"TransUnet复现，完整代码（附实现说明）" 提供的是一个关于TransUnet模型的实现过程，这个模型是计算机视觉领域的一个重要应用，特别在医学图像分割任务中表现突出。TransUnet结合了Transformer的全局注意力机制和U-Net的卷积网络结构，旨在提高图像分割的精度。 "TransUnet复习，完整代码（附实现说明）" 暗示这是一个学习资源，帮助开发者理解和复现TransUnet模型。通过提供的代码和文档，开发者可以深入理解TransUnet的工作原理，并将其应用于自己的项目中。 "软件/插件" 表明这是一套软件工具，可能包括脚本、库或插件，用于搭建和训练TransUnet模型。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的各个文件具有以下作用： 1. **LICENSE**: 这通常包含项目的许可协议，规定了用户可以如何使用、修改和分发代码。 2. **README.md**: 这是一个Markdown格式的文件，通常包含了项目简介、安装指南、使用方法等关键信息，对于理解整个项目非常有帮助。 3. **test.py**: 这可能是测试代码，用于验证模型的功能和性能，确保代码正确运行。 4. **utils.py**: 通常包含辅助函数和类，用于支持主要代码模块，如数据预处理、模型保存加载等。 5. **train.py**: 这是模型训练的主程序，可能包含了数据加载、模型构建、训练循环和损失计算等核心步骤。 6. **trainer.py**: 可能定义了一个训练器类，负责管理模型的训练过程，如优化器、学习率调度、模型检查点等。 7. **To_2d.py** 和 **To_3d.py**: 这两个文件可能涉及图像的维度转换，可能用于将3D图像转换为2D进行处理，或者反之。 8. **show_label_to_color.py**: 可能是用来可视化分割结果的脚本，将分割出的类别标签映射到不同的颜色上，便于观察。 9. **make_list_file.py**: 这个文件可能是用来创建数据列表的，数据列表常用于指示训练和验证数据集的路径，方便批量处理。 通过这些文件，开发者可以了解TransUnet的全貌，包括数据预处理、模型构建、训练流程以及结果可视化。这对于学习和实践深度学习模型，尤其是TransUnet这样的高级模型，是非常宝贵的资源。在实践中，开发者需要根据自身的硬件环境和数据集调整代码，以适应特定的图像分割任务。同时，理解并复现这样的模型也有助于提升对深度学习和计算机视觉的理解。

基于AD9361的BPSK调制解调器演示：位同步、误码率测试与零中频架构实践，附Verilog代码,基于AD9361软件无线电平台的BPSK调制解调器与误码率测试Demo：零中频架构与FPGA驱动实现,基于AD9361的BPSK调制解调器、位同步、误码率测试demo。 零中频架构，适用于AD9361等软件无线电平台，带AD9361纯逻辑FPGA驱动，verilog代码，Vivado 2019.1工程。 本产品为代码 ,基于AD9361的BPSK调制解调器; 位同步; 误码率测试demo; 零中频架构; 软件无线电平台; AD9361纯逻辑FPGA驱动; verilog代码; Vivado 2019.1工程。,基于AD9361的BPSK调制解调器Demo：零中频纯逻辑FPGA驱动，支持位同步和误码率测试（Verilog代码）

