Spring cloud 实战电商网站项目( 模块) 目的： 综合应用 spring cloud进行微服务架构开发。 开发环境 操作系统 ： windows Java环境 ： JDK1.8(不能使用高版本) 开发工具 ： Idea 2020 数据库： mysql 5.5以上 spring cloud : Greenwich.SR2 spring boot : 2.1.7 Release 测试方法 数据库使用本机localhost配置MySQL b2bdata.sql 和 b2bgoods.sql。 common 模块中 install 启动 eureka-server 启动 user-provider,注意修改数据库连接密码 启动 user-consumer 访问 http://localhost:8893/admin/tologin 王三 ， 123 1 1 goods-provider 修改 application.yml，注意数据库配置 运行 goods-provider 中的单元测试程序

ES581作为CAN模块进行报文收发与录制的C#WPF源码，涉及的是一个特定硬件ES581与CAN总线通信技术相结合的软件开发项目。该项目利用C#语言和WPF（Windows Presentation Foundation）框架，为用户提供了一套完整的界面和逻辑代码，以实现对ES581模块的控制，以及通过该模块收发CAN总线上的消息。 在此项目中，开发者通过WPF设计了一个直观的用户界面，用户可以通过这个界面发送和接收CAN报文。同时，源码还包含了对ES581模块的底层操作，涉及硬件初始化、报文的封装、发送、接收和解析等。这不仅需要对C#编程语言有深入的理解，还需熟悉CAN通信协议以及ES581模块的技术细节。 C#WPF源码部分通常包含了用户界面的XAML定义文件，其中描述了界面的布局、控件和样式；以及相应的C#后台代码文件，用于处理用户交互、业务逻辑和硬件通信等。由于涉及硬件操作，源码中可能还包括了DLL动态链接库文件，用于封装对硬件操作的API，使得C#程序能够直接调用这些API与硬件进行交互。 ES581模块作为一款常用的CAN通信模块，广泛应用于各种工业自动化、汽车电子以及智能控制领域。使用这种模块的好处是，开发者可以不必深入了解底层的硬件通信细节，而是通过标准的接口进行报文的收发，从而提高开发效率和可靠性。 整体来看，这份源码是针对需要进行CAN总线通信开发的工程师或技术人员的宝贵资源。它不仅可以作为学习C#和WPF编程的实践案例，同时也是深入理解和应用CAN通信协议的有用材料。开发者可以基于这份源码，进行二次开发或集成到自己的项目中，快速构建出具有CAN通信能力的软件应用。 ES581作为CAN模块进行报文收发/录制的C#WPF源码，不仅展示了如何通过高级编程语言与专业硬件模块进行交互，还提供了一个完整的工作流程，使得开发者可以更加快速、高效地实现复杂的CAN通信功能。这份源码对于需要在CAN通信领域进行软件开发的工程师来说，是一个难得的学习和参考资源。

使用AMOTA对Apollo3进行OTA升级 本文档主要介绍了使用AMOTA对Apollo3进行OTA升级的步骤和方法。OTA升级是指在不中断系统正常运行的情况下对系统软件或固件进行更新的过程。本文档将指导读者完成OTA升级的所有步骤，包括安装Python和Pyserial模块、生成OTA升级文件、使用AMOTA对Apollo3进行OTA升级等。 一、环境准备 在开始OTA升级之前，需要安装最新版本的SDK、Keil5和Python3.5.3。同时，需要安装Pyserial 3.3和pycryptodome模块，以便通过Python访问电脑主机COM口。 二、安装Python和Pyserial模块 1. 安装Python3.5.3 需要在Windows下安装Python3.5.3版本，因为下载firmware需要使用Python脚本。安装成功后需要在环境变量的Path中添加环境变量，并重启电脑。 2. 安装Pyserial 3.3和pycryptodome模块 需要安装Pyserial 3.3和pycryptodome模块，以便通过Python访问电脑主机COM口。可以从官方网站下载最新的Pyserial版本，并按照安装说明进行安装。 三、生成OTA升级文件 1. 将keys_info0.py更改为keys_info.py 需要将keys_info0.py文件更改为keys_info.py，以便在OTA升级过程中使用。 2. 将Keil生成的bin文件copy到C:\AmbiqMicro\Apollo3-SDK-2018.05.0目录下 需要将Keil生成的bin文件copy到C:\AmbiqMicro\Apollo3-SDK-2018.05.0目录下，以便在OTA升级过程中使用。 四、使用AMOTA对Apollo3进行OTA升级 使用AMOTA对Apollo3进行OTA升级需要按照以下步骤进行： 1. 启动AMOTA工具 需要启动AMOTA工具，以便进行OTA升级。 2. 连接Apollo3设备 需要连接Apollo3设备，以便进行OTA升级。 3. 选择升级文件 需要选择要升级的文件，以便进行OTA升级。 4. 开始升级 需要启动OTA升级过程，以便升级Apollo3设备。 五、结论 本文档介绍了使用AMOTA对Apollo3进行OTA升级的步骤和方法。通过按照本文档的指导，读者可以轻松地完成OTA升级过程，并将Apollo3设备升级到最新版本。

