简单购物车 介绍 Javaweb开发大作业使用servlet+jsp实现的简单购物车的逻辑功能（用户登录注册，购物车的添加删除和修改，订单信息的处理） 软件架构

内容概要：本文提出了一种基于物联网技术的新型智能插座设计方案，综合应用了嵌入式系统应用技术、物联网技术、Wi-Fi无线通信技术、广域网通信技术和服务器通信等技术。智能插座具有远程控制、数据通信、定时控制和USB充电功能，能够在任何地方通过2G、GPRS、3G、4G或Wi-Fi网络控制家庭电器设备。设计中使用了ESP8266 Wi-Fi芯片模块进行数据连接与通信，并详细描述了硬件和软件的设计与实现过程。文章还包括实验验证和数据分析，达到了预期效果。 适合人群：对智能家居和物联网技术感兴趣的工程师和研发人员。 使用场景及目标：①适用于家庭环境，实现对家用电器的远程智能控制；②提高家庭安全性和便利性；③降低能源消耗。 其他说明：该智能插座设计方案通过详细的软硬件设计，确保了系统的稳定性和功能性，同时兼顾了成本效益。实验验证表明，该方案完全满足设计要求，能够实现远程控制和数据通信等功能。

基于 MATLAB 车牌图像识别的设计与实现 本科毕业论文的主要内容是基于 MATLAB 车牌图像识别的设计与实现。车牌图像识别系统是现代智能交通管理的重要组成部分之一。车牌识别系统使车辆管理更智能化、数字化，有效提升了交通管理的方便性和有效性。车牌识别系统主要包括了图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等五大核心部分。 图像预处理是车牌图像识别系统的重要组成部分。图像预处理模块的主要任务是将图像灰度化和进行边缘检测。图像灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，以减少图像的维数和复杂度。边缘检测是图像预处理的重要步骤，目的是检测图像中的边缘信息。Roberts 算子是一种常用的边缘检测算子，通过对图像进行卷积运算，检测图像中的边缘信息。 车牌定位是车牌图像识别系统的另一个重要组成部分。车牌定位的主要任务是确定车牌的位置。车牌定位方法多种多样，本文采用的方法是利用数学形态法来确定车牌位置。数学形态法是一种基于数学形态学的图像处理方法，通过对图像进行腐蚀、膨胀、开运算等操作，来检测图像中的车牌位置。 字符分割是车牌图像识别系统的最后一个重要组成部分。字符分割的主要任务是将车牌中的字符分割出来。字符分割方法多种多样，本文采用的方法是以二值化后的车牌部分进行垂直投影，然后在对垂直投影进行扫描，从而完成字符的分割。 在本文中，我们使用 MATLAB 软件环境来实现车牌图像识别系统的仿真实验。实验结果表明，该方法具有良好的性能。车牌图像识别系统有广泛的应用前景，如智能交通管理、停车场管理、交通监控等。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了基于 MATLAB 车牌图像识别的设计与实现方法。 2. 实现了图像预处理、车牌定位、字符分割三个模块的实现方法。 3. 使用 MATLAB 软件环境进行了车牌图像识别系统的仿真实验。 本文的结论是基于 MATLAB 车牌图像识别的设计与实现方法可以有效地识别车牌图像，提高了交通管理的方便性和有效性。

实现比赛的定位积分编排（又称瑞士制、积分循环制或积分编排制），拥有完善的比赛编排、管理、发布、查询、共享和协同功能，实现了电脑智能编排、可对比及修改编排结果、进行多种表格输出。系统还结合了论坛社区，形成比赛编排、管理、储存、发布、交流和互动的一体化平台。适合各类比赛使用（中…

【基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(四)代码】 基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统是为高校打造的一款在线考试平台。 系统功能说明： 1、系统共有管理员、老师、学生三个角色，管理员拥有系统最高权限。 2、老师拥有考试管理、题库管理、成绩管理、学生管理四个模块。 3、学生可以参与考试、查看成绩、试题练习、留言等功能。 本代码资源包括博文【项目开发实践——基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(四)】中的前端和后端代码 【项目运行】 1、前端运行：VSCode加载OnlineExamVue目录内容，运行“npm run dev”即可启动前端。 2、后端运行：IDEA加载OnlineExam目录内容，项目依赖加载完成，即可启动后端。 3、项目访问：浏览器访问http://localhost:5173即可。 4、测试账户：管理员：9991；老师角色：20081001；学生角色：20224001。密码都是：123456。 TIPS:后端运行需要先安装JDK8。

