ceshi

原创 于 2010-11-30 10:05:40 发布 · 132 阅读 · 0 ·
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VC_CESHI.zip
05-01
这个压缩包“VC_CESHI.zip”包含了一个或多个源代码文件，用于演示如何在Windows环境下通过编程与硬件的并口进行交互。 在VC++中，对并口的操作通常涉及到底层硬件编程，这需要了解并口的电气特性和通信协议。并口...
CESHI
沉梦昂志
06-29 196
CESHI 噶大家看法
ceshi.zip_网速测试
09-23
【ceshi.zip_网速测试】是一个用于网络速度检测的工具包，包含了必要的文件以便在服务器上快速部署和运行。这个工具集可以帮助用户方便地测试其网络连接的速度，包括上传和下载速率，以及可能的地理位置定位功能。...
axiiiiiiiiiiiii ziji ceshi
02-23
标题所指的“axiiiiiiiiiii ziji ceshi”可能是指一个特定的实验或者是某种技术测试的名称，但由于标题中出现了大量的重复字符“i”，这可能是由于输入错误或者是某种特定的编码方式。描述内容与标题相同，同样无法...
【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度（Matlab代码实现）
最新发布
12-26
【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于模型预测控制（MPC）的凸优化算法在电动车优化调度中的应用，并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力，用于解决电动车充电调度问题，提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑，包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等，展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取，涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生，尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标：①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度；②结合可再生能源出力与负荷预测，利用MPC进行多时段滚动优化，降低电网峰谷差，提高能源利用效率；③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议：建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习，优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法，并下载配套资源调试代码，以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
基于XGBoost机器学习算法融合历史气象数据构建广州市极端天气高精度短期预测模型以提升城市防灾减灾与运行韧性_广州市2014-2024年历史气象数据台风暴雨高温极端天.zip
12-26
基于XGBoost机器学习算法融合历史气象数据构建广州市极端天气高精度短期预测模型以提升城市防灾减灾与运行韧性_广州市2014-2024年历史气象数据台风暴雨高温极端天.zip
电动机三相感应电动机TIM间接磁场定向控制IFOC研究（Matlab代码实现）
12-26
【电动机】三相感应电动机TIM间接磁场定向控制IFOC研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要研究三相感应电动机（TIM）的间接磁场定向控制（IFOC），通过Matlab代码实现控制系统的设计与仿真。重点在于构建IFOC系统的核心算法，包括转子磁链观测、坐标变换、PI调节器设计以及空间矢量脉宽调制（SVPWM）等关键技术环节，从而实现对电动机转速和转矩的高性能控制。文中详细阐述了控制策略的理论基础与建模过程，并借助Matlab/Simulink平台验证系统的动态响应、抗干扰能力及稳定性，为电机驱动系统的工程应用提供参考。; 适合人群：具备电机控制基础知识和Matlab仿真经验的电气工程及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标：①深入理解间接磁场定向控制的基本原理与实现方法；②掌握Matlab/Simulink在电机控制系统建模与仿真中的应用；③为实际工程项目中高性能电机控制算法的开发与优化提供技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合电机控制理论教材同步学习，重点关注IFOC各模块的数学推导与参数整定方法，并动手运行和调试所提供的Matlab代码，以加深对控制逻辑和系统性能的理解。
【嵌入式系统】基于51单片机的14段数码管驱动设计：字符显示与动态扫描控制程序开发
12-26
