智测通——基于AI算法的嵌入式考试评测系统，是一个功能全面、综合性强的在线考试管理平台。该平台致力于提供高效的AI考试体验，以及精准的个性化学习指南，满足当前对在线考试管理系统的多样化需求。智测通创新性地采用AI出题方式，确保每位学生的题目组合不同但难度一致，并通过其强大的数据分析功能直观地为教师、学生及人力资源专家提供能力评估与实时反馈，从而全面提升教育效率，促进个性化学习和持续的个人发展。 首先教师端系统分为三大主要模块：AI测试与练习、课程与学生管理以及个人中心。AI测试与练习模块具备强大的功能，包括AI练习出题、AI考试出题、出题记录查询、试题管理以及AI教学分析等。特别是在AI出题管理方面，系统支持多种题型的管理，涵盖了选择题、填空题、判断题和编程题等，同时提供自定义组卷和设置考试难度等级的功能，以满足教师在出题方面的多样化需求。 课程与学生管理模块则通过高效的导入导出功能，使教师能够迅速掌握学生的答题情况。此外，系统还将实现课程的添加、删除、修改、查询、发布和结束等操作，为教师提供便捷的课程管理工具。同时，系统还具备考试成绩统计和可视化展示功能，能够帮助教师直观地评估学

我在做24年电赛H题时发现需要一个可以提供稳定角度的传感器，第一时间想到了MPU6050，但是使用后发现MPU6050的零飘特别大，所以选择更换模块。最终选择了正点原子的角度传感器模块ATK-IMU901，但是正点原子只提供了HAL的文件，但是我使用的是标准库开发，于是在网上寻找资料，但是没有，就只能自己动手了。最终改完文件。 在进行24年电子设计大赛的H题项目开发时，遇到了需要精准角度测量的挑战。原本考虑使用MPU6050传感器模块，但是其零点漂移问题较为严重，导致无法获得稳定准确的测量数据。因此，作者决定更换为正点原子的角度传感器模块ATK-IMU901。然而，在使用该模块时，遇到了一个问题，即正点原子提供的库文件是基于HAL（硬件抽象层）的，而作者在开发过程中使用的是较为传统的标准库（Standard Peripheral Libraries），因此无法直接使用这些HAL库文件。 由于网上缺乏相关资料，作者只能选择自己动手解决。最终，作者成功地将正点原子的角度传感器模块ATK-IMU901与STM32F103C8T6微控制器通过标准库进行适配。这个过程说明，尽管市面上很多先进的模块逐渐转向HAL库开发，但是在实际应用中，标准库依然具有其不可替代的价值，特别是在一些传统项目或者开发者对HAL库不太熟悉的情况下。 在完成对标准库的适配后，作者将整个项目打包成一个压缩包，其中包含多个文件，这些文件名反映了项目工程的多个部分和结构。例如，"Project.uvguix.Admin" 可能是项目管理相关的文件，"keilkill.bat" 可能是一个批处理文件，用于清除或者关闭Keil MDK软件进程，"readme.txt" 则是项目说明文档，提供了项目的基本信息和使用指南。"Project.uvoptx"、"Project.uvprojx" 文件分别是Keil工程的优化和项目文件，而以"Project.uvguix." 开头的其他文件可能包含了项目中各个模块的用户界面或者配置界面。"System" 和 "User" 文件夹可能包含了系统级和用户级的代码和资源，"Objects" 文件夹通常用于存放编译过程中生成的对象文件。 整个项目通过作者的努力，实现了角度传感器模块与STM32F103C8T6微控制器的有效对接，不仅解决了零点漂移的问题，而且为使用标准库的开发者提供了一条可行的路径。这对于那些在资源有限的情况下，需要进行精确角度测量的嵌入式系统开发者来说，是一个宝贵的参考资料。 总结而言，本文详细介绍了作者在电子设计大赛中遇到的技术难题，以及他们是如何通过更换传感器模块和适配标准库，最终解决角度测量不稳定的问题。作者不仅提供了具体的技术路径，还通过分享自己的项目文件，为其他开发者提供了一个可供参考的实践案例，这在STM32嵌入式系统开发社区中是非常有价值的经验分享。无论是对于初学者，还是对于那些寻求特定解决方案的开发者，本项目的成功实施都能够提供帮助，激发更多人在嵌入式系统开发中的创新和探索。

