提供完整的项目开发文档，包括设计规范、测试方案和性能分析报告 适用对象： 本资源特别适合电子工程、计算机科学、智能系统、信息处理、自动控制及相关专业领域的在校师生、科研人员及工程技术人员参考使用。既可作为数字电路课程设计、毕业设计的优质案例，也可作为FPGA开发入门到精通的实践教材。具备一定数字电路基础的开发者可基于现有架构进行功能扩展和性能优化，直接应用于科研项目或工程实践。 技术文档包含完整的系统设计思路、接口定义方案、时序分析数据和资源利用率报告，为学习者提供从理论到实践的完整技术路径。 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！
HTML5 Plus图片上传[项目源码]
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本文介绍了如何使用HBuilder、HTML5 Plus和MUI框架实现手机APP拍照或从相册选择图片上传的功能。通过HTML5 Plus的Camera、Gallery、IO、Storage和Uploader模块，开发者可以轻松管理设备的摄像头、系统相册、本地文件系统、应用数据存储以及网络上传任务。Camera模块用于拍照和摄像操作，Gallery模块支持从相册中选择图片或视频文件，IO模块用于文件系统的目录浏览和文件读写，Storage模块用于应用本地数据的保存和读取，而Uploader模块则用于将文件从本地上传到服务器。文章还提供了单张和多张图片上传的demo下载地址，以及后台Java代码的下载链接，方便开发者快速实现相关功能。
2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）
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2机5节点系统潮流仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档主要介绍了一个基于Simulink的2机5节点电力系统潮流仿真模型，旨在通过仿真手段对电力系统中的潮流分布进行分析与研究。该模型可用于教学演示或科研实践，帮助理解复杂电力网络中功率流动的基本规律。文中可能涉及潮流计算的核心方法，如牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法，并结合Simulink工具实现系统建模与仿真分析，便于用户直观掌握电力系统稳态运行特性。; 适合人群：具备电力系统基础知识的高校学生、研究人员及从事电力工程相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统课程的教学辅助，加深对潮流计算原理的理解；②作为科研项目的仿真基础，支持对多节点电网运行状态的分析与优化；③帮助开发者掌握Simulink在电力系统建模中的应用技巧。; 阅读建议：建议读者结合文档中的模型结构与仿真结果，自行搭建Simulink模型以加深理解，同时可参考提供的网盘资源获取完整代码与模型文件，便于调试与扩展功能。
基于Python和Django框架开发的智能在线教育平台-包含课程管理-学生注册-视频播放-在线测试-实时聊天-作业提交-成绩统计-教师管理-学习进度跟踪-个性化推荐-数据可视化-.zip
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基于Python和Django框架开发的智能在线教育平台_包含课程管理_学生注册_视频播放_在线测试_实时聊天_作业提交_成绩统计_教师管理_学习进度跟踪_个性化推荐_数据可视化_.zip上传一个【汇编语言】VIP资源
Java历史版本下载指南[项目源码]
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本文详细介绍了如何从Oracle官网下载Java SE JDK1.8.1及其他历史版本的方法。首先通过百度搜索Java进入Oracle官网，然后进入下载界面选择最新版本或历史版本。对于历史版本下载，游客需免费注册后才能进行。最后勾选“Accept License Agressment”即可下载对应版本。文章还提到了一些常见问题，如路径不对、下载需要积分等，并提供了解决方案。
Dify+RAGFlow预测维护系统[源码]
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本文介绍了利用Dify的工作流编排能力和RAGFlow的知识库组件，结合模拟的设备传感器数据和企业资源数据，构建一个针对离心式冷却液泵的预测性维护系统原型的案例。项目背景涉及机械加工行业中设备稳定运行的重要性，以及预测性维护相比传统维护方式的优势。文章详细描述了数据构成、工作流整体思路、关键节点介绍、主要报错与解决过程、从模拟到生产切换的注意事项以及后续拓展方向。通过状态监测、异常判断、深度分析与建议、报告生成等步骤，系统能够在故障发生前安排维护，减少停机时间、降低维护成本、提高设备利用率。
UAC-BOF-Bonanza[项目源码]
11-25
UAC-BOF-Bonanza is a GitHub repository that compiles various UAC (User Account Control) bypass techniques, weaponized as Beacon Object Files (BOFs). The project includes a module for the Havoc C2 Framework and extension.json files for Sliver C2, enabling users to leverage these bypass methods in red team operations. Techniques include exploiting elevated COM objects, registry modifications, DLL hijacking, and SSPI token forgery. The repository provides detailed usage instructions, OpSec considerations, and credits to original researchers. All bypasses were tested on Windows 10 and 11, though they may be detected by SOCs and EDR solutions. The project is licensed under GPL-3.0 and includes standalone implementations for each bypass.
