虚拟机学习笔记 Java 虚拟机（JVM）是 Java 语言的 runtime 环境，负责加载、验证、执行 Java 字节码。以下是 JVM 相关知识点的总结。 1. 运行时数据区域 JVM 的运行时数据区域主要包括： * 堆（Heap）：用于存储对象、数组等内存，GC 管理和回收。 * 方法区（Method Area）：存储被 JVM 加载的类信息、运行时常量池、JIT 编译后的 Code Cache 等信息。 * 直接内存（Direct Memory）：用于 NIO 的缓冲区分配，避免在系统内存与 JVM 堆内存之间拷贝的开销。 * 线程私有内存（Thread Private Memory）：包括程序计数器、JVM 栈、本地方法栈等。 2. 对象的内存布局 对象的内存布局主要包括： * 对象头（Object Header）：记录对象的运行时信息，如 hashCode、GC 分代年龄、锁状态等。 * Class Pointer：指向所属的类信息数组长度（可选，对象为数组）。 * 对象数据（Object Data）：各种字段的值，按宽度分类紧邻存储。 * 对齐填充（Alignment Padding）：内存对齐为 1 个字长整数倍，减少 CPU 总线周期。 3. 内存溢出 内存溢出（OutOfMemoryError）是指 JVM 无法分配对象所需内存时抛出的异常。解决方法包括： * 调整堆大小：使用 -Xms 和 -Xmx 选项调整堆的初始大小和最大大小。 * 找出无法被回收的大对象：使用 Eclipse MAT 分析堆转储文件，定位无法被回收的大对象，找出其 GC Root 引用路径。 * 优化代码：使用 null 显式赋值、虚引用等方式及时回收大对象，减少大对象的生命周期，检查数据结构使用是否合理等。 4. JVM 对象创建 JVM 对象创建过程包括： * 类加载：类加载完毕后，其对象所需内存大小是确定的。 * 对象分配：堆内存由多线程共享，使用 CAS 乐观锁争夺内存，故线程创建时在堆内存为其分配私有的分配缓冲区（TLAB）。 * 零值初始化：对象的堆内存、设置对象头信息、执行构造函数。 5. JVM 堆内存分配 JVM 堆内存分配流程包括： * TLAB 剩余空间不足以分配新对象，但又小于最大浪费空间阈值时，才会加锁创建新的 TLAB。 * 对象头信息：记录对象的运行时信息，如 hashCode、GC 分代年龄、锁状态等。 JVM 是 Java 语言的 runtime 环境，负责加载、验证、执行 Java 字节码。 JVM 的运行时数据区域包括堆、方法区、直接内存、线程私有内存等。对象的内存布局包括对象头、Class Pointer、对象数据、对齐填充等。内存溢出可以通过调整堆大小、找出无法被回收的大对象、优化代码等方式解决。

将ControlCan.dll和kerneldlls文件夹放置在.py文件的同级目录下，通过python的ctypes模块调用ControlCan.dll接口函数实现can报文的收发操作。

《深入浅出ARM7 LPC 213x 214x》是由知名电子工程师周立功撰写的一本深入解析ARM7微处理器及其在LPC213x、214x系列芯片应用的专著。这本书是针对嵌入式系统开发者和爱好者的重要参考资料，它不仅涵盖了ARM7架构的基础知识，还提供了实际开发中的实用技巧。 ARM7是ARM公司推出的一种精简指令集计算机（RISC）架构，以其高效能、低功耗的特点广泛应用于各种嵌入式系统。书中首先会详细介绍ARM7的架构特点，包括其流水线结构、指令集、寄存器组织以及中断处理机制等，帮助读者理解ARM7处理器的工作原理。 LPC213x和LPC214x是NXP（原飞利浦半导体）基于ARM7TDMI内核的微控制器系列，它们具有丰富的外设接口和多种内存选项，适用于多种工业和消费电子产品。在书中，周立功将详细解析这些微控制器的内部结构，如GPIO（通用输入/输出）、ADC（模数转换器）、UART（通用异步收发传输器）等外设的使用方法，以及如何配置它们进行有效的系统设计。 此外，ADS（ARM Development Studio）是ARM公司提供的集成开发环境，用于编写、编译、调试基于ARM架构的程序。书中将介绍如何使用ADS进行项目设置、源代码编写、编译链接以及调试技巧，帮助读者快速上手ARM7的软件开发工作。 书中可能还会涉及实时操作系统（RTOS）的概念，如FreeRTOS或uC/OS，因为这些小型操作系统常被用于嵌入式系统，以提高系统的多任务处理能力和响应速度。作者可能会讲解如何在LPC213x和214x上移植和使用这些RTOS，以及如何进行任务调度和资源管理。 更进一步，周立功可能还会分享一些实战案例，例如通过LPC213x或214x实现特定的嵌入式应用，如物联网设备、电机控制、传感器数据采集等。这些案例将帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。 《深入浅出ARM7 LPC 213x 214x》是一本全面介绍ARM7处理器及其在LPC系列微控制器应用的权威书籍，无论你是初学者还是有经验的开发者，都能从中受益匪浅，提升自己的嵌入式系统设计和开发技能。通过阅读这本书，你将能够深入理解ARM7的硬件基础，熟练掌握ADS开发环境，以及精通LPC213x和214x微控制器的应用实践。

