无题

于 2006-10-22 21:33:00 发布
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真正的水手不会畏惧波涛彭湃的大海，
因为那会使你勇敢、执着、成熟、自信
你会认为这是一道壮丽的风景
能让你体验到中流击水的豪情
而且风平浪静之时必然是风和日丽
真正让水手害怕的是满天弥漫的乌云
阴沉沉的，
让你觉得压抑、窒息
让你找不着北
努力过，却发现还在原处徘徊
努力也成为徒劳
对付满天的阴霾只有选择忍耐
坚持到太阳的光辉重现大海
你又可以参与百帆竞渡
虽然令人愤慨的阴霾耽搁了你的行程
但是努力你一定会赢
 
macrosea8
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无题：idetest
02-25
Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 有关更多信息，请参见有关的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！... 如果您对构建工具和配置选择...
无题　
05-18 331
一只猫在夜的路灯下阴影中小跑 我站在楼上撕着裂口唇的皮 女人美丽的肥臀 转过来是一男子 打过去的电话没人接 对方用我的声音在回答 夜是巨兽吐出的舌头 我们在梦魇中酣然入睡 遥远的年代 此刻和我一样心情的人 已经忘了曾经的对话 那...
最新部编版九年级上册语文无题ppt课件_精美学习课件ppt
11-23
根据给定文件的信息，我们可以从中提炼出多个相关的知识点，包括对李商隐及其作品《无题》的深入分析。下面将详细展开这些知识点。 ### 一、李商隐及其诗歌创作背景 李商隐（约813-约858），唐代著名诗人，与杜牧...
【《无题》,阅读训练题及答案】无题阅读题答案.docx
11-13
在探究生命的意义与本质时，人们常常会迷失于纷繁复杂的思绪与情绪之中，如同林清玄在其著作《无题》中所述，他与禅师的对话揭示了人生简化的真谛：饥饿时吃饭，困倦时睡眠。然而，这一简单的行为背后，隐藏着深刻的...
【《无题,席慕容》阅读及答案】 无题席慕容阅读答案.docx
11-13
【《无题,席慕容》阅读及答案】这篇文章主要探讨的是不同代际间的乡愁情感。席慕容在文章中描述了自己对故乡的深深眷恋，而她的孩子们却并未受到同样的“血脉”包袱影响，他们对母亲的乡愁持有一种理解和宽容的态度...
《无题》李商隐 赏析和答案.pdf
10-31
《无题》是唐代著名诗人李商隐的代表作品之一，此诗以无题为名，却蕴含着深邃的情感和丰富的艺术手法，成为中国古典文学中广为传颂的佳作。李商隐用其独特的文学才华，将个人的情感体验转化为普遍的情感共鸣，使得...
【嵌入式系统】基于STM32的步进电机精准运动控制：硬件搭建、代码实现及性能优化
最新发布
07-24
内容概要：本文详细介绍了如何使用STM32微控制器精确控制步进电机，涵盖了从原理到代码实现的全过程。首先，解释了步进电机的工作原理，包括定子、转子的构造及其通过脉冲信号控制转动的方式。接着，介绍了STM32的基本原理及其通过GPIO端口输出控制信号，配合驱动器芯片放大信号以驱动电机运转的方法。文中还详细描述了硬件搭建步骤，包括所需硬件的选择与连接方法。随后提供了基础控制代码示例，演示了如何通过定义控制引脚、编写延时函数和控制电机转动函数来实现步进电机的基本控制。最后，探讨了进阶优化技术，如定时器中断控制、S形或梯形加减速曲线、微步控制及DMA传输等，以提升电机运行的平稳性和精度。 适合人群：具有嵌入式系统基础知识，特别是对STM32和步进电机有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①学习步进电机与STM32的工作原理及二者结合的具体实现方法；②掌握硬件连接技巧，确保各组件间正确通信；③理解并实践基础控制代码，实现步进电机的基本控制；④通过进阶优化技术的应用，提高电机控制性能，实现更精细和平稳的运动控制。 阅读建议：本文不仅提供了详细的理论讲解，还附带了完整的代码示例，建议读者在学习过程中动手实践，结合实际硬件进行调试，以便更好地理解和掌握步进电机的控制原理和技术细节。同时，对于进阶优化部分，可根据自身需求选择性学习，逐步提升对复杂控制系统的理解。
