基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的车牌自动识别系统是一种计算机视觉应用，它利用Matlab平台结合深度学习技术来处理和识别车辆上的车牌号码。CNN特别适用于图像处理任务，因为它们能够从局部像素信息学习到全局特征，这在车牌字符识别中非常关键。 在Matlab中构建这样的系统一般包含以下步骤： 数据预处理：收集并清洗车牌图片数据集，将其转换成适合CNN输入的格式，如灰度图、归一化等。 模型构建：设计CNN架构，通常包括卷积层、池化层、全连接层以及可能的Dropout层，用于特征提取和分类。 训练网络：使用预处理后的数据对模型进行训练，通过反向传播算法调整权重，优化损失函数，例如交叉熵。 特征提取：在训练好的模型上，将新来的车牌图片作为输入，提取其高层特征表示。 识别阶段：利用特征向量，通过 softmax 函数或其他分类方法预测车牌上的字符序列。 后处理：可能需要对识别结果进行校验和清理，比如去除噪声字符，纠正错误等。

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在当今信息化时代，企业员工管理系统是企业管理中不可或缺的重要组成部分。本文将详细解读一个基于JAVA框架设计的实训项目——企业员工管理系统。该项目采用了当前流行的SpringBoot框架和Vue前端技术，结合了Mybatis、Shiro等工具和框架，实现了功能完备的企业级应用。 后端技术栈的选择是该项目的核心之一。SpringBoot作为核心框架，简化了Spring应用的初始搭建以及开发过程。它提供了一系列大型项目中常见的默认配置，可以快速启动和运行Spring应用。与Spring相比，SpringBoot大大减少了开发者的配置工作量和项目初始化配置的时间。 Mybatis是一个持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。Mybatis避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集。Mybatis可以使用简单的XML或注解用于配置和原始映射，将接口和Java的POJOs(Plain Old Java Objects,普通的Java对象)映射成数据库中的记录。 Shiro是一个功能强大、灵活的安全框架，提供了认证、授权、会话管理、加密、缓存等。在该项目中，Shiro用于保证系统的安全性，管理用户身份验证、访问控制和会话管理。 前端开发则选用了Vue，一个构建用户界面的渐进式JavaScript框架。Vue的核心库只关注视图层，易于上手，可以与现有的项目整合。Vue通过单文件组件（.vue 文件）分离了视图、逻辑和样式，使得组件开发更加模块化。而Echarts则是一个使用JavaScript实现的开源可视化库，提供了丰富的图表类型和灵活的配置项，能够进行快速和丰富的数据可视化展示。 开发工具选择了IEDA，这是一个功能强大的集成开发环境，适用于多种编程语言，特别是Java语言。IEDA提供了许多便捷的开发功能，包括代码的自动完成、重构、实时错误检查、代码模板、Git集成等，极大地提升了开发效率。 该项目是一个全面且现代化的实训项目，涵盖了后端开发的SpringBoot、Mybatis、Shiro等关键技术点，以及前端开发中的Vue、Echarts等技术。通过该项目的开发实践，可以加深对JAVA框架程序设计的理解和掌握，是学习企业级应用开发的优秀案例。

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基于MATLAB的6自由度机械臂RRT路径规划仿真系统：可自定义障碍物与起始点坐标的灵活应用,rrt路径规划结合机械臂仿真 基于matlab，6自由度，机械臂+rrt算法路径规划，输出如下效果运行即可得到下图。 障碍物，起始点坐标均可修改，亦可自行二次改进程序。 ,核心关键词：RRT路径规划; 机械臂仿真; MATLAB; 6自由度; 障碍物; 起始点坐标; 程序改进。,MATLAB中RRT路径规划与6自由度机械臂仿真 在现代机器人领域，路径规划与机械臂仿真作为两个重要的研究方向，它们的结合对于提升机器人的灵活性与应用范围具有重要意义。MATLAB作为一款强大的工程计算软件，提供了丰富的工具箱，非常适合进行复杂算法的研究与仿真。其中，快速随机树（Rapidly-exploring Random Tree，简称RRT）算法是一种用于解决机器人路径规划问题的启发式搜索算法，尤其适用于具有复杂环境和多自由度的空间路径规划。 本文所介绍的仿真系统，基于MATLAB环境，专注于6自由度机械臂的路径规划问题。6自由度指的是机械臂能够沿六个独立的轴进行移动和旋转，这样的机械臂具有很高的灵活性，能够执行复杂的任务。然而，高自由度同时带来了更高的路径规划难度，因为在规划路径时不仅要考虑机械臂本身的运动学约束，还需要考虑环境中的障碍物对路径选择的限制。 RRT算法因其随机性和快速性，在处理高维空间路径规划问题时表现出色。它通过随机采样扩展树形结构，并利用树状结构快速探索空间，以找到从起点到终点的可行路径。在本系统中，RRT算法被用于6自由度机械臂的路径规划，能够有效地处理机械臂与环境障碍物的碰撞检测问题，并给出一条既满足运动学约束又避开障碍物的路径。 系统的特色在于其灵活的应用性，用户可以自定义障碍物与起始点坐标，这样的设计给予了用户更高的自主性和适用性。这意味着该系统不仅能够适用于标准环境，还能根据实际应用场景的需求进行调整，从而解决特定的问题。同时，系统还开放了程序的二次改进接口，鼓励用户根据个人需要对程序进行修改和优化，这样的开放性设计使得该系统具有长远的研究和应用价值。 文章提供的文件列表显示了系统的研发过程和相关研究资料。其中包括了研究引言、核心算法理论、仿真实现以及相关的图像和文本资料。这表明了该系统研究的全面性和系统性，同时也为用户提供了深入学习和研究的材料。 基于MATLAB的6自由度机械臂RRT路径规划仿真系统是机器人技术与计算机仿真相结合的产物。该系统不仅展示了RRT算法在机械臂路径规划领域的应用潜力，还体现了MATLAB在工程计算与仿真领域的优势。通过本系统，研究人员和工程师能够更加直观和高效地进行路径规划实验，从而推动机器人技术的进一步发展。

