Gotify推送 Gotify 谷歌浏览器扩展 用于向 gotify/server 发送推送通知的 Chrome 扩展 :bell: :desktop_computer: 系统字体 :nail_polish: Spectre.css 框架 :hundred_points: 轻量化和优化 :hourglass_not_done: 获取API 要求 高发API 安装 下载或克隆此 Github Respo 打开扩展管理页面 - chrome://extensions 通过单击开发人员模式旁边的切换开关启用开发人员模式。 单击LOAD UNPACKED按钮并选择解压后的扩展目录 用法 您可以在 Chrome 工具栏的地址栏右侧找到插件选项页面 单击 Gotify 设置按钮并输入您的 Gotify APP API URL 并保存 这就是在您的浏览器上成功设置 Gotify Push Extension 的全部内容 允许 CORS 你必须配置你的服务器 CORS 允许这个扩展从这个扩展发送推送通知 打开config.yml

### STM8 仿真调试快速入门 #### 一、前言 STM8 是一款基于高性能 8 位 RISC 内核的微控制器，它具备多种先进的功能，如高速度、低功耗等特性，适用于各种嵌入式应用场合。本文旨在帮助初学者快速掌握 STM8 的仿真调试方法，包括使用 Cosmi C 语言进行软件仿真以及使用 STLink III 仿真器进行硬件仿真的步骤。 #### 二、软件环境准备 **1. 安装 ST Visual Develop** - 访问 ST 官方网站下载 ST Visual Develop 开发工具：[http://www.st.com/stonline/products/support/micro/files/sttoolset.exe](http://www.st.com/stonline/products/support/micro/files/sttoolset.exe) - 按照提示完成安装过程。 **2. 配置 Cosmic C 编译器** - 在 ST Visual Develop 中通过“Tools -> Options”菜单打开设置对话框。 - 选择“Toolset”选项卡，在“Toolset”下拉列表中选中“STM8S Cosmic”，设置“Root path”为 Cosmic C 编译器的安装路径，例如：“C:\Program Files\COSMIC\CXSTM8_16K”。 - 完成配置后点击“确定”。 #### 三、软件仿真 **1. 设置软件仿真** - 选择菜单“Debug instrument -> Target Settings”，在弹出的设置界面中选择“Debug session”选项卡下的“Simulator”项。 - 设置完毕后即可进行软件仿真。 **2. 打开并调试测试文件** - 使用 ST Visual Develop 打开测试项目文件（如 test.stw）。 - 通过菜单“Debug -> Start Debugging”或点击工具栏上的蓝色按钮开始仿真。 - 在“Debug instrument”菜单下可以设置相关的 MCU 寄存器等参数。 #### 四、硬件仿真 **1. 设置硬件仿真** - 选择菜单“Debug instrument -> Target Settings”，在弹出的设置界面中选择“Debug session”选项卡下的“Swim ST-Link”项。 - 在“Target Port Selection”中选择 USB 作为通信端口。 - 设置完成后点击“OK”。 **2. 打开并调试测试文件** - 使用 ST Visual Develop 打开测试项目文件（如 test.stw）。 - 在“Project -> Settings -> MCU Selection”中设置正确的 MCU 型号。 - 通过菜单“Debug -> Start Debugging”或点击工具栏上的蓝色按钮开始仿真。 #### 五、STM8 调试程序 在 ST Visual Develop 中提供了丰富的调试工具栏，可实现对程序执行状态的精确控制： - **开始调试（Start Debugging）**：连接调试平台，装载目标文件并执行复位操作。 - **停止调试（Stop Debugging）**：停止调试过程，断开与调试平台的连接。 - **光标跳转到当前程序处（Go To PC）**：让光标跳转到当前运行的程序语句行处。 - **全速运行（Run）**：启动(重启动)程序，直到遇到断点或被手动停止。 - **复位（Reset）**：让目标程序复位，复位完成后跳回第一条用户的源代码语句处。 - **重新开始应用程序（Restart Application）**：让目标程序复位并且跳转到主函数。 - **继续运行（Continue）**：让暂停或停留在断点的程序继续运行。 - **暂停（Stop）**：停止程序运行，当程序停止时更新所有窗口中的信息。 - **逐过程（Step Into）**：逐步执行当前函数中的每一条指令，进入函数调用。 - **逐过程出（Step Over）**：执行当前函数中的下一条指令，但不会进入函数调用。 - **逐过程返回（Step Return）**：执行直至从当前函数返回。 #### 六、总结 通过对 STM8 微控制器的软件和硬件仿真方法的学习，我们可以更加高效地进行开发和调试工作。掌握这些基础知识对于深入理解 STM8 的内部结构及工作机制具有重要意义，同时也有助于提高开发效率和产品质量。希望本文能够帮助读者快速上手 STM8 的仿真调试流程，为进一步的学习打下坚实的基础。

