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原创于 2025-03-09 11:14:57 发布 · 131 阅读

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Java是当今最优雅的开发语言

richxu20250501的博客

01-01

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嵌入式 #电子信息 #编程 #软件设计与开发 #找工作 #后端开发 #单片机 #小红书#Java。项目内部代码都各种积木化(模块化) (离不开spring boot的加持)我也曾用过Delphi ,C#,Python 开发！我认为Java是当今最优雅的开发语言！

【计算机视觉】基于RandLANet的点云语义分割模型训练：SensatUrban数据集应用与精度评估系统实现

01-03

内容概要：本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程，系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法，并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后，逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式，包括训练、测试命令的执行与参数含义，以及如何监控训练过程中的关键指标。最后，教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容，并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群：具备一定深度学习基础，熟悉Python编程和深度学习框架，从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师；适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标：①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用；②学会完整部署一个点云分割项目，包括数据处理、模型训练、测试与性能评估；③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议：建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料，在本地或云端环境中边操作边学习，重点关注数据格式要求与训练参数设置，遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。

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【计算机视觉】基于YOLOv5/v8/v10的球场设备检测系统设计：体育场馆智能运维应用

01-03

内容概要：本文是一份关于基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的体育场内球场设备检测系统的完整实践指南，旨在帮助学生完成毕业设计。文章详细介绍了目标检测模型YOLO系列的基本原理与差异，指导读者从环境搭建、数据采集与标注、模型训练到实时检测和可视化界面开发的全流程。通过构建一个能识别篮球架、球门、球网等体育设施的智能系统，实现场馆运维、赛事保障等实际场景的应用，并建议进行多模型对比实验以提升毕设深度。配套代码与数据配置链接也已提供，便于快速上手。; 适合人群：计算机相关专业、具备一定Python编程基础、正在准备毕业设计的学生，尤其是对人工智能、计算机视觉方向感兴趣的研发初学者。; 使用场景及目标：① 掌握YOLO系列模型在真实场景中的应用方法；② 完成一套可运行的球场设备自动检测系统用于毕设展示；③ 通过模型对比实验提升项目科研深度，增强答辩竞争力；阅读建议：建议按照文档步骤循序渐进操作，重点理解数据准备与模型训练的关键环节，同时结合提供的代码链接进行实践调试，确保各模块顺利运行，最终集成完整系统并做好演示准备。

【信息系统管理】学习系统分析师的重要性与必要性，从职业发展、技术能力提升以及系统化思维培养等多个角度分析了成为系统分析师的价值

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内容概要：本文主要阐述了学习系统分析师的重要性与必要性，从职业发展、技术能力提升以及系统化思维培养等多个角度分析了成为系统分析师的价值。文章指出，系统分析师不仅需要掌握软件工程、需求分析、架构设计等核心技术能力，还需具备良好的沟通协调能力和业务理解能力，能够在复杂项目中承担桥梁角色，连接技术与业务。通过系统分析师的学习与认证，可以全面提升个人在软件开发生命周期中的综合把控能力。; 适合人群：具备一定IT基础知识，从事或有意向转向软件工程、项目管理、系统设计等相关领域的技术人员，尤其是希望向高阶技术岗位或架构师方向发展的从业者；使用场景及目标：①帮助技术人员突破编码层面局限，拓展全局视野；②掌握系统分析方法论，提升复杂系统的设计与规划能力；③为参加系统分析师考试或职业转型提供指导与动力；阅读建议：建议结合实际项目经验进行思考，边学习边实践，重点关注文中提到的需求分析、系统建模、架构权衡等内容，深入理解系统分析师在项目全周期中的作用与价值。