"PLC立体车库设计升降横移式立体车库机械部分设计" 本文档主要介绍了PLC立体车库设计升降横移式立体车库机械部分设计的相关知识点。下面，我们将对标题、描述、标签和部分内容进行详细的解释和分析。 标题：大学毕业论文——PLC立体车库设计升降横移式立体车库机械部分设计 描述：大学毕业论文——PLC立体车库设计升降横移式立体车库机械部分设计 标签：计算机 部分内容： 0 第 1 章 升降横移式立体车库机械部分设计 1.1 升降横移式立体车库的基本结构 1.1.1 升降横移式立体车库简介 升降横移式立体车库是指利用载车板的升降或横向平移存取停放车辆的机械式停车设备。升降横移式立体车库每个车位均有载车板，所需存取车辆的载车板通过升、降、横移运动到达地面层，驾驶员进入车库，存取车辆，完成存取过程。 图 2.0 为一个地上 7 车位的升降横移式停车设备，其工作原理是：三层三个车位可以升降，二层两个车位可以升降和平移，一层的两个车位只能横向横移，空车位供三层和二层的车位下降时借用。 知识点： 1. 升降横移式立体车库的基本结构 2. 升降横移式立体车库的工作原理 3. 升降横移式立体车库的机械部分设计 知识点解释： 1. 升降横移式立体车库的基本结构：升降横移式立体车库由结构框架部分、载车板部分、横移系统、提升系统、控制系统、安全防护系统六大部分组成。 2. 升降横移式立体车库的工作原理：升降横移式立体车库的工作原理是通过载车板的升降或横向平移存取停放车辆。 3. 升降横移式立体车库的机械部分设计：升降横移式立体车库的机械部分设计包括结构框架部分、载车板部分、横移系统、提升系统、控制系统、安全防护系统等。 结论：本文档主要介绍了PLC立体车库设计升降横移式立体车库机械部分设计的相关知识点，包括升降横移式立体车库的基本结构、工作原理和机械部分设计等。

分布式系统是现代信息技术领域中的重要概念，它涉及多个独立计算机协同工作，共同处理单个或多个任务，以实现高可用性、高性能和可扩展性。本课件集合了电子科技大学的分布式系统教学资源，是学习分布式系统的基础教材，非常适合初学者入门。 1. **系统模型**（02-系统模型.ppt）：这部分内容会介绍分布式系统的基本架构，包括客户端/服务器（C/S）模型、对等网络（P2P）模型以及主从结构等。还会讲解不同模型的优缺点以及适用场景，帮助理解分布式系统的基石。 2. **事务和并发控制**（05-事务和并发控制.ppt）：在分布式环境中，多任务同时进行可能导致数据一致性问题。事务的概念被引入来确保数据的完整性和一致性，如ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）原则。同时，并发控制策略如两阶段提交、多阶段提交和乐观锁等将被讨论，以确保多个操作的正确协调。 3. **复制技术**（06-复制.ppt）：为了提高可用性和容错性，分布式系统通常采用数据复制策略。这部分会涵盖不同的复制模式，如简单复制、主从复制、多主复制等，并分析其在性能、一致性及容错性方面的差异。 4. **P2P系统**（09-P2P系统.ppt）：P2P网络是分布式系统的一个重要分支，强调节点间的平等性。这里会讲解P2P的原理，如DHT（分布式哈希表）用于节点查找，以及BitTorrent等流行协议的工作机制。 5. **云计算**（10-云计算1.ppt, 10-云计算2.ppt, 10-云计算3.ppt, 10-云计算4.ppt）：云计算是分布式系统的实际应用之一，这些课件会深入讨论云计算的三个层次（基础设施即服务IaaS、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS），以及虚拟化技术、云存储和云安全等方面的知识。 6. **基于P2P的视频点播系统综述**（基于P2P的视频点播系统综述 (1).pdf）：这可能是一个具体的案例研究，探讨如何利用P2P技术构建高效、可靠的视频点播服务，包括P2P流媒体协议、缓存策略以及服务质量保证等方面。 通过这些课件，你可以逐步理解分布式系统的核心概念，学习如何设计和优化分布式应用程序，以及掌握当前流行的云计算技术。对于希望在这个领域深造的人来说，这是一个非常宝贵的学习资源。

