注BIOS看模具号是NP5X_6X_7X_SNX就可以刷，不分品牌，其他的别刷，刷了变砖。 我是先刷EC再刷的bios，08版ec是蓝天镜像网下载的最新的，压缩硬盘刷完放进解锁文件直接解锁（放进去后可以删除卷标开机后不显示这个磁盘），解锁文件是个人产考刘凯教程解锁，测了好多才知道蓝天的bios和官方的都不能解锁成功低电压保护，只有xmg的可以，。需要的自提 按照bios文件里面的刷机方法第一步是刷ec第二步是刷bios，不想刷ec的直连刷刷第二步就行。建议先刷ec（你ec太老的话）。注我这个是13900hx个人是ac降压108（108是没关cep保护测的的最高分，低电压保护成功关闭后没有测试更低的值抄作业可以110想极限的自己测），offset降压是-80（ring里面的offset同步-80不然不生效） 功耗墙性能模式pl1与pl2限制120瓦，娱乐模式pl1 60瓦pl2 100瓦，安静模式原来pl1是15pl2是30还是35，我把安静模式pl1改成40瓦pl2 50瓦这样打小游戏和日常用很安静，大核我锁的是4.9g小核3.5g这样平时用安静模式不卡还特别安静（可以锁4.8和3.3），打游戏看游戏来可以因特尔xtu拉功耗看游戏帧数变化（实测大多数游戏45瓦可以搞定，小部分要55瓦到60瓦，少部分80瓦以上，不然就频繁触发频率拉高温度猛涨然后又降频温度就控制不住，我就改了娱乐模式和安静模式） 如果数据动多了不正常按住fn+d开机可以重置bios，内存我是垃圾英睿达的我超不了没动，其他的内存可以自己整一下。 最后重要的一点使用独显直连玩，这个电脑核显供电没有散热有烧供电风险。独显直连避免出问题。

基于SSM+Tomcat+Vue.js+七牛云服务的心理健康管理子系统源码+项目说明(高分毕设).zip 基于SSM+Tomcat+Vue.js+七牛云服务的心理健康管理子系统源码+项目说明(高分毕设).zip 基于SSM+Tomcat+Vue.js+七牛云服务的心理健康管理子系统源码+项目说明(高分毕设).zip 基于SSM+Tomcat+Vue.js+七牛云服务的心理健康管理子系统源码+项目说明(高分毕设).zip 基于SSM+Tomcat+Vue.js+七牛云服务的心理健康管理子系统源码+项目说明(高分毕设).zip 基于SSM+Tomcat+Vue.js+七牛云服务的心理健康管理子系统源码+项目说明(高分毕设).zip 基于SSM+Tomcat+Vue.js+七牛云服务的心理健康管理子系统源码+项目说明(高分毕设).zip 基于SSM+Tomcat+Vue.js+七牛云服务的心理健康管理子系统源码+项目说明(高分毕设).zip 基于SSM+Tomcat+Vue.js+七牛云服务的心理健康管理子系统源码+项目说明(高分毕设).zip 基于SSM+Tomcat+Vue.js+七牛云

