gotify Go协程驱动的自动化多源订阅通知系统 介绍 gotify来自go和notify的组合，意为“通知”。核心功能为，用户按照既定的规则添加消息源，通知系统就能以给定频率定时拉取对应源，如果有新消息就弹出桌面通知。 Why 为什么要做这样一个软件呢？我平时会因为怕错过通知，频繁地登上教务处网站或者查看RSS阅读器，也曾经因为疫情整天刷新闻网站，总觉得精力太分散了，于是我就就做了这样一个整合的通知软件。将重要的订阅源录入系统后，系统会定时自动拉取信息，有最新通知就弹出桌面通知。 功能 gotify目前支持4种订阅源： 爬虫源：即需要用爬虫的方式来得到消息的源，只要目标消息是以列表形式存在于网页中的，都可以作为爬虫源添加，例如v2ex； RSS源：目标消息来源于RSS订阅链接，例如交大葡萄和Canvas平台通知的RSS订阅链接； API源：目标消息来源于公开的API接口，例如交大水源社

在数字信号处理领域，FPGA（Field-Programmable Gate Array）因其可编程性和高性能而被广泛用于实现各种算法，包括IIR（无限 impulse response）滤波器。本项目主要探讨如何在FPGA中实现IIR滤波器，并利用MATLAB进行数据源生成和结果验证。 IIR滤波器是一种具有无限响应的滤波器，其输出不仅取决于当前输入，还与过去的输入和输出有关。这种滤波器结构通常比FIR（有限 impulse response）滤波器更节省硬件资源，但设计和实现相对复杂。在FPGA中实现IIR滤波器，通常会采用并行或流水线结构，以提高处理速度。 在本项目中，首先我们需要在MATLAB中设计和生成IIR滤波器的系数。MATLAB提供了丰富的信号处理工具箱，可以方便地完成滤波器的设计，如`designfilt`函数可以用于创建IIR滤波器，根据所需频率响应特性（低通、高通、带通或带阻）设定参数。 生成的数据源是FPGA仿真的输入，这一步可以通过MATLAB的随机数生成函数或者特定信号生成函数实现。例如，我们可以用`randn`函数生成加性高斯白噪声，或者使用`sin`、`cos`等函数生成正弦、余弦信号，以模拟实际应用场景中的信号。 文件`test_fpga_iir.m`可能是MATLAB脚本，用于执行上述数据源生成和结果验证的过程。在这个脚本中，我们可能看到对FPGA产生的数据进行读取、处理和分析的代码，以评估FPGA实现的IIR滤波器性能。例如，脚本可能会包含读取FPGA仿真输出的函数，以及计算和绘制频谱、信噪比等性能指标的代码。 接下来，`iir_lpf.v`和`aatb_iir_lpf.v`是Verilog代码文件，它们实现了IIR滤波器的逻辑电路。在Verilog中，我们可以用结构化文本描述滤波器的运算过程，如使用乘法器、累加器等基本逻辑单元构建滤波器的差分方程。`iir_lpf.v`可能表示一个基本的IIR滤波器实现，而`aatb_iir_lpf.v`可能是添加了额外功能或优化的版本，比如使用并行处理、流水线结构以提高吞吐率。 在FPGA实现过程中，需要将Verilog代码综合成适配目标FPGA的门级网表，然后进行布局布线。使用像Xilinx的Vivado或Intel的Quartus这样的工具，我们可以完成这一系列流程，并生成配置文件下载到FPGA中进行硬件仿真。 验证阶段，MATLAB读取FPGA仿真输出的数据并与理论值进行比较，以确保FPGA实现的滤波器行为正确。这通常涉及到计算误差、绘制时域和频域的响应曲线，以及对比理想的滤波效果。如果发现不匹配，可能需要检查Verilog代码是否有误，或者调整滤波器参数以优化性能。 这个项目涵盖了从数字信号处理理论到硬件实现的完整流程，结合了MATLAB的软件仿真优势和FPGA的硬件加速能力，对于理解IIR滤波器的设计和实现具有很高的实践价值。

