基于STM32F103主控的MSB管理系统资料大集合：锂电池管理、功能演示与BQ76940芯片深度解析,基于STM32F103C8T6与BQ76940的锂电池管理系统资料大全：原理图、源码与功能介绍,基于STM32F103主控的MSB管理系统资料 主控芯片STM32F103C8T6，锂电池管理芯片BQ76940。 资料组成：原理图（AD打开，无PCB文件），程序源码，上位机软件，bq76940说明文档，bq76940应用手册。 额外还赠送锂电池源码（喊SOC算法），BMS-DSP源码，BMS常用功能源码（SOC，显示等），DSP28335-BMS模板例程，硬件电路（含原理图与PCB，原理图部分显示不全，介意勿拿）等等。 功能介绍： 1、9 节锂电池电压，电流，温度，SOC 测量（开发板是电 压百分比方案，赠送安时积分法 SOC 算法），通过上位机， 显示屏，蓝牙小程序显示测量结果； 2、实现过压，欠压，过流，短路保护，高温保护，低温 保护； 3、BQ76940 支持芯片内部被动均衡。 ,核心关键词：STM32F103主控; MSB管理系统; 锂电池管理; BQ76940芯片; 原理图

基于STM32F103主控的MSB管理系统资料（含锂电池管理芯片BQ76940及多种功能源码和例程）.pdf

# 基于Python和PyTorch的PINN求解偏微分方程 ## 项目简介 本项目使用Python和PyTorch实现PINN（PhysicsInformed Neural Network，物理信息神经网络）来求解偏微分方程。PINN是一种结合物理规律与神经网络的方法，能够利用物理先验知识辅助神经网络的训练，从而得到更好的模型性能。本项目通过PINN求解了薛定谔方程和Burgers方程，展示了PINN在求解偏微分方程方面的应用。 ## 项目的主要特性和功能 1. PINN求解薛定谔方程通过PINN网络逼近薛定谔方程的解，使用PyTorch的自动微分功能计算网络输出的梯度，结合薛定谔方程的残差项构建损失函数进行训练。 2. PINN求解Burgers方程利用PINN网络逼近Burgers方程的解，采用与薛定谔方程相似的训练策略，结合Burgers方程的残差项构建损失函数进行训练。

# 基于Web的网页红警一键部署系统 ## 项目简介 本项目是一个基于Web的网页红警测试版一键部署系统，旨在帮助各类爱好者轻松搭建自己的网页版“红警”站点，可用于营销和知识分享。该系统为用户提供一键部署功能，能在多个平台快速启动网站。 ## 项目的主要特性和功能 2. 多环境适配已适配多种主流Web运行环境，能在多种设备上顺畅运行。 3. 友好界面简洁明了的用户界面设计，带来良好的用户体验。 4. 功能丰富涵盖用户注册、登录、游戏下载、游戏社区交流等功能，满足用户多样化需求。 ## 安装使用步骤 3. 完成部署依照所选平台的指引完成网站部署。 4. 访问网站部署完成后，通过域名访问网站。 5. 按需配置根据需求进行网站配置，如界面设计、功能设置等。

