文件中包含任务书，开题报告，参考文献，NLP实现代码，中期答辩，最终答辩，实验自建数据集 本次毕业设计利用Neo4j图数据库构建《基础心理学》教材的知识图谱，并实现了其可视化。通过构建知识图谱，能够清晰地展示心理学的各个分支、理论的发展脉络以及不同心理学家的贡献。基于Bert-BiLSTM-CRF模型，实现了使用Neo4j数据库对《基础心理学》当中的人名和心理学当中的概念进行提取；确定实体之间的关系类型，比如“同一”，“对立”，“由...提出”等关系；最后运用编写的脚本，自动创建知识图谱当中的节点和关系，将提取的实体和关系映射到图数据库中。最终构建的知识图谱直观地揭示概念间的复杂关系网络，优化数据整合和动态交互，支持模式自由的灵活数据模型，并通过高效的Cypher查询语言快速检索信息，促进了跨学科的连接和知识的实时更新，为心理学的教育和研究提供了一个强大的分析和探索工具。

基于Spring Boot、微信小程序与MySQL的宿舍管理小程序，是一个集成化、高效便捷的宿舍管理平台。该系统通过微信小程序提供用户界面，利用Spring Boot构建后端服务，以MySQL作为数据存储中心，共同实现宿舍管理的数字化与智能化。 主要功能点包括：用户注册登录，实现学生与管理员的身份验证；宿舍信息管理，支持宿舍楼、房间信息的录入与分配；报修系统，学生可快速提交宿舍维修请求，管理员则能跟踪处理进度；安全检查与通知，确保宿舍安全，及时传达安全信息；活动与文化板块，促进宿舍文化建设，提供活动发布与报名服务；以及宿舍交流社区，增强学生间的互动与沟通。 该系统旨在提升宿舍管理的效率与服务质量，为学生创造更加舒适、安全的住宿环境，同时减轻管理员的工作负担，实现宿舍管理的全面优化。

Scapy是Python编程语言中的一款强大工具，它用于创建、修改和发送几乎任何网络协议的数据包。这个交互式的数据包处理程序和库被广泛应用于网络安全分析、渗透测试、故障排查等多个领域。Scapy的灵活性和深度使其成为网络专业人士不可或缺的工具之一。 在Python开发中，Scapy提供了一个高级接口，允许开发者轻松地构建和解析网络报文。其核心功能包括但不限于： 1. **数据包构造**：Scapy允许用户自定义数据包结构，包括TCP、UDP、IP、ARP等常见协议，甚至可以构建更复杂的协议栈，如TLS、HTTP等。通过定义Layer类，你可以构建任意复杂的数据包结构。 2. **数据包发送与接收**：使用Scapy，你可以方便地发送构造好的数据包到网络，并捕获响应。它可以模拟各种网络设备的行为，如路由器、交换机等，进行网络通信。 3. **解析与解析器**：Scapy内置了众多协议的解析器，可以解析接收到的数据包，并以层次化的结构展示，便于分析。用户也可以扩展解析器来处理自定义协议。 4. **协议检测与嗅探**：Scapy可以进行网络嗅探，检测网络流量中的异常行为，例如端口扫描、中间人攻击等。这在网络安全审计和防御中非常有用。 5. **网络测试与故障诊断**：Scapy可用于执行ping、traceroute、arping等网络测试命令，帮助识别网络连接问题。例如，你可以使用Scapy构造ICMP Echo请求来检查网络可达性。 6. **脚本编写**：Scapy的交互式环境使得编写脚本更加便捷。开发者可以利用Scapy的功能编写自动化脚本，进行大规模的网络扫描、漏洞检测等任务。 7. **数据包过滤与匹配**：Scapy支持基于BPF（Berkeley Packet Filter）的过滤规则，允许用户筛选出感兴趣的特定数据包，这对于数据分析和日志记录尤其有价值。 8. **网络取证与安全研究**：在网络安全研究中，Scapy可以用于模拟攻击场景，分析网络防御机制，或者进行恶意软件行为的逆向工程。 9. **兼容性与拓展性**：Scapy不仅支持常见的IPv4和IPv6，还涵盖了多种其他网络层协议，如LLC、ARP、802.11等。同时，Scapy可以与其他Python库如libpcap、pylibpcap等结合使用，增强其功能。 在实际应用中，如压缩包文件`secdev-scapy-f9385df`所示，Scapy可能包含了示例脚本、教程或扩展模块，供用户学习和使用。通过学习和掌握Scapy，你可以提升在网络编程、安全分析和故障排查方面的能力，成为真正的“网络大师”。

