本文将详细讲解如何使用STM32L微控制器、ESP8266 Wi-Fi模块以及MQTT协议，将温湿度数据发送至阿里云物联网平台，并通过该平台远程控制继电器。这个项目结合了嵌入式系统、无线通信和云计算技术，为智能家居、环境监测等应用提供了一种有效的解决方案。 STM32L是意法半导体推出的一款超低功耗微控制器，基于ARM Cortex-M3或Cortex-M4内核。它具备丰富的外设接口，如ADC（模拟数字转换器）用于采集温湿度传感器的数据，SPI或UART接口可与ESP8266进行通信。 ESP8266则是一款经济高效的Wi-Fi模块，能够实现设备的无线连接功能。在这个项目中，它作为STM32L与阿里云物联网平台之间的桥梁，负责将STM32L收集的数据通过Wi-Fi发送到云端，并接收来自云端的控制指令，如开启或关闭继电器。 MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的发布/订阅消息协议，广泛应用于物联网领域。它具有低带宽、低功耗和简单易用的特点，适合资源有限的嵌入式设备。在本项目中，STM32L通过ESP8266连接到MQTT服务器，发布温湿度数据，同时订阅阿里云物联网平台的控制命令。 在实现过程中，你需要编写STM32L的固件来处理传感器数据、设置ESP8266的串行通信以及定时发送数据。同时，也需要为ESP8266编写固件或配置AT命令，使其连接到阿里云物联网平台并遵循MQTT协议。在阿里云物联网平台上，创建产品、设备，获取连接所需的ID、密钥等信息，然后将这些信息配置到ESP8266的连接参数中。 在阿里云物联网平台上，你可以构建数据处理规则，例如当温湿度达到预设阈值时触发动作，向ESP8266发送控制继电器的指令。此外，还可以利用平台提供的可视化工具展示温湿度数据，以便实时监控环境状态。 这个项目涵盖了嵌入式开发、无线通信和云计算技术，涉及STM32L的编程、ESP8266的Wi-Fi配置、MQTT协议的使用以及阿里云物联网平台的集成。通过这个项目，开发者可以深入了解物联网应用的各个环节，提升相关技能。在实际操作中，应确保硬件连接正确，软件逻辑清晰，数据传输安全可靠，从而实现高效稳定的物联网系统。

从原版更换为魔改版 注意：魔改版不适合纯小白，如切换到魔改版失败本人不负任何责任，请谨慎切换 升级原版为最新版 将本项目所有文件直接覆盖原有文件 在网站根目录下执行composer install重新安装依赖包 执行php artisan dujiao update 按照.env.example文件重新编辑.env文件 升级完成后请重启supervisor监听进程，以免出现数据兼容冲突。 你也可以全新安装，注意需自行安装依赖包 魔改说明 增加choice模板,该模板具有以下特色功能： 下拉式分类选择和商品选择 分类密码 增amaze模板 修改默认layui模板界面 商品密码 商品库存预警 添加极验验证(已合并到官方版) 首页弹窗 分类搜索和商品搜索 文章中心 对接 易支付增加同步回调 商品限购 限制用户最大未支付订单数，例如1表示同一用户终端同时只能存在一笔未支付

