我回来了

技术转型与互联网观察

最新推荐文章于 2021-11-25 20:41:15 发布

原创最新推荐文章于 2021-11-25 20:41:15 发布 · 152 阅读

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5年没有再次登录这个blog了，发生了很多事情。csdn收购iteye(javaeye)。我也已经从一个系统工程师的角色转换成某公司的CTO。找回这个blog也是希望能够继续分享一些技术的文章给大家一些帮助。以后可能互联网移动互联网商业模式的观察会多一些，还会写一些中间件上的应用。

确定要放弃本次机会？

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linux我回来了

嵌入式Linux

04-15

1647

如题我想说、linux我又要回来了、不是为了什么就是为了原先刚开始喜欢你的感情一样离开了这么久、学了几行JAVA、搞了一下安卓、不过我还是回到了linux 庆幸的是、当初我把我的系统备份了下来、没有删除、所以一切都感觉很熟悉

十年了，我回来了

水之真谛

03-21

1万+

发现2009年3月出是之前的最后一次更新。如今是2019年3月，春秋十载，我回来了。少了几分青涩，多了几分情愁。朋友们，你们还好吗？这十年的故事，还有未来的故事，我慢慢跟大家分享吧…… ...

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我回来了（灌水）

weixin_42178241的博客

11-25

2573

各位大家好，本人由于在制作C++游戏，导致本人10天未写博客，请大家谅解！

再见广州，京城我回来了

逐梦科学

10-10

1430

该怀着怎样的心情去写这篇文章。

数学小魔术 —— 猜数字（二）（我回来了）

热门推荐

06-24

1万+

数学小魔术——猜数字请你的同伴随便选一个两位数（当然不告诉你是什么数字），然后要求他从这个数中任意减去一个一位数（1-9，随便哪个都可），把差值乘上 9，得出该乘积之后，再加上原来选定的那个数目，把最后得到的数告诉你。此时你便可以神奇的猜出你的同伴选出的两位数（窍门在于：将结果的末位数字加到前面的两位数字上）。譬如说，最开始选定的数是 53，不妨让该数字减去 6， (53−6)×9+53=476

我回来了！

退役狗的专栏

08-28

3425

家里的移动网最近上不去is-programmer了…… 于是就搬回来了…… 本博客即日起重新启用

_=我回来了=_

肢解BIOS

11-22

5212

~目前失业在家中~ 这两年果真是太忙了，忙的实在是没时间更新我的blog。童鞋们，从今天开始我正式回归啦。而且已经不忙了。在未来的时间里面，我会focus在EFI的EDK和UDK的相关讨论中。目前的想法：EDK从SEC-> PEI-> DXE-> BDS-> SHELL几个大块来讨论。中间穿插一些我认为比较好的EFI亮点来和大家讨论。其中有些文章我是有以前就写好，大部分还要重新写。O

深圳，我回来了……

情不在深，有娴则明！

07-06

1162

2006年7月5日，我又回来了，回到了我曾经出走的城市。也许在这会度过比较长的一段时间。

大家好，我回来了！！！

李世平的专栏

07-26

1932

前段时间因为没有上网的条件，一直没有更新blog，非常抱歉。工作一个星期了，感觉蛮不错的。这里要特别感谢一个人，是他的帮助，让我在公司里能延续着做我专业方向的工作－－视频技术相关工作。对于技术方面的一些总结和体会，如果不涉及商业问题的话，我还是会贴出来跟大家分享的。希望大家能喜欢我的blog！

妈！我回来了V2.11plus 12306订票6月更新

07-17

我回来了V2.11plus 12306订票6月更新》是一款专为方便用户购买火车票而设计的应用程序，尤其在繁忙的六月旅行季节，这款软件能帮助用户轻松快捷地完成12306官网的购票流程。以下是关于这个应用及其相关知识点的详细...