微电网优化技术及其算法研究：从Yalmip+Cplex到粒子群与遗传算法的应用 指南
07-24
内容概要：本文详细探讨了微电网优化技术及其相关算法的研究，涵盖多种优化方法和技术手段。主要内容包括：（1）使用Yalmip+Cplex进行微电网优化建模，涉及光伏、风电、蓄电池和电网的协调配置；（2）采用粒子群算法优化微电网及综合能源系统，通过群体智能算法优化能源分配；（3）介绍多目标算法优化综合能源系统，以及遗传算法在光伏出力预测和风光负荷典型场景生成中的应用；（4）讨论拉丁超立方抽样方法在生成代表性场景中的作用。每种方法均配有详细的代码分析，帮助读者深入理解其实现细节。 适合人群：对微电网优化技术和算法感兴趣的科研人员、工程师及相关领域的学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解微电网优化技术及其实际应用的人士，旨在提供理论与实践相结合的学习材料，帮助读者掌握不同优化算法的具体实现方式。 其他说明：本文不仅介绍了各种优化算法的基本原理，还提供了相应的代码实例，便于读者动手实践并加深理解。
基于arduino uno r3主控的环境监测系统设计
07-24
通过传感器采集TVOC（总挥发性有机物）、HCHO（甲醛）和eCO2（等效二氧化碳）数据，并显示在LCD屏幕上，同时支持数据记录到SD卡，以及通过旋转编码器进行交互。结合RTC时间戳将数据记录至SD卡，并通过LCD显示屏和旋转编码器实现用户交互。系统具备三屏数据显示、智能SD卡管理、时间设置和数据记录控制等核心功能。 该设备通过软串口与TVOC传感器通信，获取TVOC、HCHO和eCO2数据。这些数据会显示在LCD屏幕上，用户可以通过旋转编码器切换显示屏幕（三个屏幕：TVOC+HCHO、eCO2、最后记录）。同时，设备支持将数据记录到SD卡（记录状态由记录按钮控制）。设备还包含一个实时时钟（RTC）用于时间戳。旋转编码器长按可以进入时间设置模式，调整年、月、日、时、分、秒。
MATLAB语音识别系统：基于GUI的数字0-9识别及深度学习模型应用 · GUI v1.2
07-24
内容概要：本文介绍了一款基于MATLAB的语音识别系统，主要功能是识别数字0到9。该系统采用图形用户界面（GUI），方便用户操作，并配有详尽的代码注释和开发报告。文中详细描述了系统的各个组成部分，包括音频采集、信号处理、特征提取、模型训练和预测等关键环节。此外，还讨论了MATLAB在此项目中的优势及其面临的挑战，如提高识别率和处理背景噪音等问题。最后，通过对各模块的工作原理和技术细节的总结，为未来的研究和发展提供了宝贵的参考资料。 适合人群：对语音识别技术和MATLAB感兴趣的初学者、学生或研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解语音识别技术原理的人群，特别是希望通过实际案例掌握MATLAB编程技巧的学习者。目标是在实践中学习如何构建简单的语音识别应用程序。 其他说明：该程序需要MATLAB 2019b及以上版本才能正常运行，建议使用者确保软件环境符合要求。
西门子S7-1500 PLC在新能源电池组装线及机器人通信中的应用与编程案例 v1.1
07-24
西门子S7-1500 PLC及其相关技术在新能源电池组装线上的应用。主要内容涵盖了西门子Sicar标准程序案例，包括与西门子工控机、WinCC Runtime的结合，以及多种编程语言（如SCL、GRAPH）的应用。文中还探讨了西门子PLC S7-1500与KUKA机器人的TCP/IP通讯、六轴伺服电机控制、Modbus通讯、PN通讯控制西门子V90伺服电机、巴鲁夫RFID总线模组通讯等技术细节。此外，文章还提到与MES系统的对接，实现了生产数据的实时反馈和优化。最后，文章强调了这些技术的学习价值和应用前景，特别是对于电气编程者和希望提升自动化水平的企业。 适合人群：电气工程师、自动化技术人员、从事新能源电池生产的研发人员。 使用场景及目标：适用于新能源电池生产线的设计与优化，帮助企业和技术人员掌握先进的自动化控制技术，提高生产效率和产品质量。 其他说明：文中提供的大量学习资料和实际案例有助于读者深入了解并应用于实际项目中。
