kettle动态解析XML文件数据导入Oracle或者其他数据库 需求背景： 因为客户每天都要通过接口通过ftp上传固定格式的xml的文件，需要每天定时解析指定目录下的指定名称的xml文件导入Oracle和其他的数据库，所以开发了这个。 生产环境的，没有问题呦

CCTSDB-2021交通标志数据集，从一万六千多张中选取七千多张，有.xml文件和转化后的.txt文件，可直接用于YOLO训练，没有划分训练集、验证集和测试集，可自行划分。也有随机分好的数据集在另一个资源，还有一个分了58类的数据集，可自行下载。 CCTSDB-2021交通标志数据集是一个专门针对交通标志识别和分类任务设计的数据集，它包含了超过一万六千张交通标志图片，这些图片来源于现实世界中的不同场景，具有多样性和现实性。为了进一步提高数据集的实用性，数据集制作者经过精心挑选，从中选出了七千多张图片作为最终的数据集内容，这些图片被保存为.xml文件和对应的.txt文件。 .xml文件通常用于存储结构化的数据，它可以详细记录每个交通标志的位置、尺寸和形状等信息，这些信息对于使用YOLO（You Only Look Once）这类目标检测算法进行训练至关重要。YOLO算法因其速度快、准确性高而被广泛应用于实时的目标检测任务中，通过训练可以使得算法快速识别和定位图片中的交通标志。 转化后的.txt文件可能包含图片中交通标志的标注信息，这些信息可以帮助算法在训练过程中学习如何识别和分类不同类型的交通标志。数据集的这种格式设计，使得使用者可以直接用于YOLO模型训练，无需进行额外的数据预处理工作。 CCTSDB-2021交通标志数据集的一大特色是它没有预先划分好训练集、验证集和测试集。这种设计允许使用者根据自己的需求和实验设计来划分数据，比如可以根据特定的比例来分配训练、验证和测试数据，也可以根据模型的特性来调整数据划分的策略，从而获取更符合特定应用场景的结果。 此外，数据集提供者还提供了随机分好的数据集，这样的数据集适合于快速实验和验证模型的基本性能。数据集制作者还专门制作了一个包含58类交通标志的子数据集，这种分类细致的数据集对于研究者在进行细粒度分类任务时提供了便利，可以更精确地训练模型去识别和区分不同种类的交通标志。 由于该数据集是从实际应用场景中提取的，因此它对于机器学习和深度学习领域，特别是计算机视觉方向的研究人员和开发者来说具有很大的价值。它不仅能够用于交通标志的检测和识别，还可以被扩展应用于智能交通系统、自动驾驶汽车、交通违规监测以及智能监控等领域。通过对这些真实世界中拍摄的交通标志进行分析和识别，研究人员可以训练出更鲁棒、适应性更强的模型，从而推动智能交通和自动驾驶技术的发展。 此外，CCTSDB-2021交通标志数据集的开放性也是一个亮点，它允许研究者下载和使用数据集进行研究和开发，同时也鼓励更多的研究人员和开发者参与到交通标志识别和分类的研究中来，共同推动相关技术的进步。通过这样的开源和共享精神，可以加速算法的优化、新方法的探索和整个智能交通领域的创新。

