这份代码并不完善 网上的文库对dbfs的分析也很到位 gbits的无非就是 文件头 + 数据段 + alpha 文件头具体参照图片类型而定，最重要的是文件头 可能部分ALPHA有加密，就预览效果来看怪怪的 [只管了一帧，其余的我懒得整] 模块自行网上寻找

STM32F407实现Modbus主机从机双角色协议栈移植与FreeRTOS集成，开源协议ucModbus源码分享,STM32F407上移植Modbus主机从机双角色协议栈，Keil5工程源代码，编译成功的工程，可以移植到其他单片机上。 1. 平台：STM32F407 2. 采用FreeRTOS实时操作系统，代码结构清晰 3. 采用ucModbus开源协议，支持Modbus主机和从机，可根据需要调用 4. Modbus主机从机双角色协议栈 ,核心关键词：STM32F407; Modbus主机从机双角色协议栈; Keil5工程源代码; 移植; FreeRTOS实时操作系统; ucModbus开源协议。,STM32F407上实现FreeRTOS+ucModbus的Modbus双角色协议栈移植工程

"大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告" 大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告是大数据协同安全技术国家工程研究中心发布的一份报告，该报告详细分析了大语言模型提示注入攻击的安全风险，并提出了相应的防御策略。 报告首先介绍了提示和提示学习的概念，包括提示的定义、类型和应用场景，以及提示学习的原理和方法。然后，报告详细分析了提示注入攻击的概念、类型和危害，包括直接提示注入和间接提示注入两种类型，并对其进行了深入分析和讨论。 报告还详细介绍了提示注入攻击的防御策略，包括输入侧防御和模型侧防御两种方法，并对其进行了比较和分析。报告最后还对大语言模型提示注入攻击的安全风险进行了总结和评估，并提出了相应的安全建议。 该报告的主要贡献在于，它对大语言模型提示注入攻击的安全风险进行了系统性的分析和讨论，并提出了相应的防御策略和安全建议，为业界和学术界提供了有价值的参考和借鉴。 知识点： 1. 提示和提示学习的概念：提示是指人工智能模型在执行任务时所需的输入信息，而提示学习则是指模型从已有的数据中学习和泛化的能力。 2. 大语言模型的安全风险：大语言模型存在着提示注入攻击的安全风险，该攻击可以使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 3. 直接提示注入攻击：直接提示注入攻击是指攻击者直接将恶意输入注入到模型中，使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 4. 间接提示注入攻击：间接提示注入攻击是指攻击者通过修改模型的输入或参数来使模型产生错误的输出或泄露敏感信息。 5. 提示注入攻击的防御策略：包括输入侧防御和模型侧防御两种方法，输入侧防御是指对输入数据进行过滤和检测，以防止恶意输入的注入，而模型侧防御是指对模型进行改进和优化，以增强其对恶意输入的抵抗力。 6. Inputsidedefense：输入侧防御是指对输入数据进行过滤和检测，以防止恶意输入的注入。 7. Model-sidesdefense：模型侧防御是指对模型进行改进和优化，以增强其对恶意输入的抵抗力。 8. 安全大脑国家新一代人工智能开放创新平台：是一个国家级的人工智能开放创新平台，旨在推动人工智能技术的发展和应用。 9. 大数据协同安全技术国家工程研究中心：是一个国家级的研究机构，旨在推动大数据和人工智能技术的发展和应用，并确保其安全和可靠性。

在大模型角度来讲，下游业务足够丰富。长期而言，开源必然会更加灵活、成本更加低，能够更加普惠使用。闭源模型更多会走向高效果、高价值、高效率三个方向。未来，开源模型会逐步成为应用主流，而闭源模型会在特殊领域和行业当中所体现。 什么是大模型的数据工程？现在大家去做GPT模型或者BERT等模型，都会有两个方向。第一个是以模型为中心，不怎么关注数据，不断地优化模型的结构；第二个是以数据为中心（Data-Driven），也是目前做算法的一个共识，算法本质上是在做数据，核心是说模型不变，通过改进数据质量来提升模型效果，不断提升训练数据的质量。 在数据处理层面，大模型可以帮助传统的ETL过程简化难度，提高实时交互效率。在数据分析层面，大模型可以替代拖拽交互方式，让业务用户用更简单、更高效的方式以自然语言形式与底层数据交互，来构建需要的报表和看板。 在行业应用层面，大模型可以真正发挥对行业知识的理解能力，与具体数据结合，形成具针对客户、特定项目、指标体系的输出，再加上数据准备，可能直接输出标准化的项目成果。接下来会这三个层面依次展开，分别对大模型能力进行讲解。

通过FPGA 完成对ADT7301art芯片的控制，读取温度数据。包括了 ADT7301art芯片的数据手册，以及ADT7301art 的verilog驱动和测试激励tb文件 FPGA +ADT7301芯片 Verilog驱动＋SPI 控制 + ADT7301art 温度传感器，具体的代码说明请在基于FPGA的ADI7301art 温度传感器的控制 II（FPGA驱动代码）https://blog.csdn.net/qq_34895681/article/details/121422981?spm=1001.2014.3001.5502中查看

