"无监督域自适应的切片Wasserstein差异(SWD)：特征分布对齐的几何指导和跨领域的学习方式" 在本文中，我们将介绍一种新的无监督域自适应方法，称为切片Wasserstein差异（SWD），旨在解决域之间的特征分布对齐问题。该方法基于Wasserstein度量和特定于任务的决策边界，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 在无监督域自适应中，一个主要挑战是如何跨域学习和泛化。深度学习模型尽管具有出色的学习能力和改进的泛化能力，但是在不同域中收集的数据之间的关系的转移仍然是一个挑战。域转移可以以多种形式存在，包括协变量移位、先验概率移位和概念移位。 我们提出的方法旨在捕捉特定任务分类器的输出之间的差异的自然概念，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 我们的方法基于Wasserstein度量，通过最小化在特定任务分类器之间移动边缘分布，来实现域之间的特征分布对齐。我们还使用切片Wasserstein差异（SWD）来实现有效的分布对齐，并且可以容易地应用于任何局部自适应问题，例如图像分类、语义分割和对象检测。 相比于之前的方法，我们的方法不需要通过启发式假设在特征、输入或输出空间中对齐流形，而是直接对需要整形的目标数据区域进行整形。我们的方法也可以应用于其他领域，例如图像检索、基于颜色的风格转移和图像扭曲。 在实验验证中，我们的方法在数字和符号识别、图像分类、语义分割、目标检测等方面都取得了良好的结果，证明了该方法的有效性和通用性。 我们的方法为解决域之间的特征分布对齐问题提供了一种新的解决方案，具有良好的泛化能力和可扩展性。 在深度卷积神经网络中，我们可以使用切片Wasserstein差异（SWD）来实现有效的分布对齐，并且可以容易地应用于任何局部自适应问题，例如图像分类、语义分割和对象检测。 在无监督域自适应中，我们可以使用Wasserstein度量来捕捉特定任务分类器的输出之间的差异的自然概念，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 在实验验证中，我们的方法在数字和符号识别、图像分类、语义分割、目标检测等方面都取得了良好的结果，证明了该方法的有效性和通用性。 我们的方法可以应用于其他领域，例如图像检索、基于颜色的风格转移和图像扭曲。我们的方法为解决域之间的特征分布对齐问题提供了一种新的解决方案，具有良好的泛化能力和可扩展性。

数据分析是现代商业决策中不可或缺的一环，它通过分析和解释数据集，帮助企业洞察市场趋势、用户行为和销售模式。在本报告中，我们选取了某电子产品的销售数据作为分析对象，通过一系列数据清洗和分析方法，深入探讨了产品的表现、用户的行为特征以及销售绩效。具体来说，报告涵盖了对数据的初步处理，如缺失值填补、异常值处理等，以及后续的数据分析工作，包括但不限于用户细分、销售趋势预测、市场细分和RFM模型的构建。 RFM模型是一种常用于数据库营销和客户细分的模型，它依据三个维度进行客户价值评估：最近一次购买（Recency）、购买频率（Frequency）、和购买金额（Monetary）。RFM模型的分析有助于企业了解客户的行为模式，识别出高价值客户和潜在的营销机会。通过对RFM模型的详细解读，企业可以采取更为精准的营销策略，提高营销效率和销售转化率。 在本报告的执行过程中，数据分析工具Python发挥了重要作用。Python是一种广泛应用于数据科学领域的编程语言，它拥有强大的数据处理库，如pandas，这一库提供了许多方便的数据操作和分析功能。通过使用pandas，我们能够高效地处理和分析大量数据，为构建RFM模型和其他统计分析提供了坚实的基础。 本报告的亮点之一是对电子产品的销售数据进行了综合分析。通过对销售数据的挖掘，报告揭示了不同产品线的销售表现，帮助管理层识别了哪些产品更受欢迎，哪些可能存在滞销风险。此外，用户分析部分则重点探讨了不同用户群体的购买习惯和偏好，为进一步的市场定位和产品推广提供了数据支持。 在整个分析过程中，我们还关注了时间序列分析。通过对不同时间段的销售数据进行比较，我们发现了销售活动的季节性波动和周期性变化。这些发现对于企业调整生产和库存计划，把握促销活动的最佳时机，都具有重要的参考价值。 本报告通过对某电子产品销售数据的全面分析，提供了深刻的商业洞察，并构建了RFM模型以增强客户关系管理。报告不仅为企业提供了数据支持，更重要的是，它为企业展示了如何利用数据驱动决策，优化营销策略，提高竞争力。

