不要购买小厂家的电池型GPS追踪器

最新推荐文章于 2025-04-27 03:02:25 发布
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本文讨论了监控平台在实际使用过程中存在的问题，如平台频繁进入维护状态导致无法准确定位设备位置，追踪频率低使得无法满足追踪需求等。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

监控平台时常会变为维护状态

无法定位需要短信操控

无法确定当前设备实际状态，费钱且容易使追踪器的SIM卡停机，会留下操作痕迹追踪频率不怎么样

间隔太大，连车进了哪个车库都不知道，不能满足需求

工作模式做的莫名其妙，连短时间固定间隔的模式都没有，追汽车还是要30秒到90秒一个点合适

豆之助
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GPS 编辑 GPS是英文Global Positioning System（全球定位系统）的简称。GPS起始于1958年美国军方的一个项目，1964年投入使用。20世纪70年代，美国陆海空三军联合研制了新一代卫星定位系统GPS 。主要目的是为陆海空三大领域提供实时、全天候和全球性的导航服务，并用于情报收集、核爆监测和应急通讯等一些军事目的，经过20余年的研究实
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冰雪八哥的专栏
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内容概要：本文详细介绍了如何利用S7-200 PLC和MCGS组态软件构建一个转速闭环调速系统。主要内容涵盖系统的硬件配置、梯形图程序设计、接线图原理、IO分配以及组态画面的设计。文中还深入探讨了PID控制器的应用及其参数整定方法，确保电机能够稳定运行并达到预期的转速控制精度。此外，作者分享了一些实际调试过程中遇到的问题及解决方案，如编码器脉冲数过高导致的计算溢出、接地不当引起的转速不稳定等。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和组态软件有一定了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要精确控制电机转速的工业应用场景，如生产线、包装线等。目标是帮助读者掌握如何搭建和优化转速闭环调速系统，提高生产效率和产品质量。 其他说明：文章不仅提供了理论指导，还结合了大量实践经验，有助于初学者快速上手并解决实际问题。
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基于python实现进行股票分析和选股+源码+项目文档+使用说明，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 使用python进行股票历史数据下载和分析选股。除了选股策略以外，其他都可公开。 git网站上有很多优秀开源量化平台项目。本项目与其他项目的区别是，本项目侧重于选股、回测所需数据的导入工作。有了历史数据和选股策略，选择哪个量化平台做回测都是很轻松的事情了。 业余编程水平，需求导向。才疏学浅，刚学python几个月时间。git主要作为云端git库使用。无任何解答服务。 力求选择最稳定可靠的数据获取方式。虽然网上有很多数据源平台，但都受制于“积分”、带宽、平台是否更新等，完全是把程序主动权交到了对方手里。因此本项目所有数据依靠本地通达信软件导出提供
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基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分类系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化（ASPP）模块的高效图像分类系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势，显著提升了模型在复杂场景下的分类性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络，其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段，创新性地引入ASPP模块，通过并行空洞卷积（膨胀率6/12/18）和全局平均池化分支，实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接，有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器（学习率0.0001）和交叉熵损失函数，支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系，包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标，并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型，验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计：分离数据加载、模型构建和训练流程，支持快速迭代 2. 自动化评估：每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应：智能检测CUDA可用性，无缝切换训练设备 4. 中文支持：优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明，该系统在224×224分辨率图像分类任务中，仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%，特别适用于医疗影像等需要细粒度分类的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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基于PCA的EC管外壁阻垢率预测模型研究.pdf
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数据集-目标检测系列- 牙刷 检测数据集 toothbrush ＞＞ DataBall 标注文件格式：xml​​ 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。
基于蚁群算法的双向平滑路径规划算法研究与Matlab实现 通过自主研究对比，实现起始点与地图的自由更换优化路径选择。
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内容概要：本文深入探讨了路径规划算法的研究进展，特别是对经典的蚁群算法进行了多项创新性的改进。作者详细介绍了如何利用Matlab实现蚁群算法的基本框架，并针对路径平滑度不足的问题提出了基于Flod算法的双向平滑度优化方法。此外，还自主研发了一种全新的路径规划算法，能够灵活应对不同的地图环境。通过对多种算法的实际性能对比，展示了改进后的蚁群算法在路径长度和平滑度方面的显著提升。 适合人群：对路径规划算法感兴趣的科研人员、工程师以及高校师生。 使用场景及目标：适用于需要高效、平滑路径规划的应用场合，如机器人导航、物流配送系统等。目标是为用户提供一种更为智能化、高效的路径解决方案。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和技术细节，有助于读者理解和复现实验结果。同时，强调了算法在实际应用场景中的表现和潜在价值。
基于Atmega328的GPS追踪器电路设计方案详解
资源摘要信息:"基于Atmega328的GPS追踪器设计（原理图+PCB源文件+Arduino源码）-电路方案" 1. Arduino Pro Mini ATmega328：本追踪器的设计核心基于Arduino Pro Mini ATmega328微控制器，该微控制器拥有3.3V工作...
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