在IT行业中，awk是一种强大的文本分析工具，常用于处理和解析结构化数据文件，如日志文件或CSV数据。在Windows环境下，由于默认不提供awk命令，因此在编译Apache HTTPD服务器等需要awk功能的项目时，我们需要自行编译awk源码。本篇将详细介绍awk的源码、Windows下的编译过程，以及针对64位和32位系统的不同编译步骤。 了解awk的基本概念。awk来源于1977年贝尔实验室的三位开发者——Alfred V. Aho、Peter J. Weinberger和Brian W. Kernighan的名字首字母，它是一种脚本语言，具备内置的文本处理能力，支持模式匹配和条件判断，非常适合进行数据提取、转换和报告生成。 当在Windows上编译awk源码时，我们需要以下准备工作： 1. 获取awk源码：通常可以从GNU Awk (gawk)官方网站下载最新版本的源代码，例如`gawk-5.x.x.tar.gz`。 2. 安装编译环境：对于32位系统，你需要安装MinGW（Minimalist GNU for Windows）；对于64位系统，你需要安装MinGW-w64。这些工具集提供了GCC（GNU Compiler Collection），用于编译C和C++代码。 3. 设置环境变量：确保Path环境变量包含MinGW的bin目录，以便在命令行中执行gcc和其他编译工具。 接下来，编译awk源码的步骤： 1. 解压源码包：使用解压缩工具，如7-Zip，将`gawk-5.x.x.tar.gz`解压缩为`gawk-5.x.x`目录。 2. 配置源码：进入源码目录，运行`configure`脚本来配置编译选项。对于32位系统，执行`./configure --host=i686-w64-mingw32`；对于64位系统，执行`./configure --host=x86_64-w64-mingw32`。 3. 编译源码：配置完成后，运行`make`命令来编译源码。这个过程可能需要一些时间，因为编译器会处理所有的源文件。 4. 安装awk：编译成功后，使用`make install`命令将编译好的awk程序安装到指定的目录，通常是`C:\Program Files\`或者`C:\MinGW\bin\`。 5. 验证安装：在命令行输入`awk -v version`，如果显示awk的版本信息，说明安装成功。 需要注意的是，在Windows环境下，awk的某些功能可能与Unix/Linux系统有所不同，例如文件路径的处理和一些系统调用的实现。此外，遇到编译错误时，要仔细阅读错误信息并查阅相关文档或在线资源，以解决编译问题。 编译awk源码并在Windows下运行，不仅可以满足特定项目的需求，还能让我们更深入地理解awk的工作原理，提升我们的系统级编程能力。尽管过程可能会有些复杂，但通过实践，我们可以更好地掌握这一强大的文本处理工具。

# I2C BootLoader V0.1 IAP开发流程 须知bootloader和app是两个独立的固件，只是烧写到了FLASH的不同地址处。
- step1: 首先划分好main flash空间, 以本项目为例，将main flash划分成bootloader(addr: 0x08000000 - 0x0800DBFF)和app(addr: 0x0800DC00 - 0x0800FFFF)两部分;
- step2: 准备一份app固件，要求在该app固件中的.ld链接文件中将MEMORY中的FLASH按此处样式修改FLASH (rx) : ORIGIN = 0x0800DC00, LENGTH = 9K， 即ORIGIN修改为step1中app存储起始地址，LENGTH修改为step1中的存储需要的FLASH空间大小, 重新编译固件，生成.bin文件（此处为gd32e23x.bin）;
- step3: 要实现i2c烧写固件，同时需要上位机软件和下位机硬件的支持，本项目中上位机软件为host.py，主要实现Serial串口发送接收读写指令，此处因下位机MCU板支持USB通信，所以此处Serial串口即是实现USB串口收发命令功能。本项目中下位机硬件是一块STM32F103C8T6核心板，USB2I2C文件夹下即是该核心板的驱动源码文件，主要实现USB串口驱动和I2C读写，即可认为此时的STM32F103C8T6核心板是一个USB转I2C设备。
- step4: 要实现i2c批量烧写固件，待烧写设备须提前烧写支持i2c烧写功能的bootloader固件，本项目中BootLoader文件夹下即是bootloader固件工程。即该bootloader支持I2C烧写固件到GD32E232K8Q7待编程设备中，项目中的GD32E23