DM8 Docker 最新安装包，仅供学习、测试和开发用途，并享有1年免费试用期。请在达梦数据库官网下载 Docker 安装包。 本文详细介绍了如何在 CentOS 7.9 环境下，通过 Docker 部署达梦 DM8 数据库的完整流程。首先，用户需要从官方渠道下载 DM8 Docker 镜像并导入容器镜像。接着，文章提供了使用 docker run 和 docker compose 启动容器的两种方式，并详细解释了容器启动相关参数及数据库初始化参数设置的含义。最后，通过连接容器并进入数据库执行 SQL 语句，验证数据库是否成功部署。该指南适合需要快速部署达梦数据库的开发者和运维人员。 资源使用说明看博客： Docker 安装达梦 DM8 数据库实战指南 https://blog.csdn.net/u014394049/article/details/142955852

内容概要：本文介绍了 MATLAB, RoadRunner 和 Sumo 在动力总成预测性能量管理软件测试中的联合仿真方法。具体涵盖了动力总成预测性能量管理软件的功能、测试环境的搭建、静态和动态场景的创建以及应用场景。文中详细讲解了如何利用这三种工具搭建虚拟测试环境，包括虚拟道路地图的生成、交通流的配置、车辆模型的仿真、驾驶员在环控制以及场景环境的泛化应用。重点讨论了如何利用联合仿真环境提升软件测试效率和准确性，尤其是在驾驶风格识别和速度序列预测方面。 适合人群：具备一定编程基础和技术背景的汽车工程师和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要对混合动力汽车的动力总成预测性能量管理系统进行仿真测试和优化的研究机构和汽车制造商。目标是提高软件的鲁棒性和预测精度，同时降低实际测试的成本和时间。 其他说明：通过联合仿真环境，可以在虚拟环境中模拟各种复杂的驾驶情景，为动力总成预测性能量管理软件的研发提供了有力支持。未来在自动驾驶和其他智能汽车领域的应用潜力巨大。

在电子工程和物联网(IoT)领域中，传感器起着至关重要的作用，它们负责将物理世界的信号转换为可被电子设备处理的电信号。本文将深入探讨不同种类的传感器、其工作原理、电路图和相应的编程知识，以帮助读者更好地理解和应用这些技术。 1. 温度传感器：温度传感器是最常见的传感器类型之一，例如热电偶、热敏电阻和集成温度传感器（如LM35）。它们通过检测环境或物体的温度变化来工作。电路图通常包括传感器连接到ADC（模拟数字转换器）的线路，以便将模拟温度信号转换为数字值。编程时，需要读取ADC的输出，并根据传感器特性转换为实际温度。 2. 光照传感器：光敏电阻或光电二极管可以感知光线强度，常用于自动照明系统。电路设计通常包括光敏元件、电阻和运算放大器。编程时，读取传感器的电流或电压变化，以确定光照级别。 3. 压力传感器：压力传感器，如压阻式或压电式，用于测量气体或液体的压力。它们可能需要与ADC配合使用，以将压力信号转换为数字值。编程时，处理压力数据并进行必要的单位转换。 4. 运动/加速度传感器：陀螺仪和加速度计用于检测设备的运动和方向。这些传感器在智能手机、无人机和机器人中广泛应用。电路设计通常涉及I²C或SPI通信接口，编程时需要处理I²C或SPI协议，读取并解析传感器数据。 5. 磁场/磁力计传感器：霍尔效应传感器或磁阻传感器用于测量磁场强度，常用于指南针或位置追踪。电路图包含传感器、滤波电路和接口电路。编程时，处理传感器的输出，校准磁场干扰，计算角度或方向。 6. 湿度/温度组合传感器：例如DHT系列传感器，同时测量空气的湿度和温度。它们通常通过单总线（One-Wire）或I²C接口与微控制器通信。编程时，遵循特定的通信协议，读取并处理湿度和温度值。 7. 声音传感器：声音传感器，如麦克风，捕捉音频信号。电路设计可能包括一个麦克风、一个前置放大器以及一个ADC。编程时，处理ADC输出的音频数据，进行滤波和噪声消除，可能还会涉及到FFT（快速傅里叶变换）分析。 在理解了以上各类传感器的工作原理后，开发者可以结合实际需求选择合适的传感器，设计电路图，编写程序来实现特定功能。电路图的设计应考虑到电源管理、信号调理、抗干扰措施以及与微控制器的接口。编程时，不仅要正确地读取和解析传感器数据，还要考虑实时性、能耗优化和错误处理。对于初学者，可以参考开源项目和库，如Arduino或Python的RPi.GPIO，这些资源提供了丰富的示例代码，可以帮助快速入门传感器的使用。

