代码支持excel导入，单次处理100万+地址，地址库快速扫描，BTC（4种格式兼容）ETH/BSCTRONSolana（长字符串格式）自动过滤无效格式,支持自定义RPC节点，支持获取数十种合约余额（含ERC20/TRC20等合约）,无需部署节点 在当今数字化时代，批量处理和数据查询是金融、区块链等领域不可或缺的重要操作。特别是对于处理大规模的区块链地址余额查询，这需要高效的算法和强大的技术支持。golang，作为一种现代化、高性能的编程语言，因其简洁、高效的特点，在处理并发任务和网络编程方面表现出色。因此，在标题中提到的“【golang开发】批量查询余额源码”即为使用golang语言编写的程序，目的是为了实现对大量区块链地址余额的批量查询。 从描述中我们可以得知，该源码支持的功能非常强大和实用。它具备Excel导入功能，这意味着用户可以通过Excel表格批量导入地址，极大地提高了操作的便捷性和效率。源码被设计成可以一次性处理超过百万级别的地址查询任务，这显示了其在大规模数据处理方面的能力。此外，该程序还拥有地址库快速扫描功能，能够迅速对地址库进行检索，这在查询效率上有着明显的提升。 源码还具备了对不同区块链格式的兼容性。具体来说，它支持包括BTC（四种不同格式）、ETH、BSC、TRON以及Solana在内的多种区块链地址格式。这种兼容性确保了源码在不同区块链生态系统的普遍适用性。更为人性化的是，程序还具备自动过滤无效地址格式的功能，这样一来，用户无需担心因地址格式错误而影响查询结果。 在区块链技术中，智能合约扮演着重要角色。源码通过自定义RPC（Remote Procedure Call）节点，可以支持获取包括ERC20、TRC20等在内的数十种合约余额。这不仅说明了源码对智能合约的深入支持，也意味着它能够为用户提供全面的合约资产信息查询。 值得注意的是，用户无需部署节点即可使用源码。这大大降低了使用门槛，使得即使是没有复杂网络和区块链基础的用户也能够轻松运行程序，进行区块链地址余额的查询工作。 从压缩包的文件名称列表中，我们可以看到几个关键的目录和文件，这些是构成整个项目的基础。例如，“main.go”是程序的主要入口文件，所有程序逻辑的起点；“go.mod”和“go.sum”则分别记录了项目的依赖模块和版本信息，确保项目在不同环境中的一致性；“使用说明.txt”作为文档文件，为用户提供具体的使用指导；而“contract”、“keys”、“client”、“cmd”、“common”、“address”等目录则分别对应着合约相关文件、密钥文件、客户端代码、命令处理程序、公共组件以及地址数据存储等不同的功能模块。 该golang开发的批量查询余额源码是一个功能强大、高效且易用的区块链数据查询工具。它不仅在技术上展示了golang的高效处理能力，还在实用功能上满足了区块链开发者和相关从业者的日常需求。无论是对于快速查询大量地址余额的需求，还是在复杂环境下对不同格式区块链地址的兼容与处理，这个源码都能够提供稳定而强大的支持。

本资源围绕 ify 插件开发平台，提供一套完整的插件开发实践教程。重点聚焦于构建一个具备基础语义理解和多轮对话能力的 智能对话 Agent（AI Assistant）插件。通过详细的步骤讲解智能对话给出的开发步骤与代码示例，帮助开发者快速上手 ify 插件开发，并掌握将 AI 功能集成到实际应用场景中的核心技能。