电机控制基于SVPWM-DTC的三相异步电机仿真：Simulink建模与高性能控制策略实现

01-03

内容概要：本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC（空间矢量脉宽调制-直接转矩控制）的Simulink仿真实现方法，结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点，构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理，包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择，并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号，提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程，涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置，给出了仿真调试要点与预期结果，如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等，并提出了模型优化与扩展方向，如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群：电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生，从事电机控制算法开发的工程师，具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标：①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式；②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真；③通过仿真验证控制算法有效性，为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议：学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型，重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节，仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试，建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。

Vue2.0多Tab切换组件封装

01-03

已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf1e0d5b9490 本文重点阐述了Vue2.0多Tab切换组件的封装实践，详细说明了通过封装Tab切换组件达成多Tab切换功能，从而满足日常应用需求。知识点1：Vue2.0多Tab切换组件的封装* 借助封装Tab切换组件，达成多Tab切换功能* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现知识点2：TabItems组件的应用* 在index.vue文件中应用TabItems组件，借助name属性设定tab的标题* 通过:isContTab属性来设定tab的内容* 能够采用子组件作为tab的内容知识点3：TabItems组件的样式* 借助index.less文件来设定TabItems组件的样式* 设定tab的标题样式、背景色彩、边框样式等* 使用animation达成tab的切换动画知识点4：Vue2.0多Tab切换组件的构建* 借助运用Vue2.0框架，达成多Tab切换组件的封装* 使用Vue2.0的组件化理念，达成TabItems组件的封装* 通过运用Vue2.0的指令和绑定机制，达成tab的切换功能知识点5：Vue2.0多Tab切换组件的优势* 达成多Tab切换功能，满足日常应用需求* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现* 能够满足多样的业务需求，具备良好的扩展性知识点6：Vue2.0多Tab切换组件的应用场景* 能够应用于多样的业务场景，例如：管理系统、电商平台、社交媒体等* 能够满足不同的业务需求，例如：多Tab切换、数据展示、交互式操作等* 能够与其它Vue2.0组件结合运用，达成复杂的业务逻辑Vue2.0多Tab切换组件的封装实例提供了...

htmldiff：展示差异的HTML标签库

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代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/41cd695ddf65 `htmldiff` 是一个以 Ruby 语言为基础构建的库，其主要功能是在 HTML 文档中展示文本之间的差异。该库的一个显著特点在于它不仅能够识别出不同之处，还会借助 HTML 标签来呈现这些差异，从而让用户能够直观地观察到文本的变化情况。这种特性使得 `htmldiff` 在版本控制、文档对比或任何需要展示文本变动场景的应用中显得尤为有用。 `htmldiff` 的核心作用是对比两个字符串，并生成一个 HTML 输出结果，这个结果会明确地指出哪些部分被添加、哪些部分被删除以及哪些部分被修改。此外，通过运用 CSS，用户可以进一步调整差异展示的样式，使其与项目或网站的现有设计风格相协调。在使用 `htmldiff` 之前，需要先完成该库的安装。如果项目已经配置了 Ruby 环境和 Gemfile，可以在 Gemfile 文件中添加 `gem htmldiff` 语句，随后执行 `bundle install` 命令进行安装。如果没有 Gemfile 文件，也可以直接采用 `gem install htmldiff` 命令来进行全局安装。在编程实现时，可以通过调用 `Htmldiff.diff` 方法来对比两个字符串，并获取相应的 HTML 输出。例如：```rubyrequire htmldiffstr1 = "这是一个示例文本。 "str2 = "这是一个示例文本，现在有更多内容。 "diff_html = Htmldiff.diff(str1, str2)puts diff_html```上述代码将会输出两个字符串之间的差异，其中新增的内容会被 `<ins>` 标签所包围，而...