第一题：产生100个随机数,求其最小值和最大值以及平均值；用了两种方法都可以求出三个值，还加上了总和。

实验1（JSP技术及JSP语法基础） 实验2（JavaBean组件程序设计） 实验3（Servlet基础） 实验4（客户请求的处理与服务器响应的生成） 实验5（MVC设计模式） 实验6（Spring应用基础） 实验7（Hibernate或MyBatis应用基础） 实验8（Struts2或SpringMVC框架） 实验9（JavaEE应用实例）

农产品价格预测是农业市场分析的重要组成部分，对于农产品供应链管理、农民收入预估以及政府制定相关政策都具有重要意义。随着机器学习技术的发展，利用深度学习模型进行农产品价格的预测越来越受到关注。特别是长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型，在序列数据处理和预测任务中展现出强大的能力。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），其设计目的是为了解决传统RNN在处理长序列数据时面临的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过引入门控机制来调节信息流动，能够学习序列数据中的长期依赖关系。而Transformer模型则放弃了传统的循环结构，采用自注意力（Self-Attention）机制，使得模型能够更有效地捕捉序列内各个位置之间的依赖关系，并且在并行化处理和长距离依赖学习方面表现更为优异。 本文档所涉及的研究，首先整理并清洗了包含30多种农产品近4万条历史价格数据的数据集。在数据预处理阶段，可能包括数据去噪、标准化、缺失值处理、时间序列的窗口划分等步骤，以保证数据质量，为模型训练提供准确的基础。 在模型构建方面，文档中提到的LSTM_train.py和Transformer_train.py文件分别包含LSTM和Transformer模型的训练代码。这些代码会定义模型结构、损失函数和优化算法，并对数据进行拟合。LSTM模型可能会使用LSTM层作为主要构建单元，并通过堆叠多层LSTM来加深模型结构。而Transformer模型则会依据自注意力机制来设计编码器（Encoder）和解码器（Decoder），并可能包含位置编码（Positional Encoding）来引入序列内元素的位置信息。 除了模型训练之外，Transformer_test.py文件用于模型测试，以评估训练好的模型在独立数据集上的泛化能力。评估指标可能包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等，这些指标能够直观地反映出模型预测值与实际价格之间的差距。 在结果可视化方面，可以利用图表等直观的形式展示预测结果与实际值的对比，分析模型的预测精度和误差分布，这有助于理解模型在不同时间段的表现，并指导后续的模型优化。 此外，文档还提到多种LSTM和Transformer方法的对比。可能的对比实验包括不同网络结构的LSTM模型、不同的注意力机制设计以及不同的编码器数量等。通过对比实验，研究者可以评估各种模型结构对于农产品价格预测任务的适用性和预测性能，选择最佳的模型配置。 在整个研究过程中，农产品数据集.csv文件扮演着核心角色，包含了所需的所有数据信息。数据集按照时间顺序排列，可能包括农产品名称、价格、交易日期、供应量等重要字段。数据集的规模和质量直接影响到模型训练的效果和预测结果的可靠性。 本研究通过结合LSTM和Transformer模型的优势，构建了一个全面的农产品价格预测系统。该系统不仅涵盖了数据预处理、模型训练、测试和结果评估等关键环节，还通过可视化的方式直观展示预测效果，为农产品价格的预测提供了有力的技术支持。通过这样的系统，相关从业者和政策制定者可以更好地理解市场动态，做出更为精准的决策。