AMK伺服培训教程控制卡R0x手册.pdf 关于本文档 本文档是AMK伺服培训教程控制卡R0x手册的一份详细说明，旨在帮助用户了解AMKASYN数字伺服逆变器控制卡的功能、安装、使用和维护。该手册涵盖了控制卡的概述、产品描述、安全注意事项、连接和信号描述、选项模块、参数设置、补充文档等方面的内容。 功能概述 AMKASYN数字伺服逆变器控制卡是为KU和KW系列逆变器设计的，旨在提供高效、可靠的伺服控制功能。该控制卡支持多种通信协议，包括RS232、RS485、USB等，方便用户与控制卡进行交互。控制卡还具有丰富的诊断功能，可以实时监控逆变器的运行状态，提高系统的可靠性和稳定性。 产品描述 AMKASYN数字伺服逆变器控制卡 由Arnold Müller, Antriebs- und Steuerungstechnik GmbH & Co.KG生产，型号为29881。该控制卡适用于KU和KW系列逆变器，包括KU-R02、KU-R03、KU-R03P、KW-R02、KW-R03、KW-R03P、KW-R04等。控制卡的主要特点是高效、可靠、灵活的设计，能够满足不同应用场景的需求。 安全注意事项 在使用控制卡时，用户需要注意以下安全事项： * 避免触摸控制卡的电气连接，以免静电损害电子组件。 * 在安装和维护控制卡时，需要遵守相关的安全规范和防止静电的措施。 连接和信号描述 控制卡提供了多种连接接口，包括RS232、RS485、USB等，以便用户选择合适的通信方式。控制卡的信号描述包括： * 电源输入：24V DC * 通信接口：RS232、RS485、USB * 输入信号：encoder信号、 Hall信号等 * 输出信号：驱动器信号、故障信号等 选项模块 控制卡支持多种选项模块，包括： * 编码器模块 * Hall传感器模块 * 故障检测模块 * 通信模块等 参数设置 控制卡的参数设置可以通过控制卡的面板或软件工具进行。参数设置包括： * 通信参数设置 * 控制参数设置 * 故障检测参数设置 * 编码器参数设置等 补充文档 本手册是AMKASYN数字伺服逆变器控制卡的主要文档，用户可以通过访问AMK的官方网站获取更多的文档和资源，包括： * 产品手册 * 安装手册 * 用户手册 * 故障排除手册等 impressum 本手册的版权所有Arnold Müller, Antriebs- und Steuerungstechnik GmbH & Co.KG，未经允许不得复制或散播本手册的任何部分。

智能排队叫号与分诊系统用户手册详细介绍了一款智能系统的运作方式、功能以及使用方法，旨在为用户提供完整和方便的操作指导。系统概述部分首先对智能排队叫号、分诊系统的基本功能和管理操作进行了概括，强调了系统对排队叫号信息进行统一管理的重要性，以及系统设置对用户管理和服务设置的便利性。系统的主要功能包括排队叫号管理、排队信息显示、叫号内容编辑、服务设置、叫号操作、叫号屏管理、系统管理等。 登录页面的介绍强调了软件的基本操作流程，即用户在打开系统后，需要通过输入用户名、密码以及验证码来完成登录认证。这一步骤对于系统的安全性至关重要，只有验证无误后用户才能成功登录并使用系统。在登录失败的情况下，系统会提示错误信息，并要求用户重新输入正确的登录凭证。 系统的主要页面，即主页面介绍部分，呈现了软件的主要操作界面。用户在登录成功后，可以看到一系列的功能按钮，通过这些按钮可以进入系统的主要功能模块，进行各种操作。 软件功能部分详细讲解了系统提供的各种功能及其操作。排队叫号管理功能页面显示当前排队叫号的情况，包括每日开放总号数、已取号数、剩余号数等信息。用户可以在此页面进行取号操作。 排队信息显示功能让系统能够展示当前的排队情况和等候顺序信息。用户可以清晰地看到等候的情况，以便合理安排行程。 叫号内容编辑功能允许用户根据需求对叫号内容进行自定义设置。服务设置功能则让用户可以对叫号服务中的语音、语速、音量等进行个性化调整，甚至可以进行语音测试以确保设置的准确性。 此外，系统还提供了叫号屏管理功能，允许对叫号屏内容进行编辑和管理。系统管理功能则涉及到更深层次的系统设置，包括但不限于用户权限管理、数据备份和恢复等功能。 整个用户手册的设计注重用户友好和操作简便，旨在让用户在最短的时间内学会如何使用智能排队叫号与分诊系统，提高工作效率和服务质量。

