cordrova体系结构与环境搭建

最新推荐文章于 2017-11-27 11:35:51 发布
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本文详细介绍了如何在 Windows 和 Android 平台上搭建 Cordova 3.x 的开发环境，并提供了使用 Android Studio 进行 Cordova 应用开发的具体步骤。
Cordova 卸载
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一、如何卸载Cordova Cordova是npm的一个模块，可以使用npm uninstall命令卸载 npm uninstall cordova -g 如果cordova依赖插件等不完整，则卸载会失败。 解决方案是：手动删除模板和缓存等 1.删除模块 2.删除插件等缓存 更多： Ionic2 相关文档整理 Ionic创建项目失败:[ERROR] Ne
Cordova接入流程及iOS插件开发调用
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一、cordova环境配置 在我们开始使用Cordova设置之前，我们需要安装一些组件。 序号 软件和描述 1 NodeJS和NPM NodeJS是Cordova开发所需的平台。请查看我们的NodeJS环境设置。 2 Android SDK 对于Android平台...
Cordova入门
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【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用（Matlab代码实现）
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【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了加权多尺度字典学习模型（WMSDL）在轴承故障诊断中的应用，并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术，能够有效提取轴承振动信号中的故障特征，提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤，展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时，文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集，包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础，从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造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学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法；②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断；③结合实际工程数据复现算法，提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节，同时可参考文中提到的其他相关技术（如VMD、CNN、BILSTM等）进行对比实验与算法优化。
MoviePilot-V2企微通知教程[可运行源码]
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本文详细介绍了如何配置MoviePilot-V2（简称mpv2）的企业微信（企微）通知服务。教程从准备工作开始，包括云服务器和NAS的选择，接着详细讲解了群晖安装frpc客户端、服务器端安装frps和nginx的步骤，并提供了具体的配置示例。此外，文章还涵盖了企微相关的配置，包括API设置和mpv2后台的配置，确保用户能够顺利完成通知服务的搭建。最后，作者提醒了一些注意事项，如端口开放和配置细节，以确保服务的正常运行。
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）
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【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于神经网络的电力系统负荷预测与电价预测方法，并提供了完整的Matlab代码实现方案。文中详细阐述了如何利用神经网络模型对电力负荷和市场价格进行建模与预测，涵盖数据预处理、模型构建、训练优化及结果分析等关键步骤。该方法适用于处理非线性、时变性强的电力系统数据，能够有效提升预测精度，为电网调度、能源管理和市场运营提供决策支持。此外，文档还展示了多个相关研究方向和技术应用案例，突出神经网络在智能电网领域的广泛适用性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事能源预测、智能电网相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电力系统短期/中期负荷与电价预测任务；②作为科研项目或毕业论文的技术参考，复现并改进预测模型；③结合实际数据开展预测算法优化研究，提升预测准确性与鲁棒性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注神经网络结构设计、参数调优与预测性能评估部分，同时可参考文档中列出的其他AI技术应用案例拓展研究思路。
