内容概要：本文详细介绍了视酷酷信IM即时通讯系统的源码和技术细节。该系统采用国产Tio通信框架，实现了高效的多端互通和端到端加密，能够支撑大规模并发用户。文章首先展示了Tio框架的高效内存管理和启动配置，使得单机可以承受万人在线的压力。其次，深入探讨了端到端加密机制，利用国密SM2和AES-GCM确保通信的安全性。接着，介绍了跨端开发中的UI同步问题及其解决方案，特别是Vue.js用于消息同步的实现。此外，讨论了MongoDB的分片配置和性能优化，以及通信层的UDP+TCP双通道设计。最后，强调了二次开发的简易性和灵活性，如添加商城功能和服务扩展。 适合人群：具备一定编程基础的研发人员，尤其是对即时通讯系统感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要构建高性能、安全可靠的即时通讯系统的团队。主要目标是提供一个多端互通、高并发、安全加密的即时通讯解决方案，帮助开发者快速搭建并扩展IM系统。 其他说明：文中提供了详细的代码示例和技术细节，有助于读者深入了解系统的内部运作机制。同时，强调了系统的安全性、可扩展性和易用性，为二次开发提供了便利条件。

内容概要：本文介绍了基于COMSOL Multiphysics 6.0构建的三维管道缺陷无损检测模型，融合压力声学、静电、固体力学、压电效应、声结构耦合边界及多物理场集成六大模块，利用PZT-5H压电陶瓷作为激励源，对钢管进行缺陷检测仿真。模型通过多物理场耦合实现高精度仿真，提升检测可靠性。 适合人群：从事无损检测、仿真建模、结构健康监测及相关领域的科研人员与工程技术人员，具备一定COMSOL使用经验者更佳。 使用场景及目标：①用于工业管道缺陷的仿真分析与检测方案设计；②支持压电传感器布局优化与信号响应研究；③辅助教学与科研中多物理场耦合建模实践。 阅读建议：使用本模型需确保COMSOL版本不低于6.0，建议结合实际检测需求调整参数设置，并深入理解各物理场之间的耦合机制以提升仿真准确性。

微信小程序AR实现，手势AR、图像AR、平面AR，多图识别，引入小程序插件即可使用，免开发。通用（UniApp、HBuilder、原生）.zip

内容概要：本文详细介绍了6kw单相光伏并网逆变器的设计与仿真研究。首先，文章阐述了两级式拓扑结构，前级为两路boost交错升压电路，后级为H4/Heric/H6逆变电路加LCL滤波电路。其次，文章探讨了多种控制策略，包括光伏电池的PO扰动观察法MPPT算法、Boost电路的电压电流双闭环控制、逆变电路的电压电流双闭环控制（含陷波器、PR控制、电网电压前馈控制、有源阻尼），以及单/双极性SPWM调制策略和SOGL-PLL锁相环。最后，文章展示了仿真结果，如光伏电池输出特性、并网电压电流波形、直流母线电压波形、锁相环跟踪效果和驱动信号，并进行了实验验证。 适合人群：从事光伏并网逆变器设计、电力电子技术研究的专业人士，以及对光伏并网系统感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于光伏并网发电系统的研究与开发，旨在提升逆变器的效率、稳定性和电能质量，确保其在不同电网环境下能够高效运行。 其他说明：文中提供的Plecs仿真模型、仿真报告、主功率硬件参数计算文档、环路参数计算文档及相关参考文献，有助于读者深入了解并掌握该逆变器的设计与实现细节。

鉴于国内无人机上行链路普遍采用跳频传输的现状，可认为干扰无人机上行链路的本质在于干扰跳频通信。跳频通信的干扰方法主要有跟踪干扰、阻塞干扰和同步系统的干扰三类。所以在跳频通信的基础上研究了无干扰系统、阻塞干扰系统、多音干扰系统，不同干扰对跳频通信的影响。该资源是基于matlab来对跳频系统进行仿真，并包含编码、调制、无线信道建模、解调、解码，最后绘制信噪比误码率图。

ASP.NET2.0支持多语言示例源码 例子中可以实现中英文双语，其他的可以自己扩展 1.使用工具自动生成本地化资源（LocalResources） 2.原来Localizable AttributeProperty是这么回事呀 3.手工添加本地化资源 4.显示使用本地化资源 5.全局资源的使用（GlobalResources） 6.如何在后台编程时使用这两种资源 7.编程切换语言设置 8.使用图片资源

基于GADF+Transformer算法的轴承故障诊断模型及应用研究，包含格拉姆角场及多类变换二维图像技术实现代码全解析。,基于GADF+Transformer的轴承故障诊断模型，附说明文件及相关lunwen，代码一定能跑通，有格拉姆角场GADF，小波变DWT还有短时傅立叶变STFT多种转二维图像的方式 ,核心关键词：GADF+Transformer；轴承故障诊断模型；附说明文件；代码；格拉姆角场GADF；小波变换DWT；短时傅立叶变换STFT；转二维图像。,GADF-Transformer轴承故障诊断模型：代码可运行，多法转二维图像

Shap解释Transformer多分类模型，并且基于shap库对transformer模型（pytorch搭建）进行解释，绘制变量重要性汇总图、自变量重要性、瀑布图、热图等等 因为是分类模型，所以只用到了Transformer的Encoder模块，使用了4层encoder和1层全连接网络的结果，没有用embedding，因为自变量本身就有15个维度，而且全是数值，相当于自带embedding 代码架构说明： 第一步：数据处理 数据是从nhanes数据库中下载的，自变量有15个，因变量1个，每个样本看成维度为15的单词即可，建模前进行了归一化处理 第二步：构建transformer模型，包括4层encoder层和1层全连接层 第三步：评估模型，计算测试集的recall、f1、kappa、pre等 第四步：shap解释，用kernel解释器（适用于任意机器学习模型）对transformer模型进行解释，并且分别绘制每个分类下，自变量重要性汇总图、自变量重要性柱状图、单个变量的依赖图、单个变量的力图、单个样本的决策图、多个样本的决策图、热图、单个样本的解释图等8类图片 代码注释详细，逻辑

内容概要：本文介绍了基于MATLAB实现的Transformer-SVM组合模型在多特征分类预测中的应用。项目背景在于数据时代对高效分类预测的需求，特别是处理高维、多模态、多噪声数据的挑战。Transformer凭借自注意力机制捕捉全局信息，SVM则擅长高维空间分类，二者结合提升了多特征数据分类的准确性和鲁棒性。项目通过MATLAB实现数据预处理、Transformer特征提取、SVM分类、模型集成与优化、预测输出等模块，展示了在不同领域的广泛应用，如医学影像分析、金融风控、营销推荐、社交媒体分析及智能制造。; 适合人群：对机器学习和深度学习有一定了解，尤其是希望掌握多特征分类预测技术的研究人员和工程师。; 使用场景及目标：①适用于处理高维、多模态、多噪声数据的分类预测任务；②提高模型在复杂数据集上的分类精度和泛化能力；③应用于医学、金融、营销、社交、制造等多个领域，提供精准的数据分析和决策支持。; 阅读建议：本项目涉及Transformer和SVM的深度融合及其实现细节，建议读者具备一定的MATLAB编程基础和机器学习理论知识。在学习过程中，结合代码示例进行实践，关注特征提取与分类模块的设计，以及模型调优和集成学习的应用。