深度学习DNN正向预测神经网络与逆向设计神经网络模型 超表面参数设计 反射谱预测fdtd仿真 复现lunwen：2018 Advanced Material：A Bidirectional Deep Neural Network for Accurate Silicon Color Design lunwen介绍：利用深度学习DNN神经网络模型，实现反射谱预测与结构参数逆向设计功能 结构色体现为结构的反射谱线，构建两个DNN模型，一个用于输入结构参数，输出对应的结构色谱线参数，不需要FDTD仿真即可得到预测谱线 第二个DNN模型用于逆向设计，输入所结构色谱线参数，网络可以输出对应的结构尺寸参数，根据目标来设计结构 案例内容：主要包括四原子结构的反射谱仿真计算，以及构建结构参数与反射谱线的庞大的数据库 包括两个深度学习模型，一个是正向预测DNN模型，包括网络框架的构建，pytorch架构，网络的训练以及测试；还有一个逆向设计的DNN模型，同样包括网络的训练和预测 以及做了一个例子的对照和使用 可以随机更改参数来任意设计超表面原子的参数 案例包括fdtd模型、fdtd设计脚本、pytho

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该文件描述了一种通用的，非隔离式，高效率，高功率因数（PF）LED驱动器。它可以在90 VAC ~ 265 VAC输入电压范围内为LED灯串提供额定电压200V，额定电流90MA的驱动。此LED驱动器是使用LinkSwitch-PH系列的LNK419EG器件设计的。 本文档包含LED驱动器规格、电路原理图、PCB设计图、物料清单、变压器规格文件和典型性能特征。

《使用 Simulink 的 Simscape 多体库进行机器人鱼、尾鳍仿真项目》（毕业设计，源码，部署教程）在本地部署即可运行。功能完善、界面美观、操作简单，具有很高的实用价值，适合相关专业毕设或课程设计使用。 在当今世界，机器人技术已经成为一个发展迅速且具有广泛应用前景的领域。特别是在水下机器人领域，机器鱼的设计和仿真研究引起了广泛的关注。这是因为机器鱼可以在复杂和危险的水下环境中进行操作，执行搜索、监测、打捞等多种任务。而为了模拟机器鱼的运动和行为，科学家和工程师们经常需要依赖高级的仿真软件。 Simulink是MathWorks公司开发的一个基于MATLAB的多领域仿真和模型设计软件。Simscape是Simulink的一个扩展工具箱，它为基于物理系统的仿真提供了平台。Simscape多体库是Simscape中的一个组件，用于对机械系统的多体动力学进行建模和仿真。通过Simscape多体库，用户可以创建具有复杂运动关系和动力学特性的物理系统模型。 本项目《使用Simulink的Simscape多体库进行机器人鱼、尾鳍仿真项目》就是围绕这一仿真技术而展开的。该项目不仅是一个毕业设计，而且提供了完整的源代码和部署教程，使得学生和技术人员能够在本地计算机上部署并运行仿真项目。项目的功能十分完善，界面设计美观，操作简单，为使用者提供了良好的用户体验。同时，由于其在仿真精度和实用性方面的优势，这个项目具有很高的实用价值，非常适合相关专业的学生在毕业设计或课程设计中使用。 在具体实施中，项目开发人员可能采用了一系列仿真模型来模拟机器鱼的动力学行为。这些模型不仅需要考虑机器鱼的身体结构，还要考虑到水下环境的特性，包括水的粘性和阻力等因素。通过Simscape多体库提供的工具，开发者可以设置不同的参数来模拟各种运动情况，如直线游泳、转弯、上升和下降等。尾鳍作为机器鱼推进的关键部分，其设计和仿真对于整个机器鱼的性能至关重要。项目中对尾鳍的仿真可能包含了对各种尾鳍形状、摆动频率和幅度的研究，以期达到最优化的推进效果。 此外，该项目还可能包含了机器鱼运动的控制算法，这些算法能够根据不同的任务需求调整机器鱼的运动状态。控制算法的设计对于确保机器鱼在执行任务时的精确性和可靠性至关重要。在Simulink环境下，控制算法的实现和测试可以通过与Simscape模型的无缝集成来完成。 在部署教程中，开发团队可能详细说明了如何安装必要的软件组件、如何导入源代码以及如何配置仿真的参数设置。对于初学者来说，教程不仅能够帮助他们理解项目的结构和运行原理，还能够指导他们如何修改和扩展仿真项目，以适应新的研究需求。 这个项目不仅具有学术价值，也具有应用价值。它为机器鱼的设计和仿真提供了一个强大的工具，并为学习和研究水下机器人技术的人员提供了一个宝贵的资源。随着仿真技术的不断进步和优化，我们有理由相信，像这样的仿真项目将对水下机器人的设计和应用产生深远的影响。