模拟电子技术（第五版）课后习题解答

01-03

源码地址： https://pan.quark.cn/s/4b03c5611266 依据所提供的资料，可以判定这份资料是关于《电子技术基础模拟部分》第五版教科书第七章节的习题解析，由湖南人文科技学院通信与控制工程系的田汉平教师提供。尽管具体内容未予展示，但能够围绕模拟电子技术的基础理论、第七章节所涉及的核心概念以及潜在的习题种类等方面来展开相关知识点的阐述。 ### 模拟电子技术概述模拟电子技术是电子工程学科中的一个关键领域，主要探讨模拟信号的产生、转换、传输和处理等议题。模拟信号是指时间与幅度上均呈现连续变化的电信号。模拟电路的设计与剖析是模拟电子技术的核心，它涵盖了放大器、振荡器、滤波器等电路的设计原理及其应用。 ### 第七章核心知识点猜测#### 1. 放大电路分析与设计- **基本放大电路**：共射极、共基极和共集电极放大电路的特性及其应用场景。 - **多级放大电路**：掌握如何将多个放大电路串联，以提升增益或优化频率响应。 - **差分放大电路**：用于抑制共模信号，放大差模信号，是精密仪器和测量设备中的关键构成部分。 #### 2. 反馈电路与稳定性- **反馈的基本概念**：正反馈与负反馈的区分，以及它们在电路中的应用场景。 - **深度负反馈**：解析深度负反馈状态下的放大器性能改进，包括增益稳定性和带宽的拓宽。 - **振荡电路**：理解LC振荡器、RC振荡器的工作机制及应用领域。 #### 3. 功率放大器- **A类、B类、AB类功率放大器**：熟练掌握不同类型功率放大器的特性、效率及其适用环境。 - **热效应与保护措施**：讨论在功率放大器设计过程中需要关注的散热问题及相应的防护措施。 #### 4. 集成运算放大器的应用- **理想运放模型**：熟...

Shevewinyei_SubwayChange_5804_1767244697269.zip

01-03

Shevewinyei_SubwayChange_5804_1767244697269.zip

运维-数列源码-二次试验.cpp

最新发布

01-03

运维-数列源码-二次试验.cpp

半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）

01-03

半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现，重点在于利用极限学习机（ELM）系列模型进行机器学习任务，涵盖分类、回归、聚类及降维等应用场景。文中强调该方法适用于缺乏充足标签数据的实际科研问题，通过结合半监督与无监督学习机制，提升模型泛化能力与学习效率。同时，文档展示了多种基于Matlab的仿真案例，突出其在电力系统、信号处理、路径规划等领域的应用价值，并提供了配套代码资源链接，便于读者复现与拓展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事人工智能、电气工程、自动化及相关领域研究的科研人员与研究生。; 使用场景及目标：①在标签稀缺条件下实现高效建模与数据分析；②应用于电力负荷预测、故障诊断、信号分类等实际工程问题；③辅助学术论文复现与算法性能对比研究。; 阅读建议：建议结合提供的网盘资源下载完整代码，按照文档目录顺序逐步学习，重点关注SS-US-ELM的实现逻辑与参数设置，并通过实际数据集进行调试与优化，以深入掌握其在不同场景下的应用技巧。

运维-分支列表-二次试验.cpp

01-03

运维-分支列表-二次试验.cpp

ADC0832转换与显示

01-03

下载方式：https://pan.quark.cn/s/71eedd1f6247 ADC0832被视作一种常见的8位模数转换器（Analog-to-Digital Converter），在电子设计领域中具有广泛的应用。该种芯片能够将连续的模拟信号转变为离散的数字信号，从而方便微处理器或其他数字系统进行进一步处理。在Proteus环境中，通过仿真ADC0832的设计，有助于我们深入理解并验证基于模拟输入信号的数字化操作。 1. **ADC0832的核心构造与运作机制** ADC0832属于一种8位逐次逼近型模数转换器，其内部集成了一个比较器、一个计数器以及一个寄存器。当输入模拟电压被施加至输入端时，内部比较器会持续调整数字代码，直至输出端的电压与输入电压达到一致。这一过程即为逐次逼近，其最终输出的数字代码代表了输入模拟电压的等效数值。 2. **模数转换流程** - **采样与保持**：在模数转换开始之前，模拟信号必须被采样并保持一段时期，以确保在转换期间输入电压保持稳定。 - **启动转换**：通过向芯片发送启动信号（例如START或CONVST引脚的高电平脉冲），转换过程得以启动。 - **逐位比较**：内部比较器从最高位开始，依次进行比较，并根据比较结果更新数字代码。 - **转换终止**：当所有8位都完成比较后，转换过程结束，并通过中断标志或状态引脚向系统发出通知。 - **数据读取**：借助SPI、I2C或并行接口，从ADC的输出寄存器中获取转换结果。 3. **Proteus仿真平台** Proteus是一款功能强大的电子电路仿真软件，能够支持多种微控制器及外围设备的仿真，其中包括ADC0832。在Proteus中，用户可以构建ADC0832与微控制器的...