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【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究（Matlab代码实现）
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【硕士论文复现】可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕“可再生能源发电与电动汽车的协同调度策略研究”展开，旨在通过Matlab代码复现硕士论文中的核心模型与算法，探讨可再生能源（如风电、光伏）与大规模电动汽车接入电网后的协同优化调度方法。研究重点包括考虑需求侧响应的多时间尺度调度、电动汽车集群有序充电优化、源荷不确定性建模及鲁棒优化方法的应用。文中提供了完整的Matlab实现代码与仿真模型，涵盖从场景生成、数学建模到求解算法（如NSGA-III、粒子群优化、ADMM等）的全过程，帮助读者深入理解微电网与智能电网中的能量管理机制。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车等领域技术研发的工程人员。; 使用场景及目标：①用于复现和验证硕士论文中的协同调度模型；②支撑科研工作中关于可再生能源消纳、电动汽车V2G调度、需求响应机制等课题的算法开发与仿真验证；③作为教学案例辅助讲授能源互联网中的优化调度理论与实践。; 阅读建议：建议结合文档提供的网盘资源下载完整代码，按照目录顺序逐步学习各模块实现，重点关注模型构建逻辑与优化算法的Matlab实现细节，并通过修改参数进行仿真实验以加深理解。
基于C#的仓库管理系统设计与实现（含源码、数据库及详细配置说明）
最新发布
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本系统设计以用户交互为核心，采用直观友好的图形界面，支持灵活高效的信息检索功能，并确保数据存储的稳定与安全。在进货管理方面，系统实现了对采购流程的全面监控与记录，有效提升物资管控的规范性。针对用户输入环节，系统内置多重数据校验机制，通过格式审查与逻辑验证大幅降低操作失误的可能性。销售管理模块能够完整追踪商品交易过程，实时更新销售状态并生成对应统计报表。库存管理功能可精确记录各类商品的存储数量、位置及流动情况，支持动态盘点与预警提示。系统整体架构注重可维护性与操作性，采用模块化设计以简化后期升级与日常维护流程。附带的配置文档提供了详尽的环境部署与参数设置指引，适用于学术研究、课程实践或毕业设计等场景参考。 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！
软件工程基于软考全科资源包的知识地图构建：面向初学者的系统架构设计师备考与高并发实践一体化解决方案
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内容概要：本文介绍了“软考全科备战资源包”这一系统化学习工具，旨在帮助0-3年经验的开发者、运维和产品经理从零基础到高级架构师的一站式备考。通过四张知识地图（考纲、题型、分值、能力）拆解软考核心内容，结合“3-2-1学习法”进行三轮复习、两次仿真模拟及错题代码笔记整理，提升通关效率。资源包涵盖思维导图、题型模板、分值统计与全生命周期Demo，并以“高并发库存系统”为实战案例，完整呈现从需求分析到架构落地的技术实现，紧密贴合软考高级论文与案例考点。; 适合人群：具备0-3年工作经验，准备一次性通过软考中级或高级的开发者、运维人员、产品经理；尤其适合缺乏系统复习方法和实战项目支撑的考生。; 使用场景及目标：① 掌握软考各科目核心知识点与高频考点分布；② 通过可运行代码理解案例分析与论文写作中的技术方案设计；③ 利用仿真环境和错题代码笔记提高应试能力与实际工程素养；④ 在面试或论文中复用“高并发库存系统”作为技术亮点。; 阅读建议：建议按照“3-2-1学习法”规划复习节奏，结合资源包中的代码实例与文档同步实践，重点理解需求与技术点的映射关系，并利用附带的监控配置和测试脚本增强项目说服力。
基于Transformer与CKF融合的锂电池SOC高精度估计系统：多工况（BJDST/DST/FUDS/US06）与多温度（0/25/45°C）应用
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在当代储能装置监控技术领域，精确测定锂离子电池的电荷存量（即荷电状态，SOC）是一项关键任务，它直接关系到电池运行的安全性、耐久性及整体效能。随着电动车辆产业的迅速扩张，业界对锂离子电池SOC测算的精确度与稳定性提出了更为严格的标准。为此，构建一套能够在多样化运行场景及温度条件下实现高精度SOC测算的技术方案具有显著的实际意义。 本文介绍一种结合Transformer架构与容积卡尔曼滤波（CKF）的混合式SOC测算系统。Transformer架构最初在语言处理领域获得突破性进展，其特有的注意力机制能够有效捕捉时间序列数据中的长期关联特征。在本应用中，该架构用于分析电池工作过程中采集的电压、电流与温度等时序数据，从而识别电池在不同放电区间的动态行为规律。 