摘 要 随着世界经济信息化、全球化的到来和互联网的飞速发展，推动了各行业的改革。若想达到安全，快捷的目的，就需要拥有信息化的组织和管理模式，建立一套合理、动态的、交互友好的、高效的超市货品信息管理系统。当前的信息管理存在工作效率低，工作繁杂等问题，基于信息化的超市货品信息管理目前还没有完善的系统机制。 在此基础上，结合现有超市货品信息管理体系的特点，运用新技术，构建了以 springboot为基础的超市货品信息管理信息化管理体系。首先，以需求为依据，根据需求分析结果进行了系统的设计，并将其划分为管理员和用户二种角色和多个主要模块：用户、商品分类、商品信息、销售汇总、系统和订单等。使用目前市场主流的技术springboot框架进行项目构建，基于B/S架构模式，使用Java开发语言和MySQL数据库对系统进行高内聚低耦合的设计，最终完成了超市货品信息管理系统的实现。 基于springboot框架的超市货品信息管理系统为当前传统管理模式提供了一个高效、便捷、信息化的解决方案，这为后期超市货品信息管理系统的优化提供了新的方向。 关键词：超市货品信息管理系统；springboot框架；JAVA语言

在C#编程中，界面设计是构建用户友好应用程序的关键步骤。C#提供了多种工具和框架来创建美观且功能丰富的用户界面。本资源包"界面设计"包含了一些代码例程，适用于那些正在学习或进行C#界面开发的人员。通过这些例程，开发者可以更好地理解和实践C#中的界面设计技术。 ".sln"文件是Visual Studio解决方案文件，它包含了项目的所有相关信息，包括项目文件、引用、设置和配置等。打开这个"Sln"文件，你可以直接在Visual Studio环境中查看和编辑整个项目，这对于理解代码结构和组织方式非常有帮助。 ".v11.suo"文件是Visual Studio的用户选项文件，用于存储特定于用户的设置，如断点、窗口布局和调试配置。这个文件是隐藏的，并且不应用于版本控制，因为它只与特定用户的工作环境有关。 ".vs"文件夹是Visual Studio工作区文件，它包含了一些配置信息，比如自定义的窗口布局、搜索路径等。这个文件夹的目的是提高开发者的个人开发体验，但它不是源代码的一部分，通常不应包含在版本控制系统中。 "界面设计"可能是项目的主程序文件或者包含其他源代码文件的文件夹。在C#中，界面设计通常使用Windows Forms或WPF（Windows Presentation Foundation）来实现。Windows Forms提供了一个直观的方式来创建传统的桌面应用界面，而WPF则更加强大，支持更丰富的图形渲染和XAML（Extensible Application Markup Language）来声明式地定义界面。 在C#的Windows Forms中，你可以使用各种控件如Button、TextBox、Label等来构建界面，通过事件处理程序来响应用户的交互。例如，Button的Click事件可以关联一个方法，当用户点击按钮时，执行该方法。同时，属性可以用来设置控件的外观和行为，如Size、Location、Text等。 而在WPF中，界面设计更加灵活，可以实现数据绑定和样式模板。XAML允许你用XML来描述界面布局和样式，而代码-behind文件则负责逻辑处理。WPF的特性如MVVM（Model-View-ViewModel）设计模式，使得开发复杂、动态的界面更为容易。 这个资源包"界面设计"提供了C#界面设计的基础示例，可以帮助初学者了解如何在Visual Studio中创建、管理和设计用户界面。无论是通过Windows Forms还是WPF，掌握C#的界面设计都是成为熟练的C#开发者的重要一步。通过实践这些代码例程，你可以深入理解UI设计的基本原理，为构建自己的C#应用程序打下坚实的基础。

