基于太阳能电池板的锂聚合物电池充电器，当太阳能电池板没有足够的光线时自动切换到电池。此设计采用 6V 太阳能电池板、BQ24074 充电器 IC 和用于两个 LED 的 JST 连接器。BQ24074 可以在三种主要模式下运行：USB100、USB500 和 ISet，它们使用 EN1 和 EN2 引脚进行配置，两者均由 ~285kOhm 电阻在内部下拉，因此无需外部组件。

基于电力市场环境的分布式电源配电网日前两阶段优化调度模型与策略,基于电力市场环境的分布式电源配电网日前两阶段优化调度模型与策略,（1）含分布式电源的配电网日前两阶段优化调度模型，EI，如图1—3 matlab源代码，高水平文章，保证正确 在电力市场环境下，供电公司通过对接入配电网的分布式电源（distributed generation，DG）的优化调度，能够有效地降低其运行成本，规避市场竞争环境下的风险。 提出了一种电力市场环境下供电公司日前优化调度的2阶段模型：第1阶段为DG优化调度阶段，根据市场电价、DG运行成本、签订可中断负荷（interruptable load，IL）合同的价格来确定DG的机组组合、从大电网的购电量及IL削减量：第2阶段为无功优化阶段，在第1阶段的基础上，考虑DG的无功出力特性，通过优化DG和无功补偿装置的出力调节电压使其在规定的范围内且配电网的网损最小。 通过基于修改的IEEE 33节点系统的仿真计算，表明所提出的日前2阶段优化调度模型能够有效降低供电公司的运行成本。 （2）包含分布式电源的配电网无功优化 图4—6 matlab源代码，代码按照高水平文章

电钻与电扳手开发方案：含低速力矩保持、脉冲注入位置检测、无刷电机控制等，具备多种保护机制与高效驱动技术，原理图及源码齐全。,电钻方案，电扳手方案，低速力矩保持，堵转不停，脉冲注入 IPD初始位置检测，无刷电机控制方案，BLDC控制器，电动工具开发套件。 含有脉冲注入检测位置，具备电感法。 含有过温保护，过流保护，欠压保护等常用功能。 无感方波，无霍尔，直流无刷电机驱动方案。 源码，原理图。 堵转力矩保持，释放可立刻转 ,核心关键词：电钻方案; 电扳手方案; 低速力矩保持; 堵转不停; 脉冲注入 IPD初始位置检测; 无刷电机控制方案; BLDC控制器; 电动工具开发套件; 脉冲注入检测位置; 电感法; 过温保护; 过流保护; 欠压保护; 无感方波; 无霍尔; 直流无刷电机驱动方案; 源码; 原理图。,电钻电扳手开发套件：无刷电机控制与多保护功能设计

基于stm32的温湿度采集Proteus仿真（仿真+程序） 仿真图protues 8.9 程序编译器：keil 5 编程语言：C语言 功能描述： 通过STM32采集DHT11温度传感器的数据，将温湿度信息显示在LCD显示屏上及串口上。 在当今科技迅速发展的时代，物联网技术的应用已经深入到我们的日常生活中。基于STM32微控制器的温湿度采集系统是物联网技术的一个重要应用实例，它能够实时监测环境温湿度数据，并通过各种通信接口将信息传递给人类。本项目利用STM32作为主控制器，结合DHT11温湿度传感器进行数据采集，并通过LCD显示屏和串口通信将采集到的数据展示给用户。 项目的实现步骤包括硬件设计和软件编程两大部分。硬件设计主要是选择合适的STM32微控制器和DHT11温湿度传感器，并设计电路连接。软件编程则包括了使用Keil 5编程器，采用C语言编写程序，并在Proteus 8.9仿真环境中进行调试。在编写程序的过程中，需要设置STM32的GPIO口（通用输入输出口）与DHT11传感器连接，编写数据读取函数以获取温湿度信息，并设计数据处理和显示算法，最后实现数据在LCD屏幕上的显示以及通过串口输出。 DHT11传感器是一款含有已校准数字信号输出的温湿度复合传感器。它应用专用的数字模块采集技术和温湿度测量技术，确保产品具有高可靠性和卓越的长期稳定性。STM32微控制器则以其高性能、低成本、低功耗等优点，在物联网、工业控制、医疗设备等领域得到了广泛的应用。 项目中使用到的LCD显示屏可以更直观地向用户提供环境温湿度信息，而串口通信则能够实现数据远距离传输，便于远程监控和数据分析。此外，项目的设计还具有很好的扩展性，可以根据需求接入更多种类的传感器，如CO2浓度传感器、光照传感器等，实现多功能环境监测系统。 通过本项目，用户不仅能够直观地获取环境温湿度数据，还可以将数据用于环境控制、智能监测和数据分析等领域。这不仅能够帮助人们更好地了解和管理周围环境，而且对于实现智能化管理和优化控制具有重要的意义。 项目中还包括了文档资料，其中包含了对温湿度采集系统的详细分析，以及对仿真程序设计的具体介绍。文档详细描述了项目的设计思路、实现过程以及关键问题的解决方案，是理解和学习整个系统设计的宝贵资料。 基于STM32的温湿度采集系统的设计与实现，不仅是一个技术应用的成功案例，也是物联网技术在环境监测领域应用的一个缩影。随着技术的不断发展，类似的技术和系统将会在更多的领域发挥作用，为人类社会带来更多的便利。

