根据提供的文件内容，我们可以提取以下知识点： 1. 教学模式：采用的是项目式与启发式相结合的教学模式。这种模式强调通过实践项目来激发学生的学习兴趣，并在项目实践中启发学生的思考能力，培养面向未来的创新精神。 2. 培训计划：文件提到的培训内容具有轻理论、偏实践、高效率的特点。培训计划的时间为3课时，总计135分钟。目标是针对RoboMaster机甲大师赛的比赛规则，从实际技术点出发，增强参赛技术水平。 3. RoboMaster机甲大师赛：这是一项国际性的机器人比赛，强调团队合作和技术应用。通过比赛，可以培养学生的工程实践能力、团队协作和创新解决问题的能力。 4. 培训内容：包括对RoboMaster比赛规则的简介、规则分析，以及如何利用大疆DJI RoboMaster EP开发平台进行机器人编程和应用开发。 5. 具体项目：包括自动激活能量机关、自动巡线、机械臂抓取、补弹、扩展兼容功能、陆空配合机械设计等多个项目。这些项目涵盖了机器人的视觉识别、移动控制、自动瞄准等关键技术点。 6. 编程模块与实现难点：文档中提及了编程模块中的自动瞄准技术，它可以让机器人通过视觉标签识别来自动瞄准目标。此外，文档还探讨了利用PID控制器实现更精确的瞄准，并分析了不同实现方式的优缺点。 7. PID控制器：PID代表比例（Proportional）、积分（Integral）、微分（Derivative），是一种常用的反馈控制算法。在机器人工程中，PID控制器被用于精确控制云台、驱动轮等执行机构，以达到期望的位置、速度或加速度。 8. 视觉标签信息获取：视觉标签的识别与信息获取是机器人实现自动瞄准的基础。通过识别视觉标签，机器人可以获取关于目标位置、尺寸等关键信息，这对于后续的瞄准控制至关重要。 9. 实践技能强化：培训的核心目的是通过实际操作强化学生的动手能力和解决实际问题的能力。通过项目实践，学生可以将所学的理论知识应用于解决具体的技术问题，提高技能水平。 10. 大疆技术应用：整个培训计划和项目的实现依赖于大疆提供的机器人技术和平台。大疆作为知名的无人机制造商，其技术也在机器人编程和控制系统中得到广泛应用。 以上知识点提取自文件内容，由于文件中存在扫描文字识别错误或漏识别的问题，部分信息可能不完全准确，需根据具体情况进一步核实。

基于PHP实现的家政服务预约微信小程序为用户提供了一个便捷、高效的家政服务预约平台。主要功能包括： 服务分类浏览：小程序内展示了多种家政服务分类，如保洁、月嫂、家电维修等，用户可以根据自己的需求快速浏览并选择所需服务。 服务详情查看：用户可以点击进入每个服务分类的详情页面，查看服务的具体内容、价格、服务时长等详细信息，以便做出合适的预约选择。 在线预约：用户选择好服务后，可以直接在小程序内进行在线预约。填写预约时间、地址、联系方式等信息后，系统会自动为用户匹配附近的家政服务人员。 服务人员评价：完成服务后，用户可以对服务人员进行评价和打分，帮助其他用户了解服务人员的服务质量。同时，服务人员也可以看到用户的评价，作为改进服务的参考。 消息通知与提醒：系统会向用户发送预约成功、服务人员接单、服务完成等消息通知，确保用户能够及时了解预约状态。同时，服务人员也会收到相应的接单通知和提醒。 个人中心管理：用户可以在个人中心查看自己的预约记录、评价记录等信息，方便管理自己的家政服务需求。 该小程序简化了家政服务预约的流程，提高了服务的效率和用户的体验，为用户提供了更加便捷、高效的家政服务预约方式。