"蓝桥杯第四届初赛‘模拟智能灌溉系统’设计任务书"是一个针对参赛者进行智能系统设计挑战的项目。此项目旨在培养学生的创新思维、工程实践能力和团队协作精神，同时结合了当前农业智能化的趋势，通过设计模拟智能灌溉系统，让参赛者深入理解和应用信息技术解决实际问题。 在设计这样的系统时，我们需要考虑以下几个核心知识点： 1. **物联网技术**：智能灌溉系统通常基于物联网技术，通过传感器收集土壤湿度、光照强度等环境数据，并实时传输到控制中心，实现远程监控和自动化操作。 2. **嵌入式系统**：系统的核心部分可能包括一个嵌入式控制器，如Arduino或Raspberry Pi，用于接收传感器数据，执行决策逻辑，并控制灌溉设备的启停。 3. **传感器技术**：土壤湿度传感器、光照传感器、温度传感器等是关键部件，它们提供环境信息以判断何时需要灌溉。 4. **数据分析与处理**：收集到的数据需要进行分析，可以利用简单的算法（如阈值比较）或复杂的机器学习模型来预测灌溉需求。 5. **无线通信技术**：如Wi-Fi、蓝牙或LoRa等，用于传感器与主控设备之间的通信，确保信息的实时传递。 6. **软件开发**：编写控制程序，实现数据采集、解析、决策及设备控制等功能。可能涉及编程语言如Python、C/C++或MicroPython。 7. **硬件接口设计**：设计合适的硬件接口，使传感器和执行器能够正确地与主控板连接和通信。 8. **能源管理**：考虑到户外部署，能源管理是重要一环，可能需要太阳能充电、电池管理或低功耗设计。 9. **用户界面**：设计一个友好的用户界面，以便用户查看系统状态、设置参数和接收报警通知。 10. **故障诊断与自我修复**：系统应具备一定的故障检测和自恢复能力，以确保长期稳定运行。 参赛者在完成这个项目的过程中，不仅能提升编程技能，还能掌握硬件集成、系统设计以及环境适应性等方面的工程知识，为未来的职业发展打下坚实基础。在“蓝桥杯”的平台上，这样的实践经历对于提升职场竞争力具有重要意义。

随着现代化工业的快速发展，冶金行业作为国民经济的重要支柱产业，其供电设计的科学性、合理性和安全性显得尤为关键。本文档针对某小型冶金厂的供电设计进行全面的探讨，不仅为学生提供了一个实践和巩固供配电设计理论知识的平台，也为实际工程中的供配电设计提供了理论与实践相结合的参考。 在负荷计算与无功功率补偿环节，设计者依据工厂设备清单和参数，对各个车间的有功功率和无功功率进行详细计算。例如，车间一至车间六的负荷被逐个评估，并以此为基础确定视在功率和电流。照明负荷的计算确保了工厂的日常照明需求得到满足。在综合考虑了同时系数后，全厂的计算负荷为546.3kw，无功功率则根据功率因数进行计算以满足整个工厂的负荷需求。 在变压器选择方面，设计者需考虑工厂总负荷、备用电源需求、变压器台数、容量和类型，以及变压器位置的合理布置。变压器不仅需要满足工厂现有的负荷需求，还要预留一定的发展空间以适应未来可能的生产扩张。同时，对于高低压线路的选择与校验、变电所一次设备的配置，以及低压干线上的熔断器选用，设计者都需要严格按照相关技术规程和政策进行。 除此之外，防雷与接地装置的设计也是整个供电系统安全运行的关键一环。设计者需要根据气象资料和工厂所在地区的雷暴活动特性，合理设计防雷系统，并确保接地装置能够有效地将故障电流导入大地，减少设备损坏和人身安全事故的风险。 供电电源作为整个供电系统的起点，本设计采用了10KV公用电源线，并预留了备用电源，以应对可能出现的电网不稳定情况。为了确保供电的连续性和可靠性，设计者还必须考虑到工厂的负荷性质和功率因数。例如，车间一的中频感应电炉属于典型的非线性负载，其功率因数的确定对于选择合适的补偿设备和变压器至关重要。 在设计图纸方面，文档提供了变电所的高低压电气主接线图和平面布置图。这些图纸不仅对于理解整个供电系统的布局和连接方式至关重要，而且对于确保电气设备的正确安装和操作具有重要的指导意义。通过这些图纸，可以清晰地展示出各设备的布置位置、线路走向，以及电源的接入方式等重要信息。 本小型冶金厂供电设计案例的综合运用了多个电气工程领域的知识，包括电气设备的选择、电力系统的设计、负荷预测和补偿策略等。这一综合性工程问题的探讨，不仅加强了学生对于供配电设计理论知识的理解和应用，也展示了在实际工程中进行供配电设计时需要注意的细节和技术要求。通过这样的课程设计，学生能够更加直观地认识到理论知识与实际应用之间的联系，并培养出解决实际问题的能力。 本案例研究为小型冶金厂供电设计提供了一个详实的参考框架，使学生和工程技术人员都能从中获得宝贵的学习和借鉴机会，为未来的供配电设计实践奠定了坚实的基础。