基于yolov5的水表读数系统源码+训练好的模型+数据集+演示视频+训练说明：实现自动读取水表数值的系统。YOLOv5是一种实时目标检测算法，以其快速、准确而闻名，尤其适合在诸如水表读数这样需要快速识别和精确测量的应用场景中。 备注： 该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用 在当今智能化和自动化迅速发展的时代，对各种物体的识别和信息的自动提取提出了越来越高的要求。水表作为日常生活中的重要设施，其读数自动化对于减少人力成本、提高数据准确性、实现远程抄表等具有重要意义。而YOLOv5作为深度学习领域内一种先进的实时目标检测算法，其出色的性能让它在水表读数自动化这一特定场景中展现出了巨大的潜力。 YOLOv5的全称是“Yet Another Object Detection Version 5”，它在YOLO系列算法的基础上进行了大量的改进和优化。YOLO（You Only Look Once）算法的核心思想是将目标检测任务转换为一个单阶段的回归问题，通过统一的网络直接从图像中预测边界框和类别概率。这一算法相比于其他两阶段的目标检测算法，如R-CNN系列和Faster R-CNN，在速度上有显著优势。YOLOv5进一步简化了网络结构，减少了计算量，同时通过引入一些新的技巧，如Mosaic数据增强、自适应锚框计算等，大幅提高了检测精度，使之成为目前较为流行的实时目标检测算法之一。 在这一背景下，开发基于YOLOv5的水表读数系统显得尤为重要。该系统通过使用计算机视觉和深度学习技术，能够自动识别水表的表盘，并从中提取出读数信息。系统的核心组件包括以下几个部分： 1. 源码：包含了开发该系统所需的所有编程代码。开发者可以利用这些源码进行二次开发或者直接在现有代码基础上进行改进，以满足不同的实际需求。源码通常采用Python编写，并依赖于一些主流的计算机视觉库，如OpenCV，以及深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow。 2. 训练好的模型：模型是深度学习系统的核心，是通过训练大量带有标签的水表图片数据集后得到的。这个训练好的模型能够对新的水表图像进行准确的识别和读数。该模型的性能直接决定了整个系统的准确度和效率。 3. 数据集：为了训练出一个高性能的模型，需要大量的带标签的水表读数图片作为训练数据。这些数据集通常包含了各种不同品牌、不同型号的水表图片，以及不同的光照条件和角度，从而使得模型具备良好的泛化能力。 4. 演示视频：一个直观的演示视频能够帮助用户快速了解系统的使用方法和效果。视频展示了系统如何在不同的实际环境中进行水表读数的自动化识别，以及如何将读数结果展示给用户。 5. 训练说明：对于使用该系统的新用户来说，训练说明文档是不可或缺的。它详细解释了如何使用源码，如何进行模型训练，以及如何部署整个系统。训练说明可以帮助用户更好地理解和操作整个系统，充分发挥其性能。 备注信息显示，这个资源包内的所有项目代码都经过了测试并成功运行，确保了功能的可靠性。因此，用户在下载并使用该资源包时，可以对系统的稳定性和可靠性有一定的信心。此外，该项目的标签为“软件/插件 数据集”，表明该资源包既包含了实际应用的软件和插件，也提供了用于训练和测试的宝贵数据集。 基于YOLOv5的水表读数系统是一个集成了多种先进技术的高效解决方案，它不仅能够提升水表读数的自动化水平，还能够降低人力成本、减少人为错误，提高整体运营效率。随着技术的不断进步和相关研究的深入，这类系统将有更广阔的应用前景，并可能在更多的领域得到应用。

TVRemotePlay是一个基于小盒精灵源码修改的项目，名为TVRemoteIME，主要目标是为小米盒子提供一个自定义优化的远程控制解决方案。这个项目的核心是利用开源代码进行二次开发，以适应用户特定的需求和改进用户体验。下面我们将深入探讨这个项目涉及的IT知识点。 1. **Android TV和小米盒子**： - Android TV是Google推出的一个专为电视设计的操作系统，它基于Android平台，支持各种电视应用和服务。 - 小米盒子是一款搭载Android TV系统的智能硬件设备，可以将普通电视转变为智能电视，提供丰富的流媒体内容和应用。 2. **源码修改与定制化开发**： - 开源软件允许开发者查看、使用、修改并分发源代码。TVRemotePlay项目就是基于小盒精灵的开源代码进行修改，以适应小米盒子的环境。 - 自定义修改可能包括界面调整、功能增强、性能优化等，以更好地满足用户对遥控器功能的需求。 3. **TVRemoteIME：输入法引擎**： - IME（Input Method Editor）是Android系统中的输入