在Python网络编程中，Scapy是一个强大的包，用于创建、修改和发送几乎任何网络协议的数据包。本示例主要展示了如何使用Scapy来修改IP地址并发送HTTP请求，这对于测试网络安全、模拟网络行为或者进行渗透测试非常有用。下面将详细解释相关知识点： 1. **Scapy库**： Scapy是一个Python库，它允许程序员构造和解析网络层协议数据包，支持多种协议，并提供了高级功能，如嗅探、伪造和交互式会话。在这个例子中，我们使用Scapy来创建IP数据包，附加TCP头部和HTTP请求。 2. **IP数据包构造**： 使用`IP()`构造函数创建IP数据包。通过设置`src`（源）和`dst`（目的地）属性，我们可以自定义源IP和目标IP地址。例如，`IP(src=random.choice(SOURCE), dst=domain)`。 3. **TCP数据包构造**： `TCP()`构造函数用于创建TCP数据包。在这个例子中，我们指定了目标端口80，这是HTTP服务的标准端口。`TCP(dport=80)`。 4. **HTTP请求构造**： 通过构建HTTP GET请求字符串，然后将其附加到TCP数据包中，我们可以创建一个完整的HTTP请求。字符串包括请求方法（GET），URL（/），HTTP版本（HTTP/1.0），主机名（Host头）和用户代理（User-Agent头）。 5. **多线程并发发送**： 示例使用了Python的`threading.Thread`和`Queue`模块来并发地发送请求。每个线程（`Scan`类的实例）都会随机选择一个域名和源IP，然后发送HTTP请求。这种方式可以模拟多个不同的源IP同时访问目标服务器，这对于测试WAF（Web应用防火墙）或其他安全设备的效果很有帮助。 6. **可能遇到的问题及解决方案**： 由于随机生成的域名可能未被DNS解析，发送请求时会导致DNS查找失败。解决方法有两种： - 在本地hosts文件中添加所有域名，映射到一个服务器地址。这样，即使域名未在公共DNS中注册，系统也会将它们解析到指定的IP。 - 另一种方法是使用Scapy的`sr()`或`sr1()`函数发送和接收数据包，这允许我们在不进行DNS查询的情况下直接构造和发送IP数据包，但这种方法需要对网络底层机制有深入理解。 7. **注意点**： 当使用Scapy进行网络活动时，必须确保遵守相关法律法规，避免对他人网络造成干扰或攻击。此外，伪装IP地址可能会被目标服务器识别为潜在威胁，从而触发防御机制。 通过Python和Scapy，我们可以轻松地构造和发送带有自定义源IP的HTTP请求，这对于网络测试和研究非常有价值。同时，理解如何处理网络层协议和解决潜在问题，是掌握高级网络编程的关键技能。

内容概要：本文详细介绍了如何利用CAPL脚本在CANoe环境中进行基于UDS协议的BootLoader自动化测试。主要内容涵盖刷写流程的触发与控制、安全访问机制、数据传输处理、异常情况应对以及测试报告的生成等方面。文中提供了多个具体的CAPL代码片段，展示了从初始化诊断会话、安全认证、数据下载到最后生成测试报告的完整过程，并强调了在不同阶段需要注意的关键技术和常见陷阱。此外，还讨论了一些优化技巧，如并行测试、电压监测和错误处理机制，以提高测试效率和可靠性。 适合人群：从事汽车电子控制系统开发与测试的技术人员，尤其是对BootLoader刷写测试有需求的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要频繁进行ECU刷写的项目，旨在通过自动化手段减少手动操作带来的风险，确保测试的一致性和准确性，同时提高工作效率。具体应用场景包括但不限于新车研发阶段的功能验证、生产线上的质量检验以及售后维修服务中的固件更新。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码示例和技术指导，还分享了许多来自实际项目的宝贵经验和最佳实践，对于希望深入了解和掌握这一领域的读者来说非常有价值。

