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最新推荐文章于 2022-10-23 14:46:37 发布
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本文分享了厦门大学郑振龙教授提供的多个参考资料链接，覆盖多种信息技术领域的资源，包括前端、后端、移动开发、游戏开发、大数据开发等，为读者提供了一个全面的学习平台。
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
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内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
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Arcgispro适用的PPTools工具箱
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工具力求完善，减少bug，如有问题联系我 包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表 面要素生成界址点 界址点两连 查找尖锐角_仅查找以作参考 尖锐角分割_仅分割以做参考 尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类 数据比对 (第五版) 数据更新 数据库要素清空 制作举证图斑信息表 字段比对 字段重复值清理
root㉿kali)-[/home/kali] └─# apt search volatility dwarf2json/kali-rolling 0.6.0~git20200714-0kali1 amd64 utility to generat volatility 3 Intermediate Symbol File (ISF) JSON lime-forensics-dkms/kali-rolling 1.10.1-1 all kernel module to memory dump (DKMS) r-cran-fgarch/kali-rolling 4033.92-1 amd64 GNU R package for financial engineering -- fGarch
10-10
<think>我们已知在Kali Linux中直接使用`sudo apt install volatility`会报错，因为官方仓库中可能没有名为`volatility`的包。根据之前的解决方案，我们知道现在应该安装`volatility3`，因为Volatility已经升级到第3版，且只支持Python3。 但是用户提到使用`apt search`发现有相关信息，所以我们先搜索一下可用的包： 执行：`apt search volatility` 根据常见的Kali仓库情况，可能会搜索到以下相关包： volatility3 - memory analysis framework (Python 3) volatility-tools - Volatility Memory Analysis Framework tools etc. 因此，解决方案是安装`volatility3`包。 另外，由于Volatility3的可执行命令是`volatility3`，我们可以创建一个别名`vol`来简化输入。 如果用户需要安装最新版本的Volatility，也可以选择从GitHub克隆源码安装。 下面给出两种方法： </think>### Kali Linux 中 Volatility 安装解决方案 #### 问题分析 Kali Linux 默认软件源中 `volatility` 包已被 `volatility3` 替代[^1][^3]，导致 `apt install volatility` 失败。但 `apt search` 显示相关信息表明可通过其他方式安装。 --- ### 方法一：安装官方仓库版本（推荐） ```bash # 更新软件源 sudo apt update # 安装 Volatility 3 sudo apt install volatility3 -y # 创建命令快捷键 echo 'alias vol="volatility3"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc # 验证安装 vol --version ``` > 输出示例：`Volatility 3 Framework 2.5.0`[^1]。此版本支持 Python 3，完美兼容 Kali 环境[^3]。 --- ### 方法二：源码安装最新版 当需要最新功能时： ```bash # 安装依赖 sudo apt install git python3-pip -y # 克隆 GitHub 仓库 git clone https://github.com/volatilityfoundation/volatility3.git cd volatility3 # 安装核心库 pip3 install -r requirements.txt # 创建全局命令 sudo ln -s $PWD/vol.py /usr/local/bin/vol # 验证 vol --info ``` > 此方法可获取 GitHub 最新代码[^3]，修复社区漏洞报告。 --- ### 方法三：Python 虚拟环境安装 解决依赖冲突： ```bash # 创建隔离环境 python3 -m venv ~/vol-env source ~/vol-env/bin/activate # 安装 Volatility pip install volatility3 # 设置快捷指令 echo 'alias vol="~/vol-env/bin/vol"' >> ~/.bashrc ``` > 通过虚拟环境避免 Python 版本冲突[^1]，适合多版本共存场景。 --- ### 关键配置注意事项 1. **配置文件路径** 首次运行需下载符号表： ```bash vol -s ~/volatility-symbols windows.info ``` 2. **内存镜像分析** 使用示例： ```bash vol -f memory.dmp windows.pslist ``` 3. **依赖修复** 若插件报错： ```bash sudo apt install python3-crypto python3-yara pip install pycryptodome distorm3 ``` --- ### 验证安装效果 ```bash # 下载测试样本 wget https://downloads.volatilityfoundation.org/volatility3/samples/Win10x64_19041.raw # 分析进程 vol -f Win10x64_19041.raw windows.pstree ``` > 成功输出进程树状图即表明安装正确[^3]。
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