在计算机视觉领域，图像分类是基础且核心的任务之一。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中取得了巨大的成功。AlexNet，作为深度学习的先驱之一，在2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛中取得了突破性的成绩，它的成功开启了深度学习在图像处理领域的广泛应用。MNIST数据集是一个包含手写数字的大型数据库，广泛用于机器学习和计算机视觉领域，是研究和测试算法性能的理想平台。 PyTorch是一个开源的机器学习库，它提供了强大的GPU加速能力，能够快速构建和训练深度学习模型。PyTorch的动态计算图特性使其在研究领域尤其受欢迎，因为它可以方便地进行实验和调试。在使用PyTorch实现AlexNet进行MNIST图像分类的过程中，研究者不仅可以深入理解CNN的工作原理，还可以通过实践学习如何利用PyTorch构建高效的深度学习模型。 在构建AlexNet模型时，需要考虑的关键组成部分包括卷积层、池化层、激活函数以及全连接层。AlexNet包含五个卷积层和三个全连接层，其中前两个卷积层后面跟着最大池化层，最后通过多个全连接层实现分类。激活函数方面，AlexNet使用ReLU非线性函数，它相比于传统的Sigmoid或Tanh函数，能够缓解梯度消失问题，加快模型的训练速度。在数据预处理方面，为了使模型更好地泛化，通常会对MNIST图像数据进行归一化和标准化处理。 在训练过程中，除了构建好网络结构之外，还需要选择合适的损失函数和优化器。通常在分类任务中，交叉熵损失函数是首选，因为它能够直接衡量模型输出的概率分布与实际标签的概率分布之间的差异。在优化器的选择上，SGD（随机梯度下降）及其变种如SGD with Momentum、Adam等是常用的优化策略，它们通过更新权重来最小化损失函数，从而调整网络参数。 此外，在训练深度学习模型时，还需要考虑过拟合问题。为了解决这一问题，可以采用多种策略，如数据增强、正则化、dropout技术等。数据增强通过在训练过程中随机改变输入图像（如旋转、缩放、平移等）来生成更多变化的数据，从而增加模型的泛化能力。正则化通过在损失函数中增加一项与模型权重的范数有关的项，来约束模型的复杂度，防止模型过于依赖训练数据。Dropout是一种在训练时随机丢弃网络中部分神经元的技术，能够减少神经元之间复杂的共适应关系，提高模型对未知数据的适应性。 在使用PyTorch实现AlexNet进行MNIST图像分类时，研究人员不仅能够掌握深度学习模型的设计和训练技巧，还能通过实践加深对PyTorch框架的理解。这对于深度学习的初学者和研究者来说是一次宝贵的学习机会。通过这个项目，他们可以学习如何搭建复杂的网络结构，如何处理图像数据，以及如何优化和调参以达到更好的模型性能。 使用PyTorch实现AlexNet进行MNIST图像分类是一个很好的入门案例，它涵盖了深度学习在图像分类任务中的关键概念和实践技能。通过这个案例，研究者可以系统地学习和掌握深度学习的基本原理和应用技巧，为未来解决更复杂的问题打下坚实的基础。

基于Simulink仿真模型的孤岛模式下双机并联下垂控制改进：自适应虚拟阻抗实现无功功率均分研究,Simulink仿真模型，孤岛模式改进下垂控制双机并联，通过增加自适应阻抗对下垂控制进行改进，实现无功功率均分，解决由于线路阻抗不同引起的无功功率不均分问题。 按照文献复刻仿真。 拿后内容包括仿真模型，文献资料以及简单咨询。 模型版本2018b以上 ,核心关键词：Simulink仿真模型; 孤岛模式; 下垂控制双机并联; 自适应虚拟阻抗; 无功功率均分; 线路阻抗; 功率不均分问题; 文献复刻仿真; 模型版本2018b以上。,基于Simulink模型的双机并联改进下垂控制策略研究——通过自适应虚拟阻抗实现无功功率均衡分配

