内容概要：本文档介绍了通过Python实现一种带有外源输入的非线性自回归(NARX)神经网络的方法来预测时间序列数据。整个教程涵盖从合成数据的制作到最终效果呈现的一系列步骤：具体步骤包括数据清洗与划分，利用NARX架构创建一个模型以及对其调优训练，并对训练后的模型进行了有效性检验；最后以图表形式展现了实际与预期间的比较情况。 适用人群：对于那些拥有初步机器学习经验和希望进一步了解并掌握使用深度学习技巧进行数据分析与预测工作的开发者们来说尤为有用。 使用场景及目标：适用于各种含有周期成分的数据预测任务；主要目的则是借助这一方法来探索数据间潜在规律并预测未来的走势。 其他说明：提供了所有涉及到的相关脚本供下载参考。

在Linux环境中，有时我们需要在没有网络连接的情况下安装特定版本的软件。在这种场景下，手动下载解压包并离线安装成为必要的操作。本压缩包"expect5.45.4和tcl8.4.11.rar"包含了 Expect 5.45.4 和 Tcl 8.4.11 的详细安装文档，这两个组件在很多自动化脚本和系统管理任务中发挥着关键作用。 Expect 是一个基于 Tcl 的扩展，专门用于自动化交互式应用程序，如 SSH、telnet 等。它允许脚本模拟用户与这些程序的交互，对于自动化测试和管理系统尤其有用。Expect 5.45.4 是一个稳定且广泛使用的版本，包含了许多优化和修复。 Tcl（Tool Command Language）则是一种轻量级的脚本语言，常用于快速开发、脚本编程和系统管理。Tcl 8.4.11 是一个较旧但仍然被许多遗留系统支持的版本，它提供了基本的命令行工具和库，用于构建复杂的脚本和应用程序。Expect 需要 Tcl 作为其运行时环境，因此在安装 Expect 之前，必须先安装 Tcl。 安装这两个组件的过程大致分为以下步骤： 1. **解压文件**：你需要使用 `unrar` 命令或者第三方解压工具解压 "expect5.45.4和tcl8.4.11.rar" 文件，将其内容释放到一个目录下。 2. **进入解压目录**：通过 `cd` 命令进入解压后的目录，找到 Tcl 和 Expect 的源代码文件。 3. **编译和安装 Tcl**：通常，Tcl 的源代码会包含一个名为 `configure` 的脚本，用于检测系统环境并准备编译。执行 `./configure`，然后 `make` 和 `make install` 来编译和安装 Tcl。可能需要使用 `sudo` 提权。 4. **配置 Expect**：类似地，Expect 源码中也有一个 `configure` 脚本。确保已成功安装 Tcl 后，运行 `./configure --with-tcl=` 指定 Tcl 的安装路径。然后，再次执行 `make` 和 `make install`。 5. **环境变量设置**：安装完成后，可能需要将 Tcl 和 Expect 的库路径添加到系统的 `LD_LIBRARY_PATH` 变量中，以便于程序查找它们。 6. **验证安装**：通过运行 `expect -v` 或 `tclsh -version` 检查两个组件是否正确安装，并显示相应的版本信息。 7. **阅读文档**：压缩包中的详细带图安装文档将提供更具体的指导，包括可能遇到的问题和解决方法。确保按照文档中的步骤操作，以避免任何潜在的错误。 在没有网络的情况下，确保所有依赖项都已提前准备好，这是成功安装的关键。对于老旧的版本，可能还需要处理一些与现代系统不兼容的问题，例如库的版本差异或依赖关系的变化。不过，有了详细的文档和耐心，这些挑战都可以迎刃而解。