在现代工业和自动化控制系统中，PID（比例-积分-微分）控制器是一种广泛使用的反馈控制器。增量式PID控制器作为其一种，相较于位置式PID，在处理一些特定问题时，例如积分饱和和累计误差的校正等方面，具有一定的优势。在使用STM32F103C8T6这款基于ARM Cortex-M3内核的微控制器进行增量式PID控制时，开发者能够以较低的成本实现高精度的控制需求。 STM32F103C8T6是STMicroelectronics生产的一款性能强大的32位微控制器，因其丰富的外设、高性能的处理能力以及性价比高而备受开发者的青睐。在开发过程中，标准库作为官方提供的基础软件包，包括了丰富的驱动库和API函数，大大降低了开发难度，加快了开发进度。增量式PID控制代码则是指在算法实现上，输出的是控制量的增量，而非直接的控制量，这样可以避免在控制过程中由于积分饱和导致的输出突变。 增量式PID控制算法的核心是根据设定值与反馈值之间的差异（即偏差），按照一定的比例（P）、积分（I）和微分（D）运算规则来调整输出。在实际应用中，为了防止系统出现过于激烈的动态响应，通常会对增量值进行限幅处理，以保证控制系统的稳定性。 在编程实现增量式PID控制时，通常需要进行以下步骤：初始化STM32F103C8T6的相关硬件接口，如定时器、ADC（模数转换器）、DAC（数模转换器）等；然后，根据增量式PID控制的理论，编写控制算法，实现对PID各参数的实时计算和调整；将计算得到的增量值转换为相应的控制量，通过PWM（脉冲宽度调制）等方式输出到执行机构。 实现增量式PID控制的代码通常包括参数初始化、数据采集、PID计算、输出调整等模块。在参数初始化模块中，会设定PID控制的基本参数，如比例系数、积分时间、微分时间等。数据采集模块负责获取系统的输入信号和输出信号，即设定值和反馈值。PID计算模块则是整个控制系统的核心，它根据输入的偏差计算出控制量的增量。输出调整模块则是将计算得到的控制量增量，转换为对被控对象的控制信号。 在使用标准库开发过程中，开发者会利用HAL库函数或底层寄存器操作来控制硬件。例如，使用HAL库函数HAL_TIM_Base_Start()来启动定时器，使用HAL_ADC_Start()来启动模数转换等。这些函数简化了硬件操作，但开发者仍需理解其背后的工作原理，以便更准确地实现控制逻辑。 增量式PID控制在诸多领域都有广泛的应用，如电机控制、温度控制、位置控制等。在实际应用中，需要根据具体的控制对象和控制要求，调整PID参数，优化控制效果。另外，增量式PID控制器通常需要结合滤波算法，例如中值滤波、滑动平均滤波等，以提高控制系统的抗干扰能力和稳定性。 基于STM32F103C8T6的增量式PID控制代码的开发，不仅能够帮助开发者更好地理解增量式PID算法的实现过程，而且能够加深对STM32F103C8T6这款微控制器的理解和应用。通过这种方法开发出来的控制代码，可以广泛应用于教学、科研以及工业生产的各个领域，具有非常高的实用价值和参考意义。

本项目实现了百度指数的获取与解码，格式化输出为表格，支持日期选择，多个关键词爬取。 但仅仅为简单实现，代码还有很多值得改进之处，欢迎大家反馈完善。 已知问题： 不支持自定义具体的日期，如2021-5-06~2022-7-11，但可以通过获取完整数据并截取解决 展示的数据为手机端+PC端所有数据，未进行区分 展示的数据为全国范围内数据，未提供精确到省份与城市 输出结果类型单一，只有表格形式，不方便数据对接 Future 提供精确到省份与城市的参数 区分手机端、PC端数据 提供咨询指数数据 将结果用echart库进行可视化展示

内容概要：本文详细介绍了一个利用MATLAB实现的遗传算法(GA)优化BP神经网络的方法，专门面向多输入多输出系统的建模和预测任务。遗传算法以其全局搜索能力解决了BP神经网络容易陷入局部最优的问题，两者结合大大提升了学习速度和精度。文中阐述了BP神经网络和遗传算法的基本原理，并介绍了两者相结合的技术细节及其在MATLAB平台上的实现方式。特别指出的是，在实现过程中遇到了一些技术和理论上的挑战，并通过合理的参数调整和结构优化逐一攻克。 适合人群：具备基本编程技能以及对人工神经网络有一定了解的研究人员、工程师和技术爱好者，特别是关注于复杂系统和大数据分析的专业人士。 使用场景及目标：主要用于需要高效建模及精确预测的复杂多维系统中，比如系统控制、金融数据分析、医学诊断、图像识别等众多行业领域内的问题解决。目的是提高系统的自动化程度，改善预测准确率，并促进更广泛的智能化管理和服务应用。 其他说明：为了帮助读者更好地理解这一过程，文档还提供了详细的模型架构图示和具体的实例编码指导，从数据准备到最终的仿真结果显示全过程。并且强调了项目所具有的创新点，比如自定义参数设定、智能优化初始权重等特性，使得该方案在实际操作中有较强的灵活性和适用性。同时指出未来可以进一步探索更多元化的优化手段和技术融合可能性。