Element UI 提供了大部分UI控件，但对于拖拽，确实是个短板，于是就需要额外的控件来补充了，即本文档的主角vuedraggable。 从实战角度，以低代码配置功能为例，说明vuedraggable的属性、方法、用法，以及使用过程中遇到的一些坑点及解决方案。 要点如下： group属性的要点 update和sort事件的差别 add事件如何获取数据 如何处理属性重复添加问题 不同列表间拖动group属性无效 实例： 某个业务实体，如用户管理，常见的菜单对应一个列表页面，顶部为页面级功能按钮，如新增、删除、导出等，中间为查询区域，可以放几个常用的查询条件，最下面则是查询结果，以表格形式展现行列数据。查询结果表格的行记录，最后一列放一些针对于该行数据的快捷按钮，如删除、编辑等。 这个配置功能，一方面涉及到元素的排序，如按钮的次序、查询条件的次序、查询结果中列的次序；另一方面涉及到列表间元素的移动，如将实体属性添加到查询列表或查询结果中。如采用传统模式，需要选中某个元素，点击左移、右移等按钮，既不直观，操作也繁琐。而采用拖拽式操作，所见即所得，用户体验大幅提升。 在Vue.js应用中，我们经常需要实现拖拽功能来增强用户体验，特别是在构建低代码平台或者配置界面时。Element UI虽然提供了丰富的UI组件，但对拖拽功能的支持相对较弱。这时，我们可以借助第三方库vuedraggable来实现。vuedraggable是基于Sortable.js的Vue组件，它提供了一套完整的拖拽解决方案，包括触摸设备支持、文本选择、智能滚动、不同列表间的拖放等特性，并且与Vue 2.x的过渡动画兼容。 我们需要安装vuedraggable库。在项目中运行以下命令： ```bash npm install vuedraggable -S ``` 然后，在Vue组件中引入并使用Draggable组件： ```javascript import Draggable from 'vuedraggable'; ``` vuedraggable的核心属性和方法包括： 1. **v-model**: 用于绑定数据，通常是一个数组，表示拖动的元素列表。 2. **group**: 用于设置拖动元素的分组，可以防止不同组间的元素相互干扰。 3. **@sort**: 当元素在组内排序时触发，提供新的元素顺序。 4. **@update**: 在拖放操作结束后触发，无论是否改变了元素顺序，都会触发此事件。 5. **@add**: 当元素添加到列表时触发，可以通过此事件获取新添加的数据。 在实际应用中，例如页面按钮配置场景，我们可以这样设置： ```html {{ item.name }} ``` 在这个例子中，`buttonList`是存储按钮信息的数组，`group`属性定义了拖动分组，`updateSort`和`update`是处理排序和更新的回调函数。`@close`和`@click`事件分别用于删除和修改按钮。 在实际使用中，可能会遇到一些问题，比如元素重复添加和不同列表间拖动group属性无效。为了解决这些问题，我们需要在处理`@add`事件时进行数据校验，确保不添加重复元素。对于group属性无效的问题，通常是因为不同列表间的group值没有正确设置或没有设置。 vuedraggable提供了强大的拖拽功能，可以轻松实现列表排序和元素移动。通过合理利用其属性和事件，我们可以构建出直观易用的界面，提升用户体验。在开发过程中，遇到问题时，可以查阅官方文档或社区资源找到解决方案，确保功能的稳定实现。