汉明码是一种纠错编码技术，由理查德·卫斯里·汉明在1950年提出，主要用于检测和纠正数据传输或存储过程中的错误。在数字通信和计算机科学中，汉明码广泛应用于提高数据传输的可靠性。在MATLAB环境中，我们可以利用其强大的数学计算和图形化功能来实现汉明码的模拟和分析。 让我们深入理解汉明码的工作原理。汉明码通过在原始数据中添加冗余位，使得在数据传输过程中可以检测并修正单个错误。一个基本的汉明码系统会为每n位数据添加r个校验位，形成一个(n+r)位的码字。其中，r和n的关系满足2^r >= n+r，以确保能够检测和纠正单个错误。例如，7位汉明码（又称汉明(7,4)码）用于4位数据，添加3位校验位。 MATLAB中的实现通常包括以下几个步骤： 1. **编码过程**：给定原始数据，根据特定的生成矩阵（由汉明码的生成多项式确定）计算校验位。生成矩阵是r行n列的二进制矩阵，其中每一行对应一个生成多项式的二进制表示。编码时，将原始数据与生成矩阵做按位异或操作，得到的r位校验位与原始数据组合成完整的码字。 2. **传输过程**：编码后的码字通过信道传输，这个过程中可能会发生错误。 3. **解码过程**：在接收端，接收的码字通过检查矩阵（由汉明码的校验多项式确定）进行检验。检查矩阵是n行r列的二进制矩阵，用于检测错误。如果检测到某个位置的奇偶性错误，可以根据校验矩阵的位置信息确定错误位置，并进行纠正。 4. **错误检测与纠正**：汉明码通过奇偶性检查来发现错误。如果所有校验位的和都是偶数，那么认为传输是正确的；如果有奇数个1，表示发生了错误。通过特定算法，可以确定错误发生在哪一位，然后进行纠正。 在MATLAB中，可以使用`comm.HammingEncoder`和`comm.HammingDecoder`系统对象来实现汉明码的编码和解码。这些对象提供了便利的接口，用于处理数据输入和输出，以及设置编码参数。同时，MATLAB的`errorRate`函数可以帮助我们评估在不同错误率下的性能。 在`commsys.zip`这个压缩包中，可能包含了实现上述过程的MATLAB代码示例。代码可能包含定义生成矩阵和检查矩阵的函数，以及使用这些矩阵进行编码、解码的函数。此外，可能还包含了一些模拟错误注入和性能评估的脚本。 通过运行这些代码，我们可以直观地看到汉明码如何改善信号传输的可靠性。例如，它可能通过可视化方式展示了有无汉明码时信号误差的差异，通过比较误码率（BER）来突出汉明码的优势。在实际应用中，这种可视化和分析对于理解和优化通信系统的性能至关重要。 汉明码是一种有效且实用的纠错编码方法，通过在MATLAB中模拟和分析，我们可以更好地理解和利用它的优点。通过`commsys.zip`中的代码，我们可以深入学习如何在实际项目中实现和应用汉明码。