基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC动态估计：联合EKF与扩展卡尔曼滤波实现精准估计,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC估计与EKF+EKF联合估计方法研究：动态工况下的准确性与仿真验证,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC估计 具体思路：采用第一个卡尔曼ekf来估计电池参数，并将辨识结果导入到扩展卡尔曼滤波EKF算法中，实现EKF+EKF的联合估计，基于动态工况 能保证运行，simulink模型和仿真结果可见展示图片，估计效果能完全跟随soc的变化 内容：纯simulink模型，非代码搭建的 ,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC估计; EKF+EKF联合估计; 动态工况; Simulink模型; 估计效果跟随SOC变化。,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC动态估计模型

"道路病害检测数据集：包含5万3千张RDD图像，多类型裂缝与坑槽的精准识别，已划分训练验证集，支持YOLOv5至v8模型直接应用，Yolov8模型map值达0.75，高清1920x1080分辨率",道路病害检测数据集 包含rdd一共 5w3 张 包含：横向裂缝 0、纵向裂缝 1、块状裂缝 2、龟裂 3 、坑槽 4、修补网状裂缝 5、修补裂缝 6、修补坑槽 7 数据集已划分为训练集 验证集 相关YOLOv5 YOLOv6 YOLOv7 YOLOv8模型可直接使用的 Yolov8map值 0.75 1920*1080 ,道路病害检测; RDD数据集; 横向裂缝; 纵向裂缝; 块状裂缝; 龟裂; 坑槽; 修补网状裂缝; 修补裂缝; 修补坑槽; 数据集划分; YOLOv5; YOLOv6; YOLOv7; YOLOv8模型; Yolov8map值; 分辨率1920*1080,基于道路病害识别的多模式裂缝数据集（含YOLOv5-v8模型应用）

1.本源码适合刚学完江科大stm32（stm32f103c8t6+标准库+面包板、杜邦线），接下来学freertos的同学参考。 2.本人就是如上流程，学习中遇到各种奇奇怪怪的问题苦苦查找csdn，评论区，gpt等方式才解决问题（移植源代码，花样报错）。 3.因为正点原子是hal库，且板子型号为STM32F4，官方的源码都不能直接拿来烧录， 为了让新同学们不踩我曾踩过的坑，所以自己规范的写了一遍每个章节的完整源码（工程模板参考评论区大佬）。 4.每个工程都亲测成功无bug，注释分明。 5.附赠归纳好的FreeRTOS API合集，方便用时查阅。 6.正点原子yyds！！！

在嵌入式开发领域，STM32F4作为一款广泛使用的32位微控制器，其在各类应用中扮演着重要角色。随着技术的发展，掌握STM32F4的USB全速虚拟串口（VCP）移植技术变得尤为重要。本教程旨在引导开发者通过标准库移植和官方USB库，实现USB 2.0 FS虚拟串口的功能。整个教程内容详实，每一步骤都配有图片说明，非常适合希望深入了解STM32F4 USB移植技术的开发人员。 准备工作是移植前的关键一步。开发人员需要确保基于V1.9.0版本STM32标准外设软件库创建的工程能够正常编译。同时，还需要下载并解压V2.2.1版本STM32F105/7、STM32F2和STM32F4 USB on-the-go主机和设备库。这一步确保了移植工作将使用最新和最稳定的库文件。 在文件夹的创建与文件的复制上，教程详细介绍了如何在工程目录下建立USB文件夹，并将其细分为USB_CDC、USB_Drive、USB_Library和USB_USER四个子文件夹，用以存放USB驱动、USB库文件及USB类文件。此步骤确保了文件系统的清晰和移植工作的条理性。 在工程的打开和文件导入方面，教程指出了如何添加文件夹和导入对应文件到工程中。这一阶段的工作包括添加头文件、添加全局宏定义USE_USB_OTG_FS，并且要求在添加全局宏定义时注意逗号和点的区别。此外，还指导如何将官方USB驱动包中的main函数和中断函数的相关内容复制到工程中，这一步骤是将官方的USB驱动移植到用户工程中，确保虚拟串口的功能得以实现。 整个教程的内容不仅仅限于上述步骤，还包括了如何配置工程的详细描述。开发者需要根据自己的工程情况，调整配置以满足特定的开发需求。此外，教程的最后还特别提醒开发者注意识别和修正OCR扫描过程中可能出现的个别字识别错误或漏识别的情况，以确保工程的正确运行。 在实际的嵌入式系统开发过程中，USB 2.0 FS虚拟串口功能是十分重要的接口技术，它使得STM32F4微控制器能够通过USB接口实现与PC机的串行通信。开发者通过本教程，能够系统地学习到如何将STM32F4的USB全速虚拟串口功能通过标准库移植和官方USB库移植技术实现出来，这将大大扩展STM32F4在嵌入式设备中的应用范围。 此外，本教程不仅适合新手入门，对于有一定经验的开发者，也可以通过本教程深入理解STM32F4的USB库移植细节，提升开发效率和代码质量。本教程为STM32F4的USB-VCP移植提供了一套全面、详尽的解决方案，是学习和使用STM32F4进行USB通信开发的宝贵资源。