**背景** 浸润性导管癌（IDC）是所有乳腺癌中最常见的亚型。为了对整个组织样本进行侵袭性分级，病理学家通常专注于包含 IDC 的区域。因此，自动侵袭性分级的常见预处理步骤之一是划定整个组织切片中 IDC 的确切区域。 **内容** 原始数据集包含 162 张乳腺癌（BCa）标本的整个组织切片图像，扫描倍率为 40 倍。从中提取了 277,524 个大小为 50 x 50 的 patches（198,738 个 IDC 阴性，78,786 个 IDC 阳性）。每个 patch 的文件名格式为：u_xX_yY_classC.png —— 例如 10253_idx5_x1351_y1101_class0.png。其中，u 是患者 ID（10253_idx5），X 是该 patch 裁剪位置的 x 坐标，Y 是该 patch 裁剪位置的 y 坐标，C 表示类别，0 为非 IDC，1 为 IDC。

基于Matlab的柔性车间调度系统源代码：实现机器调度并可视化甘特图与收敛曲线,基于Matlab的柔性车间调度系统源代码：机器灵活调度与甘特图及收敛曲线可视化,车间调度matlab源代码柔性车间调度，具有机器柔性，最后能生成甘特图以及收敛曲线 ,核心关键词：车间调度; MATLAB源代码; 柔性车间调度; 机器柔性; 甘特图; 收敛曲线,柔性车间调度Matlab源代码：支持机器柔性，生成甘特图与收敛曲线 在当前的制造环境中，随着生产的多样化和个性化需求的不断增加，车间调度系统的灵活性成为了提高生产效率和降低生产成本的关键因素。为了实现这一目标，研究人员和工程师们开发了基于Matlab的柔性车间调度系统。这一系统的开发，旨在通过Matlab强大的数值计算能力和丰富的图形界面，为车间调度提供一种有效的解决方案。 柔性车间调度系统的核心功能之一是能够实现机器调度。在车间生产过程中，机器的调度不仅关系到生产效率，还直接影响到生产成本和产品交货期。通过Matlab编程，系统能够根据生产任务的复杂性和紧急性，对机器进行灵活的分配和调度。这不仅提高了机器的利用率，同时也保证了生产的连续性和稳定性。 另一个重要的功能是可视化甘特图。甘特图是一种常用的项目管理工具，通过条形图的形式直观展示项目的时间进度和各个任务之间的关系。在柔性车间调度系统中，甘特图能够清晰地描绘出生产任务的执行情况，包括任务的开始和结束时间、任务之间的依赖关系等信息。这种可视化手段极大地提高了调度的透明度，帮助管理层和操作人员快速识别生产瓶颈和潜在问题。 收敛曲线是评估调度系统性能的一个重要指标。收敛曲线能够反映出调度算法在寻找到最优解或满意解的过程中，随着迭代次数的增加，解的质量是如何变化的。在Matlab环境下，研究人员可以利用各种优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，来不断迭代求解，直到找到一个近似最优的调度方案。收敛曲线的生成能够帮助用户了解算法的收敛速度和稳定性，进而对算法进行调整和优化。 柔性车间调度系统的源代码设计是基于Matlab平台的。Matlab作为一种高性能的数值计算和可视化软件，为机器学习、信号处理、图像处理等领域提供了广泛的工具箱和函数库。在柔性车间调度系统的开发中，利用Matlab提供的函数和工具箱，可以有效地实现数据处理、算法开发、结果可视化等多个环节的工作。 在具体的文件中，通过详细的文档说明和源码研究，可以了解到柔性车间调度系统的设计理念、实现方法和最终效果。文档中不仅包含了系统设计的理论基础和实现细节，还包括了对关键技术和算法的深入分析。源码研究部分则提供了从算法实现到结果展示的完整流程，使得其他研究人员和工程师能够基于现有的代码进一步开发和优化。 源代码展示部分则直接向用户展示了如何利用Matlab进行柔性车间调度系统的开发。包括了系统设计、算法实现、结果输出等多个环节。通过源码的展示，用户可以清晰地了解每一行代码的作用，以及如何将这些代码组织在一起，形成一个完整的柔性车间调度系统。 基于Matlab的柔性车间调度系统源代码是一个集成了机器调度、甘特图可视化和收敛曲线分析的强大工具。它不仅能够提高车间调度的灵活性和效率，还能够帮助管理者和工程师更好地理解和控制生产过程。通过可视化的手段，这一系统为车间调度提供了一个直观和高效的操作平台，是现代制造业中不可或缺的辅助工具。