内容概要：本篇文章详述了一项使用MATLAB工具包构建基于SVM二元分类器的技术流程。利用了经典的留一交叉验证（Leave-One-Out Cross Validation）方式评估SVM分类器的效率，展示了具体的设计过程、关键代码以及如何测量评价结果，例如准确度、精准度以及其他几个标准的衡量标准。 适合人群：主要适用于已经掌握基本机器学习概念并对MATLAB有所了解的数据科学从业者或研究学生。 使用场景及目标：适用于各种涉及到对两个不同组别的元素实施区分的任务场合，特别强调在实验设置过程中如何确保检验模型的有效性和稳健性。 其他说明：文中提供的实例基于著名的鸢尾花卉物种识别案例展开讲解，不仅教授了如何手动设定训练集与测试集，而且还涵盖了在实际应用时可能遇到的相关挑战与解决技巧。

内容概要：本文详细介绍了一个使用Python实现支持向量机（SVM）进行二分类预测的项目实例。首先介绍了SVM的基本原理及其在二分类问题中的优势，然后逐步讲解了从数据预处理、模型构建、超参数调优到模型评估的具体步骤。文中提供了完整的代码示例，涵盖数据归一化、SVM模型训练、网格搜索调参以及分类报告生成等内容。最后讨论了SVM在金融风控、医疗诊断、垃圾邮件过滤等多个领域的应用前景。 适合人群：具备一定机器学习基础的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①理解SVM算法的工作机制及其在二分类问题中的应用；②掌握使用scikit-learn库进行SVM建模的方法；③学会处理数据预处理、超参数调优和模型评估等关键步骤。 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还附带了丰富的实战案例和代码片段，有助于读者快速上手并应用于实际项目中。

新浪新闻数据集进行情感分类是一个机器学习领域的具体应用场景，它涉及到文本数据的处理和分析。在这一任务中，研究人员或工程师通常会对新浪新闻平台上的新闻文本进行情感倾向性分析，其目的是自动识别文本中包含的情感色彩，比如积极、消极或中性。这通常需要使用自然语言处理（NLP）技术以及机器学习算法来实现。 情感分类的应用非常广泛，可以用于舆情监测、公关管理、市场分析、产品评价、政治情绪分析等多个领域。通过自动化的情感分析，企业和组织能够更快速地理解公众对于某些事件或产品的情感反应，从而做出相应的策略调整。 为了完成情感分类任务，首先需要构建一个数据集，该数据集包含了大量标记了情感倾向性的新闻文本。这些文本可能来源于网络爬虫抓取、API接口调用或手动收集。数据收集完成后，需要进行预处理，包括分词、去停用词、词性标注等步骤，以确保后续分析的准确性。 在预处理的基础上，接下来就是特征提取的环节。常见的文本特征提取方法包括词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF（词频-逆文档频率）等。这些方法可以将文本数据转换为数值型特征向量，使其能够被机器学习模型处理。 模型的选择也是非常关键的一步。有多种机器学习算法可以用于情感分类，如朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。在选择模型时，需要考虑数据集的大小、特征的维度以及预期的准确率等因素。 训练模型是情感分类中的核心环节。在这个阶段，算法会根据提取出的特征和对应的标签来训练模型，学习如何将新的文本数据分类到正确的类别中。训练完成后，需要在测试集上对模型进行评估，通常使用准确率、召回率和F1分数等指标来衡量模型性能。 在实际应用中，模型的部署也是一个重要步骤。经过训练和评估后，模型需要部署到生产环境中，这样才能够对新的新闻文本实时地进行情感分类。这通常需要后端服务来支持，如使用Flask或Django框架来搭建API服务。 此外，随着技术的进步，深度学习在情感分类领域变得越来越流行。利用深度学习模型，尤其是预训练语言模型如BERT、GPT等，可以更准确地捕捉文本中的语义信息，从而提高情感分类的准确性。 需要指出的是，情感分类并不是一个静态的任务，它随着语言的不断演变和公众情感的波动而变化。因此，模型和数据集需要定期更新和维护，以保持其准确性和相关性。