永磁同步电机PMSM三环位置速度电流伺服控制系统的线性自抗扰LADRC控制及电流转矩前馈模型：高效稳定控制实践,永磁同步电机PMSM三环位置速度电流伺服控制系统控制模型 线性自抗扰LADRC控制+电流转矩前馈 控制效果好，系统稳定 ,核心关键词：永磁同步电机（PMSM）; 三环位置速度电流伺服控制系统; 线性自抗扰LADRC控制; 电流转矩前馈; 控制效果好; 系统稳定。,"永磁同步电机三环控制模型：LADRC+电流转矩前馈，系统稳定高效" 在自动化控制领域，永磁同步电机（PMSM）由于其高效、高性能的特性，在伺服控制系统中扮演着重要角色。PMSM电机在需要精确控制速度和位置的应用中，例如机器人、数控机床和电动汽车等，都有着广泛的应用。在这些应用中，三环位置速度电流伺服控制系统作为控制结构的核心，其设计和实现至关重要。 所谓三环控制系统，是指在一个闭环系统中包含三个控制环：位置环、速度环和电流环。这种结构可以实现多层控制，通过对外环控制目标的精确跟踪，内环提供快速的动态响应，实现精确的电机控制。每个控制环都负责不同的动态特性，相互协调以达到最佳的控制效果。 在传统的控制方法中，使用PI（比例-积分）控制器是一种常见的策略。然而，这种控制方法在面对复杂的非线性系统和外部扰动时，其控制性能会受到限制。为了解决这一问题，线性自抗扰控制（Linear Active Disturbance Rejection Control, LADRC）被提出作为一种新的控制策略。 LADRC结合了经典控制理论和现代控制理论的优势，它通过在线估计和补偿系统中的不确定性和外部扰动，增强了控制系统的鲁棒性。该方法能够在不增加系统复杂性的情况下，显著提升控制性能，使得系统的动态性能更加稳定。 此外，电流转矩前馈控制是另一种提高控制效果的策略。在电机控制系统中，电流转矩前馈可以有效减少由于负载变化导致的电流波动，从而改善电机的动态响应速度和定位精度。它通过对电流转矩的实时前馈补偿，使得系统的电流响应更为迅速和平滑。 综合应用LADRC控制和电流转矩前馈技术，可以实现PMSM三环伺服控制系统的高效稳定控制。这种控制策略能够使电机控制系统在面对参数变化、负载波动和外界扰动时，仍能维持良好的动态性能和稳定的控制效果。因此，LADRC控制与电流转矩前馈模型的结合，为设计高效稳定的PMSM伺服控制系统提供了一种有效的解决方案。 在技术发展过程中，开发语言的选择也是不可忽视的因素。不同的开发语言在执行效率、易用性、可维护性等方面有着各自的优势和局限。选择合适的开发语言对于系统的开发周期、成本控制和性能优化都有重要影响。 从文件名称列表中可以看出，除了理论研究和模型分析，本研究还涉及到了具体的系统设计与实现问题。技术文件的命名方式暗示了这些文档可能涉及了包括系统设计、性能分析、技术细节讨论等在内的多方面内容。这些文件是对PMSM三环控制系统设计过程、技术实现和性能分析的详细记录，为理解和实施高效稳定的电机控制提供了重要的参考。 此外，图片和文本文件的出现表明，在PMSM三环位置速度电流伺服控制系统的开发过程中，可视化技术也被广泛应用于系统的调试、监控和分析中，有助于开发者更好地理解系统行为和调整控制策略。 永磁同步电机的三环位置速度电流伺服控制系统通过采用线性自抗扰LADRC控制和电流转矩前馈模型，能够在保持系统高效稳定的同时，提升控制效果。这些技术的结合为伺服控制系统的实际应用提供了理论基础和技术保障，同时也体现了开发语言在控制系统开发中的重要作用。

距离上次发布的汇编找图后，易友提议加入偏色功能，这次已经加入，易语言置入代码找图速度完全超越大漠， 还有很多易友问我说看不懂置入代码，这次发布的 找图 找字 OCR 源码大部分使用中文编写，简单易懂，由于重要部分影响效率所以使用易语言置入 代码编写 (速度肯定比不上全 置入代码的速度快)