训练集：2.8W张人脸图像； 测试集：7K张人脸图像； 图像的尺寸为48*48像素。数据集包括的情绪标签包括以下7类： angry disgusted fearful happy neutral sad surprised 面部情绪识别技术是基于人脸识别技术衍生出来的一种更为复杂的应用，它涉及到计算机视觉、机器学习、深度学习等多个领域的技术。面部情绪识别的核心目标是从人的面部表情中识别出其所表达的情绪状态，这在人机交互、心理学研究、安保监控等多个领域都有非常广泛的应用。 本数据集是一个包含七种基本情绪（angry愤怒、disgusted厌恶、fearful恐惧、happy快乐、neutral平静、sad悲伤、surprised惊讶）的面部图像库。这些情绪标签基于心理学家保罗·艾克曼博士的研究，他认为人类表达的基本情绪是有限的，并且是普遍存在的。训练集提供了2.8万张人脸图像，用于模型的训练，而测试集则包含7千张图像，用于评估模型的识别性能。图像的尺寸统一为48*48像素，这样的处理有助于减少数据处理的复杂度，并且在一定条件下还能保留足够的面部特征信息。 在机器学习和深度学习中，数据集的构建是至关重要的一步。一个高质量的数据集不仅需要数量多的样本，而且样本的质量和多样性也非常重要。本数据集的样本量足够大，可以训练出较为准确的情绪识别模型。同时，样本涵盖了不同年龄、性别、种族的人群，并且在不同的光照、表情夸张程度下收集，这使得模型在面对真实世界场景时，能够更好地泛化，减少过拟合的风险。 在数据集的使用过程中，通常需要经过以下几个步骤：首先是对图像进行预处理，包括灰度化、归一化、直方图均衡化等，目的是为了提高算法的处理速度和识别准确率。接着是特征提取，可以通过传统方法如Gabor滤波器、局部二值模式（LBP）等，也可以使用深度学习中的卷积神经网络（CNN）进行自动特征提取。提取到的特征用于训练分类器，常见的分类器有支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、多层感知机（MLP）等。 在技术上，面部情绪识别通常分为两个主要的技术路线：基于几何特征的方法和基于图像特征的方法。基于几何特征的方法主要关注人脸的关键点和几何结构变化，例如眼睛的开合程度、嘴巴的张开程度等。而基于图像特征的方法则侧重于人脸图像的纹理信息，通过深度学习模型自动学习到层次化的特征表示。 当前，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的面部表情识别方法已经逐渐成为了主流。特别是随着大数据和高性能计算能力的发展，深度学习模型在面部表情识别方面展现出了极高的准确性和鲁棒性。未来，随着研究的深入和技术的进步，面部情绪识别技术在人工智能领域将会有更广泛的应用前景。

内容概要：本文档为2025一带一路暨金砖国家技能发展与技术创新大赛的网络安全防护治理实战技能赛项样题，涵盖七个模块：网络安全设备、资产梳理、流量分析、安全加固、应急响应、日志分析、渗透测试，以及职业素养考核。竞赛旨在综合评估选手在网络环境中的实际操作能力，包括但不限于防火墙配置、资产识别、流量包分析、系统加固、应急处理、日志审查及漏洞挖掘等。每个模块都设定了具体任务和评分标准，要求选手在规定时间内完成相关操作并提交加密后的FLAG。竞赛环境包括预装浏览器的PC机和提供竞赛题目的虚拟机，选手需通过这些平台完成各项任务。 适合人群：具备一定网络安全基础，从事或有兴趣从事网络安全工作的技术人员，尤其是工作1-3年的网络安全工程师或相关专业在校学生。 使用场景及目标：①帮助参赛者熟悉并掌握网络安全防护的实际操作技能；②提升选手在网络安全设备配置、流量分析、安全加固、应急响应等方面的专业能力；③培养选手的职业素养，包括操作规范、纪律遵守和团队协作精神。 其他说明：竞赛时长为240分钟，选手需在竞赛平台上提交答案。竞赛环境提供必要的硬件和软件支持，确保选手能够顺利完成各项任务。比赛不仅考察选手的技术水平，还注重其在真实工作场景中的应用能力和职业态度。