在本文中，我们将深入探讨如何使用uniapp框架来仿照京东商城的首页和分类页进行开发。uniapp是一个跨平台的开发工具，它允许开发者使用一套代码库来构建iOS、Android、H5、小程序等多个平台的应用。对于想要学习uniapp和电商项目开发的人来说，这是一个非常有价值的实践项目。 我们需要理解uniapp的基础架构。uniapp是基于Vue.js构建的，它扩展了Vue的特性和API，使其更适合移动应用开发。因此，开发者需要具备Vue的基本知识，包括组件化开发、指令、计算属性、侦听器等。此外，uniapp引入了自己的组件库，如view、button、image等，这些都是构建UI界面的基础。 在仿照京东商城首页的过程中，我们需要关注以下几个核心点： 1. **导航栏**：京东商城的顶部通常包含品牌Logo、搜索框、购物车图标和用户中心等元素。在uniapp中，可以使用`u-navbar`组件来创建自定义导航栏，并通过事件监听处理用户交互。 2. **轮播图**：首页往往有动态展示商品或促销活动的轮播图。uniapp提供了`uni-swiper`组件，可以结合`uni-swiper-item`来创建滑动图片展示，同时可以通过`indicator-dots`、`autoplay`等属性进行配置。 3. **商品列表**：首页的商品推荐通常采用瀑布流布局。uniapp的`uni-column`和`uni-navigate`组件可以帮助我们实现这种布局，通过`column-gap`调整间距，`uni-navigate`则用于跳转到商品详情页。 4. **广告横幅**：类似“今日特价”、“限时抢购”的广告位，可以用`uni-image`加载图片，配合文本组件`uni-text`，并使用CSS进行样式调整。 5. **分类导航**：京东商城的底部通常有分类、发现、购物车、我的等固定导航。uniapp的`u-tabbar`组件非常适合创建这样的底部导航，通过`list`属性设置各个标签，`activeColor`和`inactiveColor`控制选中与未选中的颜色。 接下来，我们关注分类页的实现： 1. **分类列表**：分类页通常显示各种商品类别，可以使用`uni-list`组件来创建列表，每个类别作为一个`uni-list-item`，并可添加点击事件触发分类筛选。 2. **筛选功能**：在商品分类页，用户可能需要根据价格、销量等条件筛选商品。uniapp可以通过`uni-popup`组件创建弹出筛选窗口，结合`uni-forms`和`uni-input`等组件实现输入和选择功能。 3. **商品瀑布流**：同首页，分类页的商品展示也可以使用瀑布流布局。利用`uni-column`组件，配合`uni-grid-item`展示每个商品的缩略图和基本信息。 4. **加载更多**：为了优化用户体验，我们可以实现下拉刷新和上拉加载更多。uniapp提供了`uni-refresh`和`uni-load-more`组件来轻松实现这一功能。 在实践过程中，确保代码结构清晰、组件复用性高是关键。此外，还需考虑性能优化，比如合理使用懒加载、缓存策略等。通过这个项目，不仅能提升uniapp的实战技能，还能对电商应用的常见功能有深入理解，对于个人或团队的项目开发能力都将大有裨益。

基于PLC通信的产线MES系统实现扫码追溯与数据库存储及标签打印一体化解决方案,产线MES系统的扫码追溯与PLC通信机制及数据库存储功能揭秘，标签打印助力智能化生产。,产线MES系统 扫码追溯 PLC通信 数据库存储 标签打印 ,产线MES系统; 扫码追溯; PLC通信; 数据库存储; 标签打印,MES系统与多种技术结合的扫码追溯方案：PLC通信、数据库存储、标签打印实现生产流程监控管理 随着工业化与信息化的深度融合，制造业的生产线管理与执行系统（MES）正在经历一次技术革新。PLC通信技术在这一过程中扮演了关键角色，它作为一种工业自动化控制核心，为生产线提供了智能化的管理与控制手段。而MES系统通过集成PLC通信、数据库存储、标签打印等功能，实现了对生产流程的全面监控与管理，使得企业能够实现产品的扫码追溯，提升生产效率和质量控制水平。 PLC（Programmable Logic Controller）即可编程逻辑控制器，是一种专为在工业环境下应用而设计的电子系统。它可以通过模拟输入/输出、数字输入/输出来接收和响应各种传感器和执行器的信号，进而实现对生产线各种设备的自动控制。在产线MES系统中，PLC通信作为生产线与上层管理系统之间的桥梁，负责实时数据的收集、处理和传递，使得整个生产过程可追溯、可监控。 数据库存储功能是MES系统的重要组成部分，它负责收集和存储来自生产现场的各种数据，包括设备状态、生产进度、质量信息等。通过数据库存储，企业可以实现生产数据的集中管理，为后续的分析决策提供支持。同时，数据库存储还支持历史数据的查询、统计与分析，便于企业优化生产流程和提高产品质量。 标签打印在产线MES系统中的作用主要是实现产品标识和追踪管理。在生产过程中，每一个产品或批次都会被赋予一个唯一的二维码或条形码，这一标识与生产过程中的每个环节相对应。当产品流经生产线的各个环节时，标签打印机会根据MES系统中的数据指令，打印出相应的标签信息。这样一来，通过扫码设备扫描产品上的标签，就可以追踪到产品的整个生产历史，包括生产时间、使用材料、操作人员等关键信息。 产线MES系统的扫码追溯功能依赖于PLC通信技术、数据库存储技术和标签打印技术的有机整合。PLC通信实现了生产线的实时数据采集与传输，数据库存储保证了数据的长期保存与管理，标签打印则为产品提供了身份标识与追踪管理。这三者相互协同，共同构建了一个高效、准确的智能化生产环境。企业通过这种一体化解决方案，不仅能够实现对产品质量的严格控制，还能够提高生产效率，降低管理成本，从而增强自身的市场竞争力。