### Twincat3 安装过程记录及常见问题解决方案 #### 一、前言 Twincat3 是一款由德国倍福自动化公司(Beckhoff)开发的自动化软件平台，广泛应用于工业控制领域。本文旨在详细记录Twincat3在Windows 11系统上的安装过程及相关配置，希望对初次接触Twincat3的用户有所帮助。 #### 二、安装环境 - **操作系统**: Windows 11 - **处理器**: AMD Ryzen 9 - **开发环境**: Visual Studio 2017 Professional 版本 - **Twincat3版本**: TC31-FULL-Setup.3.1.4024.56.exe #### 三、Twincat3 下载流程 1. **访问倍福中国官网**: - 打开倍福官方网站。 - 寻找“下载中心”并点击进入。 2. **选择 Twincat 3 Download|eXtended Automation Engineering (XAE)**: - XAE 是基于Visual Studio的开发环境，支持多种编程语言和硬件组态。 - 注册或登录账户后，选择合适的Twincat3版本进行下载。 #### 四、Twincat3 安装步骤 1. **启动安装程序**: - 以管理员身份运行下载好的TC31-FULL-Setup.3.1.4024.56.exe。 2. **许可协议接受**: - 选择 "accept" 并点击 "next" 继续。 3. **Twincat Multiuser 功能选择**: - 选择 "do not accept"。若选择 "accept"，可能会导致后续安装过程中出现“Twincat 3 cannot be found on this system”的错误。 4. **安装类型选择**: - 选择 "Custom"（自定义安装），并指定安装路径。也可以选择 "Complete"（完全安装）以默认路径安装。 5. **VS2017 插件安装**: - 若已安装Visual Studio 2017，则取消勾选 "Install Twincat XAE Shell" 选项。 6. **安装执行**: - 点击 "Install" 开始安装过程。安装过程中可能会遇到缺少某些组件的情况，如visual studio 2019 Redistributable Package (x64)，但通常不会影响最终结果。 7. **安装完成**: - 安装完毕后选择 "Finished" 关闭安装向导，并按照提示重启计算机。 #### 五、关闭Twincat自动启动 1. **禁用 TcSysUI.exe**: - 在任务管理器中找到TcSysUI.exe并禁用。 2. **更改服务启动类型**: - 通过计算机管理器中的服务选项，将 "TwinCAT3 System Service" 的启动类型更改为手动。 #### 六、手动启动Twincat服务 1. **启动服务**: - 找到 "TwinCAT3 System Service" 并手动启动它。 - 检查是否有其他带 "Twincat" 的服务未启动，如有则同样手动启动。 2. **启动用户界面**: - 找到 TcSysUI.exe 的安装目录，双击运行。 #### 七、常见问题及解决方案 1. **Config模式切换至Run模式失败**: - 出现该问题时，根据提示找到win8settick.bat文件。 - 以管理员身份运行win8settick.bat后重启电脑。 #### 八、总结 Twincat3 的安装过程虽然较为复杂，但只要按照上述步骤操作，大多数情况下都能顺利完成。对于初学者而言，建议详细阅读官方文档并结合本文提供的指导来进行安装。在实际使用过程中如果遇到问题，可以通过官方论坛或社区寻求帮助。此外，保持系统和软件的更新也是非常重要的，这有助于减少因兼容性问题带来的困扰。

QT电机控制：集成多种驱动平台的永磁同步电机上位机软件系统,电机控制上位机 QT永磁同步电机上位机 DSP永磁同步电机上位机 程序注释非常详细，串口通讯，已在DSP平台实现电机控制的功能。 登录界面： 用户注册功能 修改密码功能 记住密码功能 登录及自动登录功能。 系统主界面： 串口通讯功能 电机参数设置功能 电流环模式参数设置功能 速度环模式参数设置功能 位置环模式参数设置功能 登录、操作日志显示功能 电机运行和停止功能 手动获取数据功能 自动获取数据功能 波形显示功能 波形数据保存功能等。 额外30个QT上位机例程。 ,电机控制;上位机;QT永磁同步电机;DSP永磁同步电机;程序注释;串口通讯;电机控制功能;登录界面;用户注册;修改密码;记住密码;自动登录;系统主界面;电机参数设置;电流环模式;速度环模式;位置环模式;操作日志显示;电机运行停止;手动获取数据;自动获取数据;波形显示;波形数据保存;QT上位机例程。,QT高级上位机控制系统：支持多种电机参数及功能应用管理平台