美团Mario接口自动化测试框架设计-HTTP/MAPI/Thrift/Pigeon协议的支持与实践，主要针对的是服务端自动化测试，支持HTTP、MAPI、Thrift和Pigeon等协议的接口测试。这个框架具有轻量级、配置灵活、使用简单等特点，适合各种测试环境。它将测试用例和数据分离，使得同一套测试用例可以在不同的环境中使用不同的测试数据。测试数据可以通过JSON文件或数据库进行管理，并支持JSON Schema、JSONPath等结果校验工具。 在测试过程中，Mario使用了Thrift、Pigeon协议，并通过注解配置进行初始化，这大大提高了测试开发的效率。同时，Mario还提供一键生成测试项目的功能，保证了统一的测试项目结构。测试执行的流程包括环境配置、测试用例层、数据解析、请求发送、数据上报、结果校验等步骤。 为了保证测试的规范性和统一性，Mario制定了严格的测试用例开发规范，包括测试用例必须有校验、统一结构、相互独立、独立HTTP code校验等规则。同时，Mario还要求测试代码不要太复杂，要保证用例的持续执行，并提供清晰的readme文件和统一的.gitignore配置，避免上传IDE相关文件和编译结果。 在仓库命名和开发规范上，Mario要求使用业务名称-test进行分支开发，并在PR review后合并到主分支。被测服务仓库名称为-test，并接入持续交付目录。此外，Mario还提供了一个专门的测试项目模板，使用测试数据（JSON和DB）进行环境配置。 为了更好地管理和维护测试数据，Mario支持JSON数据管理和使用JSONPath进行结果校验。它还提供了数据操作工具包，包括登录、数据操作等工具，从而提高测试开发的效率。 为了实现更高效的测试执行，Mario使用了一些主流的技术和工具，如JSONPath、TestNG、Maven、Retrofit 2.0等。在测试执行流程图中，Mario描述了从启动测试执行代码到结束的整个流程，包括BeforeSuite、JSON结果测试、BeforeMethod、环境配置初始化、结果插件统计框架数据、测试用例执行、测试结果统计等步骤。 为了确保测试的持续性和反馈，Mario还提供了用户反馈的链接，方便用户提出问题和建议。此外，Mario还提供了一个测试项目生成的工具，通过Archetype生成标准的测试项目结构，方便用户快速搭建测试环境。 美团Mario接口自动化测试框架是一个高效、灵活且易于使用的自动化测试工具，能够满足不同协议接口的自动化测试需求，同时提供了一套完整的测试规范和开发流程，大大提高了测试开发的效率和质量。

CAN中继器是大型CAN网络中经常用到的设备，它可以延长传输距离，改变拓扑结构和隔离干扰，但也增加了设计成本。有人说，只要2颗CAN收发器芯片就可以实现CAN中继功能。到底行不行呢？ 　　一、CAN收发器简介 　　ISO 11898是一个使用CAN总线协议的汽车内高速通讯国际标准。CAN收发器是协议中数据链路层和物理层的接口部分。常见的CAN收发器芯片有NXP（原Philips）的PCA82C250/251、TJA1050/1051等型号。由于PCA82C250和TJA1050总体的引脚和功能都兼容，所以我们下文以TJA1050为例。 　　二、2颗CAN收发器芯片的错误方案分析 　　首