全面解析永磁同步电机模型预测控制Simulink仿真模型：七种PMSM预测控制策略与全原理解析的实践研究报告,"深入探索永磁同步电机模型预测控制：全面Simulink仿真模型及原理解析（包含七种PMSM预测控制仿真模型与拓展状态观测器ESO无差无模型预测控制及全解析文档)",最全面的永磁同步电机模型预测控制simulink仿真模型（带全原理解析） 共包含七个PMSM预测控制仿真模型，有助于对比学习： FCS-MPC: 单矢量MPCC, 双矢量MPCC, 单矢量MPTC; CCS-MPC: 级联式，非级联式； 带拓展状态观测器（ESO)的无差预测控制 带拓展状态观测器（ESO)的无模型预测控制 还包含4000多字的文档，包含原理解析，公式和控制框图。 联系后请加好友邮箱，模型默认为2023a版本，若有更低版本的需求也。 ,核心关键词：永磁同步电机; 模型预测控制; Simulink仿真模型; PMSM预测控制仿真模型; FCS-MPC; CCS-MPC; 拓展状态观测器（ESO）; 无差预测控制; 无模型预测控制; 文档原理解析。,"2023a版全面永磁同步电机模型预测控制Simuli

"永磁同步电机模型预测控制全面解析与Simulink仿真建模",最全面的永磁同步电机模型预测控制simulink仿真模型（带全原理解析） 共包含七个PMSM预测控制仿真模型，有助于对比学习： FCS-MPC: 单矢量MPCC, 双矢量MPCC, 单矢量MPTC; CCS-MPC: 级联式，非级联式； 带拓展状态观测器（ESO)的无差预测控制 带拓展状态观测器（ESO)的无模型预测控制 还包含4000多字的文档，包含原理解析，公式和控制框图。 联系后请加好友邮箱，模型默认为2023a版本，若有更低版本的需求也。 ,核心关键词：永磁同步电机; 模型预测控制; Simulink仿真模型; PMSM预测控制仿真模型; FCS-MPC; CCS-MPC; 拓展状态观测器（ESO）; 无差预测控制; 无模型预测控制; 文档原理解析。,"2023a版全面永磁同步电机模型预测控制Simulink仿真模型及全原理解析"

内容概要：本文介绍了基于Simulink搭建的整车七自由度主动悬架模型及其模糊PID控制策略。该模型旨在通过模拟四轮随机路面输入，优化车身的平顺性，特别是垂向加速度和平顺性评价指标。文中详细探讨了七自由度主动悬架模型的构建过程，以及模糊PID控制策略的应用，展示了如何通过MATLAB/Simulink进行模型搭建和仿真实验。实验结果显示，该模型能显著提升车辆的驾驶舒适性和操控稳定性。 适合人群：从事汽车工程、机械工程及相关领域的研究人员和技术人员，尤其是关注悬架系统优化和控制策略的人群。 使用场景及目标：适用于希望深入了解主动悬架系统建模和控制策略的研究人员和技术人员，目标是提高车辆行驶时的稳定性和乘坐舒适性。 其他说明：附有模型源文件和参考文献，便于读者进一步研究和验证。