全书章节《分布式系统及云计算概论》 第1章 绪论 1.1 分布式系统概述 1.2 分布式云计算的兴起 1.3 分布式云计算的主要服务和应用 1.4 小结 分布式系统综述 第2章 分布式系统入门 2.1 分布式系统的定义 2.2 分布式系统中的软硬件 2.3分布系统中的主要特征（比如安全性，容错性，安全性等等） 2.4小结 第3章 客户-服务器端构架 3.1 客户-服务器端构架和体系结构 3.2 客户-服务器端通信协议 3.3 客户-服务器端模型的变种 3.4 小结

股票交易作为一种高风险、高回报的金融活动，一直是投资者和学者研究的热点。随着人工智能技术的不断进步，尤其是强化学习在处理复杂决策问题上的优势，它被引入到股票交易策略的制定中，为投资者提供了一种全新的视角和工具。强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习中的一个重要领域，主要关注如何基于环境反馈来调整策略，以最大化累积奖励。在股票市场中，强化学习算法可以用来发现最优的买卖时机和资产配置。 “基于强化学习的股票策略系统”是一个将强化学习理论应用于股票交易实践的系统。该系统的核心是构建一个智能体（Agent），它通过与股票市场环境的互动，自主学习并优化其交易策略。智能体在每个交易时刻根据当前的市场状态作出决策，包括买入、持有或卖出股票，并在长期内通过与市场的互动来提升交易性能。这通常涉及到大量的历史数据作为训练样本，以及复杂的算法设计以确保智能体的决策符合金融市场的实际规律。 一个典型的基于强化学习的股票交易策略系统包含以下几个关键部分：状态空间（State Space）、动作空间（Action Space）、奖励函数（Reward Function）和学习算法（Learning Algorithm）。状态空间描述了智能体观察到的市场信息，如价格走势、交易量、市场情绪等。动作空间则定义了智能体能够采取的所有交易行为。奖励函数用于评价智能体的每一个交易动作，鼓励它作出能够带来长期收益的决策。学习算法是智能体不断学习和适应市场的核心，它决定了智能体如何根据历史经验更新自己的策略。 在实际操作中，设计一个有效的股票策略系统需要解决众多挑战。股票市场是一个高度复杂和动态变化的环境，市场参与者的行为和外部经济事件都会影响股票价格，因此状态空间的设计需要尽可能全面地捕捉市场动态。智能体需要能够处理噪音数据并从中学习有效的信息。此外，如何设计奖励函数以避免过拟合历史数据，并确保策略在未知市场条件下的泛化能力，也是实现有效股票策略系统的关键。 在学术和商业实践中，已经有许多基于强化学习的股票交易策略被提出。其中包括Q学习、SARSA、深度Q网络（DQN）、策略梯度方法和最近的深度确定性策略梯度（DDPG）等。这些方法各有优劣，选择合适的方法往往需要考虑实际问题的特性，如交易成本、市场影响、资本约束等因素。 基于强化学习的股票策略系统是一个将理论与实践相结合的前沿领域。它不仅有助于探索股票市场内在的动态规律，也为投资者提供了一个强大的工具，用以优化其交易策略并实现资产的增值。随着技术的不断进步和市场数据的日益丰富，基于强化学习的股票策略系统有望在未来发挥更大的作用。

一、项目简介 系统是一个基于JavaWeb的画作品在线定制系统的设计与实现。书画作品在线定制系统的设计与实现提供了一个书画作品展示、购买、定制的平台，系统中通过文字、图片等形式详细介绍了每一个书画作品的信息，让用户快速的选择自己需要的书画作品。本项目主要针对做计算机毕设或者项目实践学习的Java人群使用。 二、技术实现 1.开发平台：eclipse/IDEA 2.数据库：MySQL 三、系统功能 书画作品在线定制系统包括了前台用户模块和后台管理员模块，前台用户模块中可以书画作品在线定制系统前台中浏览中各种各样的书画作品，并可以按照书画作品的分类和名称关键字进行搜索，选择合适的书画作品进行购买，还可以在线发布定制需求，完成自己所需书画作品的定制。管理员模块中实现了书画作品的发布和管理，用户购买的书画作品订单的查看和发货处理，以及对用户发布的书画定制需求进行查看。