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

### 数据服务v2.0.0关键知识点解析 #### 一、背景与需求分析 **企业数据挑战**： - **数据屏障与隔离**：企业在信息化过程中积累了大量数据资源，但面临跨部门、跨子公司的数据使用障碍。 - **业务数据安全性**：数据使用中的安全性和竞争风险成为限制因素。 - **系统耦合度高**：IT系统间严重依赖导致单一业务变化可能影响整个系统结构。 - **业务能力开放性**：企业希望将成熟业务和技术能力开放，以创造额外收入。 - **数据资源变现**：企业需要明确如何安全地将数据资产转化为经济收益。 #### 二、产品概述 **数据服务定义**： - 数据服务是为企业搭建统一数据服务总线的平台，帮助管理内外部API服务。 - 支持快速生成数据API，包括数据表、标签、算法模型等，并与底层API网关集成，实现一键发布。 **产品定位**： - 零代码、可视化的数据开发平台，快速生成API服务，满足不同应用需求。 - 结合数据共享和市场模块，帮助企业高效、低成本地实现数据资产和业务能力的变现。 **产品受众**： - 数据开发人员 - 服务运维人员 - 应用开发人员 **核心能力**： - **服务开发**：利用DQL、标签配置和算法实验等方式构建数据服务。 - **服务管理**：包括API的上下线、监控和共享等功能。 #### 三、产品优势 - **开箱即用**：一站式API动态生成、部署、测试、编辑及删除，大幅减少维护工作量。 - **精细化流控**：提供自定义流量控制策略，支持多维度限流。 - **可视化监控**：通过图形界面展示服务调用情况，便于快速掌握服务状态。 - **多层安全防护**：包括安全认证、IP黑白名单控制、授权审批机制等。 - **弹性伸缩**：支持自动扩展和容错，确保大规模访问下的高性能和可靠性。 - **服务多样化**：支持不同类型的数据源和服务模式。 #### 四、产品架构 **功能架构**： - 对接数据源管理，实现自定义SQL服务。 - 支持算法实验、模型及标签服务，需部署相应数栖产品组件。 **技术架构**： - 分布式部署，支持自动扩展和容错，确保高性能与高可用性。 #### 五、功能特性 **服务开发**： - **可视化开发**：支持多种服务类型与数据源类型，用户可通过可视化界面快速完成API配置。 - **自定义SQL**：支持MySQL、Oracle等多种数据库的数据查询。 - **注册API**：支持Http(s)、Dubbo等多种协议的已有API注册。 - **函数服务**：支持用户自定义函数的API输出。 - **标签服务**：需结合标签中心产品使用。 - **算法实验服务**：需结合算法实验平台使用。 数栖数据服务v2.0.0是一款面向企业级市场的高级数据管理解决方案，旨在解决当前企业在数据使用、管理、开放和变现过程中的诸多挑战。该平台通过提供一系列强大的工具和服务，帮助企业更好地管理其数据资产，促进业务发展，提高运营效率。对于那些正在寻求提升数据管理能力的企业来说，数栖数据服务无疑是一个值得考虑的选择。

OMP，即Orthogonal Matching Pursuit（正交匹配追踪），是一种在信号处理和机器学习领域广泛应用的算法，主要用于稀疏表示和重构。它被设计用来在高维空间中找到一个信号的最稀疏表示，通常是在过完备的字典中。在标题和描述中提到的，OMP算法用于稀疏还原和稀疏采样，这涉及到将复杂信号分解成少数非零系数与基础向量的线性组合，以实现数据压缩和高效存储。 在稀疏还原中，OMP通过迭代过程来寻找信号的最佳稀疏表示。每次迭代，它都会找到与残差最相关的字典原子，并将其添加到当前的稀疏系数向量中，然后更新残差。这个过程会一直持续到达到预设的迭代次数或者非零系数的数量满足某个阈值。在L1范数约束下，OMP倾向于找到更稀疏的解，因为L1范数最小化可以诱导稀疏性。 L1范数是每个元素绝对值之和，而L2范数是所有元素平方和的平方根。在信号恢复问题中，L1范数比L2范数更倾向于产生稀疏解，这是因为L1范数的最小化在某些情况下等价于稀疏解的寻找。在压缩感知理论中，L1范数恢复被广泛采用，因为它能够从较少的采样数据中恢复原始信号。 描述中的“高保真，速度快”指的是OMP算法在保持重构信号质量的同时，具有较高的计算效率。OMP的性能与字典的质量、信号的稀疏度以及采样率等因素密切相关。功能全的OMP可能包括了多种优化策略，如两步优化或固定优化，以适应不同的应用场景。 "Sept1，sept2"可能是两个特定的版本或者阶段，可能代表了算法的不同改进版本或者实验设置。"在得到稀疏系数，还原求误差"这部分意味着算法不仅能够找到信号的稀疏表示，还能计算出重构误差，以便评估恢复的准确性。 文件列表中，ompver.m、omp2.m、omp.m可能是实现不同版本或变体的OMP算法的代码文件，ompdemo.m可能是示例代码或演示脚本，ompspeedtest.m可能是用于测试算法速度性能的脚本，Contents.m可能是包含算法简介或文档的文件，faq.txt和readme.txt通常包含常见问题解答和使用指南，而0和private可能是数据文件或未命名的文件夹。 这个压缩包提供了OMP算法的实现和相关资源，适用于研究、教学或实际应用中进行信号的稀疏表示和恢复。用户可以通过阅读和运行这些文件来理解并应用OMP算法，同时评估其在不同条件下的性能。