在 Windows 系统下，文本文件编码存在有无 BOM 的编码。BOM（Byte Order Mark），字节顺序标记，出现在文本文件头部，Unicode 编码标准中用于标识文件是采用哪种格式的编码。有文件 BOM 头的 Unicode 编码容易识别，无 BOM 文件头的要在文件中查找字节顺序来判断 Unicode 编码。 识别 UTF32、UTF16、UTF8 后，就是 ASCII 文件与简体中文编码识别。 随着信息技术的迅速发展，文本文件编码的识别变得尤为重要。在处理不同来源的文本数据时，了解和识别文本的编码格式是保证数据准确性和兼容性的基础。本篇将深入探讨文件编码识别的重要性和技术细节，重点介绍如何识别包括UTF32、UTF16、UTF8以及ASCII在内的常见文本编码，以及简体中文编码。 UTF32、UTF16和UTF8都是Unicode字符集的编码方式。Unicode旨在为世界上所有的字符提供一个唯一的编码系统，以解决不同国家和地区字符编码不一致的问题。UTF32、UTF16、UTF8是Unicode的三种主要编码形式，它们各有特点。UTF32使用固定长度的32位来表示一个字符，UTF16使用两个字节或四个字节表示一个字符，而UTF8则是一种变长的编码形式，使用1到4个字节来表示一个字符。 UTF32编码由于使用固定长度，其编码和解码过程相对简单。但是由于其每个字符占用4个字节，因此在存储上效率较低，不适用于大文件或者对存储空间要求高的场景。UTF16相较于UTF32在存储效率上有显著提高，对于大多数字符它使用两个字节进行编码，对于一些特殊的字符则使用四个字节。UTF8由于其变长的特性，对于包含大量ASCII字符的文本文件非常友好，可以在保证广泛兼容的同时尽可能节省存储空间。 ASCII编码是最早也是最简单的字符编码系统，它使用7位二进制数表示字符，只能表示128个字符，因此它只能表示英文字符和一些控制字符。由于其历史悠久，ASCII编码广泛用于各种计算机系统中。 在Windows系统下，文本文件编码的识别尤为重要，因为不同的程序和系统可能使用不同的编码。BOM（Byte Order Mark，字节顺序标记）是Unicode编码标准中用于标识文件编码格式的一个机制。具体来说，UTF-8、UTF-16和UTF-32编码的文本文件都可以在文件开头包含一个特定的BOM来表明其编码类型。 UTF-8编码的文件可能会以EF BB BF开头，UTF-16编码的文件可能会以FF FE或FE FF开头，分别代表小端字节序和大端字节序。UTF-32编码的文件可能会以FF FE 00 00或00 00 FE FF开头。如果文件中没有BOM，那么编码识别就变得更加复杂，需要依据字符编码的规则进行推断。 在没有BOM的情况下，编码的识别通常涉及到对文件中字符的字节顺序和字节模式的分析。例如，如果一个文件中大部分字节都是小于0x80的，那么它可能是UTF-8编码；如果字节模式主要为0xNN 0x00或者0x00 NN，那么可能是UTF-16编码；如果文件中出现大量连续的0x00字节，那么可能是UTF-32编码。 在进行简体中文编码识别时，要注意简体中文字符主要包含在Unicode的CJK（Chinese, Japanese, Korean）统一汉字区块中。简体中文编码的识别通常需要首先确定文件的编码方式，然后检查字符是否属于该编码所覆盖的汉字范围。由于简体中文主要使用的是GB2312和GBK编码，它们并不属于Unicode编码，因此在编码识别中需要注意区分。 由于各种编码方式的特点和适用场景不同，一个有效的编码识别程序需要具备处理各种情况的能力，并且能够准确快速地识别文件编码。编写这样的程序需要深入理解各种编码机制，并且熟悉字节序、字节模式等低级细节。在实际应用中，编码识别程序可以大大提高文本处理软件的兼容性和准确性，从而提升用户体验。 编码识别对于处理来自不同来源的文本数据至关重要。一个完善的编码识别程序能够帮助开发者和用户解决兼容性问题，并确保文本数据的准确处理。随着全球信息化的不断推进，编码识别技术将变得更加重要，成为一个不可或缺的工具。