pandas实现连续数据离散化(分箱操作)

01-03

已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/957edcc1d82b Python在处理连续数据离散化方面主要依赖两个函数，即pandas.cut与pandas.qcut，前者依据预设的分界点对连续数据进行分组划分，而后者则能根据预设的分组数量对连续数据进行等距分组划分，所谓等距即指每个分组中的数据量保持均等。接下来将简要阐述这两个函数的具体应用方式：# 引入pandas库import pandas as pdages = [20, 22, 25, 27, 21, 23, 37, 31, 61, 45, 41, 32] # 需要分组的原始数据bins = [18, 25, 35, 60, 100] # 预设分组的边界点pandas.cut函数：cats1 =

汇编语言可视化开发工具-下载即用.zip

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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/c77e2a7662f6 汇编语言学习参考书：使用王爽写的《汇编语言》第三版学习工具(win7 x64)： DOSBox 0.74、masm.exe、link.exe、debug.exe。另外需要一款编辑器，用来编辑源程序，推荐sublime text。需要到这里下载支持汇编语法高亮的插件：https://.com/Nessphoro/sublimeassembly 目录介绍学习工具：包含win7 64位下需要的工具：DOSBox 0.74安装包、masm.exe、link.exe、debug.exe experiment.asm：参考书上面的练习与实验（不全，但需要的代码都在里面） 64位windows7下DOSBox使用方法： step1：新建文件夹（下面以为例） step2：将、、放到文件夹下 step3：打开DOSBox。这里可以看到Z:\DOSBox里的虚拟盘，我们采用mount命令将其转变到目录下，如果只是用这一次，可以直接在命令行中输入如下命令： Z:\> mount d C:\coding\assembly-language-learning Z:\> D: D:\> 如果是一直使用，则可以修改autoexe，方法如下：打开，在打开的文件里找到（应该在文本的最后位置），向下面那样在末尾添加上面两条命令 [autoexec] \# Lines in this section will be run at startup. \# You can put your MOUNT lines here. mount d c:\coding\assembly-language-learni...

数字通信 · MATLAB 仿真 · AWGN 信道下 BPSK/QPSK/16-QAM/64-QAM BER 性能对比

01-03

本资源为数字调制方式在 AWGN 信道下误码率性能比较的 MATLAB 仿真研究。通过蒙特卡洛（Monte-Carlo）仿真方法，对 BPSK、QPSK、16-QAM 和 64-QAM 四种调制方式在相同信噪比条件下的 BER（误码率）变化进行了系统对比，并绘制了 BER 曲线、理论对比曲线及接收星座图。适用于通信原理学习者、MATLAB 仿真实践者和对数字调制性能评估有兴趣的同学，用于理解不同调制阶数对频谱效率与抗噪声性能的影响。帮助读者快速搭建典型数字通信仿真框架，提高理论与实践结合能力。