Spring Cloud Alibaba是阿里巴巴提供的微服务解决方案，它将一系列开源组件集成到Spring Cloud生态系统中，以帮助开发者构建分布式系统。在本教程中，我们将探讨如何搭建一个基于Spring Cloud Alibaba的项目并进行配置。主要关注的组件是Dubbo，它是阿里巴巴的一个高性能、轻量级的服务治理框架。 **一、环境准备** 1. **JDK**: 首先确保安装了Java 8或更高版本的JDK，因为Spring Cloud Alibaba和Dubbo都依赖于Java环境。 2. **Maven**: Maven作为项目构建工具，用于管理依赖关系。 3. **IDE**: 选择一款支持Spring Boot和Spring Cloud的IDE，如IntelliJ IDEA或Eclipse。 **二、创建Spring Boot项目** 1. 使用Spring Initializr创建一个新的Spring Boot项目，选择`Web`、`Spring Cloud Starter Config`和`Spring Cloud Starter Bus`依赖。 2. 创建`pom.xml`文件，添加Spring Cloud Alibaba和Dubbo的相关依赖，例如： ```xml com.alibaba.cloud spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery com.alibaba.cloud spring-cloud-starter-alibaba-dubbo ``` **三、配置Nacos** 1. 下载并运行Nacos服务器，Nacos是Spring Cloud Alibaba中的服务发现和配置中心。 2. 在`application.properties`或`application.yml`中配置Nacos连接信息： ```properties spring.cloud.nacos.discovery.server-addr=localhost:8848 ``` **四、配置Dubbo** 1. 创建一个服务提供者（Provider）项目，定义服务接口和实现类。 2. 在`DubboService`上使用`@DubboService`注解，指定接口、版本和应用信息： ```java @DubboService(interfaceClass = UserService.class, version = "1.0.0", application = "${spring.application.name}") public class UserServiceImpl implements UserService { // 实现服务接口 } ``` 3. 在`Provider`项目的启动类上添加`@EnableDubbo`注解，启动Dubbo服务： ```java @SpringBootApplication @EnableDubbo public class ProviderApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(ProviderApplication.class, args); } } ``` 4. 创建一个服务消费者（Consumer）项目，引入对服务提供者的依赖，并使用`@DubboReference`注解注入服务接口： ```java @Component public class ServiceConsumer { @DubboReference(interfaceClass = UserService.class, version = "1.0.0") private UserService userService; // 调用服务接口方法 } ``` **五、启动和测试** 1. 启动Nacos服务器。 2. 分别启动服务提供者和消费者项目。 3. 在Nacos控制台，可以查看到注册的服务提供者和消费者。 4. 测试消费者是否能成功调用服务提供者的方法。 以上就是Spring Cloud Alibaba项目搭建及配置的基本步骤，主要涉及到了Spring Cloud的配置中心Nacos和Dubbo服务治理。实际开发中，还需要考虑异常处理、熔断机制、负载均衡等高级特性，这些可以通过Spring Cloud Alibaba中的其他组件，如Sentinel、Seata等来实现。同时，为了提高项目的可维护性和扩展性，可以采用模块化设计，将不同功能的微服务独立成不同的子项目。

本文详细介绍了一个基于YOLOv11的水面垃圾检测系统的搭建与实现方法。项目实现了精确、高效多类别垃圾的自动识别，提供了可视化结果和友好的操作界面，适用于水面污染治理和环保监测等领域，具体步骤包括了环境配置、模型训练以及最终评估等方面的知识。它还包括对未来的工作方向和发展前景的展望。 适合人群：具有一定Python编程基础的研究人员或者相关行业技术人员。 使用场景及目标：①自动化识别水域中的污染物及其定位信息；②通过可视化手段展示模型的效果表现，如准确率、召回率等相关数值。 其它：该文档包含了项目的详细流程记录、关键源码样例和重要提醒等。

Linux红帽RHCE笔记247页非常详细版本

!!!!请看完描述!!!! 1、一份完整的湿度监测系统实验报告，word版 2、编译过的配置代码（仿真代码），sketch_oct11b.ino.hex 3、python语言写的GUI界面文件：GUI、py 4、仿真工程：RHMeasSyst.pdsprj 西安电子科技大学在2024年推出了一项关于湿度监测系统的详细资料集合，这一集合不仅包括了完整的实验报告，还整合了相关的代码、图形用户界面(GUI)设计以及仿真工程文件，旨在为学生和研究人员提供一个全面的学习和参考资源。 实验报告是项目研究的核心文档，它不仅记录了整个湿度监测系统的设计、测试和结果分析过程，还为读者提供了实验的背景、目的和实验设计的详细描述。实验报告通常包括理论分析、实验方法、实验步骤、实验数据记录、数据分析和结论等部分，旨在帮助其他研究者或学生了解项目的完整流程和所取得的成果。 sketch_oct11b.ino.hex文件是编译后的配置代码，这类文件通常用于单片机等微控制器的编程和配置。通过编程，用户可以对湿度监测系统进行功能设置和性能调整，以满足特定的监测需求。 GUI.py文件则代表了以Python语言编写的图形用户界面文件。Python因其简洁的语法和强大的库支持，在快速原型开发中非常受欢迎。通过Python设计的GUI，用户可以直观地与湿度监测系统进行交互，无需深入了解背后的编程逻辑。这种交互方式使得非专业人员也能轻松操作和监控系统状态。 RHMeasSyst.pdsprj文件是一个仿真工程文件，它代表了使用特定仿真软件创建的工程。在这个工程中，用户可以进行电路设计、系统仿真以及性能测试等，而无需实际搭建电路或使用硬件设备。仿真工程文件是现代电子工程领域中十分重要的资源，它极大地降低了研发成本，缩短了产品从设计到原型的周期。 从文件名称列表中可以看出，这个资料集合还包含了个人化的文档，如带有姓名和学院标记的报告文件，这表明这些资料可能是针对特定学生的线上考核（A测）而准备的。此外，列表中还出现了“需要改的地方.docx”这样的文件，这可能是一个记录了需要修改和完善的细节的文档，体现了资料提供者对完善工作的细致态度。 这个集合是一个综合性的学习资料，它不仅包含理论和实践的结合，还考虑到了初学者的易用性，通过提供配置代码、GUI设计和仿真工程文件，使得学习者可以更直观地理解和应用湿度监测系统的设计和开发过程。

