计算机网络课程的结课设计是使用思科模拟器搭建一个中小型校园网，当时花了几天时间查阅相关博客总算是做出来了，现在免费上传CSDN，希望小伙伴们能给博客一套三连支持

在qtreewieget中实现右击菜单，用qtreewidget模仿visionpro实现算子输入输出关系显示，拖动Item变换当前位置或绑定输入输出关系，拖动item移动算子位置同时更新输入输出箭头位置，实现按住Ctrl+F键来搜索算子名，若搜索到，则高亮显示。详见链接：https://blog.csdn.net/weixin_43935474/article/details/130013613?spm=1001.2014.3001.5501

django-amazon-price-monitor：通过产品广告API监视亚马逊产品的价格

此代码根据 SPECT 重建作者：Martin Šámal Charles @ Regional SPECT 研究高级图像处理培训班，2004 年 4 月 19-23 日。 迭代算法的原理是通过连续的投影重建断层扫描切片的图像。 估计。 与当前估计值对应的预测值与测得的预测。 比较结果用于修改当前估计，从而创建一个新的估计。 算法在比较测量和估计预测的方式以及应用于当前估计的校正类型方面有所不同。 该过程是通过任意创建第一个估计值启动的 - 例如，一个统一的图像（所有像素等于 0、1 或平均像素值，...）。 校正是通过添加差值或乘以测量值和测量值之间的商来进行的。 估计的预测。

Carsim与Simulink联合仿真实现环键盘控制车辆运动：使用matlab2018控制carsim车辆转向、油门刹车等运动模拟系统探索,carsim simulink联合仿真在环键盘控制，通过simulink搭建模型实现键盘输入控制carsim车辆运动，包括控制转向油门刹车等，carsim2019，matlab2018 ,核心关键词：carsim联合仿真; simulink搭建模型; 键盘输入控制; carsim车辆运动控制; 转向油门刹车控制; carsim2019; matlab2018。,MATLAB2018结合CarSim2019：Simulink联合仿真实现键盘控制车辆运动

随着科技、物联网技术的发展，图像检索系统的应用越来越广泛。图像检索技术是通过对待检索图像的颜色、纹理、语义进行特征提取，通过目标匹配识别算法在数据库中去寻找最为匹配的图像，从而实现目标的分类识别。图像检索技术目前广泛应用于互联网搜图、广告投放、智能安防等领域，提高了目标查找的速度与精准度。 本文基于图像处理算法，实现了基于颜色特征的图像检索系统的开发。算法方面分为图像的预处理、特征提取、检索算法三个部分，预处理部分采用色彩空间转换算法将待检索图像转换至HSV空间，然后利用中值滤波进行去噪处理。特征提取部分采用颜色矩特征提取算法，检索识别部分采用提取图像的颜色集特征，利用最小距离法实现特征的匹配和分类。系统搭建方面本文利用Matlab的GUI开发功能，搭建了目标检索系统。经过大量的测试表明，系统稳定且目标检索的效率及准确率较高，具有一定的实用性。 关键词：图像处理；特征提取； 目标检索；最小距离法

内容概要：本文详细介绍了如何通过麻雀算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)，以提升其在多输入单输出(MISO)回归预测任务中的性能。首先阐述了LSSVM的基本原理及其在处理复杂非线性数据方面的优势，接着讨论了传统LSSVM存在的超参数优化难题。然后重点介绍了麻雀算法的特点及其在优化LSSVM超参数方面的应用，展示了如何通过全局搜索能力克服局部最优问题，提高预测精度和泛化能力。最后，通过多个实际案例验证了该方法的有效性，并提供了完整的Python代码实现，涵盖从数据预处理到模型评估的全过程。 适合人群：对机器学习尤其是回归分析感兴趣的科研人员和技术开发者，以及希望深入了解LSSVM和麻雀算法优化机制的研究者。 使用场景及目标：①适用于需要高精度预测的应用领域，如金融预测、气象预报、能源需求预测等；②通过优化LSSVM的超参数，提高模型的预测精度和泛化能力；③提供一个易于使用的回归预测工具，便于快速部署和应用。 其他说明：本文不仅探讨了理论层面的内容，还给出了具体的代码实现，使读者能够在实践中理解和掌握相关技术。同时，文中提到