内容概要：本文介绍了基于51单片机驱动14段数码管的技术实现方法，重点提供了用于显示数字与字母的段码数组定义及控制逻辑代码。文中给出了完整的C语言程序，通过定义ShuMaGuan14[][]二维数组存储0~9、A~Z字符对应的段码值，利用P0和P1端口输出反向段码驱动数码管，并实现了动态刷新与字符轮显功能。代码中还包含对特殊字符（如5和S相同）的处理以及额外的灯光效果设计。文章源自优快云博客，侧重于嵌入式开发中的硬件驱动编程实践。; 适合人群：具备基本单片机开发能力、熟悉C语言和51系列微控制器的电子爱好者或初级工程师；适合有一定嵌入式系统学习基础的学生或技术人员； 使用场景及目标：①学习14段数码管的工作原理与驱动方式；②掌握段码表的设计与生成方法；③理解单片机IO口控制、延时刷新与多字符显示逻辑；④应用于实际项目中的数码管显示模块开发； 阅读建议：建议结合Keil等开发环境进行仿真调试，配合硬件电路图理解端口输出逻辑，注意段码取反操作的原因（共阳极数码管），并可扩展增加按键控制或更多字符支持以加深理解。
springboot结合redis实现秒杀功能
12-26
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 spring-boot-demo 统一异常处理 Swagger Druid Mybatis Redis MongoDB 使用同一的异常处理 配置 集成swagger 配置 使用 访问： 集成Druid 配置 使用来替换默认配置 因为暂时没有专门提供给的定制版本，所以需要手动配置的属性。 : 配置状态监控的与 Filter与Servlet配置. 直接访问，输入账号密码即可进入监控。 集成Mybatis 配置 使用 来将数据库的下划线格式自动转换为驼峰格式。 推荐使用注解，替代复杂的文件 的使用 集成Redis 配置 使用 集成Mongo 配置 使用
基于飞桨深度学习框架复现SRGAN模型实现单张图像超分辨率重构的详细项目_该项目专注于利用生成对抗网络技术对低分辨率图像进行四倍放大因子下的高保真度超分辨率重建通过结合感知损失和.zip
12-26
基于飞桨深度学习框架复现SRGAN模型实现单张图像超分辨率重构的详细项目_该项目专注于利用生成对抗网络技术对低分辨率图像进行四倍放大因子下的高保真度超分辨率重建通过结合感知损失和.zip
【JavaScript】基于 WED 前端脚本框架的开发支持方案！解决前端开发效率低痛点.zip
12-26
【JavaScript】基于 WED 前端脚本框架的开发支持方案！解决前端开发效率低痛点.zip
利用DIgSILENT/PowerFactory建立模型并进行仿真双馈风力发电系统
12-26
根据原作 https://pan.quark.cn/s/cc73fb082959 的源码改编 My DIgSILENT PowerFactory Goal: Goal: This project is designed as a repository of the main documents related to DIgSILENT PowerFactory used in my classes of Power System Analysis, Power System Operation, Power System Protection, and Smart grids. This repository is linked to a Research Project at Researchgate: https://www.researchgate.net/project/My-documents-of-DIgSILENT-PowerFactory The ResearchGate Project has document explaining the use of the files included in this repository. link: https://.com/fglongatt/MyDIgSILENTPowerFactory
基于Real-ESRGAN超分辨率算法的本地化Web服务实现_提供便捷的Windows平台便携式部署方案与RESTfulAPI接口调用能力_旨在为开发者及普通用户搭建一个开箱即用.zip
12-26
基于Real-ESRGAN超分辨率算法的本地化Web服务实现_提供便捷的Windows平台便携式部署方案与RESTfulAPI接口调用能力_旨在为开发者及普通用户搭建一个开箱即用.zip
基于Python构建的面向中国A股市场的模块化量化投资因子研究分析系统_专注于价值成长财务质量动量波动率等多元因子的计算生成预处理标准化中性化去极值缺失值处理以及单因子测试分层回测.zip
12-26
基于Python构建的面向中国A股市场的模块化量化投资因子研究分析系统_专注于价值成长财务质量动量波动率等多元因子的计算生成预处理标准化中性化去极值缺失值处理以及单因子测试分层回测.zip
基于MSRN深度神经网络架构实现图像与视频超分辨率重建的智能增强系统_支持图片格式包括BMP_JPG_PNG和视频格式包括MP4_AVI的输入输出处理_具备灵活可调的放大系数2倍_.zip
12-26
基于MSRN深度神经网络架构实现图像与视频超分辨率重建的智能增强系统_支持图片格式包括BMP_JPG_PNG和视频格式包括MP4_AVI的输入输出处理_具备灵活可调的放大系数2倍_.zip