## 一、项目背景 本项目所用数据集包含了一个家庭6个月的用电数据，收集于2007年1月至2007年6月。这些数据包括有功功率、无功功率、电压、电流强度、分项计量1（厨房）、分项计量2（洗衣房）和分项计量3（电热水器和空调）等信息。 ## 二、数据说明 该数据集共收集了一个月内的`260640条`数据，共`9个`字段。 本项目通过分析家庭用电数据，运用时序分析的方法，旨在深入理解和预测家庭电力消费模式。项目所用数据集涵盖了2007年1月至2007年6月期间一个家庭的电力消耗情况，为研究者提供了长达六个月的详细电力使用记录。这一时间跨度覆盖了不同季节，为季节性电力消费模式的分析提供了丰富信息。数据集包含了有功功率、无功功率、电压、电流强度等多个维度的信息，这些数据对于分析家庭电力使用的特点和模式至关重要。 项目从一个家庭的电力消费出发，但其成果对于更大范围的家庭乃至整个社区的电力需求预测同样具有参考价值。通过对有功功率和无功功率的分析，可以了解家庭在电力系统中所消耗的真实能量和视在能量。电压和电流强度的记录有助于分析家庭电网的稳定性和安全性问题。而分项计量数据，包括厨房、洗衣房以及电热水器和空调的用电情况，使得对家庭内部不同电力消费部分的分析成为可能，这对于优化家庭用电效率和制定节能策略具有实际意义。 在分析方法上，项目采用了时序分析技术。时序分析是指对按照时间顺序排列的数据进行统计分析的方法，这类方法在处理时间序列数据时特别有效。通过时序分析，研究人员可以识别数据中的趋势、季节性模式、周期性规律等，这些对于预测未来的电力需求、调整电力供应策略具有重要意义。 本项目的分析过程可能涉及到了多种数据分析技术。首先是数据预处理，包括数据清洗、数据归一化等，以确保分析的准确性。接下来可能是时间序列的平稳性检验，非平稳时间序列通常需要通过差分等方法转换为平稳序列。在此基础上，应用各种时序模型，如ARIMA模型、季节性分解的时间序列预测模型（STL），以及利用机器学习算法来提高预测精度。项目中可能还包括了特征工程，通过创建新特征或变换现有特征来增强模型的预测能力。 该项目还可能涉及到一些编程和软件工具的使用，尤其是Python编程语言。Python在数据分析领域广泛应用，支持多种数据分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib等，这些工具对于数据处理和可视化提供了极大的便利。此外，Python的机器学习库，如scikit-learn、TensorFlow或Keras，可能也被用于构建预测模型。 本项目不仅为家庭电力消费研究提供了详细的案例分析，而且在数据处理、时序分析以及预测模型构建方面，提供了宝贵的经验和参考。对于电力公司、政策制定者以及希望提高能源效率的家庭，本项目的研究成果具有较高的应用价值。