在本项目中，开发者使用了Android Studio这一强大的集成开发环境(IDE)来构建一个功能丰富的移动应用程序，旨在实现二手交易、失物招领、招生视频展示以及校园通讯录等核心功能。这些功能对于大学生和教职员工来说尤其实用，能够促进校园内部的信息交流和资源共享。 SQLite是一个轻量级的数据库管理系统，它被集成到Android系统中，用于在本地存储应用数据。在本项目中，SQLite被用来存储和管理二手交易和失物招领的信息，包括物品的名称、描述、价格、图片以及发布者的联系信息等。通过创建相应的数据库表结构，如`items`（物品）和`lost_and_found`（失物招领），开发者可以方便地插入、查询和更新这些数据。 Android Studio是Google官方支持的Android应用开发工具，提供了丰富的功能，如代码编辑、调试、性能分析等。开发者利用其内置的布局设计工具（如XML编辑器和Design View）来构建用户界面，确保应用具有良好的交互性和视觉效果。同时，Android Studio还支持Gradle构建系统，使得依赖管理和版本控制更为便捷。 在二手交易模块，用户可以发布和浏览待售物品，系统会根据发布的时间、价格等因素进行排序。为了实现这一功能，开发者需要设计一个高效的搜索和过滤机制，可能涉及到SQL查询优化和索引的使用。 失物招领部分则允许用户报告丢失或找到的物品，其他用户可以通过浏览列表或者设置提醒来寻找相关信息。这一功能可能涉及到定时任务，如定期检查是否有匹配的失物信息。 招生视频展示功能可能包含一个视频库，用户可以在线观看学校制作的招生宣传片。这需要集成视频播放器组件，并处理好网络加载和离线观看的问题。 校园通讯录功能可能包含教师和学生的联系方式，用户可以按部门或姓名查找。为了保护隐私，开发者需要合理设计数据访问权限，确保只有合法用户才能查看特定联系人信息。 这个项目涵盖了Android应用开发中的多个关键技术点，包括UI设计、SQLite数据库操作、网络请求、数据管理以及用户交互逻辑。通过实际操作，开发者不仅可以提升Android编程技能，还能深入理解如何将不同功能模块整合到一个完整应用中。

内容概要：本文详细介绍了基于PLC的自动门控制系统设计方案，主要围绕西门子S7-1200系列PLC展开。首先阐述了硬件接线图的关键要素，如电机正反转的电气互锁、急停按钮的常闭触点连接以及主电路的双色区分。接着深入探讨了程序结构，分为手动模式、自动模式和急停处理三大块。手动模式通过按钮直接映射操作台，自动模式依靠超声波传感器触发并加入延时滤波，急停处理则采用了OB82组织块进行中断响应。此外，还讨论了PID参数整定、速度曲线控制等高级特性，强调了仿真工程的价值及其在实际应用中的表现。 适合人群：初学者和有一定经验的工业自动化工程师，尤其是从事PLC编程和自动门控制系统设计的技术人员。 使用场景及目标：适用于工业自动化领域的自动门控制系统设计与调试，帮助工程师掌握PLC编程技巧，优化自动门控制逻辑，提升系统的可靠性和安全性。 其他说明：文中提供了详细的硬件接线图、梯形图代码示例和仿真工程文件，有助于读者更好地理解和实践。同时提醒读者关注实际调试中的常见问题，如限位开关的校准和电机过载保护等。

MATLAB车牌识别系统是基于MATLAB平台开发的一套用于车牌识别的软件系统。该系统主要利用MATLAB的图像处理和模式识别能力，通过对车牌图片进行预处理、特征提取和分类识别等步骤，实现对车牌信息的识别和提取 系统的主要步骤包括： 1. 图像预处理：包括图像灰度化、二值化、去噪等操作，将车牌图像转换为适合进行下一步处理的形式； 2. 特征提取：提取车牌图像中的特征信息，如字符区域、字符边界等； 3. 字符分割：将车牌图像中的字符区域进行分割，分离出每个字符； 4. 字符识别：对每个字符进行识别，利用模式识别算法或者深度学习算法对字符进行分类，得到字符标识； 5. 结果输出：将识别结果进行整合、处理并输出，通常以文本形式展示识别出的车牌信息。 MATLAB车牌识别系统能够根据实际需要进行相应的功能扩展和优化，也可以与其他系统进行集成，提供更加丰富、智能化的车牌识别服务。

内容概要：本文详细介绍了水下巡检竞赛中使用的水下机器人控制系统。重点讲解了如何利用树莓派控制STM32微控制器，并通过ROS实现无线控制，完成水下机器人的阈值纠偏和中心点纠偏。文中首先概述了水下巡检技术的发展背景及其重要性，接着分别阐述了树莓派控制STM32的具体实现方法，包括硬件连接、软件开发和调试优化；随后介绍了ROS无线控制的实现流程，如ROS环境搭建、节点编写及调试测试。最后总结了此次竞赛的技术成果，强调了该技术在未来水下巡检领域的广泛应用前景。 适合人群：对水下机器人感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是有一定嵌入式系统和ROS基础的学习者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解水下机器人控制系统的个人或团队，旨在帮助他们掌握从硬件组装到软件编程的一系列技能，最终实现高效的水下巡检任务。 其他说明：本文提供了详细的代码实现指南，有助于读者快速上手并应用于实际项目中。同时，文中提及的MVLink协议也是理解和实施水下机器人通信的关键部分。