### 基于ROS的全向移动机器人系统设计与实现 #### 概述 随着人工智能技术、计算机技术、传感器技术和电子信息工程技术的迅速发展，智能机器人技术也在近年来取得了突破性的进展。尤其是在物联网技术的支持下，机器人技术的应用范围进一步扩展，不仅在智能家居、安全防护等领域展现出巨大的潜力，也为机器人技术的未来发展指明了方向。 #### 全向移动机器人系统设计 本文旨在从物联网应用的角度出发，设计并实现一套基于ROS（Robot Operating System）的全向移动机器人控制系统。该系统结合了机器人技术和物联网技术的优势，通过低耦合的分层控制结构实现了两者的有机结合。具体而言，系统架构包括以下三个层面： 1. **应用层**：以物联网服务为核心，主要负责处理来自用户的指令和服务请求。 2. **信息决策与处理层**：以ROS为核心，负责接收应用层的数据和服务请求，并进行决策分析、任务规划等高级处理。 3. **嵌入式底层**：负责实际的机器人运动控制，包括电机驱动、传感器读取等功能。 #### 关键模块与技术 为了实现一个完整的移动机器人系统，需要涵盖感知、定位、认知与决策以及运动控制四大模块。下面分别介绍这些模块的具体内容： 1. **感知模块**：通过多种传感器（如摄像头、激光雷达、超声波传感器等）收集环境信息，为后续处理提供原始数据。 2. **定位与地图构建模块**：利用多传感器信息融合技术实现即时定位与地图构建（SLAM），帮助机器人了解自身位置及周围环境。 3. **认知与决策模块**：通过云计算平台下发控制命令，并获取机器人传感器数据，根据当前位置和目标位置进行路径规划与决策。 4. **运动控制模块**：将决策结果转化为具体的动作指令，通过执行器完成物理动作。 #### 实现细节 - **硬件设计**：选择合适的传感器和执行器，确保系统的稳定性和可靠性。 - **软件设计**：利用ROS框架进行软件开发，实现模块间的通信与协调。 - **算法原理**：采用先进的路径规划算法（如A*算法）、定位算法（如粒子滤波）等。 #### 实验验证 为了验证移动机器人平台的实际性能，进行了多项实验与测试。通过对比不同条件下的运行效果，证明了该平台设计的有效性和实用性。 #### 结论 本文设计并实现了一个基于ROS的全向移动机器人系统，通过物联网技术与机器人技术的融合，成功地实现了移动机器人的智能化控制。这一研究成果对于推动智能机器人技术的发展具有重要意义。未来的研究工作将集中在提高系统的自主性和适应性上，进一步增强其在复杂环境中的应用能力。

内容概要：本文详细介绍了如何利用FPGA实现万兆以太网TCP/IP协议栈，涵盖TCP Server/Client模式以及UDP通信的具体实现方法。文中展示了TCP状态机的设计细节，包括连接建立、数据传输和关闭连接的过程，并给出了相应的Verilog伪代码示例。此外，还讨论了UDP协议的特点及其在FPGA上的实现方式，强调了其实现的简洁性和高效性。文章进一步探讨了Xilinx器件在移植这些源码方面的便利性，如使用IP核和开发工具来简化开发流程，提高开发效率。最后，文章提到了实际测试结果，展示了该协议栈在不同应用场景中的优异表现。 适合人群：从事FPGA开发的技术人员，尤其是对高速网络通信感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要高性能、低延迟网络通信的场合，如工业控制、数据中心、金融高频交易等领域。目标是帮助开发者掌握FPGA实现万兆以太网TCP/IP协议栈的方法，提升系统性能。 其他说明：文中提供的源码和开发经验有助于加速项目的开发进度，并为后续优化提供了参考。

【基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(三)代码】 基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统是为高校打造的一款在线考试平台。 系统功能说明： 1、系统共有管理员、老师、学生三个角色，管理员拥有系统最高权限。 2、老师拥有考试管理、题库管理、成绩管理、学生管理四个模块。 3、学生可以参与考试、查看成绩、试题练习、留言等功能。 本代码资源包括博文【项目开发实践——基于SpringBoot+Vue3实现的在线考试系统(三)】中的前端和后端代码 【项目运行】 1、前端运行：VSCode加载OnlineExamVue目录内容，运行“npm run dev”即可启动前端。 2、后端运行：IDEA加载OnlineExam目录内容，项目依赖加载完成，即可启动后端。 3、项目访问：浏览器访问http://localhost:5173即可。 4、测试账户：管理员：9991；老师角色：20081001；学生角色：20224001。密码都是：123456。 TIPS:后端运行需要先安装JDK8。