CANopen是一种基于CAN（Controller Area Network）总线的高层通信协议，它被广泛应用于自动化和控制领域中。该协议由CAN in Automation（CiA）国际组织制定和维护，旨在提供设备间的高效、标准化通信机制。CANopen协议的参考模型遵循ISO/OSI七层模型，并在其中的各层引入了特定的规范和功能。 CANopen协议的发展始于1990年代，随着CAN总线技术的普及，众多制造商和系统集成商开始寻求一种能够实现设备间复杂交互的协议。CANopen DS301标准，即《CANopen 设备子协议》，作为核心文档，详细阐述了设备通信的主要机制，包括对象字典的使用、报文的格式、设备行为等关键要素。 在CANopen协议中，报文ID的分类具有重要地位。报文ID不仅负责标识消息的优先级和源地址，还负责区分不同类型的消息。这些类型主要包括网络管理(NMT)报文、特殊协议报文、过程数据对象(PDO)报文和服务数据对象(SDO)报文。网络管理报文用于监控和控制网络中的节点状态，例如启动、停止、复位等操作。特殊协议报文涉及特定应用需求的通信。PDO报文负责处理实时数据传输，而SDO报文则用于设备配置和参数的读写。 对象字典是CANopen中用于管理设备参数和功能的机制。它是一个标准化的数据结构，包含了设备所有可读写的参数。对象字典中的每一个条目都有一个唯一的索引和子索引，通过这些索引可以访问和修改设备的各种参数。对象字典分为多个部分，包括通用通讯对象、制造商特定子协议和标准化设备子协议等，以适应不同的通信需求。 网络管理是CANopen通信中的关键组成部分，它涉及到网络中各个节点的生命周期管理。网络管理功能通过节点状态的监控和控制，确保了整个CANopen网络的稳定运行。节点状态包括初始态、预操作态、操作态、停止态、复位应用态和复位通信态等，而节点上线报文和心跳报文是网络管理中的重要消息类型。 CANopen协议通过规范的报文ID分类、详尽的对象字典定义以及严格的网络管理机制，为设备间的通信提供了一套完整而强大的工具集。这使得CANopen成为工业通信领域一个高度可靠和易于集成的解决方案，广泛应用于机械自动化、医疗设备、铁路运输等多个领域。

在深度学习领域，吴恩达是一位备受推崇的大师，他的深度学习课程深受广大学习者喜爱。这个压缩包文件是他在课程中的第三周作业所使用的依赖包，主要涉及到的知识点包括Python编程、深度学习的基本概念以及可能用到的特定库。 Python是实现深度学习的基础语言，它以其简洁的语法和丰富的第三方库而被广泛采用。在这个作业中，我们有两个Python文件：`testCases_v2.py` 和 `planar_utils.py`。`testCases_v2.py` 文件通常包含一系列测试用例，用于验证代码功能的正确性。在深度学习中，测试用例是必不可少的，它们帮助开发者确保模型能够按预期工作，尤其是在训练和优化算法时。 `planar_utils.py` 文件可能包含了处理二维数据（"planar"暗示了二维空间）的工具函数。这些工具可能包括数据预处理、绘制二维数据分布图、计算损失函数或者实现某些特定的激活函数等。在深度学习中，数据预处理是关键步骤，它包括标准化、归一化等操作，以提高模型的训练效果。 从标签"deeplearning"我们可以推测，这个作业可能会涉及神经网络的构建和训练。在深度学习中，神经网络是由多层节点（神经元）组成的，每个节点通过权重与前一层的节点相连。学习过程就是通过反向传播算法调整这些权重，以最小化预测结果与实际结果之间的差距。 吴恩达的课程可能使用了诸如TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架。这些框架提供了一种高效的方式来构建和优化神经网络，同时简化了梯度计算和反向传播的过程。虽然具体依赖包没有明确列出，但可以假设作业可能需要理解这些框架的基本使用，如定义模型、损失函数、优化器以及训练循环。 在完成这周的作业时，学生需要理解以下核心概念： 1. 神经网络架构：包括输入层、隐藏层和输出层，以及各种类型的神经元（如全连接层、卷积层等）。 2. 激活函数：如sigmoid、ReLU、Leaky ReLU等，它们为神经网络引入非线性。 3. 损失函数：如均方误差（MSE）、交叉熵等，衡量模型预测与真实值的差异。 4. 优化算法：如梯度下降、动量优化、Adam等，用于更新模型权重。 5. 训练过程：包括前向传播、反向传播、权重更新等步骤。 这个压缩包提供的资源对于深入理解和实践吴恩达深度学习课程的第三周内容至关重要。通过解决这些作业，学习者将能够巩固他们对深度学习基础的理解，并为后续更复杂的任务打下坚实基础。如果你遇到任何问题，可以参考链接到的博客文章以获取更多帮助。