PLC精准配方控制的三轴螺丝机与流水线智能联动系统：支持触摸屏操作与三菱FX3GA控制器，螺丝数量与数据存储可灵活调整
07-24
如何利用PLC（可编程逻辑控制器）为三轴吸钉式自动锁螺丝机编写配方程序，并使其与流水线无缝协作。主要内容涵盖PLC与三轴螺丝机的结合、配方设定、运动控制、信号交互以及显控触摸屏与三菱FX3GA PLC的配合。PLC作为核心控制单元，负责接收流水线到位信号并控制三轴螺丝机的运动，确保高效、精准的打螺丝作业。同时，通过显控触摸屏，操作员可以方便地调整参数和监控设备状态。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些希望提升生产线效率和精度的专业人士。 使用场景及目标：适用于现代化工厂的自动化生产线，旨在提高生产效率、减少人工干预、增强生产的灵活性和智能化水平。 其他说明：文中提到的系统已在实际设备中得到应用，证明了其可行性和可靠性。通过预设的配方程序，该系统能轻松应对多种产品的生产需求，是未来制造业发展的趋势之一。
【地理信息系统】基于GEE-API的地表高程路径分析服务：获取路径沿线高程数据及百分位统计信息的设计与实现
07-24
内容概要：本文档详细介绍了GP_elevationPath类及其相关方法，该类继承自GEE_Service，主要用于获取路径沿线的高程数据。它通过Google Earth Engine (GEE) API来处理地理空间数据。文中定义了关键函数getElevationAlongPath，该函数接收路径、采样距离、数据比例尺和百分位数组作为参数，经过一系列复杂的地理计算（如将路径分割为多个线段、创建采样点、获取每个点的高程信息等），最终返回包括各个采样点的高程百分位数据在内的结果。此外，还提供了singleRequest方法用于处理来自用户的JSON格式请求，检查请求是否合法并调用getElevationAlongPath进行具体的数据处理。 适合人群：熟悉Python编程语言，特别是对地理信息系统(GIS)和遥感领域有一定了解的研究人员或开发者。 使用场景及目标：①需要从Google Earth Engine获取特定路径上高程数据的研究项目；②开发基于Web的应用程序时，用于提供路径高程信息服务；③帮助用户理解如何使用GEE API与Python结合来处理地理空间数据。 其他说明：此文档提供的代码示例包含了详细的错误处理机制，确保当输入数据不正确或出现异常情况时能够及时反馈给用户。同时，它也展示了如何利用GEE平台丰富的影像资源和强大的数据分析能力来进行定制化的地理空间分析任务。
汇川MD500E变频器全套开发方案：源马程序+解析+仿真模型，PMSM控制算法资料齐全，远程验证定制生产技术服务
07-24
汇川MD500E变频器的开发方案，涵盖源码解析、原理图、仿真模型以及多种定制服务。首先，文章深入剖析了MD500E变频器的核心源码，包括PMSM的FOC控制算法、电阻、电感、磁链等参数的辨识算法、无感FOC控制算法、电流环自整定算法和磁链观测器算法。其次，提供了详细的原理图，展示了变频器的电路布局和控制逻辑。此外，还提供了全套仿真模型和测试系统，可以在仿真环境中模拟各种工况，提前发现潜在问题并进行优化。最后，文中提到严格的供货商管理和生产文件管理，确保生产的透明化和可追溯性。同时，支持软件的二次开发和定制服务，满足用户的个性化需求。 适合人群：从事变频器开发的技术人员、电气工程师、自动化控制系统设计师。 使用场景及目标：适用于需要深入了解汇川MD500E变频器内部机制的研发人员，旨在帮助他们掌握核心技术，提升开发效率，解决实际应用中的问题。 其他说明：本文不仅提供了详尽的技术细节，还强调了生产和供应链管理的重要性，有助于全面理解和实施变频器开发项目。
Unity火灾逃生模拟仿真：提升画质与全场景漫游的消防安全培训平台
07-24