**ArcGIS小插件 - ArcBruTile：加载底图** ArcGIS是一款强大的地理信息系统软件，广泛应用于地图制作、地理分析和空间数据管理。在使用ArcGIS进行地图制作时，加载底图是至关重要的一步，它提供了场景的基础背景信息。ArcBruTile就是这样一个小插件，专门用于帮助用户方便快捷地在ArcGIS中加载各种在线地图服务，如OpenStreetMap、Google Maps、Bing Maps等。 ArcBruTile的主要功能和优势在于： 1. **多样化的地图源**：ArcBruTile支持多种地图服务协议，包括WMS（Web Map Service）、TMS（Tile Map Service）和WMTS（Web Map Tile Service）。这意味着用户可以从全球范围内的公开地图服务器获取底图数据，也可以连接到私有的地图服务。 2. **易用性**：安装和使用ArcBruTile非常简单，它提供了一个直观的用户界面，用户可以快速添加新的地图服务，无需编写复杂的代码。 3. **实时更新**：由于ArcBruTile直接连接到在线地图服务，地图数据会随着服务的更新而自动更新，确保用户始终使用最新的地图信息。 4. **性能优化**：ArcBruTile通过缓存机制提高地图加载速度，特别是在处理大量瓦片时，能显著提升用户体验。 5. **兼容性**：该插件兼容ArcGIS Desktop和ArcGIS Pro等多个版本，确保了跨平台和版本的可用性。 6. **自定义设置**：用户可以根据需要调整地图显示的样式、比例尺和其他参数，实现个性化定制。 7. **开源社区支持**：ArcBruTile是开源项目，意味着有活跃的开发者社区不断改进和扩展其功能，用户可以贡献代码或寻求社区的帮助。 在使用ArcBruTile时，首先需要下载并安装ArcBruTileSetup文件，这通常是一个包含了安装指南和可执行文件的压缩包。安装完成后，用户可以在ArcGIS中找到新增的工具或选项来添加和配置地图服务。例如，通过ArcGIS的“ArcBruTile Manager”可以浏览和添加新的地图源，然后在地图视图中选择加载这些服务，实现底图的快速加载。 ArcBruTile为ArcGIS用户提供了灵活、高效的在线地图加载解决方案，大大增强了ArcGIS的功能，尤其对于那些需要频繁使用不同地图服务的用户来说，是一个不可或缺的工具。通过熟练掌握ArcBruTile的使用，用户可以更轻松地集成和利用全球范围内的地理信息资源，提升工作和研究效率。

此资源只供交流学习，不可商用。 正版地址：https://assetstore.unity.com/packages/templates/systems/jigsaw-puzzle-creator-kit-49279 untiy 拼图插件 支持各种类型的谜题，甚至是3D的。 方便的谜题生成/导入工具 游戏玩法逻辑及所有相关组件 自动保存与加载系统、菜单、提示等。 平移与缩放摄像机控制器 简单易用的对话子系统 完全优化，移动端适配 包含功能强大的“纹理处理系统”。

基于拓扑图和跟随领导法的五机器人编队控制算法环境 包括所有原始matlab代码，以及结果图。 1、环境： （1）matlab2020a （2）Win10 2、使用方法： （1）添加subfunc：打开matlab，右键subfun->添加到路径->选定的文件夹和子文件夹 （2）运行demox.m 在现代机器人领域中，多机器人系统的协同作业已成为研究热点，尤其是在协调运动控制方面。五机器人编队控制算法，即是在这样的背景下发展出的研究课题。在多机器人系统中，各个机器人之间的相对位置和运动状态需要通过一定的控制算法来协调，以完成特定的任务。为了解决机器人之间的同步和空间定位问题，研究者提出了一种新的控制策略——基于拓扑图和跟随领导法的五机器人编队控制算法。 该算法的核心思想是通过构建一个由五机器人组成的拓扑网络结构，每个机器人在这个网络中都有其特定的角色。例如，一个机器人可能扮演领导者的角色，负责规划整个编队的运动方向和速度，而其他机器人则跟随这个领导者，并通过相互间的信息交换和相对位置的调整来保持编队的形状和队列顺序。 拓扑图方法是实现多机器人编队控制的有效手段之一。在拓扑图中，节点代表机器人，边代表机器人之间的通信或感知联系。通过对拓扑图的分析，可以确定机器人在空间中的相对位置和相对运动，从而为算法提供必要的信息支持。拓扑结构的设计直接关系到编队控制的稳定性和效率，需要依据实际的编队需求和环境因素进行优化。 跟随领导法是另一种多机器人协同控制策略，它特别适用于动态环境中的编队任务。在这种方法中，领导者机器人负责根据任务需求和环境信息制定运动策略，而跟随者机器人则根据领导者的状态信息调整自身的运动，以保持预定的编队队形。跟随领导法能够有效地降低复杂环境下多机器人系统中信息交换的负担，提高整体系统的响应速度和鲁棒性。 在实现上述算法的过程中，研究人员需要在Matlab环境下进行仿真实验。Matlab是一种高性能的数值计算和可视化软件，它提供了丰富的数学函数库和工具箱，尤其适合于算法原型设计和测试。在Matlab2020a版本中，研究者可以使用其提供的各种工具箱，比如Robotics Toolbox等，来构建机器人的模型，模拟机器人之间的交互过程，并进行算法的验证。 在本文档所提供的压缩包中，包含了所有相关的原始Matlab代码和结果图表。研究者可以通过添加subfunc函数路径来运行主程序demox.m，进而观察算法的实际效果。在使用过程中，研究者需要确保操作系统的兼容性，本例中为Windows 10系统。通过可视化仿真结果，研究者可以对机器人的编队控制效果进行评估，并根据需要对算法进行调整和优化。 基于拓扑图和跟随领导法的五机器人编队控制算法，是一种结合了网络拓扑结构和动态领导策略的创新性算法。它能够有效地应用于复杂环境下的多机器人编队控制任务，提高机器人系统的工作效率和适应性。随着算法的不断完善和实际应用场景的拓展，该控制策略将为工业自动化、探索救援等领域的多机器人协同作业提供有力的技术支撑。