Pixi.js 是一款强大的2D渲染引擎，专为创建丰富的互动图形、游戏和应用程序而设计。这个名为“pixi.js-practice”的项目是为初学者和有经验的开发者提供的一个实践平台，旨在帮助他们深入理解和应用 Pixi.js 进行游戏开发。在JavaScript的世界里，Pixi.js 以其高效性能、易用性和丰富的功能集脱颖而出，成为2D游戏开发的首选库之一。 Pixi.js 提供了一个统一的API，用于处理位图和矢量图形，使得开发者可以方便地创建复杂的场景和动画。在“pixi.js-practice”项目中，你可能会遇到如何创建精灵（sprites）、纹理（textures）、图形（graphics）和容器（containers）等基本元素的学习和实践。精灵是游戏中的基本组件，通常代表游戏对象，如角色或道具；纹理是这些对象的图像源；图形则允许动态绘制2D形状；容器则用来组织和管理舞台上的元素。 项目中可能涵盖了如何加载资源，这是游戏开发的关键步骤。Pixi.js 提供了强大的资源管理器，能够异步加载图片、音频、JSON等文件，确保游戏在加载完毕后流畅运行。通过学习实践，你可以掌握如何使用 `pixi.loaders.Loader` 来管理资源的加载和预加载。 动画是游戏的灵魂，Pixi.js 支持帧动画和基于时间的动画。你可以在“pixi.js-practice”项目中学习如何创建动画序列，使用 `Ticker` 对象来控制帧率，并结合 `Animate` 类实现平滑的动画效果。此外，还可以探索如何应用滤镜（filters）和混合模式（blend modes）为游戏增加视觉特效。 交互性是游戏的重要组成部分。Pixi.js 提供了事件系统，允许你监听和响应用户的点击、触摸、鼠标移动等事件。在实践中，你可以了解如何绑定事件处理器，创建响应式的用户界面和游戏逻辑。 物理引擎集成也是游戏开发的一个方面。虽然Pixi.js 自身不包含物理引擎，但与 Matter.js 或 Phaser.Physics.P2 插件兼容良好。在“pixi.js-practice”项目中，你可能会学习如何将这些物理引擎引入到游戏中，模拟真实世界的碰撞检测和物理行为。 游戏状态管理是另一个重要话题。项目可能包含了如何组织游戏的多个状态（如主菜单、游戏进行中、游戏结束等），以及如何在状态之间平滑切换。这通常涉及到对游戏循环的理解，以及如何利用状态机（state machine）模式来管理游戏流程。 通过深入“pixi.js-practice”项目，你将不仅掌握 Pixi.js 的核心概念和技术，还能积累实际的游戏开发经验。从基本的图形绘制到复杂的动画实现，再到用户交互和物理模拟，这个项目提供了一个全面的学习路径，帮助你在JavaScript游戏开发领域提升技能。不断实践，你将成为一名精通 Pixi.js 的开发者，能够创造出令人惊艳的2D游戏作品。

"voteforpy"是一个基于Python开发的投票应用程序，旨在提供一个简单、灵活的平台，用于创建和管理各种投票活动。这个项目的核心是利用Python的强大学习曲线和丰富的库资源来实现用户友好的界面和高效的数据处理。在Python的世界里，这样的应用通常会结合Web框架，如Django或Flask，来构建后端服务，同时可能利用HTML、CSS和JavaScript等前端技术来设计交互式的用户界面。 1. **Python基础**：Python是一种高级编程语言，以其简洁的语法和强大的功能而闻名。在这个项目中，Python作为主要的开发语言，负责处理业务逻辑、数据处理和服务器通信。了解Python的基础语法，如变量、条件语句、循环、函数以及面向对象编程，是理解这个项目的关键。 2. **Web框架**：为了构建web应用程序，"voteforpy"可能会使用像Django或Flask这样的Python Web框架。Django是一个全功能的框架，提供了ORM（对象关系映射）、模板系统和内置的身份验证和授权机制。而Flask则更轻量级，适合小型项目，可以通过扩展实现类似的功能。熟悉这些框架的使用方法，包括路由、视图、模型和模板，对于分析项目结构至关重要。 3. **数据库管理**：投票应用通常需要存储用户的投票记录、候选人信息等，因此会涉及到数据库操作。Python有许多用于数据库访问的库，如SQLite（轻量级数据库）、MySQLdb或pymysql（针对MySQL）以及SQLAlchemy（ORM库）。理解如何使用这些库进行CRUD（创建、读取、更新和删除）操作是分析项目数据库部分的关键。 4. **HTTP协议与请求处理**：Python的`http.server`模块或第三方库如`flask`或`django`的内置服务器可以处理HTTP请求。了解HTTP方法（GET、POST等）和HTTP响应状态码，对于理解投票过程中的用户交互和服务器响应至关重要。 5. **模板引擎**：为了生成动态网页，项目可能使用了模板引擎，如Django的模板语言或Jinja2（Flask常用）。模板引擎允许开发者将静态内容和动态数据结合，生成最终的HTML响应。 6. **前端技术**：尽管项目主要使用Python，但前端界面的构建可能涉及HTML、CSS和JavaScript。HTML定义页面结构，CSS负责样式，JavaScript处理用户交互。Bootstrap或jQuery等库可能被用来加速开发和增强用户体验。 7. **用户认证与授权**：投票应用需要确保用户身份的安全，因此可能实现了用户注册、登录和权限控制。Python的`flask-login`或`django.contrib.auth`模块可以帮助处理这些问题。 8. **数据验证**：为了确保投票的有效性，项目可能会包含数据验证逻辑，防止重复投票、恶意投票等。Python的`validate`库或者自定义的验证函数可能会被用到。 9. **错误处理与日志记录**：为了跟踪和解决可能出现的问题，项目可能会有错误处理机制和日志记录。Python的`logging`模块可以用来记录程序运行时的信息。 10. **部署与持续集成**：项目最终需要部署到服务器上，可能使用Apache、Nginx等Web服务器，或者云服务如Heroku、AWS。此外，持续集成工具如Travis CI或GitHub Actions可以帮助自动化测试和部署流程。 通过深入研究"voteforpy"项目源代码，开发者可以了解到Python Web开发的多个方面，并从中学习到如何构建类似的投票应用。