Citypersons数据集（标签已转换成yolo格式，数据集太大无法上传），放在百度网盘。

STM32CUBEMX工程，云平台控制LED和蜂鸣器，温湿度传感器数据上传

内容概要：本文通过具体的实战项目——奶茶店销量预测，系统地介绍了建模大赛的完整流程，包括数据加载、数据预处理、模型选择与训练、评估调优及未来预测。具体而言，文章详细讲解了如何使用 Python 编程语言对销量数据进行数据探索、清洗以及特征工程。随后介绍并实现了三种模型：线性回归作为基线模型，用于对比其他复杂模型的效果；随机森林模型适用于处理非线性的销量波动；LSTM 深度学习模型擅长捕捉时间序列中的复杂趋势。在完成预测的基础上，作者对每个阶段都做了充分的评价，并提出了后续改进建议。 适用人群：数据科学爱好者、初入数据分析领域的从业人员、希望深入了解机器学习算法应用的具体方式的学生。 使用场景及目标：通过对真实场景的深入剖析帮助学习者掌握从收集数据到最后实施预测的所有步骤。最终目的是让读者能依据文中提供的指导，在类似的预测性项目中独立进行完整的模型建设，从而提高其理论水平和实际操作能力。 其他说明：本文强调特征工程的重要性和模型优化技巧。同时提倡跨学科思维的应用，即从商业运营视角去思考和技术手段相结合。另外提醒开发者们要注意预测成果的实际应用场景和服务对象特性。最后还指出了几种潜在的研究

CH340驱动是针对电子工程领域中广泛应用的CH340系列串行通信接口芯片的驱动程序。在本科阶段，学生在学习嵌入式系统、单片机编程以及进行数据传输实验时，经常会遇到这类硬件接口。CH340芯片因其价格低廉、功能实用而被广泛用于各种低成本的USB转串口模块中，如USB转TTL、USB转RS232等。 串口通信，全称为串行通信，是一种通信协议，它允许设备通过一条数据线依次发送和接收数据。在计算机与嵌入式系统之间进行数据交换时，串口通信是一种常见的方式。CH340驱动正是为了让操作系统识别并正确管理使用CH340芯片的串口设备，提供稳定的通信链路。 CH340驱动主要包含两个型号的驱动支持：CH340和CH341。这两个芯片都是由韦尔半导体公司（Willow Technology）设计生产的，主要用于USB到串行转换。CH340常用于USB转TTL，而CH341则可能用于更复杂的功能，如USB转RS232。驱动程序的一键安装设计使得用户无需专业知识，只需简单操作即可完成驱动的安装。 安装CH340驱动通常包括以下几个步骤： 1. 下载对应操作系统的驱动程序文件，确保与您的计算机系统兼容。 2. 解压缩下载的文件，通常会得到一个.exe或.inf类型的安装文件。 3. 双击运行安装程序，按照提示进行操作，一般会有“下一步”、“安装”等选项。 4. 安装完成后，重启计算机，系统应该能自动识别并加载CH340芯片。 5. 在设备管理器中检查USB串口是否正常，确认驱动安装成功。 对于单片机开发者来说，CH340驱动的安装至关重要，因为它是连接PC与单片机进行编程、调试、数据传输的关键。例如，在使用Arduino或其他基于Atmel单片机的开发板时，可能会用到CH340作为USB通信接口。通过安装CH340驱动，可以方便地将编程软件（如Arduino IDE）与单片机进行通信，实现固件的上传和调试。 数据传输是串口通信的核心应用之一。CH340驱动能够确保数据在USB和串口之间的稳定、高效传输。在进行嵌入式系统开发时，这包括读取传感器数据、控制外围设备、下载程序到微控制器等多个环节。CH340驱动的可靠性直接影响着开发和调试的效率。 CH340驱动是连接计算机与使用CH340/CH341芯片串口设备的桥梁，尤其在本科阶段的嵌入式学习和项目实践中，它扮演着不可或缺的角色。了解如何正确安装和使用CH340驱动，对于提升开发效率和项目成功率至关重要。

基于ZYNQ的FPGA数据DMA传输至以太网教学框架：高效实现数据采集与千兆网传输，适用于工程师与在校学生。,基于zynq的以太网传输工程教学。 内容：这是一个框架 将fpga获得的数据通过dma存入ddr 再从处理器端将数据从ddr读取并通过千兆网传输给电脑 意义：作为一个开发框架 继续这个框架可以半天就能实现数据采集功能 对于基于adc或者dac项目的验证开发非常高效 缩短开发周期 今后类似项目全部可以复用 重新开发工作量小于20% 适合人群：模拟半导体芯片的测试或应用工程师、FPGA ZYNQ需要的嵌入式工程师或者在校学生老师 FPGA工程 + vitis rtos 工程 + 工程说明文档 ,基于zynq;以太网传输;数据采集;fpga开发;zynq应用;框架复用。,基于Zynq的FPGA以太网传输教学框架：快速实现数据采集与复用开发

yolov5吸烟检测，pyqt5，目标检测，深度学习，网络优化，目标检测接单，yolov5，yolov7，yolov8 语言：python 环境：pycharm，anaconda 功能：有训练结果，可添加继电器或者文字报警，可统计数量，可统计数量，可网络优化