《极品家丁（七改版）》（珍藏七改加料无雷精校全本）(1).zip

七电平逆变器是一种高级电力转换设备，它在传统两电平或三电平逆变器的基础上，通过增加更多的开关元件（如IGBT或MOSFET）和中间储能元件（电容或电感）来实现更平滑的电压输出。在本项目中，我们探讨的是一个使用低频正弦脉宽调制（LSPWM）控制策略的七电平逆变器，其设计和模拟是在MATLAB环境下完成的。 我们需要理解LSPWM的基本原理。低频正弦脉宽调制是通过调整正弦波与参考三角波的相对位置来改变输出电压的有效值，从而达到调压的目的。相比传统的PWM，LSPWM可以减少谐波含量，提高输出质量，同时降低滤波器的要求。在七电平逆变器中，LSPWM技术的应用使得输出电压层次更丰富，能更好地满足高精度电源系统的需求。 项目中包含两种不同输出电压（7V和14V）的太阳能电池板。太阳能电池板是可再生能源的重要来源，它们将太阳光转化为电能。这里，两个太阳能电池板可能被并联或串联以提供不同的电压等级，以适应七电平逆变器输入的需求。太阳能电池板的输出需经过直流-直流转换器调节到适合逆变器的电压水平，确保逆变过程的稳定和高效。 MATLAB作为强大的数学和工程计算工具，提供了Simulink环境进行电力系统的建模和仿真。在七电平逆变器的MATLAB模型中，可能包含了以下组件： 1. **逆变器拓扑结构**：该模型会展示七电平逆变器的电路布局，包括多个开关元件、中间电容以及输入和输出端口。 2. **LSPWM生成器**：这部分代码或模块用于生成适当的PWM信号，以控制逆变器中各开关元件的导通和关断。 3. **电压控制器**：根据设定的参考电压，调整LSPWM的占空比，以实现电压的精确控制。 4. **电源模型**：模拟太阳能电池板的输出特性，可能包括温度、光照强度等因素的影响。 5. **负载模型**：代表逆变器的负载，可能是电阻、电感或电机等，用于测试逆变器的性能。 在进行仿真时，可以观察到输出电压的波形、谐波分析、效率计算等关键指标，评估逆变器的性能。此外，通过修改参数，如开关频率、LSPWM调制指数等，可以进一步优化系统性能。 在“seven_level_inverter.zip”压缩包内，除了MATLAB源代码外，可能还包括了仿真结果的图形输出、说明文档和其他辅助文件。这些资料可以帮助读者深入理解七电平逆变器的工作原理，以及如何利用LSPWM实现对太阳能电池板输出的高效转换。 这个项目展示了如何运用MATLAB进行七电平逆变器的设计和控制，特别是结合LSPWM技术在太阳能电池板供电系统中的应用。通过这样的模拟和分析，我们可以更好地理解和优化多电平逆变器在实际电力系统中的性能。

标题 "七彩虹笔记本 X17 AT 23 bios文件" 提及的是七彩虹品牌的一款笔记本电脑，型号为X17 AT 23，涉及到的核心内容是该设备的BIOS（基本输入输出系统）文件。BIOS是计算机硬件与操作系统之间的一个关键软件层，负责在开机时执行初步的硬件初始化，并提供操作系统与硬件之间的接口。 描述 "七彩虹笔记本 X17 AT 23 bios文件刷bios文件电脑刷BIOS文件" 暗示了用户可能需要更新或刷新这款笔记本的BIOS。BIOS刷新通常是为了修复bug、提升兼容性、增强性能或支持新的功能。这个过程需要谨慎操作，因为错误的刷新可能导致系统无法启动。 从标签 "bios" 可以看出，该主题主要关注的是BIOS的相关知识。BIOS不仅关乎电脑启动过程，还包括硬件配置，如硬盘驱动器的检测、内存的识别、外设的控制等。此外，BIOS还管理着CMOS（互补金属氧化物半导体）设置，用于存储用户的系统配置信息，如日期、时间等。 压缩包子文件的文件名称列表中，"刷bios神器v4.3.exe" 可能是一个BIOS更新工具，用于帮助用户安全地更新BIOS。使用这类工具时，用户需确保下载的BIOS文件与他们的设备型号完全匹配，以防止出现兼容性问题。"Screenshot 2023-07-25 173905.jpg" 和 "Screenshot 2023-07-25 173920.jpg" 可能是操作步骤的截图，辅助用户理解如何使用工具进行BIOS刷新。"bak.rom" 文件通常包含BIOS的备份，以防在刷新过程中出现问题，可以恢复原始的BIOS状态。 刷新BIOS的步骤通常包括：下载对应型号的最新BIOS文件，运行更新工具，按照提示进行操作，期间可能需要创建一个启动盘或者使用USB设备。在整个过程中，确保电源稳定，避免断电或意外重启，以免损坏BIOS芯片。 这个压缩包内容可能是一套完整的七彩虹X17 AT 23笔记本BIOS更新解决方案，包括了更新工具、操作指南（截图）以及备份文件。用户在进行此操作时应遵循详细的指导，确保安全性和正确性。同时，对于不熟悉此类操作的用户，建议寻求专业人士的帮助，以免造成不必要的损失。