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表名称：“1990-2022地级市专利授权数”。 1.指标： 当年获得的发明数量：表示每个会计年度内获得的发明专利数量。 当年获得的实用新型数量：表示每个会计年度内获得的实用新型专利数量。 当年获得的外观设计数量：表示每个会计年度内获得的外观设计专利数量。 专利授权数：表示每个会计年度内获得的所有类型专利授权的总数。 2.包含的年份：数据集包含了从1990年至2022年的专利授权信息。 3.包含的城市：数据集包含了多个城市的专利授权信息，包括但不限于安徽省的安庆市、蚌埠市、亳州市、巢湖市、池州市、滁州市、阜阳市、合肥市，广东省的潮州市、东莞市、佛山市、广州市、河源市、惠州市、江门市、揭阳市、茂名市、梅州市、清远市、汕头市、汕尾市、韶关市、深圳市、阳江市、云浮市、湛江市、肇庆市、中山市、珠海市等。

标题中的“指定个数占空比及频率可调的PWM代码 verilog实现”是指通过Verilog硬件描述语言设计的一种能够自定义脉冲宽度调制（PWM）信号个数、占空比和频率的模块。在电子工程和数字系统设计中，PWM是一种广泛使用的技术，特别是在电机控制、电源管理、音频信号处理等领域。它通过改变脉冲的宽度来模拟不同的电压或电流等级，从而达到调节输出的效果。 在Verilog中，PWM模块通常包括以下几个部分： 1. **计数器**：用于计算PWM周期的个数，可以根据设定的计数值产生指定个数的PWM脉冲。 2. **比较器**：根据预设的占空比值与当前计数器值进行比较，决定输出脉冲的高电平或低电平状态。 3. **时钟分频器**：根据需要调整的频率，对输入时钟进行分频，生成适合PWM的时钟信号。 4. **控制逻辑**：接收并处理外部输入的参数，如占空比和脉冲个数，以调整PWM的特性。 描述中提到，这个代码适用于使用脉冲驱动的仪器，例如步进电机。步进电机是一种将电脉冲转化为角位移的电机，通过控制输入脉冲的数量、频率和相序，可以精确地控制电机的转动角度和速度。因此，这种PWM模块可以用来精确地控制步进电机的速度和转矩。 标签中的“fpga ZYNQ verilog”表明，这个设计是面向FPGA（现场可编程门阵列）的，特别是ZYNQ系列的FPGA。ZYNQ是Xilinx公司的一款基于ARM Cortex-A9双核处理器的SoC（系统级芯片），集成了CPU和FPGA逻辑资源，非常适合处理复杂的混合信号系统，包括硬件加速和实时控制任务。 文件名中提到的"ax_pwm(1).v"、"ax_pwm.v"和"ax_pwm_testbench.v"可能分别代表了PWM核心模块、可能的优化版本以及测试激励模块。`ax_pwm.v`是主PWM模块，`ax_pwm(1).v`可能是优化后的版本或者不同配置的实现。而`ax_pwm_testbench.v`是测试平台，用于验证PWM模块的功能和性能，它会模拟各种输入条件，检查输出是否符合预期。 这个项目提供了一种灵活的Verilog实现，可以生成具有可编程占空比和个数的PWM信号，适用于步进电机等脉冲驱动设备，并且可以在ZYNQ FPGA平台上进行部署和验证。设计者可以通过修改Verilog代码中的参数，定制适合特定应用需求的PWM信号。