ESP32S3 二维码识别 ,摄像头对准二维码 屏幕上即可出现对应解析出来的二维码数据,并在串口打印出二维码数据。占用了较多RAM 所以需要N8R8模组的才能用，速度大概100ms一次，支持 ov2640,ov3660,ov5640,ov7670,ov7725的摄像头，可接ili9341，ili9481，ili9488，st7789，st7796s，st7735s，hx8357，ili9486，sh1107，ssd1306，FT81x，il3820，ra8875，GC9A01，jd79653a，uc8151d，ili9163c等型号的显示屏。

在现代船舶技术的发展中，无人船舶已经成为一项重要的研究领域。随着计算机技术、自动控制技术以及人工智能技术的不断发展，无人船舶的研究也逐渐深入。本文主要探讨了无人船舶在操纵运动中的回转实验和Z型实验的模拟仿真，以及基于PID控制器的航向控制技术。 我们来看无人船舶操纵运动中的回转实验。在船舶操纵性研究中，Nomoto模型是分析船舶运动特性的重要手段。Nomoto模型主要分为线性和非线性两种类型。线性模型适用于小角度操纵时的情况，而非线性模型则能更准确地模拟大角度操纵时的复杂行为。通过利用Simulink仿真软件，研究者可以建立相应的模型，模拟无人船舶在各种操纵条件下的动态响应，从而预测其运动性能。 接下来是Z型实验，这是一种标准的船舶操纵性能评估方法。通过模拟船舶在特定速度和转向下的Z型运动轨迹，可以评估其操纵性和稳定性。在仿真过程中，研究者需要考虑诸如船舶质量、惯性、阻力系数等多种参数，确保模拟实验的准确性。 除此之外，基于PID（比例-积分-微分）控制器的航向控制技术是确保无人船舶稳定航行的关键。PID控制器通过调整控制输入（如舵角）来减少输出（船舶的实际航向）与期望航向之间的偏差。在实际应用中，可能需要根据不同的海洋环境和船舶状态动态调整PID参数，以获得最佳的控制效果。 从给出的文件名称列表中可以看出，文档内容涉及了对无人船舶操纵运动的研究、燃料电池模型以及多孔介质流动物理场的耦合分析等。其中，燃料电池模型和多孔介质流动物理场的耦合分析可能是从能源利用和推进系统角度对无人船舶进行的深入探讨。这显示了无人船舶研究的多学科交叉特性，不仅包括了传统的船舶操纵和控制系统，还涵盖了新能源技术和流体力学等前沿科技。 而文件中提及的“探索无人船舶的操纵运动回转与型实验仿真基.doc”、“船舶无人艇无人船线性及非线性响应型操纵运.html”、“探索船舶无人艇非线性响应与型实验的.txt”和“探索无人船舶操纵运动中的与响应模型基于仿.txt”等标题，都表明了研究者试图通过模拟仿真来深入理解无人船舶的操纵性能，并探索其操纵模型。 此外，“船舶无人艇无人船技术分析文章一引言随着科技.txt”和“船舶无人艇无人船技术分析线性及非线性响应型操纵运.txt”两篇文章可能包含了对无人船舶技术发展背景、研究现状以及未来趋势的综述和分析。 无人船舶技术的研究不仅需要深厚的理论基础，还需要不断的实践探索和技术创新。通过对无人船舶操纵运动的回转实验和Z型实验的模拟仿真，以及基于PID控制器的航向控制技术的研究，可以为未来无人船舶的设计和应用提供重要的理论和技术支持。