R语言绘制PCA图形[项目源码]
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本文详细介绍了如何使用R语言绘制PCA（主成分分析）相关的多种图形，包括双标图、碎石图、变量载荷图和变量贡献图。文章首先展示了原论文数据的双标图绘制过程，包括数据导入、包加载、颜色和文字设置、PCA执行以及图形绘制和修饰。接着，作者使用iris数据集重新绘制了双标图，并详细说明了代码的每一步。最后，文章进一步扩展，展示了如何利用iris数据绘制碎石图、变量载荷图和变量贡献图，包括数据预处理、PCA执行、结果提取和图形绘制。所有代码和数据均可通过提供的链接下载，方便读者复现和进一步研究。
基于51单片机的ILI9341液晶屏驱动仿真
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本资源文件提供了一个基于51单片机的ILI9341液晶屏驱动的Proteus仿真项目。通过该项目，用户可以学习和实践如何使用51单片机驱动ILI9341液晶屏，并进行仿真测试。 项目简介 ILI9341是一款广泛应用于嵌入式系统的TFT液晶屏驱动芯片，支持240x320像素的显示分辨率。本项目通过51单片机控制ILI9341液晶屏，实现了基本的显示功能，并提供了Proteus仿真环境，方便用户进行调试和验证。 主要内容 硬件设计： 51单片机与ILI9341液晶屏的硬件连接图。 详细的引脚连接说明。 代码设计： 完整的C语言驱动代码，包括初始化、显示设置、像素绘制等功能。 代码注释详细，便于理解和修改。 仿真环境： 使用Proteus进行仿真，模拟实际硬件环境。 仿真结果与实际硬件运行效果一致，方便用户进行调试。 使用说明 硬件准备： 按照硬件设计部分的连接图，将51单片机与ILI9341液晶屏正确连接。 软件准备： 使用Keil等开发工具打开项目代码，进行编译和下载。 使用Proteus打开仿真文件，进行仿真测试。 仿真测试： 在Proteus中运行仿真，观察液晶屏的显示效果。 根据需要修改代码，重新编译并仿真，验证修改后的效果。 注意事项 本项目适用于学习和研究目的，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。 仿真环境与实际硬件可能存在差异，建议在实际硬件上进行最终测试。
STM32 ADC+TIM+DMA 交流信号采样与有效值计算
11-25
本资源文件提供了一个基于STM32的ADC、TIM2和DMA的实现方案，用于对多个通道的交流正弦信号进行采样，并计算其有效值。该方案通过利用STM32的DMA功能减轻MCU的负担，并通过串口将采样和计算结果输出到PC机上的串口调试助手，方便用户观察和分析。 功能描述 多通道交流信号采样：利用STM32的ADC模块对多个通道的交流正弦信号进行采样。通道数目可以根据实际需求进行扩展。 有效值计算：通过对采样数据进行处理，计算出每个通道的交流信号的有效值。 DMA数据传输：为了减轻MCU的负担，采样数据通过DMA直接传输到内存中，避免了CPU的频繁中断处理。 串口输出：采样和计算结果通过串口输出到PC机上的串口调试助手，方便用户实时观察和调试。 注入通道保留：保留了注入通道的使用，以满足特定应用场景的需求。 使用说明 硬件准备： 确保STM32开发板已正确连接到电源和外部信号源。 连接串口线，确保PC机可以通过串口调试助手接收数据。 软件配置： 根据实际需求配置ADC、TIM2和DMA的参数，包括采样频率、通道数目等。 配置串口参数，确保与PC机上的串口调试助手匹配。 编译与下载： 使用STM32开发环境（如Keil、STM32CubeIDE等）编译代码，并将生成的二进制文件下载到STM32开发板中。 运行与调试： 启动STM32开发板，打开PC机上的串口调试助手，观察采样和计算结果。 根据需要调整参数，优化采样和计算效果。
Screenshot_20251125_211651.jpg
11-25
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JavaBean用户登录实现[可运行源码]
11-25
本文详细介绍了如何使用JavaBean实现用户登录功能。首先，创建一个User类，包含私有的username和password属性，并提供公有的无参构造方法和setter方法。接着，设计一个包含form表单的登录页面，用户输入用户名和密码后提交表单。登录成功后，通过JSP的useBean和setProperty标签自动将表单数据映射到User对象的属性中，并显示登录成功的用户信息。此外，文章还提到可以通过自定义赋值方式设置属性值。整个过程展示了JavaBean在Web开发中的实际应用。
《sql server 2000联机丛书》
最新发布
11-25