非常规态型近场动力学代码：二维纬度自适应时间积分与零能抑制模式详解——基于MATLAB的详细注释实现,基于非常规态的二维近场动力学代码：自适应时间积分与零能抑制的MATLAB实现，附详细注释,非常规态型近场动力学代码 纬度：二维； 时间积分：自适应动态松弛 or verlet-velocity; 零能抑制模式：silling method or Li pan method; 语言：MATLAB 代码注释详细，可适当 ,核心关键词： 非规态型近场动力学代码; 二维纬度; 时间积分(自适应动态松弛/verlet-velocity); 零能抑制模式(silling method/Li pan method); MATLAB语言; 代码注释详细。,非常规态型近场动力学二维时间积分自适应代码 - 包含Silling/Li Pan零能抑制方法（MATLAB版）

在本文中，我们介绍了MATLAB中的STOI函数原理、参数以及使用方法。通过使用该函数，我们可以测量两个音频信号之间的相似性，从而评估语音信号的质量。在开发程序时，我们可以通过读取wav文件并调用stoi函数来计算STOI值，并将结果输出到命令行窗口 MATLAB 是一种强大的编程环境，尤其在数值计算和信号处理方面有着广泛的应用。STOI（Short-Time Objective Intelligibility）函数是 MATLAB 提供的一个用于评估语音信号质量的工具，尤其适用于噪声环境中语音清晰度的量化分析。这个函数的原理基于人类听觉系统对声音的理解方式，通过计算两个信号之间的加权相关性来衡量它们的相似度。 1. STOI 函数的原理： STOI 函数的工作机制是将语音信号分为一系列短时窗口，通常选择汉明窗以减少信号的边界效应。在每个窗口内，它计算信号的频谱，并应用一个权重掩模来强调对语音识别至关重要的频率成分。接着，通过比较两个信号在这些关键频率上的加权相关性，STOI 算法能够得出一个数值，表示两个信号的相似程度。这个值越接近 1，表明两个信号越相似，语音质量也越高。 2. STOI 函数的参数： - `sig_clean`：代表原始、无失真的语音信号。 - `sig_deg`：代表经过失真或降质处理的语音信号，例如在噪声环境中捕获的信号。 - `fs`：采样率，决定了信号的时间分辨率。 - `win_type`：分析时使用的窗口函数类型，例如汉明窗、矩形窗等，它影响了信号频谱的分析精度。 3. 使用 STOI 函数的步骤： - 使用 `audioread` 函数读取 .wav 格式的语音文件，获取信号和采样率。 - 接着，定义分析窗口的类型，如汉明窗，设置合适的窗口长度（如 30 毫秒）。 - 然后，调用 `stoi` 函数，传入相应的参数，计算 STOI 值。 - 可以将 STOI 值打印到命令行窗口，以便观察和分析。 4. 示例代码： 下面是一个简单的 MATLAB 代码示例，演示了如何读取两个 .wav 文件并计算它们之间的 STOI 值： ```Matlab % 读取干净和降质的语音信号 [sig_clean, fs] = audioread('clean.wav'); [sig_deg, fs] = audioread('degraded.wav'); % 定义汉明窗 win_type = hamming(round(30*fs/1000)); % 计算 STOI 值 stoi_val = stoi(sig_clean, sig_deg, fs, win_type); % 输出结果 fprintf('STOI value = %.2f\n', stoi_val); ``` 这段代码首先读取名为 'clean.wav' 和 'degraded.wav' 的文件，接着使用汉明窗计算 STOI 值，并将结果显示在命令行窗口。 5. 结论： 在 MATLAB 中，STOI 函数提供了一种定量评估语音质量的方法，特别是在噪声抑制和语音增强的算法开发中非常有用。通过理解 STOI 的原理、参数和使用方法，开发者可以更好地评估和优化他们的语音处理算法，从而提高在各种环境下的语音可理解性。