InSAR（Interferometric Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达干涉测量）是一种遥感技术，主要用于地表形变监测、地震活动性分析、地形测绘等领域。它通过两幅或多幅相同地区的SAR（Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达）图像之间的干涉来获取地表高程变化信息。在这个过程中，图像配准是一个至关重要的步骤，因为只有精确配准才能确保干涉图像间的相位对应，从而得到准确的地表形变结果。 这个名为"InSAR图像配准程序"的vC语言项目，是专为InSAR处理设计的工具，用于实现单视复数影像的配准。Vc++是一种常用的编程语言，用于开发Windows平台的应用程序，这里的vC可能是指基于VC++的开发环境。这个程序的目标是帮助用户在干涉测量的前期阶段对SAR图像进行精确配准。 图像配准的主要任务包括以下几个方面： 1. **特征检测**：程序会通过检测图像中的显著特征，如边缘、角点等，来确定图像的关键点。这些关键点在不同图像间具有可比性，有助于计算配准参数。 2. **匹配算法**：找到关键点后，程序会使用某种匹配算法（如SIFT、SURF或ORB等）来寻找两幅图像之间的对应关系。这种对应关系是建立在图像特征相似性的基础上的。 3. **几何模型建立**：根据匹配的关键点，程序会构建一个几何模型来描述两幅图像之间的变换关系，通常是仿射变换、透视变换或者更复杂的非线性变换。 4. **优化与校正**：利用最小化误差的方法（如RANSAC算法）去除异常匹配点，优化几何模型，以提高配准的精度。 5. **图像配准**：根据得到的几何模型，对原始图像进行变换，使它们在空间上对齐。 在实际应用中，InSAR图像可能受到多种因素的影响，如大气延迟、地形效应、卫星轨道误差等，因此图像配准程序需要具备一定的鲁棒性和适应性，能够处理这些问题，确保最终的干涉结果的可靠性。 使用这个vC编写的InSAR图像配准程序，用户可以有效地完成上述过程，提高InSAR数据处理的效率和准确性。然而，为了充分利用这个工具，用户需要具备一定的SAR图像处理和编程基础，以便理解程序的工作原理并根据实际需求进行参数调整。此外，对于复杂场景，可能还需要结合其他软件和方法进行多步骤的图像预处理和后处理，以达到最佳的分析效果。

内容概要：本资源包含一套大模型备案安全评估测试题以及一份拦截关键词列表。测试题从多维度对大模型的安全性进行评估，如数据安全、隐私保护、内容合规等方面，助力全面检测模型在各类安全场景下的表现。拦截关键词列表则涵盖政治敏感、色情暴力、虚假信息等不良内容相关词汇，用于辅助模型构建有效的内容过滤机制。​ 适合人群：大模型开发者、运维人员以及对模型安全评估有需求，具备一定人工智能和网络安全基础知识的专业人士。​ 能学到什么：①如何运用科学合理的测试题对大模型进行全方位安全评估，准确识别模型在数据处理、内容生成等环节可能存在的安全隐患；②依据拦截关键词列表优化模型的内容过滤策略，增强模型对不良信息的识别与拦截能力，保障模型输出内容的安全性与合规性。​ 阅读建议：在使用测试题时，需严格按照规定流程和场景进行评估操作，详细记录模型反馈，以便深入分析。对于拦截关键词列表，要结合模型实际应用场景，灵活调整和完善过滤规则，同时在实践中不断检验和优化，使其更好地服务于模型内容安全管理。

基于二阶卡尔曼滤波算法的锂电池SOC精准估计研究——赵佳美模型复现及仿真验证,二阶EKF锂电池SOC估计技术的研究与复现——基于建模与仿真的优化策略,基于二阶EKF的锂电池SOC估计研究--赵佳美---lunwen复现。 参考了基于二阶EKF的锂离子电池soc估计的建模与仿真，构建了simulink仿真模型、一阶EKF和二阶EKF。 二阶卡尔曼滤波效果优异 ,基于二阶EKF的锂电池SOC估计; 一阶EKF与二阶EKF; Simulink仿真模型; 锂离子电池SOC估计建模与仿真; 二阶卡尔曼滤波效果。,二阶卡尔曼滤波在锂离子电池SOC估计中的应用研究

C++程序设计语言.第4部分 标准库.原书第4版