- **自动监控**: 实时监控豆包网站的网络请求，自动捕获音频文件 - **智能识别**: 精确识别豆包AI生成的音频文件URL - **便捷下载**: 一键下载捕获的音频文件 - **链接复制**: 支持复制音频文件链接 - **拖拽界面**: 可拖拽的悬浮面板，不遮挡页面内容 - **状态管理**: 可随时开启/停止监控，清空文件列表 - **自动启动**: 支持设置默认自动启动监控面板 豆包AI播客音频文件自动提取器是一项专为豆包网站音频内容设计的自动化工具。它能够实现以下几个核心功能，为用户带来便利。 自动监控功能允许工具实时监控豆包网站的网络请求，从而确保能够实时捕获音频文件。这一特性使得用户无需时刻保持关注，即可获取最新上传的音频内容。这样的实时性保证了音频文件的获取速度和时效性。 智能识别功能使得工具能够精确地识别出由豆包AI生成的音频文件URL。这不仅仅是简单的文本匹配，而是涉及到一定智能算法的处理，确保从大量的网络请求中准确地挑选出目标音频文件的链接。这对于需要处理大量数据的用户来说，是一个非常实用的功能。 便捷下载功能为用户提供了快速下载音频文件的能力。用户不再需要通过繁琐的操作去寻找和下载音频，这一功能简化了下载流程，提高了效率。一键操作的设计理念，使得下载过程更加简便易行。 链接复制功能则是为了方便用户分享和使用音频文件。用户可以通过复制音频文件链接，快速地将内容分享给他人或是用于其他应用中，这一功能大大扩展了音频文件的使用场景。 拖拽界面的设计体现了工具对用户体验的关注。它允许用户通过简单的拖拽动作来操作悬浮面板，而不会遮挡页面内容，保持了网页浏览的清晰性和连续性。这样的界面设计让用户在使用过程中感到更加舒适和方便。 状态管理功能让用户可以更加灵活地控制工具的运作。用户可以随时开启或停止监控，也可以清空文件列表，根据自己的实际需求来调整工具的状态。这种灵活性赋予了用户更多的控制权，使他们可以更高效地管理音频文件。 自动启动功能意味着用户可以设置工具默认自动启动监控面板。这一设置使得工具在用户使用电脑时，无需进行额外操作即可开始工作。它不仅节省了用户的操作步骤，也让整个工作流程变得更加流畅。 从标签来看，这款工具结合了人工智能技术，专为豆包网站设计，同时它还是一款油猴脚本，兼容在多种浏览器环境下使用。这些标签显示了工具的特性和应用范围，让使用者了解到这是一款智能化、定制化且跨平台的音频文件处理工具。 豆包AI播客音频文件自动提取器是一款集实时监控、智能识别、便捷下载、链接复制、拖拽操作、状态管理和自动启动等功能于一体的浏览器插件，特别为满足用户在豆包网站上高效、便捷获取和管理音频文件的需求而设计。它不仅大大简化了音频文件的下载和分享流程，还提高了用户的工作效率。

无线充电技术LCC-S仿真模型研究：基于Simulink的20届智能车竞赛微缩电磁组项目,《LCC-S无线充电的Simulink仿真模型研究与开发》,无线充电LCC-S仿真，Simulink仿真模型 适用于第二十届智能车竞赛微缩电磁组无线充电，科研，项目等。 输入48V，输出1000W-10欧，负载为电阻，实际中更为法拉电容功率仍可获得近似效果 参数已设计好，效率78% 可修改参数 版本Matlab2023b ,无线充电; LCC-S仿真; Simulink仿真模型; 微缩电磁组无线充电; 科研项目; 参数设计; 效率78%; 版本Matlab2023b,无线充电LCC-S仿真模型：Simulink项目实践与参数调整

### Q系列伺服系统控制器SV13SV22(运动SFC)编程手册解析 #### 一、概述 本文档旨在详细介绍Q系列伺服系统控制器SV13SV22(运动SFC)的相关技术知识，包括其硬件配置、工作环境要求、电源输入特性以及编程指导等内容。该控制器适用于三菱Q系列中的Q173CPU(N)和Q172CPU(N)型号，这些型号通常用于工业自动化控制领域，特别是在需要高精度运动控制的应用场景中。 #### 二、硬件配置与工作环境 ##### 1. 工作温度范围 - 正常操作温度：0°C至+40°C。 - 存储温度：-20°C至+65°C。 ##### 2. 湿度要求 - 正常操作湿度：最高80%RH（无凝结）。 ##### 3. 海拔高度 - 最大海拔高度：1000米。 ##### 4. 电源输入 - 输入电压类型：24VDC (VIN)。 - 允许电压波动范围： - Q61P-A1：+10% - Q61P-A2：+10% - Q63P：+30% - Q64P：+10% - 输入电压范围： - 100至120VAC：-15%至+10% - 200至240VAC：-15% - 24VDC：-35% - 频率范围：50/60Hz ±5%。 - 电源瞬变时间：20ms。 ##### 5. 控制信号 - 支持24VDC信号输入，包括ON/OFF信号、端口控制等。 - 支持紧急停止(EMG)信号输入。 #### 三、安全特性与认证 ##### 1. 认证标准 - 符合CE标志标准，并通过了EMC测试（依据IB(NA)-67339标准）。 ##### 2. 安全机制 - 设备配备了紧急停止功能，可在紧急情况下迅速切断控制系统，确保人员及设备的安全。 #### 四、产品规格 ##### 1. 型号说明 - Q173CPU(N)：高性能CPU模块，适用于复杂控制系统。 - Q172CPU(N)：中等性能CPU模块，适用于一般自动化控制系统。 ##### 2. 功能特点 - 支持SFC (顺序功能图) 编程方式，使得编程更加直观、易懂。 - 内置多种高级控制功能，如PID控制、位置控制等，满足不同应用场景的需求。 - 支持多种通信协议，如SSCNET，便于构建网络化的控制系统。 #### 五、编程指南 ##### 1. SFC编程 - MELSOFT FXGP/WIN-C软件支持使用SFC编程语言进行编程，这种编程方式可以清晰地表示系统的流程和状态转换，非常适合于复杂的运动控制程序设计。 - SFC编程提供了丰富的指令集，能够实现各种复杂的逻辑控制和运动控制策略。 ##### 2. PID控制 - 支持内置PID控制功能，用于闭环控制应用，如温度控制、压力调节等。 - 用户可以通过编程软件轻松配置PID参数，实现精确的控制效果。 #### 六、结论 Q系列伺服系统控制器SV13SV22(运动SFC)是一款高性能的工业自动化控制器，它不仅具备良好的硬件性能和稳定的工作环境适应能力，而且还提供了丰富的编程接口和支持多种高级控制功能。对于需要实现精密运动控制的应用场景来说，这款控制器无疑是理想的选择。通过对本手册的学习和理解，用户可以更好地利用该控制器的强大功能，提升生产效率和产品质量。