从给定的文件信息中，我们可以提取以下与“基于街景图的中国省会城市天空开阔度研究”相关的知识点。 该研究关注的是城市热岛效应以及城市空间形态对气候环境的影响。城市热岛效应是城市化进程中普遍存在的现象，指的是城市及其邻近区域相对于周围郊区地区的温度偏高的现象。这种现象会导致城市中心的气温上升，影响到城市居民的生活质量与健康，并且对城市能源消耗和空调使用产生影响。解决城市气候问题时，关注城市的地理空间形态，如建筑物的布局、密度、高度等，是一个重要的研究方向。 天空开阔度（Sky View Factor, SVF）作为城市空间指标，在城市热辐射和热环境研究中非常有用。SVF指的是从一个点向上看，天空所占的视域比例，它反映了城市环境中空旷程度的空间指标。SVF高意味着视野范围内有更多的天空面积，而SVF低则表明视野中建筑物遮蔽更多。SVF与城市空间的遮蔽度和紧凑度有关，而且对于城市气候、经济和人口因素的分布也有所反映。 在研究方法上，该研究采用了网络街景图测算法，并使用Python语言及OpenCV开源计算机图像视频处理库开发出一个批量进行天空区域检测和SVF计算的工具。通过此工具，研究者能够从主城路网获取街景图像，并从中计算SVF值。这样能够获取大量省会城市研究区域的SVF值，从而分析城市空间分布特征，以及气候、经济、人口等因素对SVF分布的影响。 研究结果表明，SVF的低值区和高值区的分布可以反映城市空间的遮蔽度和紧凑度。通常，SVF均值较低的城市，其空间格局也会更加丰富。年总太阳辐射量与SVF均值之间存在正相关性，意味着较高的太阳辐射会出现在SVF较高的区域。而年均温度、人口密度和地区GDP与SVF均值呈现负相关性，这意味着气候较温暖、人口密度较高、经济较发达的地区往往SVF值较低。特别是在亚热带湿润气候区，这种相关性表现得更为明显。 这一研究体现了大数据时代城市形态研究在城市气候研究和建设规划中的重要性。通过对街景图像的大规模分析与处理，可以更加高效和准确地评估城市空间指标，为城市规划者和决策者提供依据，以优化城市设计，缓解城市热岛效应，提高城市居住环境质量。此外，这些研究成果也有助于在城市规划中合理安排建筑布局和绿地配置，提高城市的生态宜居性，为城市的可持续发展提供科学支撑。 基于街景图的中国省会城市天空开阔度研究，结合计算机视觉技术和大数据分析方法，提供了一个全新的视角来理解和应对城市化过程中的气候与环境问题。

远场涡流仿真研究：多角度解读不同频率下磁感应特征及影响,无损检测技术：远场涡流Comsol仿真分析与结果展示,无损检测:远场涡流Comsol仿真。 图一: 二维远场涡流检测模型 图二: 50-60-70Hz激励下，磁场感应强度取对数结果。 图三：50-60Hz激励下，磁感应强度相位，距离激励线圈400和600mm处，两处缺陷结果。 图四：50-60-70Hz激励下，距离激励线圈400和600mm处，两处缺陷结果。 ,无损检测; 远场涡流; Comsol仿真; 二维远场涡流检测模型; 磁场感应强度; 激励频率; 缺陷结果,无损检测：远场涡流Comsol仿真模拟及其磁场响应结果展示

文案+壁纸+头像+套图小程序源码，有两个版本 一款无需服务器，无后台版本，（有能力的可以云开发） 一款后台版（后台设置广告+更多小程序。）{推荐php5.6}上传后台源码解压，访问就能进入安装，需要数据库。 两款都一起打包了 已搭建测试：搜索图牛