WebSocket是一种在客户端和服务器之间建立长连接的协议，它提供了双向通信能力，使得服务器可以主动向客户端推送数据。在IT领域，尤其是Web开发中，WebSocket已经成为实时应用的标准技术。QT作为一个跨平台的C++开发框架，也提供了对WebSocket的支持，让我们能够轻松地创建WebSocket客户端和服务端应用程序。 本文将详细讲解如何使用QT进行WebSocket的客户端和服务端通信。 **一、QT与WebSocket库** 在QT中，我们可以使用`QtWebSockets`模块来实现WebSocket功能。这个模块包含两个主要类：`QWebSocket`（客户端）和`QWebSocketServer`（服务端）。确保你的QT安装包含了这个模块，如果没有，需要在配置时添加`qtwebsockets`模块。 **二、创建WebSocket服务器** 1. 引入头文件： ```cpp #include #include ``` 2. 创建一个派生自`QWebSocketServer`的类，并重写`newConnection()`和`disconnected()`信号槽，用于处理新的连接和断开连接。 ```cpp class WebSocketServer : public QWebSocketServer { Q_OBJECT public: explicit WebSocketServer(const QString &serverName, quint16 port, QObject *parent = nullptr); ~WebSocketServer(); protected slots: void newConnection(); void disconnected(); private: // ... }; ``` 3. 实现服务器的启动和停止方法，以及处理新连接的方法。 ```cpp WebSocketServer::WebSocketServer(const QString &serverName, quint16 port, QObject *parent) : QWebSocketServer(serverName, QWebSocketServer::NonSecureMode, parent) { if (!listen(QHostAddress::Any, port)) { qCritical() << "Failed to start the WebSocket server:" << errorString(); } } void WebSocketServer::newConnection() { QWebSocket *client = nextPendingConnection(); connect(client, &QWebSocket::textMessageReceived, this, &WebSocketServer::onTextMessageReceived); connect(client, &QWebSocket::binaryMessageReceived, this, &WebSocketServer::onBinaryMessageReceived); } void WebSocketServer::disconnected() { // Handle disconnection logic here } ``` 4. 实现消息接收和发送的方法。 ```cpp void WebSocketServer::onTextMessageReceived(QString message) { // Process text messages from clients } void WebSocketServer::onBinaryMessageReceived(QByteArray message) { // Process binary messages from clients } ``` **三、创建WebSocket客户端** 1. 引入头文件： ```cpp #include ``` 2. 创建一个派生自`QObject`的类，并使用`QWebSocket`作为成员变量。 ```cpp class WebSocketClient : public QObject { Q_OBJECT public: explicit WebSocketClient(const QUrl &url, QObject *parent = nullptr); ~WebSocketClient(); signals: void connected(); void disconnected(); private slots: void onConnected(); void onTextMessageReceived(QString message); void onBinaryMessageReceived(QByteArray message); void onError(QWebSocketProtocol::CloseCode code, QString reason, bool cleanClose); private: QWebSocket m_webSocket; }; ``` 3. 实现连接、断开、接收消息和错误处理的方法。 ```cpp WebSocketClient::WebSocketClient(const QUrl &url, QObject *parent) : QObject(parent), m_webSocket(this) { connect(&m_webSocket, &QWebSocket::connected, this, &WebSocketClient::onConnected); connect(&m_webSocket, &QWebSocket::textMessageReceived, this, &WebSocketClient::onTextMessageReceived); connect(&m_webSocket, &QWebSocket::binaryMessageReceived, this, &WebSocketClient::onBinaryMessageReceived); connect(&m_webSocket, &QWebSocket::disconnected, this, &WebSocketClient::disconnected); connect(&m_webSocket, static_cast(&QWebSocket::closed), this, &WebSocketClient::onError); m_webSocket.open(url); } void WebSocketClient::onConnected() { emit connected(); } // ... Implement the other slot methods similar to the server-side ``` **四、实际通信过程** 1. 在服务器端，当`newConnection()`被调用时，会创建一个新的`QWebSocket`对象并连接到`textMessageReceived`和`binaryMessageReceived`信号。 2. 在客户端，当连接成功后，可以调用`QWebSocket`的`sendTextMessage()`或`sendBinaryMessage()`方法发送消息。 3. 双方通过这些信号和槽进行消息交互，实现客户端和服务端的通信。 **五、注意事项** - WebSocket连接是持久的，需要正确处理连接状态，如断线重连、异常关闭等。 - 为了保证兼容性，最好遵循WebSocket协议标准，如使用正确的握手流程和编码格式。 - 在实际项目中，通常需要考虑多线程或异步处理，以避免阻塞主线程。 总结，QT中的WebSocket支持使得开发者能够方便地构建实时通信应用，无论是简单的聊天应用还是复杂的物联网系统，都可以利用这个强大的功能。通过理解并实践上述步骤，你将能够熟练地在QT中实现WebSocket客户端和服务端的通信。