YOLOv11训练自己的电动车数据集是计算机视觉领域中一项极具价值的任务，主要用于电动车目标检测。YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借高效和实时性在众多目标检测模型中备受瞩目，而YOLOv11作为该系列的先进版本，进一步优化了性能，显著提升了检测速度与精度。以下将详细介绍如何使用YOLOv11训练自己的电动车数据集。 理解YOLOv11的核心原理是关键所在。YOLOv11基于先进的神经网络架构，采用单阶段目标检测方式，可直接从图像中预测边界框和类别概率，无需像两阶段方法那样先生成候选区域。相较于前代，YOLOv11在网络结构上进行了深度优化，引入更高效的卷积层，同时对损失函数等进行了合理调整，极大地提升了模型的泛化能力与检测效果。 使用YOLOv11训练电动车数据集，需遵循以下步骤： 1. 数据准备：收集包含电动车的图像并进行标注。需为每张图像中的电动车绘制边界框，并准确分配类别标签。可借助LabelImg或VGG Image Annotator (VIA)等工具完成标注工作。 2. 数据预处理：对数据执行归一化、缩放及增强操作，来提升模型泛化能力。具体操作包含随机翻转、旋转、裁剪等。 3. 格式转换：YOLOv11要求数据集以特定格式存储，一般为TXT文件，需包含每张图像的路径、边界框坐标以及类别标签。务必保证标注文件符合该格式要求。 4. 配置文件设置：修改YOLOv11的配置文件，使其适配电动车数据集。涵盖设置类别数（此处为1，即电动车类别）、输入尺寸、学习率、批大小等相关参数。 5. 训练脚本：运行YOLOv11提供的训练脚本，将准备好的电动车数据集和配置文件作为输入。训练过程建议使用GPU加速，需确保运行环境支持CUDA和CuDNN。 6. 训练过程监控：密切观察训练过程中的损失

基于MADRL的单调价值函数分解（Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning）QMIX 是一种用于多智能体强化学习的算法，特别适用于需要协作的多智能体环境，如分布式控制、团队作战等场景。QMIX 算法由 Rashid 等人在 2018 年提出，其核心思想是通过一种混合网络（Mixing Network）来对各个智能体的局部 Q 值进行非线性组合，从而得到全局 Q 值。 在多智能体强化学习中，每个智能体都需要基于自身的观测和经验来学习策略。在一个协作环境中，多个智能体的决策往往相互影响，因此仅考虑单个智能体的 Q 值并不足够。直接对整个系统的 Q 值进行建模在计算上是不可行的，因为状态和动作空间会随着智能体数量呈指数增长。