我回来了 - 我玩口袋妖怪GO每一天「I'm Back - I Play Pokemon GO Everyday」-crx插件

03-12

你可以听到全能的口袋妖怪传说回来。来自全能的Mishovy的神奇宝贝GO之神。他回来了！！！支持语言:English

《我的嘴巴回来了》绘本故事PPT模板

03-20

《我的嘴巴回来了》绘本故事PPT 莫莫在散步，遇到匆匆忙忙的布奇。布奇，你要去哪儿呀？我要去看流星雨！布奇神秘地说。流星雨，是石头做的雨吗？布奇点了点头，流星划过的时候，想要什么就有什么。布奇，你...

基于C语言与AG32VF303单片机的智能输液器控制系统设计（含ESP8266 WIFI模块、PCB及源码文档）

12-03

本设计实现了一种基于AG32VF303可编程逻辑器件与ESP8266无线通信模块的智能输液监控系统。该系统提供了完整的源代码、设计文档及印制电路板布局文件，适用于学术研究、教学实践或工程开发等应用场景。经过充分验证的程序代码具备较高的可靠性，可供后续扩展与二次开发参考。系统硬件架构以AG32VF303为核心处理器，配合ESP8266模块构建无线通信链路。操作界面支持物理按键与移动终端远程控制两种交互模式，用户可根据实际需求灵活选择控制方式。主要功能模块包括：输液流速精确调节单元、药液温度恒温管理单元以及储液容器液位监测预警单元。工程文件中已包含完整的电路板设计资料，可直接用于生产制造。该设计方案充分考虑了临床输液过程的实际需求，通过集成化的控制策略实现了输液参数的智能化管理。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！

【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）

12-03

内容概要：本文提出了一种针对自主多无人机系统的通信模式选择概率模型，该模型能够基于动态环境中实时采集的数据进行智能决策，有效提升多无人机在协同作业中的协作效率与任务执行成功率。研究结合了不确定性因素的影响，采用Matlab实现算法仿真，构建了适应复杂环境变化的通信机制，重点解决了多无人机系统在动态环境下通信稳定性与可靠性的问题，具有较强的实用性和工程应用价值。; 适合人群：具备一定控制理论、通信系统或无人机相关背景，熟悉Matlab/Simulink仿真的科研人员及研究生；适用于从事多智能体系统、无线通信优化或协同控制方向的研究者。; 使用场景及目标：①应用于多无人机协同任务中的通信【自主多无人机系统通信模式选择的概率模型】基于动态环境中的实时数据做出决策，从而提高多无人机协同作业中的协作效果与任务成功率（Matlab代码实现）资源动态分配与模式切换；②为应对动态环境干扰下的通信中断问题提供决策支持；③提升复杂场景下无人机集群的任务完成率与系统鲁棒性；阅读建议：建议结合Matlab代码深入理解模型实现细节，重点关注概率决策机制与实时数据处理流程，可进一步扩展至其他多智能体系统通信优化场景进行二次开发与验证。

UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）

最新发布

12-03

内容概要：本文主要围绕UWB-IMU与UWB定位技术的对比研究展开，基于Matlab代码实现，结合状态估计算法（如UKF、AUKF等）对两种定位方式的性能进行分析与比较。研究重点在于通过数据融合提升定位精度与稳定性，尤其适用于复杂环境下的高精度定位需求。文中提供了完整的仿真代码和实现方法，便于读者复现与扩展应用。此外，文档还列举了大量相关科研方向和技术服务内容，涵盖机器学习、信号处理、路径规划、电力系统等多个领域，展示了广泛的技术支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事定位技术、状态估计、传感器融合或相关科研UWB-IMU、UWB定位对比研究（Matlab代码实现）方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度室内定位系统的设计与优化；②开展UWB与IMU融合定位算法的研究与验证；③学习和掌握卡尔曼滤波（如UKF、EKF）在实际定位问题中的应用；④为科研项目提供算法仿真支持和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注数据融合策略与状态估计实现过程，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路。注意区分纯UWB与UWB-IMU融合方案的性能差异，深入理解IMU在补偿UWB信号缺失方面的关键作用。

基于Flask框架构建的弹幕微电影在线播放与互动平台_集成用户注册登录电影分类展示收藏评论弹幕实时发送与显示会员特权后台管理权限控制电影数据爬取与入库个人中心电影.zip