用JS让文章内容指定的关键字加亮 是这样的.. 现在有这些关键字:美容,生活,购物当在文章里头出现这些关键字,就把它加亮显示.. 文章是生成静态页面的,而这些关键字是能随时更新的,所以我想用JS来实现…不知道怎样来实现这样的功能啊?特此求助 代码如下:[removed]function highlight(key) { var key = key.split(‘|’); for (var i=0; i<key.length; i++) {  var rng = document.body.createTextRange();  while (rng. 在网页开发中，有时我们需要对文章中的特定关键字进行高亮显示，以便用户更容易发现和理解。这在搜索结果展示、文章阅读或者数据分析等场景中非常常见。本文将介绍如何使用JavaScript来实现这样的功能，主要围绕提供的代码进行解析和扩展。 让我们分析给出的JavaScript函数`highlight(key)`。这个函数的主要目的是接收一个包含多个关键字的字符串，然后遍历整个文档，找到这些关键字并将其高亮显示。`key`参数是以竖线（`|`）分隔的关键词列表。 ```javascript function highlight(key) { var key = key.split('|'); // 将关键词字符串分割成数组 ``` 在这里，`split('|')`方法被用来将传入的字符串按照分隔符`|`切割成一个数组，例如`['美容', '生活', '购物']`。 接着，我们使用`for`循环遍历这个关键词数组： ```javascript for (var i = 0; i < key.length; i++) { var rng = document.body.createTextRange(); while (rng.findText(key[i])) { // rng.pasteHTML(rng.text.fontcolor('red')); rng.pasteHTML(''); } } ``` 在循环内部，我们创建了一个`TextRange`对象`rng`，它代表文档中的一段文本。`findText(key[i])`方法用于查找当前关键词`key[i]`在文档中的出现位置。如果找到，就会进入`while`循环，将找到的关键字替换为高亮显示的HTML元素。 原代码中注释掉的部分`rng.pasteHTML(rng.text.fontcolor('red'));`原本会将找到的关键字改为红色，但这里被替换为一个带有边框的红色`div`，并包裹在一个`a`标签内，这样不仅可以高亮显示，还可以为用户提供可点击的链接（尽管链接地址设为了`#`，即当前页面）。 ```javascript rng.pasteHTML(''); ``` 这段代码将替换掉找到的关键字，并为其添加样式和属性。`title`属性提供了关键词的工具提示，`display:inline`确保高亮部分保持在文本流中，而不会破坏布局。 调用`highlight`函数时，你需要提供一个包含所有关键字的字符串，如`highlight('文章|关键|功能')`。 然而，需要注意的是，上述代码仅适用于IE浏览器，因为它使用了`TextRange`对象，这是Internet Explorer特有的。对于其他浏览器，如Firefox、Chrome、Safari等，可以使用`document.querySelectorAll`或`NodeIterator`结合正则表达式来实现类似功能。 例如，我们可以使用`querySelectorAll`配合`innerText`属性和正则表达式来替换文本： ```javascript function highlightModern(key) { const keys = key.split('|'); const regex = new RegExp(keys.join('|'), 'gi'); const elements = document.querySelectorAll('body *'); // 获取所有元素 for (const element of elements) { if (element.nodeType === Node.TEXT_NODE) { const text = element.textContent; const replacedText = text.replace(regex, function (match) { return '' + match + ''; }); element.textContent = replacedText; } } } // 添加CSS样式 document.head.insertAdjacentHTML('beforeend', ` `); highlightModern('文章|关键|功能'); ``` 这段代码首先创建了一个正则表达式来匹配所有的关键词，然后遍历所有页面元素，将匹配到的关键字替换为带有`highlight`类的`span`标签。添加一个CSS样式，使高亮背景颜色为黄色。 总结来说，JavaScript的高亮显示功能可以通过多种方法实现，具体取决于目标浏览器和需求。在处理静态页面且关键词可能变化的情况下，动态使用JavaScript来实现关键词高亮是一种可行的解决方案。