内容概要：本文详细介绍了使用Matlab实现CNN-Transformer多变量回归预测的项目实例。项目旨在应对传统回归模型难以捕捉复杂非线性关系和时序依赖的问题，通过结合CNN和Transformer模型的优势，设计了一个能够自动提取特征、捕捉长时间依赖关系的混合架构。该模型在处理多维度输入和复杂时序数据方面表现出色，适用于金融市场预测、气候变化建模、交通流量预测、智能制造和医疗健康预测等多个领域。文中还列举了项目面临的挑战，如数据预处理复杂性、高计算开销、模型调优难度等，并给出了详细的模型架构及代码示例，包括数据预处理、卷积层、Transformer层、全连接层和输出层的设计与实现。; 适合人群：对深度学习、时间序列预测感兴趣的科研人员、高校学生以及有一定编程基础的数据科学家。; 使用场景及目标：①适用于金融市场预测、气候变化建模、交通流量预测、智能制造和医疗健康预测等多领域的时间序列回归预测任务；②通过结合CNN和Transformer模型，实现自动特征提取、捕捉长时间依赖关系，增强回归性能和提高泛化能力。; 其他说明：此项目不仅提供了详细的模型架构和代码示例，还强调了项目实施过程中可能遇到的挑战及解决方案，有助于读者深入理解模型的工作原理并在实际应用中进行优化。

计算机机房整治工程(机房改造)项目内容和技术要求.doc

# 基于Python语言的智能猫砂盆项目 ## 项目简介 本项目是一个基于Python语言的智能猫砂盆，结合了多种传感器和硬件控制，实现猫砂盆的智能化管理。项目通过超声波传感器检测猫砂盆的清洁度，通过温湿度传感器监测环境状态，并通过OLED显示屏显示相关信息，同时利用WiFi通信进行远程监控和控制。 ## 主要特性和功能 1. 超声波传感器检测猫砂盆清洁度自动提醒更换猫砂。 2. 温湿度传感器监测环境状态通过OLED显示屏实时显示温度、湿度信息。 3. WiFi通信实现远程监控和控制通过推送服务发送通知。 4. OLED显示屏用于显示测量数据，如温度、湿度、距离等。 5. 舵机控制猫砂盆门开关步进电机实现猫砂自动清筛。 ## 安装使用步骤 1. 下载项目源代码并解压到本地。 2. 连接硬件包括超声波传感器、温湿度传感器、OLED显示屏、WiFi模块等。 3. 配置WiFi连接信息确保设备能够连接到网络。 4. 运行main.py文件开始程序运行。

演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV18Y411k7nY 工具：Tomcat8+MySQL 技术：Java+jsp+servlet+MySQL+jdbc+css+js+jQuery+html+B/S模式 前台显示商品列表首页，用户可以进行注册、登录、查看商品列表与商品详情、将选中的商品加入购物车、查看购物车列表并进行删减修改、下单购买等。 后台管理员可以进行管理用户、商品、分类、查看订单等。 (1) 注册功能：新用户进行账号注册。 (2) 登录功能：用户输入用户名和密码，进行登录验证。 (3) 商品浏览：可以查询商品，显示商品详情，提供购买链接进行跳转。 (4) 购物车管理：欲购买商品可以增添到购物车，也可以从购物车删除商品。 (5) 订单查询：用户登录后可以下订单，用户登录后也可以查看自己的订单。 (6) 商品种类管理：管理员可以对商品种类进行添加、删除操作。 (7) 商品管理：管理员可以添加商品、删除商品，查看所有商品。 (8) 订单管理：管理员登录后可以对订单进行管理。 (9) 用户管理：管理员可以管理注册用户信息。