内容概要：本文介绍了如何使用SqlServer2000联机丛书的本地备份文件，具体步骤包括解压缩Books.zip文件，进入解压后的Books目录，并通过调用系统帮助查看器hh.exe打开SQL80.col集合文件，从而访问SQL Server 2000的联机帮助文档。文档提供了两种执行命令的方式，一种是直接在当前路径下运行hh.exe，另一种是使用完整路径调用hh.exe并加载指定的.col文件，确保用户能够顺利浏览本地保存的帮助内容。; 适合人群：数据库管理员、开发人员以及需要离线查阅SQL Server 2000相关技术文档的技术爱好者；具备基本操作系统操作能力和数据库基础知识的用户。; 使用场景及目标：①在无网络环境或无法访问在线文档时，快速部署和查看SQL Server 2000官方联机丛书；②提高对SQL Server 2000功能特性的学习与查询效率，支持本地化文档维护和技术支持工作；③解决因版本过旧导致的在线资源难以获取的问题。; 阅读建议：操作前确认系统已安装HTML Help Viewer（hh.exe），注意路径中是否存在空格或特殊字符，必要时使用英文引号包裹完整路径以避免命令执行失败。 用法： 1、解压 2、进入解压路径： Books\ 3、执行命令： C:\Windows\hh.exe SQL80.col
51单片机c源码-双色点阵交替图形显示
11-25
51单片机c源码-双色点阵交替图形显示
基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现
11-25
随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用，作为学校以及一些培训机构，都在用信息化战术来部署线上学习以及线上考试，可以与线下的考试有机的结合在一起，实现基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现在技术上已成熟。本文介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的开发全过程。通过分析企业对于基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的需求，创建了一个计算机管理基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的方案。文章介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现的系统分析部分，包括可行性分析等，系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。 本基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现有管理员，校长，教师，学员四个角色。管理员可以管理校长，教师，学员等基本信息，校长角色除了校长管理之外，其他管理员可以操作的校长角色都可以操作。教师可以发布论坛，课件，视频，作业，学员可以查看和下载所有发布的信息，还可以上传作业。因而具有一定的实用性。 本站是一个B/S模式系统，采用Java的SSM框架作为开发技术，MYSQL数据库设计开发，充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单，功能齐全的特点，使得基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计与实现管理工作系统化、规范化。
基于Swin Transformer骨干网络的YOLOX目标检测系统实现
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目标识别作为计算机视觉的关键研究方向，其核心目标在于对数字图像中的特定物体进行定位与分类。该技术需同时完成物体空间位置的精确标定及其所属语义类别的判定，因而在视觉计算体系中具有基础性地位。 从技术本质来看，目标识别需要解决多重复杂问题：首先需要区分不同物体的语义属性（分类任务），其次要精确定位物体在二维图像中的空间坐标（定位任务），同时还需处理目标尺度变化（尺寸问题）和形态差异（形状问题）带来的技术挑战。由于现实场景中存在的光照条件变化、物体间遮挡以及姿态多样性等因素，使得该领域持续面临重大技术难题。 当前基于深度学习的识别方法主要形成两大技术路线：双阶段检测框架首先通过候选区域生成算法提取潜在目标区域，再利用深度神经网络实现细粒度分类，代表性工作包括R-CNN系列及其改进版本；单阶段检测范式则采用端到端处理方式，直接在特征图上完成分类与定位的联合推理，典型实现有YOLO系列模型、SSD架构以及RetinaNet等网络结构。 以YOLO系列算法为例，该体系将检测任务构建为统一的回归问题，通过将输入图像划分为规则网格，在每个网格单元同步预测边界框坐标与类别概率分布。其网络架构通常由特征提取卷积模块和预测输出全连接模块组成，通过卷积运算捕获空间特征，经由全连接层回归最终检测结果。 该技术已在多个重要领域实现规模化应用：在智能安防领域，为商业综合体和金融机构等场景提供视觉分析支持；在工业质检中实现产品缺陷自动检测；在自动驾驶系统完成环境感知任务；在医疗影像分析辅助病灶定位。随着算法持续优化，目标检测技术正不断拓展其应用边界，为各行业智能化转型提供关键技术支撑。 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！
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