标题中的“pb9纯DWtab源码(咖啡原创)”指的是使用PowerBuilder 9（简称pb9）开发的一个基于DWTAB控件的源代码，由“咖啡原创”编写。DWTAB是PowerBuilder中用于创建多标签界面的一种控件，它使得在同一个窗口内可以轻松切换多个子窗口或工作区，提高了用户界面的灵活性和用户体验。 PowerBuilder是一款强大的客户端/服务器应用开发工具，尤其适合于快速开发数据库应用系统。在PB9中，DWTAB控件是一个重要的组成部分，它提供了类似于网页浏览器中的标签页功能，用户可以在同一应用程序中打开多个窗口，并通过点击不同的标签来切换显示内容。 “PB标签”和“PBtab源码”标签进一步强调了这个项目的核心内容——如何在PowerBuilder中实现和管理标签功能。PB标签通常涉及到对DWTAB控件的配置、事件处理和定制化开发。源码的分享则为开发者提供了一个学习和研究的实例，以便更好地理解和应用PowerBuilder的标签功能。 在压缩包文件中，"pb9PBTAB"和"PBTAB"可能是两个与DWTAB相关的文件或者目录。它们可能包含了实现这个功能的源代码文件、示例程序、帮助文档或者其他支持资源。开发者可以通过解压这些文件，查看源代码，了解具体的实现方式，包括如何创建和管理DWTAB，如何响应用户的点击事件，以及如何自定义标签的样式和行为。 学习和掌握PB9的DWTAB源码，对于PowerBuilder开发者来说，不仅可以提升他们在用户界面设计上的技能，还能增强他们解决实际问题的能力，比如如何优化多任务处理，如何提升应用程序的可操作性和美观性。此外，对于那些想要深入理解PowerBuilder内部机制的人来说，研究原生的DWTAB源码也是一种有效的途径，可以洞察控件的工作原理，为今后的二次开发打下坚实基础。 "pb9纯DWtab源码(咖啡原创)"是一个关于使用PowerBuilder 9构建DWTAB标签界面的原创项目，其源码可以作为学习和参考的宝贵资料，帮助开发者提升在PowerBuilder中的标签管理和界面设计能力。通过研究这些源代码，开发者能够更好地理解和应用PowerBuilder的标签功能，同时也能从中学习到软件开发的实践经验和技巧。

RexVision 1.6.1，C#+Halcon机器视觉框架源码， 到手vs2019可以直接编译、 视觉检测、AOI视觉检测、机械手定位、点胶机、插件机、激光切割机、视觉螺丝机、视觉贴合机、激光焊接机、视觉裁板机……， C#联合Halcon混合编程源码，插件式开发 ，带手眼标定，相机静止和运动，支持C#脚本…能让你站在巨人的肩膀上，节省重复造轮子的时间。 RexVision 1.6.1是一个先进的机器视觉框架，它以C#语言结合Halcon软件为核心开发而成，目的是为了解决视觉检测、自动光学检测（AOI）、机械手定位等工业自动化问题。该框架的源码包可以让开发者直接在Visual Studio 2019环境中进行编译，大大加快了开发进程。RexVision 1.6.1支持多种应用场景，包括但不限于点胶机、插件机、激光切割机、视觉螺丝机、视觉贴合机和激光焊接机等。 在机器视觉的应用中，精确的视觉检测是不可或缺的，它能够为生产线上的质量控制提供实时的图像分析和决策支持。使用RexVision框架，开发者可以方便地实现对产品缺陷的检测、尺寸测量、颜色匹配等任务。对于需要高精度和高效率的行业，如电子制造、汽车制造、包装印刷等，这种视觉检测技术显得尤为重要。 在机械手定位方面，RexVision框架提供了精确的坐标计算和路径规划功能，这对于提高自动化装配线的效率和准确性有着直接的影响。通过视觉系统的引导，机械手臂能够准确无误地完成抓取、移动、放置等动作，极大地提高了生产柔性和自动化水平。 RexVision框架中的视觉螺丝机和视觉贴合机应用，则是针对特定的组装工作而设计。在装配微小或复杂的零件时，比如螺丝的锁紧或者电子元件的贴装，传统的手工操作不仅效率低下，而且容易出错。通过引入视觉系统和精密机械手的组合，RexVision使得这一过程自动化和精确化，提升了组装的准确度和速度。 激光切割机和激光焊接机是两种常见的高精度制造设备。RexVision通过视觉系统可以实现对切割路径的精确控制和实时调整，保证切割质量的稳定性和重复性。在激光焊接中，视觉系统同样能够实现对焊缝的精准定位，实现高质量的焊接效果。这些应用不仅提升了制造工艺的水平，还大幅度降低了对操作人员技能的依赖。 RexVision框架的技术解析显示，它支持插件式开发和手眼标定功能，这意味着该框架不仅适用于通用的视觉任务，也能够根据特定需求定制开发。相机静止和运动中的图像采集和处理都得到了支持，展现了其在动态场景中的应用潜力。此外，框架还支持C#脚本，这为用户提供了更多的灵活性和定制可能性，使得即使是复杂的视觉算法也可以轻松集成和运行。 RexVision 1.6.1机器视觉框架源码包提供了一套完整的解决方案，以满足不同行业和场景下的视觉检测和控制需求。它不仅仅是一个简单的工具，更是一个强大的平台，能够促进机器视觉技术与工业自动化更深层次的融合，加速智能制造和工业4.0的进程。