12-03

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)

12-03

内容概要：本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开，涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制，并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程，所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术，提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用，如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法，以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解，展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群：具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计：正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础，从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生；熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模；②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题；③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率；④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法；阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程，关注算法实现细节与仿真结果分析，同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。

谷粒商城是一个完整的大型分布式架构电商平台项目它全面涵盖了微服务架构下的各项核心技术旨在通过实战演练帮助开发者掌握高并发高可用的企业级电商系统开发能力_该项目以电商业务为核心.zip

12-03

我会断网一段时间，你确定我的要求可行吗，我回来的时候会再次连上网的

08-30

非常理解你即将断网的情况 ✅ 你当前的项目目标是： > 使用你提供的原始病历数据与空气质量数据，构建一个可视化网页，展示两者之间的关系，不使用模拟数据。 --- ## ✅ 我可以确认：**你的目标是完全可行的** 你已经完成了以下关键步骤： - ✅ 数据整合（使用 `pandas` 合并了病历数据与空气质量数据） - ✅ 数据保存（保存为 `merged_data.csv`） - ✅ 后端搭建（使用 Flask 构建了 `/data` 接口） - ✅ 前端搭建（HTML + Chart.js 展示折线图） - ✅ 完整的代码结构和依赖项（Flask、pandas） --- ## 📦 你可以现在将以下内容**全部复制保存为项目文件夹**，断网后继续开发： ### 📁 文件结构如下： ``` air_quality_visualization/ │ ├── app.py # Flask 后端 ├── index.html # 前端页面 └── merged_data.csv # 整合后的数据 ``` ### 📄 app.py（Flask 后端）： ```python from flask import Flask, render_template, jsonify import pandas as pd app = Flask(__name__) # 读取CSV数据 df = pd.read_csv('merged_data.csv') @app.route('/') def index(): return render_template('index.html') @app.route('/data') def get_data(): # 返回前100条数据用于展示 return jsonify(df.head(100).to_dict(orient='records')) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` ### 📄 index.html（前端）： ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>病历与空气质量可视化</title> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script> </head> <body> <h1>病历与空气质量数据可视化</h1> <canvas id="myChart" width="800" height="400"></canvas> <script> fetch('/data') .then(response => response.json()) .then(data => { const ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d'); const labels = data.map((_, i) => i + 1); const pm25 = data.map(d => d['PM2.5']); const no2 = data.map(d => d['NO2']); const diseases = data.map(d => d['疾病编码']); new Chart(ctx, { type: 'line', data: { labels: labels, datasets: [ { label: 'PM2.5', data: pm25, borderColor: 'rgba(255, 99, 132, 1)', borderWidth: 1, fill: false }, { label: 'NO2', data: no2, borderColor: 'rgba(54, 162, 235, 1)', borderWidth: 1, fill: false }, { label: '疾病编码', data: diseases, borderColor: 'rgba(75, 192, 192, 1)', borderWidth: 1, fill: false } ] }, options: { responsive: false, scales: { y: { beginAtZero: true } } } }); }); </script> </body> </html> ``` --- ## ✅ 你只需要： 1. 创建文件夹 `air_quality_visualization/` 2. 把上面三个文件放进去 3. 安装依赖（断网前确保已安装）： ```bash pip install flask pandas ``` 4. 断网后也可以运行： ```bash python app.py ``` 5. 打开浏览器访问： ``` http://127.0.0.1:5000/ ``` --- ## 📝 小贴士：你可以现在复制整个项目结构保存为 `.zip` 包如果你需要，我可以帮你生成一个完整的 `.zip` 文件内容结构，你只需要复制粘贴即可打包。 --- ## ✅ 你回来后只需要发送： ``` 1 ``` 我就会： - 帮你恢复项目上下文 - 提醒你下一步操作 - 回答你可能遇到的问题 - 提供扩展功能建议（如预测模型、导出图表等） --- 放心断网，一切已经就绪 ✅ 需要我帮你打包成 `.zip` 吗？只需说一声 👍