【Java推箱子游戏（50关+音效）】是一个基于Java编程实现的娱乐项目，它结合了游戏设计与编程技术，为学习Java语言和游戏开发的初学者提供了丰富的实践素材。这款游戏共有50个不同难度的关卡，并且带有音效，提升了玩家的沉浸感。以下是关于这个项目的详细知识点： 1. **Java编程语言**：Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言，具有跨平台性、安全性、稳定性和高效性。在这个项目中，Java被用来创建游戏的逻辑、用户界面以及音频处理。 2. **图形用户界面（GUI）**：游戏采用图形化界面，这通常涉及到Java的Swing或JavaFX库。这些库提供了丰富的组件和工具，用于创建窗口、按钮、图像等，使得游戏界面更加直观和吸引人。 3. **事件处理**：在GUI中，事件处理是必不可少的，例如点击按钮、移动鼠标等。Java中的`ActionListener`和`MouseListener`接口用于监听并响应用户的这些交互行为。 4. **游戏逻辑**：推箱子游戏的核心在于其逻辑算法。这包括箱子和玩家的移动规则、碰撞检测、关卡状态判断（如胜利条件、失败条件）等。开发者可能使用二维数组来表示游戏地图，用以存储每个位置的元素（玩家、箱子、墙壁等）。 5. **数据结构和算法**：解决50关的游戏设计需要巧妙的数据结构，比如栈或队列用于回溯玩家的移动，或者优先队列用于优化关卡生成。此外，搜索算法如深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）可能用于求解游戏的可行路径。 6. **音效处理**：游戏中的音效增强了玩家体验，Java通过Java Sound API可以播放音频文件。开发者需要处理音效的加载、播放、停止等功能，同时考虑到音效的同步和循环播放。 7. **文件I/O操作**：保存和读取游戏进度通常需要文件I/O操作。Java的`FileInputStream`和`FileOutputStream`类可用于读写文件，将游戏状态序列化到磁盘，以便玩家下次继续游戏。 8. **多线程**：为了保证游戏流畅运行，一些非主线程的任务，如音效播放或定时器，可能在单独的线程中执行。Java的`Thread`类和`Runnable`接口提供了实现多线程的机制。 9. **错误处理**：良好的错误处理机制可以提高游戏的健壮性。在Java中，异常处理是通过`try-catch-finally`块实现的，确保程序在遇到错误时能够优雅地处理并继续运行。 10. **游戏测试**：为了确保50关卡的正确性和挑战性，开发者需要进行详尽的测试。单元测试、集成测试和系统测试都是必要的，Java提供了JUnit等测试框架来辅助测试。 通过研究这个项目，不仅可以学习到Java编程的基础知识，还可以深入理解游戏开发中涉及的各种技术和设计思路，对于提升编程技巧和创新能力大有裨益。无论是对个人项目还是职业发展，都是一个有价值的实践案例。

内容概要：本文详细介绍了基于PLC（如西门子S7-1200和三菱FX3U）和组态王的污水处理自动化系统的实现方法。涵盖了污水处理的基本工艺流程（进水、格栅、调节池、生化反应、沉淀池、消毒、出水），以及具体的控制逻辑，如液位连锁控制、水泵交替启动、气动阀控制等。文中提供了完整的PLC梯形图代码、组态王动画脚本、详细的IO地址分配表，并分享了多个调试经验和优化技巧，如解决气动阀抖动、传感器延迟等问题。此外，还提到了将趋势图数据同步到SQLite数据库进行数据分析的方法。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和SCADA系统感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于污水处理厂或其他类似的工业自动化项目。主要目标是帮助读者掌握PLC编程技巧、组态王动画制作方法、IO地址规划及系统调试技巧，从而提高系统的可靠性和效率。 其他说明：文章不仅提供了理论知识，还包括大量实战经验和代码示例，有助于读者快速上手并应用于实际项目中。