容积卡尔曼滤波作为一种适用于非线性系统的状态估计算法，在本系统中负责对Transformer提取的特征数据进行递归融合与实时推算，以持续更新电池的SOC值。该方法增强了系统在测量噪声干扰下的稳定性，确保了测算结果在不同环境条件下的可靠性。 本系统在多种标准驾驶循环（如BJDST、DST、FUDS、US06）及不同环境温度（0°C、25°C、45°C）下进行了验证测试，这些条件涵盖了电动车辆在实际使用中可能遇到的主要工况与气候范围。实验表明，该系统在低温、常温及高温环境中，面对差异化的负载变化，均能保持较高的测算准确性。 随附文档中提供了该系统的补充说明、实验数据及技术细节，核心代码与模型文件亦包含于对应目录中，可供进一步研究或工程部署使用。该融合架构不仅在方法层面具有创新性，同时展现了良好的工程适用性与测算精度，对推进电池管理技术的进步具有积极意义。 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！
技术分享-下载即用.zip
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已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/1f6c1cdb96ee AD_Library 主要是AD软件的原理图库和封装库，不断更新ing 下载方法 第一步 image 第二步 image 第三步 image
Advanced Design System（ADS）2020安装教程及下载
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Advanced Design System（ADS）2020安装教程及下载
CC2530电路原理图与PCB文件
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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/867997bd7ac1 《CC2530模块电路原理图与PCB设计详解》CC2530是由Texas Instruments（TI）公司研发的一种兼具高效率与低功耗特性的无线微控制器，在Zigbee、IEEE 802.15.4以及其他2.4GHz射频通信系统中具有广泛的应用。 该芯片融合了微处理器技术与无线射频功能，使其成为物联网(IoT)领域内的一种理想选择。 本材料将围绕"CC2530模块电路原理图和PCB文件"进行探讨，深入阐释其运作机制与设计要点。 一、CC2530模块电路原理图CC2530的电路原理图是理解其内部运作过程的核心。 该图通常涵盖电源电路、数字逻辑单元、射频(RF)单元、晶振电路、复位单元以及接口电路等主要组成部分。 以下是对这些关键构成部分的简要概述：1. **电源电路**：CC2530能够接受1.8V至3.6V的宽电压输入，电源管理单元负责为各部分提供稳定的工作电压。 2. **数字逻辑单元**：包含微控制器单元(MCU)，用于执行程序指令、处理数据以及控制系统整体。 3. **射频单元**：集成的2.4GHz RF收发器，负责无线信号的发送与接收。 4. **晶振电路**：为系统提供精确的时钟信号，保证数据传输的准确性与同步。 5. **复位单元**：用于初始化系统，确保在异常情况下的正常运行。 6. **接口电路**：例如GPIO端口，能够与其他硬件设备进行交互，如传感器、显示屏等。 二、CC2530的PCB设计PCB（Printed Circuit Board）设计是将电路原理图转化为实体电路板的关键步骤，涉及布局规划、布线实施、层叠选择等多个方面。 针对CC2530模块，以下几点是在PCB设计过...
【预测转矩控制三相感应电动机】实现三相感应电动机(MIT)预测转矩控制(PTC)，描述了用于为变频器提供转矩参考值的控制器计算方法研究（Matlab代码、Simulink仿真）
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【预测转矩控制三相感应电动机】实现三相感应电动机(MIT)预测转矩控制(PTC)，描述了用于为变频器提供转矩参考值的控制器计算方法研究（Matlab代码、Simulink仿真）内容概要：本文围绕三相感应电动机（MIT）的预测转矩控制（PTC）展开研究，重点描述了为变频器提供转矩参考值的控制器计算方法，并提供了完整的Matlab代码与Simulink仿真模型。该研究通过建立精确的电机数学模型，采用预测控制算法实现对电机转矩的快速响应与高精度控制，有效提升了驱动系统的动态性能和效率。文中详细阐述了PTC的控制结构、预测模型构建、代价函数设计及开关矢量选择策略，展示了仿真结果以验证所提方法的有效性和鲁棒性。此外，文档还附带多个相关领域的Matlab仿真资源链接，涵盖电力系统、优化调度、信号处理等多个方向。; 适合人群：具备一定电机控制理论基础和Matlab/Simulink使用经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高校或科研机构开展电机高性能控制算法的教学与实验；②为企业研发部门提供PTC技术的实现参考，加速产品开发进程；③帮助研究人员复现和改进先进控制策略，推动理论向实际应用转化。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作，深入理解PTC算法的每一步实现细节，同时可参考文中提及的其他仿真案例拓展研究思路。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）