基于节点导纳矩阵的三相配电系统建模(Matlab实现）
12-26
基于节点导纳矩阵的三相配电系统建模(Matlab实现）内容概要：本文介绍了基于节点导纳矩阵的三相配电系统建模方法，并提供了Matlab实现代码。该建模方式适用于复杂配电网络的分析与仿真，能够有效反映系统中各节点间的电气关系，支持对三相不平衡、线路参数、负荷分布等因素的精确刻画，为后续的潮流计算、故障分析、状态估计等电力系统研究提供基础支撑。文中强调该模型已被成功复现于多个科研场景，具备较高的实用性和参考价值。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的科研人员、高校研究生及从事配电网仿真与优化工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于三相不平衡配电系统的潮流计算与建模研究；②支撑故障分析、状态估计、网络重构等高级应用；③为智能配电网、分布式电源接入等前沿课题提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，理解节点导纳矩阵的构建逻辑与三相系统建模的关键步骤，同时可参考文档中提及的其他相关案例进行拓展学习。
Vapoursynth平台下集成Real-CUGAN超分辨率算法的便携式视频处理工具包_内置基于vs-mlrt框架的CUGANESRGANWaifu2x以及Anime4K等多种.zip
12-26
Vapoursynth平台下集成Real-CUGAN超分辨率算法的便携式视频处理工具包_内置基于vs-mlrt框架的CUGANESRGANWaifu2x以及Anime4K等多种.zip
mosquitto ceshi
03-08
### Mosquitto 测试 示例 教程 #### 安装 Mosquitto 及客户端工具 为了进行测试，首先需要确保已经正确安装了 Mosquitto 和其客户端工具。可以通过以下命令来完成安装： ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install mosquitto mosquitto-clients ``` 此操作会从 Ubuntu 默认软件仓库中获取并安装最新版本的 Mosquitto[^1]。 #### 启动 Mosquitto 服务 启动 Mosquitto 服务可以使用配置文件 `mosquitto.conf` 进行自定义设置。如果是在本地环境中运行简单的测试，则可以直接通过命令行启动 broker: ```bash mosquitto -c /etc/mosquitto/mosquitto.conf ``` 这将在当前路径下按照指定配置文件启动 Mosquitto Broker[^2]。 #### 编写 Python 脚本用于发布/订阅消息 下面是一个简单的例子展示如何利用 paho-mqtt 库来进行基本的消息收发测试。这个库可以在 Python 中方便地实现 MQTT 协议通信功能。 ##### 发布者 (Publisher) ```python import paho.mqtt.client as mqtt client = mqtt.Client() client.connect("localhost", 1883, 60) client.publish("test/topic", "Hello from Publisher!") client.disconnect() ``` ##### 订阅者 (Subscriber) ```python import time import paho.mqtt.client as mqtt def on_message(client, userdata, message): print(f"Received message '{str(message.payload.decode('utf-8'))}' " f"on topic '{message.topic}'") client = mqtt.Client() client.on_message = on_message client.connect("localhost", 1883, 60) client.subscribe("test/topic") try: client.loop_forever() except KeyboardInterrupt: pass finally: client.disconnect() ``` 上述代码展示了怎样创建一个简单的发布者和订阅者的应用程序。当两者都连接到同一个主题时，发布的任何消息都会被订阅者接收到并打印出来。 #### 使用 Mock 对象进行单元测试 对于更复杂的场景，可能还需要考虑对 Mosquitto 或其他组件的功能进行隔离测试。这时就可以借助像 Mockito 这样的框架，在不实际发送网络请求的情况下验证业务逻辑是否正常工作。虽然这里提到的是 Java 生态下的 Mockito 工具[^3]，但对于 Python 开发来说也有类似的解决方案，比如 unittest.mock 模块可以帮助我们轻松地模拟对象行为以便于测试目的。
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