内容概要：本文详细介绍了如何在C#环境下开发433MHz高频射频卡项目。内容涵盖了射频卡的工作原理和技术背景、开发环境配置、基础通信实现、案例分析以及项目进阶优化。文中还通过一个智能门禁系统的实例，展示了如何读取和解析射频卡数据，验证用户身份，并实现开闭门的功能。 适合人群：对C#开发感兴趣的技术人员，尤其是从事物联网和智能系统开发的研发人员。 使用场景及目标：帮助开发者快速掌握433MHz射频卡的通信实现方法，适用于物联网、智能家居、身份认证等领域的项目开发。通过实例演示，增强实际应用能力。 其他说明：本文提供了详细的代码示例和操作步骤，适合初学者和有一定经验的开发人员学习和参考。

基于Flocking算法的无人机集群编队MATLAB复现实现研究,无人机集群编队，经典集群flocking算法复现matlab ,无人机集群编队; flocking算法; 复现; MATLAB; 编程; 仿真,"MATLAB复现经典flocking算法的无人机集群编队系统" Flocking算法是一种模拟自然界中鸟群、鱼群等生物群体运动行为的算法，它能够使个体在遵循简单的局部规则的情况下，实现复杂的全局行为，如群体同步移动、避免碰撞、形成集群等。在无人机集群编队的研究中，Flocking算法因其能在无中央控制的情况下实现无人机之间的协作编队而受到广泛关注。MATLAB作为一种高效的数值计算和仿真工具，广泛应用于科研和工程领域，它提供了丰富的数学函数库，适合于算法的快速仿真和复现。 本研究主要关注的是如何在MATLAB环境下复现Flocking算法，并将其应用于无人机集群编队的仿真中。为了实现这一目标，研究者需要首先理解Flocking算法的核心机制，包括三个基本行为规则：避免碰撞、速度匹配和集群吸引。避免碰撞是指每个无人机都应保持与邻近无人机的安全距离；速度匹配则是要求无人机根据周围个体的速度进行调整，以达到速度一致；集群吸引则指导无人机向群体中心靠拢。 在MATLAB中复现Flocking算法，首先需要设计适当的数学模型和编程逻辑，确保算法能够在模拟环境中稳定运行。接着，研究者可以通过调整算法参数，例如感知半径、最大速度、邻近无人机数量等，来观察无人机集群行为的变化。仿真过程中，无人机的运动状态可以用一组二维或三维的向量来表示，通过迭代更新这些向量，可以实现无人机编队的动态模拟。 此外，为了提高仿真的真实性和有效性，还可以在MATLAB环境中引入物理约束，比如考虑无人机的动力学特性、环境风速风向、以及可能的通信延迟等因素。这些因素的加入，可以使得Flocking算法的复现更加贴近实际应用，从而更好地为无人机集群编队的实际应用提供理论依据和仿真支持。 通过对Flocking算法的复现和仿真的深入研究，可以为无人机集群技术的发展提供有力的技术支持。这不仅有助于无人机在复杂环境下实现更加灵活的编队飞行，而且还能拓展无人机在农业、搜救、军事侦察、交通监控等领域的应用前景。 本研究的内容不仅限于算法复现，还包括了对Flocking算法在无人机集群编队中应用的详细分析。通过对无人机集群编队控制系统的设计、仿真验证以及理论分析，本研究期望能为未来无人机集群技术的研究和发展奠定基础。同时，也能够为相关领域的工程师和技术人员提供一个清晰的Flocking算法复现流程和操作指南，进一步推动该领域的研究进程和技术革新。 研究成果的发布形式多样，包括但不限于技术报告、学术论文、会议演讲等。通过这些方式，研究成果能够被广泛传播，促进学术交流和行业合作，加速无人机集群技术的商业化和实用化进程。 基于Flocking算法的无人机集群编队的MATLAB复现实现研究，不仅对理论研究具有重要意义，而且在实际应用中也具有广阔的应用前景。随着技术的不断进步和成熟，我们有理由相信无人机集群技术将在未来的多个领域发挥重要作用。