STM32F411CEU6是一款由意法半导体（STMicroelectronics）推出的高性能微控制器，属于STM32F4系列。它采用ARM Cortex-M4内核，具有浮点运算单元（FPU），适用于实时操作系统（RTOS）的运行。FreeRTOS是一个广泛使用的轻量级RTOS，特别适合资源有限的嵌入式系统，如STM32F411CEU6开发板。 在正点原子代码的基础上移植FreeRTOS，可以为开发带来许多好处，比如任务调度、中断处理和内存管理等。FreeRTOS的移植过程通常包括以下步骤： 1. **配置FreeRTOS**: 需要根据STM32F411CEU6的硬件特性，配置FreeRTOS的参数，如最大任务数量、堆栈大小、时钟频率等。 2. **设置RTOS内核时钟**: FreeRTOS需要一个高精度的时钟源用于调度任务，通常使用STM32的系统定时器（SysTick）或外部时钟源。 3. **初始化硬件**: 包括设置中断向量表、初始化GPIO、定时器、NVIC（Nested Vectored Interrupt Controller）等，以支持RTOS的运行。 4. **任务创建**: 创建需要运行的任务，并指定优先级和堆栈大小。每个任务都是一个独立的执行单元，可以包含特定的功能代码。 5. **启动RTOS**: 在初始化完成后，通过调用`vTaskStartScheduler()`启动FreeRTOS调度器，之后系统将自动按照优先级执行任务。 6. **中断服务例程（ISR）集成**: ISR需要与FreeRTOS协同工作，通常在中断服务函数中使用`taskYIELD()`或`vTaskSwitchContext()`进行任务切换。 7. **同步机制**: FreeRTOS提供信号量、互斥锁、事件标志组等工具，用于任务间的通信和同步，确保数据安全。 8. **内存管理**: FreeRTOS提供了内存分配和释放的API，如`pvPortMalloc()`和`vPortFree()`，开发者需适配STM32的内存模型。 9. **调试与优化**: 移植过程中会遇到各种问题，如堆栈溢出、死锁等，需要通过调试工具进行检查和修复，同时对任务调度和内存使用进行优化。 压缩包中的"F411模板"很可能包含了移植过程中所需的配置文件、源代码、Makefile等资源，包括FreeRTOS的头文件、库文件、初始化代码、示例任务以及可能的编译脚本。这些文件可以帮助开发者快速建立一个基于STM32F411CEU6的FreeRTOS工程，节省大量时间和精力。 通过使用这个移植模板，开发者可以直接专注于应用程序的编写，而无需从零开始搭建RTOS环境。这对于学习和实践FreeRTOS在STM32平台上的应用是非常有帮助的，同时也为项目开发提供了便利。

傅里叶反变换matlab代码离散汉克尔变换 Matlab代码离散汉克尔变换代码 离散汉克尔变换（DHT）的先前定义集中在近似于连续汉克尔积分变换的方法上，而不考虑DHT本身的属性。 最近，提出了离散汉克尔变换的理论，该理论遵循与离散傅里叶/连续傅里叶变换相同的路径。 该DHT具有导致可逆性的正交性，并且还具有离散移位，调制，乘法和卷积规则的标准集合。 提出的DHT可以用于近似连续的正向和反向汉克尔变换。 完整的理论可以在《离散汉克变换：连续汉克变换的性质和应用》中找到，《美国光学学会杂志》 A卷，第1期。 32，No. 4，pp.611-622，2015。 可以在Chouinard U，Baddour N.（2017）中找到此代码及其用法的说明。 离散汉克尔变换的Matlab代码。 开放研究软件杂志。 5（1），第4页。 DOI： 2020年9月更新 阿迪·纳坦（Adi Natan）友好地改进了一些代码。 修改内容： 现在对Y矩阵代码进行矢量化处理，使其速度提高约20倍。 该代码具有类似于Matlab的fft功能的可选零填充输入。 该代码不仅支持类似于Matlab的fft功能的向量数组