内容概要：本文介绍了使用AI工具DeepSeek辅助完成文献综述的方法，涵盖从明确研究领域与关键词到整理参考文献的全过程。首先，通过生成核心和拓展关键词来精准定位文献；其次，设计文献综述框架，包括研究现状、主要争议、研究方法、理论基础及未来展望；再者，提炼研究现状与热点，突出学术突破点；接着，识别研究空白与不足，结合现有文献进行严谨分析；然后，整合文献内容，形成逻辑清晰的段落；最后，撰写总结与展望，提出前瞻性方向。每个步骤都给出了具体的DeepSeek提示词和操作建议，以提高文献综述的质量和效率。; 适合人群：正在撰写论文的科研人员、研究生以及需要进行文献综述的学者。; 使用场景及目标：①在各个阶段利用DeepSeek提供的提示词，辅助完成文献综述的撰写；②确保文献综述的全面性、逻辑性和前瞻性，提高学术价值。; 阅读建议：在使用DeepSeek提示词时，应结合自身研究主题的具体情况，对生成的内容进行适当调整和补充，确保文献综述符合学术规范并具有较高的学术水平。

内容概要：本文档《Deepseek科研提示词指南.pdf》涵盖了一系列科研辅助工具和方法，旨在帮助研究人员提高工作效率和成果质量。文档内容分为多个部分，包括撰写投稿信、解释审稿人反馈、改善英语写作、降重修改、归纳文献核心要点、深入阅读论文、论文期刊匹配、表格函数应用以及医学文献检索策略等。每部分都提供了具体的指导步骤和使用场景，例如撰写投稿信时需包含文章标题和摘要，并强调手稿未曾在其他期刊发表；解释审稿人反馈则侧重于识别关键问题并制定详细的回应计划；降重修改部分则专注于通过调整语序、增减字数等方式避免连续8个相同句子的出现；深入阅读论文部分则要求对论文进行全面解读，包括研究目标、创新性贡献、实验设计与结果、未来探索方向等方面。 适合人群：适用于从事科学研究的学者、研究生以及相关领域的专业人士，尤其是那些希望提升论文写作技巧、优化文献检索策略、增强数据分析能力的人士。 使用场景及目标：①撰写高质量的投稿信，确保手稿顺利进入评审流程；②有效应对审稿人的反馈意见，提高论文被接受的概率；③利用AI工具改进英语写作水平，使表达更加优美、准确；④通过合理的降重方法保证论文原创性；⑤快速把握文献的核心内容，为自己的研究提供参考；⑥深入理解某篇重要论文，从中获取有价值的研究思路；⑦选择最适合的期刊进行投稿，增加发表机会；⑧掌握常用表格函数，提高数据处理效率；⑨构建高效的医学文献检索策略，精准定位所需资料。 其他说明：文档不仅提供了详细的使用指南，还强调了各个工具之间的关联性和互补性，鼓励用户根据实际需求灵活运用这些资源。此外，文档中涉及的具体操作示例有助于用户更好地理解和实践相关技巧。