CNN卷积神经网络 FPGA加速器实现(小型)CNN FPGA加速器实现(小型) 仿真通过，用于foga和cnn学习 通过本工程可以学习深度学习cnn算法从软件到硬件fpga的部署。 网络软件部分基于tf2实现，通过python导出权值，硬件部分verilog实现，纯手写代码，可读性高，高度参数化配置，可以针对速度或面积要求设置不同加速效果。 参数量化后存储在片上ram，基于vivado开发。 直接联系提供本项目实现中所用的所有软件( python)和硬件代码( verilog)。 本篇文档主要探讨了如何将CNN卷积神经网络算法从软件层面迁移到硬件层面，具体来说就是使用FPGA硬件加速器来实现CNN模型。文档中提到的“小型CNN FPGA加速器”指的是针对卷积神经网络的小型化硬件实现，该项目已经通过了仿真测试，并且可用于深度学习领域的研究与教学。 文档描述了整个CNN算法的软件部分是基于TensorFlow 2框架实现的，这一部分主要是用Python编程语言来完成。在软件层面上，它包括了将CNN模型的权重导出的步骤。硬件实现则是通过Verilog硬件描述语言来完成的，这部分代码是完全手动编写的，保证了高可读性和便于理解。此外，该FPGA加速器设计是高度参数化的，允许用户根据对速度或面积的不同需求来配置加速效果。 在设计过程中，对参数进行了量化处理，并将这些量化后的数据存储在片上RAM中。整个设计过程是在Xilinx的Vivado开发环境中进行的。文档还提到，提供本项目实施中所使用的所有软件代码和硬件代码，这表明项目具有开放性，便于其他研究者和开发者进行学习和实验。 从文档提供的文件名称列表来看，包含了多个与项目相关的文件，这些文件很可能包含了项目的设计细节、实现方法、仿真结果和版图解析等内容。例如，“卷积神经网络加速器实现小版图解析”可能详细描述了FPGA加速器的硬件布局，“卷积神经网络加速器实现从软件到”可能探讨了从软件算法到硬件实现的转换过程。这些文件是了解和学习该项目不可或缺的资源。 本项目是一个将深度学习算法从软件迁移到FPGA硬件平台的实践案例，通过结合TensorFlow 2和Verilog语言，实现了一个可配置参数的CNN模型加速器。项目的设计充分考虑到了代码的可读性和灵活性，并提供了完整的实现代码，便于研究和教育使用。

1.S7.net.dll的使用 2.Labview到字节数组如何变成单精度浮点数的方法。 3.如何使用S7-PLCSim advanced v5.0来仿真的西门子PLC（如果没有硬件的话） 4.如何通过XY图进行数据的显示 在自动化和工业控制领域，西门子PLC（可编程逻辑控制器）扮演着重要角色，而Labview作为一种图形化编程语言，为工程师提供了一种直观的开发环境。本课程旨在深入探讨如何利用Labview与西门子PLC进行交互，并实现数据的读取与绘图显示。 课程强调了S7.net.dll的重要性，这是一套由Siemens提供专门用于与西门子PLC通信的.NET类库。通过S7.net.dll，用户可以在Labview环境中实现对PLC的读写操作。这种通信机制对于实现PLC与上位机之间的实时数据交换至关重要。 在Labview环境下，将字节数组转换为单精度浮点数是一个常见的需求，因为PLC通常存储数据为字节或字的形式。掌握Labview中将字节数据转换为单精度浮点数的方法是进行数据分析和处理的基础。这涉及到Labview提供的数据类型转换功能，以及对数据结构的深入理解。 考虑到硬件成本和实验的便利性，本课程介绍了如何使用S7-PLCSim Advanced v5.0来仿真西门子PLC。这个仿真软件可以模拟PLC的实际运行环境，从而无需真实的硬件设备即可进行测试和调试。这对于学习和开发阶段尤其重要，因为它可以大幅降低成本和风险。 课程演示了如何通过Labview的XY图控件来显示实时数据。XY图特别适用于展示时间序列数据，能够清晰地表达数据随时间变化的趋势和模式。这对于监控PLC系统中的各种实时变量，比如温度、压力、流量等，具有重要意义。通过Labview的XY图，工程师可以更加直观地分析数据，从而做出更加精确的决策。 整个课程的材料包括一份详细的PDF文档，提供了连接西门子1200 PLC的步骤和方法。此外，还提供了Labview的示例项目和测试程序，供学习者参考和练习。这些资料为学习者提供了一个从理论到实践的完整学习路径，使得掌握通过Labview与西门子PLC进行有效通信和数据可视化变得不再困难。 本次课程的材料不仅涵盖了Labview与PLC通信的基础知识，还深入到了使用高级工具进行仿真和数据绘图的技巧，为学习者提供了一个全面学习和实践的机会。通过这些知识的掌握，学习者将能够有效地利用Labview进行自动化控制系统的设计与开发。

vmware17最新密钥 永久VMware Workstation 17 的永久密钥并不是官方公开提供的，因为软件授权和密钥分发通常通过官方渠道进行，并受到版权保护。然而，网络上有时会流传一些非官方的密钥，但这些密钥的合法性和有效性往往无法保证，且使用它们可能违反软件许可协议，导致法律问题。 对于希望使用 VMware Workstation 17 的用户，以下是一些建议： 购买正版密钥：最合法和安全的方式是前往 VMware 官方网站或授权经销商处购买正版密钥。这不仅可以确保软件的合法性和安全性，还能享受官方的技术支持和更新服务。 利用试用版本：VMware Workstation 提供了试用版本，允许用户在一定期限内免费使用软件。这为用户提供了评估软件功能和性能的机会，从而决定是否购买正式版本。 关注官方优惠活动：VMware 官方网站和社交媒体平台会不定期发布优惠活动，如折扣、赠品等。关注这些活动可以帮助用户以更优惠的价格购买正版软件。 避免使用非官方密钥：虽然网络上可能存在一些非官方的 VMware Workstation 17 密钥，但使用这些密钥可能面临法律风险，并可能