内容概要：本文介绍了基于Unity开发的火灾逃生模拟仿真系统。该系统采用最新的Unity渲染管线，实现了真实镜面反射和PBR材质，提升了视觉效果的真实感。同时，系统支持全场景漫游和自由视角转换，用户可根据提示选择合理的逃生方式。此外，文中详细描述了系统的各个组成部分，如场景建模、角色与AI设计、镜面反射与PBR材质实现、全场景漫游与视角转换、提示与交互设计，以及打包与发布流程。最后，系统不仅提供了可执行的exe文件，还附带了完整的项目源码和说明文档，便于用户深入了解和二次开发。 适合人群：对Unity开发感兴趣的技术人员、从事消防安全教育的专业人士、希望了解虚拟现实应用的学生和研究人员。 使用场景及目标：适用于消防培训和演练，旨在提高人们对火灾逃生知识的理解和实际操作能力。 其他说明：该系统不仅强调用户体验和技术实现，还关注于教育意义和社会价值，未来将继续优化和完善，为更多人提供服务。
springboot216新闻资讯系统.zip
07-24
springboot216新闻资讯系统
C#地磅称重无人值守管理软件：集成多技术实现智能称重自动化
07-24
内容概要：本文介绍了基于C#编程的地磅称重无人值守管理软件，该系统集成了身份证信息读取、人证识别、车牌识别、LED显示、语音播报、红外对射、道闸控制等多种功能。通过这些技术的应用，软件不仅提升了称重管理的效率，还增强了安全性和准确性。文中详细描述了各功能模块的设计与实现，以及它们如何协同工作来实现完整的称重流程自动化。 适合人群：从事工业自动化、物流管理和软件开发的技术人员，尤其是对C#编程和智能称重管理系统感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效、安全、准确的地磅称重管理的企业或机构，旨在提升称重管理的自动化水平，减少人工干预，降低运营成本并提高工作效率。 其他说明：该软件的成功应用展示了现代科技在传统行业中的巨大潜力，未来有望进一步扩展其功能，适应更多复杂场景的需求。
芬朗DSP-F8电脑调音软件下载
07-24
芬朗DSP-F8电脑调音软件下载
opencv无题识别
12-08
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景，以下是一些常见的物体识别方法和技术： 1. **特征提取与匹配**： - **SIFT（尺度不变特征变换）**和**SURF（加速稳健特征）**：这些算法用于检测和描述局部特征，能够在图像中识别出相同的物体，即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB（定向快速旋转BRIEF）**：一种快速的特征检测和描述算法，适用于实时应用。 2. **模板匹配**： - 通过在图像中滑动一个模板（已知物体的图像），并计算模板与图像区域的相似度，来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**： - **支持向量机（SVM）**：用于分类和回归分析，可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络（CNN）**：深度学习模型，特别适合处理图像数据，能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**： - **Haar级联分类器**：基于积分图和AdaBoost算法，用于实时人脸检测。 - **YOLO（You Only Look Once）**和**SSD（Single Shot MultiBox Detector）**：实时目标检测算法，能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**： - **Mask R-CNN**：在目标检测的基础上，进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具，可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用OpenCV进行模板匹配： ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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