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Delphi 12 一套将完整 Windows API 头文件转换为对象 Pascal 的新单元。此 API 转换包括 311 个 Delphi 头文件*和 41 MB 代码，涵盖了微软提供的整个平台 API。 Delphi12 新增加，正版软件才可以下载。 包含全部源代码！ 不可多得的好资源！

基于VSG单电流环控制与中点电位平衡的SPWM调制技术研究,同步发电机（VSG）单电流环控制，生成电流源信号，以电流幅值作为给定，最终形成单电流环控制，中点电位平衡控制，SPWM调制。 1.VSG电流环控制 2.中点电位平衡控制，SPWM调制 3.提供相关参考文献 支持simulink2022以下版本，联系跟我说什么版本，我给转成你需要的版本（默认发2016b）。 ,1.VSG电流环控制; 2.中点电位平衡控制; 3.SPWM调制; 4.单电流环控制; 5.生成电流源信号。,基于VSG的电流环控制与中点电位平衡的SPWM调制技术

MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析、工程设计和机器学习的高级编程环境。在这个名为“MATLAB智能算法30个案例分析+源代码”的压缩包中，包含了与MATLAB智能算法相关的三十个实际案例，这些案例是深入理解和掌握MATLAB在解决复杂问题时强大功能的宝贵资源。 我们要理解什么是智能算法。智能算法通常指的是模仿生物或自然系统行为的计算方法，如遗传算法、模糊逻辑、神经网络、粒子群优化、模拟退火等。这些算法在处理非线性、多模态、高维度问题时具有优势，能够帮助用户找到全局最优解或者近似最优解。 在MATLAB中，这些智能算法已经被封装为方便使用的工具箱，例如Global Optimization Toolbox（全局优化工具箱）用于全局优化问题，Neural Network Toolbox（神经网络工具箱）用于构建和训练各种类型的神经网络，Fuzzy Logic Toolbox（模糊逻辑工具箱）则提供了模糊推理和模糊控制的工具。 通过这三十个案例，我们可以学习如何利用MATLAB来实现和应用这些智能算法。每个案例可能涵盖了不同的算法和应用领域，例如： 1. **遗传算法**：可能会涉及到参数优化问题，如电路设计、投资组合优化等。 2. **模糊逻辑**：可以应用于控制系统设计，如温度控制、自动导航等。 3. **神经网络**：可能涉及图像识别、预测模型构建、分类任务等。 4. **粒子群优化**：用于解决工程设计中的最优化问题，如结构设计、信号处理等。 5. **模拟退火**：可能用于解决旅行商问题、调度问题等复杂的组合优化问题。 每个案例的源代码将详细展示如何定义问题、设置算法参数、运行算法以及评估结果。通过阅读和分析这些代码，我们可以学习到MATLAB语法、算法的实现细节以及如何调试和优化代码。同时，这些案例也可以作为我们自己项目的基础，进行修改和扩展，以适应特定的需求。 在学习这些案例的过程中，我们需要关注以下几个关键点： - **问题定义**：理解每个案例要解决的具体问题，明确目标函数和约束条件。 - **算法选择**：分析为何选择了特定的智能算法，以及它相对于其他算法的优势。 - **参数设置**：学习如何合理设置算法的参数以达到最佳性能。 - **代码结构**：研究代码的组织方式，理解各个部分的作用。 - **结果分析**：评估算法的性能，理解结果的含义，探讨可能的改进策略。 这个压缩包提供的案例集合是学习和提升MATLAB智能算法应用能力的宝贵资料。通过对每个案例的深入研究和实践，我们可以深化对MATLAB和智能算法的理解，从而在科研、工程或教学中更加熟练地运用这些工具解决问题。

1．掌握集成运算放大器的使用方法; 2．熟悉有源滤波器构成及工作原理； 3．掌握幅频响应的测试方法。