【计算机视觉】基于PyTorch的YOLOv8改进模型：多尺度特征融合与自适应损失优化在目标检测中的应用

01-03

内容概要：本文围绕YOLOv8目标检测算法在PyTorch框架下的深度优化展开研究，系统性地提出了多项架构创新与性能提升技术。研究涵盖自适应学习率调度、多尺度特征融合优化、损失函数重设计以及数据增强策略改进等核心技术，理论分析深入，涉及优化理论、信息论与贝叶斯风险最小化。实验在COCO数据集上验证，改进后模型mAP@0.5达61.8%，较基线提升4.0%，并在小目标检测、密集场景表现及实时性方面均有显著进步。同时，研究实现了完整的工程化部署方案，包括模型压缩、分布式训练与TensorRT加速，并成功应用于智能监控、自动驾驶与工业质检等领域。; 适合人群：具备深度学习基础，熟悉计算机视觉与目标检测任务，从事算法研发或工程落地的研发人员与高校研究人员，尤其适合工作2-5年的工程师和技术负责人。; 使用场景及目标：①深入理解YOLOv8的网络架构与核心机制，掌握其在实际项目中的优化方法；②学习如何从理论出发指导算法改进，提升模型精度与泛化能力；③获取可复用的工程优化方案，用于边缘端部署、高性能推理与跨平台应用。; 阅读建议：此资源兼具理论深度与工程实践价值，建议读者结合PyTorch代码实现，重点研读消融实验与公式推导部分，动手复现实验设置，并关注特征融合、损失函数与推理优化等模块的代码实现细节，以全面掌握算法优化全流程。

医疗AI基于YOLOv8的血细胞检测系统设计：实现血液细胞自动识别与临床辅助诊断

01-03

内容概要：本文详细介绍了一个基于YOLOv8的血细胞智能检测系统全流程开发指南，涵盖从环境搭建、数据准备、模型训练与验证到UI交互系统开发的完整实践过程。项目利用YOLOv8高精度、高速度的优势，实现对白细胞、红细胞和血小板的自动识别与分类，准确率超过93%，单张图像检测仅需0.3秒。通过公开或自建血细胞数据集，结合LabelImg标注工具和Streamlit开发可视化界面，构建了具备图像上传、实时检测、结果统计与异常提示功能的智能系统，并提供了论文撰写与成果展示建议，强化其在医疗场景中的应用价值。; 适合人群：具备一定Python编程与深度学习基础，从事计算机视觉、医疗AI相关研究或项目开发的高校学生、科研人员及工程技术人员，尤其适合需要完成毕业设计或医疗智能化项目实践的开发者。; 使用场景及目标：①应用于医院或检验机构辅助医生进行血涂片快速筛查，提升检测效率与一致性；②作为深度学习在医疗影像领域落地的教学案例，掌握YOLOv8在实际项目中的训练、优化与部署流程；③用于学术论文写作与项目成果展示，理解技术与临床需求的结合方式。; 阅读建议：建议按照“数据→模型→系统→应用”顺序逐步实践，重点理解数据标注规范、模型参数设置与UI集成逻辑，同时结合临床需求不断优化系统功能，如增加报告导出、多类别细粒度分类等扩展模块。

python爬取cnvd漏洞信息

01-03

代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 今天，一位同事被要求整理http://ics.cnvd.org.cn/工控漏洞库中的详细信息，初步观察发现涉及960多条记录，不禁担忧何时能够完成这一任务。因此，我决定开发一个网络爬虫程序来协助他自动获取所需数据。经过初步分析，各类信息呈现较为规范的格式，这让我相信任务的可实施性较高。然而，该网站部署了多种反爬虫机制，给数据采集带来了挑战。通过广泛的网络搜索和尝试，最终成功绕过了这些限制。整体设计流程如下：首先，系统将自动提取每个漏洞详情页面的唯一网址链接；其次，针对每一个链接，程序将解析并提取具体的漏洞数据信息。 # -*- coding: utf-8 -*-import requestsimport reimport xlwtimport timefrom bs4 import BeautifulSoupheaders = { A

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