在吴恩达的深度学习课程中，第二课主要聚焦于改善深层神经网络的性能，而第三周的主题则是超参数调试和Batch Normalization（批量归一化）。这两个概念在深度学习模型训练过程中至关重要，它们能够显著提升模型的收敛速度和泛化能力。 超参数调试是机器学习和深度学习中的一个重要环节，它涉及到对模型结构和训练过程中的各种参数进行调整，以找到最优的模型配置。超参数包括学习率、批次大小、网络层数、节点数、正则化强度等。通过网格搜索、随机搜索或基于梯度的优化方法，我们可以找到一组超参数，使得模型在验证集上的表现最佳，防止过拟合或者欠拟合的情况发生。例如，一个合理的学习率可以帮助模型更快地收敛到全局最优解，而合适的正则化参数可以避免模型过于复杂，提高泛化性能。 Batch Normalization是一种常用的神经网络层，用于加速训练并改进模型的稳定性和泛化能力。它在每一层的激活函数之前或之后（通常是在全连接层之后，卷积层之前）对每一批次的数据进行归一化处理。Batch Norm的主要步骤包括： 1. 计算批次内的均值和方差，这有助于消除内部协变量位移，使得每一层的输入保持相对稳定的分布。 2. 将数据归一化到均值为0，标准差为1的分布，这样可以减少梯度消失和梯度爆炸的问题。 3. 添加可学习的尺度γ和偏置β参数，允许模型在训练过程中学习到合适的归一化系数，从而保留一部分特征信息。 在编程作业中，学生通常会被要求实现这些概念，并通过实际操作理解它们如何影响模型的训练。这可能包括编写代码来计算和应用超参数，以及实现Batch Norm层。通过实践，学生能够更好地理解超参数调试的重要性，以及Batch Norm在神经网络中的作用。 掌握超参数调试和Batch Normalization是深度学习工程师必备的技能之一。在吴恩达的课程中，通过理论讲解和实际编程作业，学生可以深入理解这些概念，并应用于实际项目，从而提升模型的性能。

matlab项目资料供学习参考，请勿用作商业用途。你是否渴望高效解决复杂的数学计算、数据分析难题？MATLAB 就是你的得力助手！作为一款强大的技术计算软件，MATLAB 集数值分析、矩阵运算、信号处理等多功能于一身，广泛应用于工程、科学研究等众多领域。 其简洁直观的编程环境，让代码编写如同行云流水。丰富的函数库和工具箱，为你节省大量时间和精力。无论是新手入门，还是资深专家，都能借助 MATLAB 挖掘数据背后的价值，创新科技成果。别再犹豫，拥抱 MATLAB，开启你的科技探索之旅！