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【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型（Matlab代码实现）内容概要：本文提出了一种计及连锁故障传播路径的电力系统N-k多阶段双层优化及故障场景筛选模型，旨在提升电力系统在多重故障下的安全性与可靠性。该模型结合了故障传播机理分析与多阶段动态响应特性，构建了上层为故障场景筛选、下层为系统优化运行的双层优化框架，并通过Matlab代码实现了算法仿真，支持对大规模电力系统进行N-k故障情景的高效筛选与评估。文中强调模型具备较强的工程实用性与理论创新性，适用于复杂电网的风险评估与预防控制研究。; 适合人群：具备电力系统分析、优化建模基础，熟悉Matlab编程，从事电力系统安全稳定、风险评估、故障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用于电力系统多重故障（N-k）下的脆弱性分析与关键故障场景识别；②支撑电网预防性控制策略制定与应急响应预案设计；③复现顶级EI论文研究成果，推动学术研究与工程应用结合； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解双层优化建模思路与求解流程，重点关注故障传播路径建模、多阶段响应机制及场景筛选效率提升方法，宜配合实际电网案例进行仿真验证与参数调试。
GRU原理解读[可运行源码]
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GRU（门控循环单元）是LSTM的一种变体，由Cho等人于2014年提出，旨在简化LSTM的结构并解决其训练困难的问题。GRU通过将LSTM的输入门和遗忘门合并为更新门，并引入重置门来控制信息的遗忘，从而减少了参数数量。GRU取消了LSTM中的记忆单元，直接在隐藏单元中进行线性自更新。其核心公式包括更新门、重置门、当前记忆内容和最终记忆的计算。GRU通过门控机制有效解决了长期依赖带来的梯度消失和梯度爆炸问题，同时保留了相关信息并传递到下一个单元，使得模型训练更加高效且性能与LSTM相当。
python日志按天分割实现
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/85fc1ecd79e2 本文范例向读者们展示了如何运用Python完成日志文件按日进行划分的具体实现代码，可供相关人员借鉴使用，详细内容呈现如下：日志结构：1.1.1.1 – – [30/Apr/2015:00:34:55 +0800] “POST /iDataService/services/MemRoomService HTTP/1.0” 200 405 “-” “Axis/1.4” “-” 1.1.1.1 – – [30/Apr/2015:00:34:55 +0800] “POST /iDataService/services/CutLoginService HTTP/1.1” 200 438 “-” “Apache CXF 2.7.8”
基于OpenCV的目标检测与定位系统实现
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机器视觉作为计算机科学中处理图像信息的关键技术，在自动化与智能系统中发挥着基础性作用。开源计算机视觉库OpenCV以其全面的算法集合和高效的实现，为图像分析、物体识别及特征描述等任务提供了可靠支持。本研究“依托OpenCV的目标定位与识别系统”即聚焦于该技术方向展开探讨。 目标定位与识别是机器视觉的核心环节，旨在通过计算模型从视觉数据中辨识特定目标并确定其空间坐标。这一过程通常整合了检测、分类与追踪等多个子任务。OpenCV所包含的经典方法（如基于Haar特征的级联分类器）与深度学习模块（如集成SSD、YOLO等预训练模型）为构建鲁棒且实时的定位识别系统奠定了技术基础。 在检测环节，OpenCV既支持传统机器学习策略，也兼容现代神经网络架构。传统方法适用于对速度要求较高的场景，例如利用Haar特征实现快速人脸检测；而基于卷积神经网络的深度学习模型则能在复杂环境中达成更高精度的目标辨识。通过调用预训练的检测网络，系统可实现接近实时的性能表现。 特征提取是从图像中抽提判别性信息的关键步骤，涉及边缘、角点、轮廓等视觉特征的获取。OpenCV提供了多种特征描述算子（例如SIFT、SURF与ORB），这些工具能够有效支持图像匹配、物体辨识及三维视觉等后续处理任务。 完整的视觉系统通常还需集成图像分割与目标追踪功能。图像分割旨在将图像划分为具有语义意义的区域，OpenCV中提供了阈值分割、区域生长等多种算法实现。目标追踪则致力于在视频序列中持续定位运动物体，库内集成的KCF、TLD等追踪方法可满足不同场景下的跟踪需求。 为提升系统可用性，良好的用户交互界面亦不可或缺。虽然OpenCV本身侧重于算法实现，但可结合界面开发框架（如Qt）构建直观的操作面板，便于用户对系统进行监控与参数调整。 综上所述，基于OpenCV的目标定位识别系统涵盖了从图像获取、预处理、特征抽取、检测识别到动态追踪及交互展示的全流程。借助该库提供的多样化模块，开发者能够构建出适应不同应用需求的高效、稳定的机器视觉解决方案。 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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