在当今科技迅速发展的时代，移动机器人的研究和应用已经成为一个热点领域，尤其是在自动化和智能控制方面。本文提出了使用Matlab和虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）技术共同开发的移动机器人动态模型。通过Matlab软件强大的数值计算和仿真能力，结合VR技术提供的三维可视化环境，可以有效地模拟移动机器人在路径跟踪和避障中的运动。此外，该模型还提供了一个平台进行远程操控移动机器人的实验，有助于验证模型动态特性的准确性，并对控制和设计移动机器人的优化方法进行研究。 Matlab是MathWorks公司开发的一款高性能数值计算软件，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。它提供了丰富的工具箱，其中Simulink工具箱在动态系统的建模、仿真和分析中被广泛使用。在机器人动态模型的构建中，Matlab可以快速进行数学建模，建立机器人运动学和动力学方程，并通过其内置函数来求解。 动态建模是研究机器人性能的基础，涉及到机器人的运动学和动力学分析。在运动学分析中，研究机器人的位姿、速度和加速度等参数随时间的变化规律，而不考虑力和力矩的影响。动力学分析则需要考虑机器人的质量、惯性、受力情况等物理属性，以及外部环境对机器人运动的影响。 虚拟现实技术则是一种计算机仿真技术，通过创建和体验虚拟环境，可以使用户有一种身临其境的感觉。在机器人仿真中，VR技术不仅可以提供三维视觉效果，还可以模拟真实世界中机器人的实际运动情况，包括路径规划、避障、导航等。 移动机器人通常指的是能够在地面或其他非固定轨道上自由移动的机器人，如自动导引车（Automated Guided Vehicle，简称AGV）。AGV在工业生产和物流运输领域有着广泛的应用，如在工厂内的物料搬运、仓库货物的自动存取等。AGV的关键技术包括路径规划、自主导航、避障、通信与调度等。 本文提到的模型实验结果显示，通过参数调整虚拟模型能够准确反映真实机器人动态性能，这为机器人设计和控制提供了一种有效的仿真工具。在模型中可以尝试不同的控制策略，如PID（比例-积分-微分）控制方法，来实现对移动机器人的精确实时控制。 PID控制是一种典型的反馈控制算法，通过比例、积分和微分三个环节的线性组合来控制系统的输出，以达到期望的系统性能。在移动机器人的控制中，PID控制可以通过调整比例、积分和微分参数，来优化机器人的跟踪性能和稳定性。 文中还提及了Matlab/Simulink工具箱在控制策略开发中的应用。Simulink提供了可视化的建模环境和丰富的动态系统元件库，用户可以直观地搭建控制系统模型，并进行仿真分析。在Matlab/Simulink中，模型的各个部分可以通过框图的形式直观地表示出来，方便用户理解和调试。 本文所探讨的方法为移动机器人的动态建模和仿真实验提供了一个有效的框架和工具，有利于推动移动机器人技术的发展和应用。通过Matlab和VR技术的结合，不仅可以提高建模和仿真的效率，还可以通过虚拟平台进行各种实验，这对于移动机器人的研究和开发具有重要意义。