在Android平台上，开发一款基于GPS地图导航和定位的应用是一项复杂而有趣的任务。本项目专注于创建一个简单的指南针应用，它利用了设备内置的加速度传感器和地磁传感器。以下是对这个指南针小项目的详细解析： 1. **Android传感器基础**： Android系统提供了一个丰富的传感器框架，允许开发者访问设备的各种传感器数据，如加速度传感器和地磁传感器。加速度传感器测量设备在三个轴（X、Y、Z）上的线性加速度，而地磁传感器则用于检测地球的磁场，帮助确定设备的方向。 2. **加速度传感器与地磁传感器的结合**： 在指南针应用中，这两个传感器的数据结合使用可以实现精确的设备方向感知。加速度传感器提供设备相对于重力的相对位置，而地磁传感器则指示地球的磁北方向。通过处理这两类传感器的数据，可以计算出设备的绝对朝向。 3. **传感器数据的处理**： 数据处理通常包括滤波和校准步骤。滤波是为了去除传感器噪声，比如使用低通滤波器或卡尔曼滤波器。校准则是为了消除设备自身对传感器读数的影响，确保更准确的指向信息。 4. **Android SensorEvent事件监听**： 开发者需要注册SensorEventListener，监听加速度和地磁传感器的事件。当传感器数据发生变化时，onSensorChanged()方法会被触发，提供实时的传感器数据。 5. **欧拉角与四元数**： 计算设备方向时，可以使用欧拉角（yaw, pitch, roll）或者四元数。欧拉角直观但存在万向节死锁问题，而四元数是一种更高效的表示方式，避免了方向计算中的奇异点。 6. **指南针界面的绘制**： 应用需要有一个UI界面来显示指南针。这通常是一个可以旋转的图像视图，根据设备的方向更新其角度。Android的Canvas API可以用来在屏幕上绘制指南针指针和其他UI元素。 7. **地理位置与地图服务**： 虽然这个项目主要关注指南针功能，但GPS地图导航定位也是Android开发的重要部分。集成Google Maps SDK或高德地图SDK可以获取当前位置并显示在地图上，同时提供路径规划和导航功能。 8. **权限管理**： 使用GPS和传感器服务需要在AndroidManifest.xml中声明相应的权限，例如ACCESS_FINE_LOCATION和ACCESS_COARSE_LOCATION，以及对传感器的读取权限。 9. **兼容性和性能优化**： 考虑到不同Android设备间的硬件差异，开发者需要测试和优化代码以确保在各种设备上都能良好运行。这可能涉及传感器数据的适应性处理和性能监控。 10. **用户交互**： 提供良好的用户体验也很关键，包括响应式的界面交互、清晰的用户指引以及必要的错误提示。 这个指南针项目提供了一个起点，开发者可以通过它深入了解Android传感器的使用和地图导航定位的原理。尽管代码可能需要调整才能正常运行，但它是一个很好的学习资源，可以用来研究如何将传感器数据转换为实用的导航信息。

龙兵AI智能名片小程序是一个集成了人工智能技术的商务交流工具，旨在通过智能化的方式改善商务人士之间的名片交换和信息管理。该小程序的版本号为5.99.21，这是一个包含前端代码的压缩包文件，意味着它可能包含了小程序的前端用户界面和交互逻辑。 此类小程序通常利用微信等社交平台的开放API，实现用户之间的即时通讯和名片信息的快速交换。智能名片小程序通过读取用户的名片信息，并将之数字化存储在云端，使得用户可以随时随地通过手机访问和管理自己的名片资料。同时，通过AI技术的应用，这些名片小程序能够自动识别和整理联系人信息，为用户提供更加高效的商务沟通体验。 前端部分通常负责展示用户界面，处理用户的输入，并与后端服务器进行交互。在这一压缩包中，可能包含了HTML、CSS和JavaScript代码，这些是构建一个现代化网页前端的基本技术。HTML用于构建页面的结构，CSS用于页面的样式设计，而JavaScript则提供了动态的交互功能。 该小程序可能还包含了响应式设计，以确保在不同尺寸的屏幕上都有良好的显示效果，这在移动互联网时代尤为重要。此外，前端代码中可能还嵌入了AI算法，比如机器学习模型，用于名片识别、信息抽取以及提供智能建议等功能。 标签中的“整站源码”表明这可能是一个完整的项目，提供了网站从后端到前端的所有代码。对于开发者来说，这意味着他们可以获取到构建整个应用程序所需的所有资源，而不仅仅是前端部分。此外，“毕业设计”、“论文模板”和“学校实训”标签显示这个项目可能被用于学术目的，作为学生在学习期间完成的实践性项目，或者是教学中使用的模板。对于商业项目，这个小程序可以作为一个实际案例，用于教学或公司内部的开发参考。 龙兵AI智能名片小程序5.99.21+前端.zip这个文件是一个包含了构建智能名片小程序所需前端代码的压缩包。它可能集成了AI技术，并提供了用户友好的交互体验。这个项目不仅适用于商业应用，同时也适合教学和学术研究使用。