在编程领域，网络通信是不可或缺的一部分，特别是在分布式系统和客户端-服务器架构中。Progress BusinessObjects (PB) 是一种流行的业务应用程序开发工具，它允许开发者创建交互式的桌面和Web应用程序。在PB中，WinSock控件是实现网络通信的重要组件，主要用于TCP/IP协议栈的通信。本文将深入探讨如何使用`WinSock.pbl`来实现通讯。 `WinSock.pbl`是一个Progress BusinessObjects的库文件，其中包含了WinSock控件，这个控件是PB对Windows Socket API（通常称为Winsock）的封装。Winsock是Windows操作系统中用于网络通信的一组接口，它提供了标准的套接字API，使得开发者能够编写跨平台的网络应用程序。 **WinSock控件的基本使用** 1. **导入WinSock.pbl**：在PB环境中，你需要先将`WinSock.pbl`导入到项目中，这样你就可以在对象浏览器中看到WinSock控件，然后可以将其拖放到窗口或表单上。 2. **配置控件**：一旦添加了WinSock控件，你需要对其进行配置，设置服务器地址（IP地址或域名）和端口号。这些可以通过控件的属性窗口设置，例如`Host`属性指定服务器地址，`Port`属性设定端口。 3. **连接与断开**：使用`Connect`方法建立与服务器的连接，`Disconnect`方法则用于断开连接。连接成功后，你可以通过`Status`属性检查当前连接状态。 4. **发送和接收数据**：`SendData`方法用于向服务器发送数据，而`ReceiveData`方法则用于接收服务器返回的数据。需要注意的是，由于网络通信的异步性，可能需要配合事件处理来正确地处理数据发送和接收。 **事件驱动编程** 在PB中，WinSock控件支持一系列事件，如`OnConnect`、`OnDisconnect`、`OnError`和`OnDataAvailable`等。利用这些事件，你可以编写响应网络活动的代码。例如，`OnConnect`事件可以用来处理连接成功后的操作，`OnDataAvailable`事件则用于处理接收到新数据时的逻辑。 **错误处理**：网络通信中难免会遇到各种错误，如连接失败、超时或数据传输问题。通过`Error`属性，你可以获取到错误信息，并在`OnError`事件中编写相应的错误处理代码。 **性能优化**：为了提高通信效率，可以使用缓冲区管理和非阻塞模式。非阻塞模式下，`ReceiveData`不会等待数据，而是立即返回，这需要配合`OnDataAvailable`事件来及时读取数据。 **安全考虑**：在实际应用中，还需要考虑网络通信的安全性，如使用SSL/TLS加密来保护数据传输的安全，防止中间人攻击。 `WinSock.pbl`为PB开发者提供了一种简单且强大的方式来实现TCP/IP通信。通过理解其基本使用、事件驱动编程以及错误处理机制，开发者可以构建出稳定可靠的网络应用程序。在实践中，不断学习和优化网络通信的技巧，对于提升应用程序的性能和用户体验至关重要。

数据模拟器的功能主要是通过“虚拟设备”模拟真实设备上报传感数据的行为，当您有以下情景时建议采用： 设备接入开发还未完成时，可以使用该功能同步进行应用方面的开发 为了验证某个Restful接口时，可以使用该功能快速验证数据 某些应用场景无法实现设备接入开发能力，可以使用该功能替换真实设备持续运行模拟数据 模拟设备上报数据 发送控制指令 请求返回设备数据 发送控制指令 1）使用该功能前需要先 添加传感器 （如果未添加设备，请先添加设备再添加传感器），已添加的略过。 2)请在此处选择需要虚拟的设备（默认为第一项）： 111 3）在右侧的“模拟设备上报数据”表格输入相应模拟的数据，然后点“开始上报” 4）模拟设备开始连接服务器同时上报数据，并且记录在线信息等数据

在本项目中，我们将探讨如何使用TensorFlow框架构建一个手写数字识别模型，该模型以MNIST数据集为训练基础，并能通过调用摄像头API实时识别图像中的数字。MNIST数据集是机器学习领域的经典入门数据，包含了0到9的手写数字图像，非常适合初学者进行图像分类任务的实践。 我们需要了解**MNIST数据集**。MNIST是由LeCun等人创建的，包含60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本都是28x28像素的灰度图像。数据集分为训练集和测试集，用于评估模型的性能。 接下来，我们要涉及的是**TensorFlow**，这是一个由Google开发的开源库，主要用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow使用数据流图来表示计算过程，节点代表操作，边则表示数据。它支持广泛的机器学习算法，包括深度学习，我们的项目将使用其进行神经网络建模。 在构建模型时，我们通常会采用**卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）**。CNN在图像识别任务中表现卓越，因为它能够自动学习图像的特征，如边缘、纹理和形状。对于MNIST数据集，一个简单的CNN架构可能包括一到两个卷积层，每个后面跟着池化层以减小尺寸，然后是全连接层用于分类。 训练模型时，我们可能会使用**梯度下降（Gradient Descent）**优化器和**交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）**。梯度下降是一种求解最小化问题的方法，而交叉熵损失函数在分类问题中常见，衡量预测概率分布与实际标签之间的差异。 在模型训练完成后，我们可以通过调用**摄像头API**将模型应用于实时场景。这通常涉及到捕获图像、预处理（如调整大小、归一化等）以适应模型输入，然后将图像传递给模型进行预测。在这个过程中，可能会用到Python的OpenCV库来处理摄像头流。 为了提高模型的实用性，我们可以考虑引入**批量预测（Batch Inference）**，一次处理多个图像，以提高效率。此外，使用**滑动窗口（Sliding Window）**技术可以在图像中检测多个可能的数字区域，从而实现对一个或多个数字的识别。 在Numbers-Recognition-master这个项目文件中，应该包含了以下内容：源代码（可能包括数据预处理、模型构建、训练、测试和摄像头应用部分）、配置文件（如超参数设置）、以及可能的示例图像或日志文件。通过阅读和理解这些文件，你可以更深入地学习如何在实践中应用TensorFlow解决手写数字识别问题。

对文本进行情绪多分类，共八种情绪