**基于STM32F103RC的Bootloader源码详解** Bootloader是嵌入式系统中的关键组件，它在硬件启动后立即运行，负责加载操作系统或者应用程序到内存中执行。在本项目中，Bootloader是针对STM32F103RC微控制器设计的，该控制器属于STM32系列，基于ARM Cortex-M3内核，具有丰富的外设接口和高处理能力。 1. **Bootloader的作用与分类** - **下载模式Bootloader**：主要用于通过串口、USB或网络等接口将新的固件下载到设备中。 - **应用模式Bootloader**：在系统正常启动后，自动执行特定任务，如系统自检、初始化硬件、加载应用程序等。 2. **STM32F103RC特性** - **Cortex-M3内核**：提供高效能、低功耗的运算能力。 - **RAM与Flash**：STM32F103RC具有不同容量的RAM和Flash存储，适用于不同需求的应用。 - **外设接口**：包括GPIO、UART、SPI、I2C、ADC、DAC、定时器等多种接口，便于扩展应用。 3. **开发环境Keil5** Keil uVision5是一款强大的嵌入式开发工具，支持C/C++编程，提供集成的IDE、编译器、调试器等功能，用于STM32等微控制器的开发。 4. **Bootloader实现要点** - **启动地址**：STM32的Bootloader通常在0x08000000地址开始。 - **复位入口点**：Bootloader的第一个任务是在复位时初始化系统。 - **固件升级机制**：通过通信协议（如USART、USB或SPI）接收新固件，并验证其完整性。 - **安全机制**：防止非法固件写入，例如校验码检查。 - **跳转到应用程序**：Bootloader加载完固件后，需正确跳转到应用程序的入口点执行。 5. **文件结构分析** - `bootloader通信协议.txt`：可能包含Bootloader与主机通信的协议定义，如数据包格式、握手信号等。 - `Output`、`List`、`System`、`BootLoader`、`STM32F10x_FWLib`：这些目录可能包含了编译生成的输出文件、头文件、库文件等。 - `CORE`、`Source Insight`：可能包含STM32的核心库文件以及源代码分析工具的相关文件。 - `USER`：用户自定义的代码或配置文件。 - `HARDWARE`：可能包含硬件相关的配置文件，如GPIO、中断设置等。 6. **Bootloader的开发流程** - 硬件初始化：设置时钟、配置GPIO、初始化通信接口。 - 固件接收：接收并保存新固件的二进制数据。 - 数据校验：计算接收到的固件的CRC或MD5值，确保数据完整性。 - 写入Flash：将固件写入Flash存储区域。 - 应用程序跳转：在确认固件无误后，跳转到应用程序的入口地址执行。 理解并掌握STM32F103RC的Bootloader源码对于进行STM32的固件开发至关重要，这不仅涉及到Bootloader的设计原理，还包括对STM32硬件特性和开发工具的深入理解。通过分析和实践，开发者可以更好地进行固件更新、系统优化和故障排查。

在当今互联网信息爆炸的时代，网络爬虫技术作为获取网络数据的一种重要手段，被广泛应用于搜索引擎、数据分析、内容聚合等多个领域。百度百科作为中文网络信息的重要来源之一，拥有大量的词条数据，是研究网络爬虫技术的理想目标。基于Python的百度百科爬虫_hy5.zip文件，旨在利用Python编程语言，设计并实现一个高效的网络爬虫程序，以此来爬取百度百科上的词条信息。 Python语言因其简洁明了的语法和强大的网络编程库支持，在编写网络爬虫时具有得天独厚的优势。Python的requests库能够方便地发起网络请求，而BeautifulSoup和lxml等库可以轻松解析HTML页面，进一步提取所需的数据。此外，Python的Scrapy框架为复杂爬虫项目的开发提供了更为高效和系统的解决方案。 爬虫技术的核心在于模拟浏览器访问网页，提取页面中的有用信息。对于百度百科而言，需要爬虫程序能够处理百度百科页面的分页、跳转、异步加载等多种动态加载内容的情况。同时，对于词条数据的提取，需要精确地定位到每个词条的具体信息部分，如词条名、简介、分类、相关链接等。 在编写爬虫程序时，还需要考虑到反爬虫机制的应对策略。百度百科作为百度的重要产品，自然有其严格的反爬虫策略，例如通过检测用户请求的频率、验证用户代理（User-Agent）、动态生成的验证码等方式来阻止爬虫的访问。因此，爬虫程序需要能够模拟正常用户的浏览行为，合理设置请求间隔，甚至可能需要处理验证码等安全验证。 一旦爬虫程序能够有效运行，它将能够收集到大量的词条数据。这些数据可以用于各种数据挖掘和分析工作，比如通过词频分析来了解社会热点话题，通过分类统计来构建知识图谱等。此外，百度百科爬虫的开发不仅仅是一个技术实现的过程，它还涉及到相关的法律法规遵循。在进行网络爬取时，必须遵守《中华人民共和国网络安全法》等相关法律法规，尊重数据的版权和隐私权，不得进行非法的爬取和使用。 百度百科爬虫项目在实际应用中也具备一定的价值。比如，对于搜索引擎来说，可以利用爬虫技术定期更新词条数据，保证搜索结果的时效性和准确性。对于研究机构，可以用来研究中文词条的演变过程和语言习惯的变迁。对于教育机构，可以作为教学资源，帮助学生更好地理解和掌握知识。 基于Python的百度百科爬虫_hy5.zip文件代表了一项能够解决实际问题的技术实践，它不仅展示了Python在网络爬虫领域的应用潜力，也体现了面对复杂网络环境下的数据提取和处理能力。通过对百度百科词条数据的爬取和分析，可以为用户提供丰富多样的信息来源，为数据研究提供有力支持。

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