这个版本资源少，官网已经不提供了

【基于大语言模型的交互式视频检索引擎】 在当今信息化社会，视频数据量激增，如何高效地检索和获取相关信息成为了一个重要的问题。基于大语言模型的交互式视频检索引擎正是为了解决这一挑战而设计的。这类系统利用自然语言理解和生成能力强大的大语言模型，结合Python与Django框架，提供用户友好的接口，使得用户可以通过输入自然语言查询来检索相关视频。 **大语言模型** 大语言模型，如BERT、GPT系列或T5等，是深度学习在自然语言处理领域的突破性成果。这些模型通过海量文本数据的预训练，学会了理解和生成人类语言的能力。它们能够理解复杂的语义关系，执行语义解析，进行问答系统构建，甚至生成连贯的文章。在视频检索引擎中，大语言模型可以将用户的自然语言查询转化为可供搜索引擎理解的关键词，提高了查询的准确性和用户体验。 **Python编程语言** Python是一种广泛应用于数据分析、机器学习和Web开发的高级编程语言。其简洁的语法和丰富的库生态系统使得开发变得更加便捷。在视频检索引擎中，Python用于编写后端逻辑，处理数据处理、模型调用以及与数据库的交互等工作。Python的Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等库可以轻松集成大语言模型，实现高效的文本分析。 **Django Web框架** Django是Python的一个高级Web开发框架，它遵循MVT（Model-View-Template）架构模式，提供了快速开发、安全和可维护的Web应用。在交互式视频检索引擎中，Django负责处理用户请求，渲染页面，以及管理数据库。通过Django的URL路由系统，我们可以方便地定义用户接口，并通过视图函数处理请求，返回响应。同时，Django的ORM（对象关系映射）层简化了数据库操作，使得开发者可以专注于业务逻辑，而非底层数据库细节。 **实现过程** 1. **数据预处理**：需要对视频内容进行转码，提取关键帧和音频，并使用计算机视觉技术（如OpenCV）和音频处理库（如librosa）进行特征提取，生成视频的语义表示。 2. **模型集成**：将大语言模型整合到Python环境中，通过API调用或直接加载模型权重，使其能够处理用户输入的自然语言查询。 3. **查询处理**：用户输入查询后，大语言模型会对其进行解析，生成与视频特征相匹配的关键信息。 4. **检索匹配**：将处理后的查询与视频的语义表示进行比较，使用相似度算法（如余弦相似度）找出最相关的视频。 5. **结果展示**：Django框架根据匹配结果生成动态网页，将视频列表展示给用户，同时支持排序和过滤功能。 6. **交互优化**：通过用户反馈和点击率，持续优化模型和检索策略，提升检索效果和用户体验。 基于大语言模型的交互式视频检索引擎结合了Python的灵活性和Django的强大功能，实现了自然语言与视频内容之间的高效匹配，为用户提供了一种直观且有效的检索方式。随着技术的发展，此类引擎有望在视频搜索引擎领域发挥越来越重要的作用。

"C语言程序设计知识点总结" 本文档总结了C语言程序设计的重要知识点，涵盖了C语言的基本概念、数据类型、变量、运算符、控制结构、函数、数组、指针、字符串处理、文件输入/输出等方面。 基本概念 * C语言是一种高级语言，用于编写操作系统、应用程序等各种软件。 * C语言的Basic结构由函数、变量、运算符、控制结构和函数调用组成。 数据类型 * C语言有多种数据类型，包括整型、浮点型、字符型、字符串型、数组型、结构体型、枚举型、空类型等。 * 整型包括short、int、long和long long等，浮点型包括float、double和long double等。 变量 * 变量是存储数据的容器，变量名由字母、数字和下划线组成。 * 变量有不同的数据类型，例如整型、浮点型、字符型等。 运算符 * C语言的运算符有算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符、条件运算符等。 * 运算符的优先级由高到低依次是括号、 unary运算符、乘除法运算符、加减法运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符。 控制结构 * 控制结构包括顺序结构、选择结构和循环结构。 * 顺序结构是程序从上到下依次执行的结构。 * 选择结构包括if语句和switch语句，用于根据条件选择不同的执行路径。 * 循环结构包括while循环、for循环和do-while循环，用于重复执行某些语句。 函数 * 函数是C语言程序设计的基本组成部分，用于封装一组语句以实现某种功能。 * 函数由函数首部和函数体组成，函数首部包括函数类型、函数名和函数参数。 * 函数可以有返回值，可以是void、整型、浮点型等。 数组 * 数组是C语言中的一种数据结构，用于存储一组相同类型的数据。 * 数组的每个元素都有自己的下标，下标从0开始。 * 数组的大小可以是固定的，也可以是变动的。 指针 * 指针是C语言中的一种变量，用于存储其他变量的地址。 * 指针可以是整型指针、浮点型指针、字符型指针等。 * 指针可以用来动态分配内存，实现动态数组等功能。 字符串处理 * 字符串是C语言中的一种数据类型，用于存储一串字符。 * 字符串可以用数组或指针来表示。 * 字符串的处理函数包括strcpy、strcat、strlen等。 文件输入/输出 * 文件输入/输出是C语言程序设计的一种基本操作。 * 文件输入/输出可以使用文件指针、文件流等方式实现。 其它 * C语言中有多种预处理命令，例如#include、#define等。 * C语言中的静态存储类别可以使用static关键字实现。 * C语言中的实型变量可以分为整型和浮点型两种。