Excel模板：一周菜谱 当我们想要为家庭或个人制定健康的饮食计划时，Excel模板可以成为我们强大的助手。一个精心设计的“一周菜谱”Excel模板可以帮助我们系统地规划每天的膳食，确保营养均衡，并避免重复相同的菜式，使饮食生活更加多彩多姿。 该模板可能包含了一张主工作表，工作表标题为“一周菜谱”。在工作表中，每一天都被划分成了不同的栏目，比如“早餐”、“午餐”、“晚餐”以及“加餐”。用户可以根据自己或家人的饮食偏好和营养需求，往这些栏目中填入相应的菜品名称。 接着，为了方便管理食材，模板可能还包含一个“食材清单”工作表。这个工作表将帮助用户根据每个菜品的食材清单，列出所需购买的食材，并计算出每样食材的数量。这样，在准备餐点的同时，用户可以确保所有食材均已备齐，避免临时外出购物，提高了效率。 此外，为了方便调整和复用，模板中可能会包含一些单元格格式设定，例如下拉菜单选项，以供选择不同的菜品或者食材。这些设定可以基于家庭的饮食习惯和食材偏好来定制，保证模板的适用性和灵活性。 在模板中，还可能会包含一些统计和分析功能。例如，“营养分析”工作表可以用来记录和分析每天的膳食中各类营养素的摄入情况，如蛋白质、脂肪、碳水化合物以及维生素和矿物质的含量。这不仅有助于调整当前的饮食结构，还能够为未来的饮食规划提供参考。 对于那些注重饮食健康和食物多样性的用户来说，模板也可能包括“食物多样性追踪”功能。它可以帮助用户跟踪并确保每日食谱中包含不同种类的食物，如谷物、蔬菜、水果、肉类和豆类等。 对于需要控制食物热量的用户，模板中可能会设有“热量计算”功能，通过输入食材的分量和对应的热量值，自动计算出每餐甚至每天的热量摄入总量。这对于减肥、增肌或控制特定疾病饮食的用户尤为有用。 在设计这样的Excel模板时，还需要考虑到用户可能对食物的过敏信息。因此，模板可能还会有空间让用户记录食材的过敏信息，这有助于预防过敏事件的发生，确保饮食安全。 为了提高用户体验，模板还可能包含一些实用的工具，例如食物热量数据库链接、营养素含量查询表以及食物替换建议。这些工具可以为用户提供快速参考，帮助他们做出健康的食物选择。 为了使得模板易于使用和维护，开发者可能会采用清晰的格式排版，配色舒适，以及提供详细的使用说明书。使用者可以通过简单的学习和实践，迅速掌握模板的使用方法，并将其应用到日常生活中。 这个“一周菜谱”Excel模板是一个全方位、易操作的饮食管理工具。它不仅帮助用户规划每日饮食，还能够提供营养分析、食材管理和安全提示等多重功能。用户只需一次投入时间进行设置，就能长期享受到有序和健康的饮食生活。

《周立功ControlCAN二次开发库以及接口函数使用手册》是专为开发者设计的一份详尽参考资料，旨在帮助用户深入理解和高效使用ControlCAN这一专业CAN（Controller Area Network）通信库。该开发库提供了丰富的功能，使得在不同平台上进行CAN通信变得简单易行。 一、ControlCAN简介 ControlCAN是周立功公司推出的一款高性能、易用的CAN通信库，适用于各种嵌入式系统和PC应用。它支持Windows和嵌入式操作系统，包括实时操作系统，如WinCE、Linux等，为开发人员提供了一套完整的API（Application Programming Interface），方便进行CAN消息的发送、接收以及滤波等功能。 二、接口函数详解 ControlCAN二次开发库的核心在于其提供的接口函数。这些函数包括但不限于： 1. `CanOpen()`: 初始化CAN接口，设置波特率、滤波器等参数，是使用CAN库的首要步骤。 2. `CanSend()`: 发送CAN消息，用户需提供ID、数据长度及数据内容。 3. `CanReceive()`: 接收CAN消息，返回接收到的消息ID、数据长度和数据内容。 4. `CanClose()`: 关闭CAN接口，释放资源。 5. `CanSetFilter()`: 设置CAN滤波器，用于筛选接收的消息。 三、动态库的使用 动态库（.dll文件）是Windows平台下的一种共享库，允许多个程序共享同一段代码，以节省内存和提高效率。在使用ControlCAN时，需要正确链接到对应的动态库，确保运行时能找到所需的功能模块。 四、文档与测试软件 "必读：函数库使用说明.txt"是指导开发者如何正确使用函数库的重要文档，包含函数的详细说明、使用示例和注意事项。此外，配合的CAN测试软件能帮助开发者实时监控CAN总线上的通信，调试程序，验证接口函数的正确性。 五、版本更新 "zlgcan二次开发库（2023.07.28）"表明了库文件的最新更新日期，开发者应确保使用的是最新版本，以便获取最新的功能和修复的bug。 周立功ControlCAN二次开发库是一个强大的工具，结合详细的使用手册和配套软件，能够帮助开发者快速集成CAN通信功能，提高项目的开发效率和质量。通过学习和实践，开发者可以灵活地利用ControlCAN库，实现复杂的CAN通信需求。

西安电子科技大学的工程优化 期末考试原题 还有老师课后题答案 PTT 我所有的都在这了 走过路过不要错过啊 真的有 我保证 16年-19年的真题 真的！ 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等还有课后题答案 西电工程优化-陈开周《最优化计算方法》历年原题以及PPT课件等