AxureCloud 2.0.0.411 是一个重要的软件工具，主要服务于产品原型设计和协作领域。这个安装包及其补丁是为用户提供稳定、高效的工作环境而设计的。Axure Cloud 是一个在线平台，它使得设计师可以将Axure RP创建的原型分享给团队成员或客户，进行实时协作和反馈。 我们来看官方安装包 `AxureCloud-Setup-2.0.0.411.msi`。这是一个Microsoft Installer（MSI）格式的文件，它是Windows操作系统中用于安装和管理应用程序的标准方式。这个安装包包含了Axure Cloud的所有必要组件，包括应用程序本身、相关的库、配置文件以及可能的依赖项。用户可以通过双击这个MSI文件启动安装过程，按照向导提示逐步完成安装。在安装过程中，系统会检查先决条件，如.NET Framework等，如果缺少这些，安装程序会尝试自动安装或者提示用户自行解决。 接下来是 `AxureCloud-Setup-2.0.0.411补丁.zip` 文件，这通常意味着它是对已安装软件的更新或修复。补丁文件通常包含修改过的代码段，用于解决已知问题、提升性能或添加新功能。`zip` 格式是一种常见的文件压缩格式，可以将多个文件或文件夹打包在一起，便于传输和存储。用户需要先解压这个ZIP文件，然后按照说明应用补丁到已安装的Axure Cloud 2.0.0.411上。应用补丁的过程可能包括替换原有文件或执行特定的更新脚本，以确保软件版本的更新。 在使用Axure Cloud时，用户可以享受到以下功能： 1. **原型设计**：Axure Cloud 提供了丰富的交互元素和组件库，帮助设计师快速构建高保真或低保真的产品原型。 2. **协作共享**：设计完成后，可以直接发布到云端，与团队成员、项目经理或客户共享，无需通过电子邮件或其他文件分享方式。 3. **实时反馈**：接收者可以在预览原型时直接添加注释和反馈，所有改动都会实时同步，提高了沟通效率。 4. **版本控制**：Axure Cloud 也支持版本管理，可以查看历史版本并轻松回滚到某一版本。 5. **兼容性**：与Axure RP无缝集成，使得本地的设计工作与云端的协作流程得以顺畅进行。 在安装和应用补丁时，用户需要注意以下几点： 1. **备份数据**：在更新软件前，最好备份当前的工作，以防意外情况导致数据丢失。 2. **关闭软件**：在安装或应用补丁时，确保Axure Cloud已经完全退出，以避免冲突和数据损坏。 3. **遵循指南**：仔细阅读补丁文件中的说明，按照步骤操作，避免错误。 4. **检查兼容性**：确认补丁适用于当前的系统环境，包括操作系统版本和硬件配置。 5. **安全更新**：确保下载的安装包和补丁来自官方或可信的源，防止安装恶意软件。 AxureCloud 2.0.0.411安装包和补丁是产品设计团队不可或缺的工具，它们帮助用户在设计、协作和迭代过程中保持高效和专业。正确安装和应用这些文件，将确保用户始终能够充分利用Axure Cloud提供的全部功能。

在IT领域，多机器人系统（Multi-Robot Systems, MRS）的研究已经成为一个重要方向，尤其是在自动化、人工智能和控制理论中。群集编队控制是多机器人系统中的一个关键问题，它涉及如何协调多个自主机器人，使它们能够按照预定的模式或任务进行集体运动。本资源是一个关于多机器人系统群集编队控制的MATLAB实现，对于学习和研究这一领域的人员来说非常有价值。 MATLAB是一种广泛使用的编程环境，特别适合于数值计算、数据分析以及算法开发。在多机器人系统中，MATLAB可以用来设计、仿真和测试控制算法，因为它的可视化工具和强大的数学库可以帮助开发者快速原型化和验证理论概念。 "标记.txt"可能包含的是代码注释或者对程序逻辑的简要说明，帮助理解代码的功能和运行流程。而"程序"很显然是MATLAB代码文件，可能包括了实现群集编队控制算法的函数和脚本。这些代码可能基于各种控制策略，如领导跟随、虚拟结构、势场法或分布式共识算法等。这些策略确保机器人之间保持一定的距离，同时整体上形成预设的队形。 群集编队控制的目标通常包括以下几点： 1. **队形保持**：确保机器人队列能够在动态环境中保持预定的几何形状。 2. **障碍物规避**：机器人需要能够感知周围环境，避免与其他物体或机器人碰撞。 3. **目标跟踪**：整个集群可能需要一起移动到特定位置或追踪动态目标。 4. **分散决策**：通过分布式算法，让每个机器人根据局部信息做出决策，实现全局优化。 5. **鲁棒性**：控制系统应具备应对传感器噪声、通信延迟和机器人故障的能力。 在MATLAB中，可能会使用诸如Simulink这样的可视化工具来构建和模拟这些控制算法。Simulink提供了图形化的界面，使得构建复杂的控制流程变得直观。此外，MATLAB的控制理论工具箱提供了一系列的函数和模块，支持状态空间模型的建立、控制器设计和系统性能分析。 为了深入理解这个MATLAB实现，你需要熟悉控制理论的基础知识，例如线性系统理论、反馈控制和优化算法。同时，对MATLAB编程和Simulink的掌握也是必不可少的。通过阅读代码和运行仿真，你可以逐步理解群集编队控制的细节，甚至可以修改代码以适应不同的应用场景。 这个"多机器人系统的群集编队控制.rar"资源为研究和学习多机器人系统提供了一个实践平台，通过MATLAB代码的分析和实验，有助于加深对群集编队控制算法的理解，并可能激发新的研究想法。

数据集在IT行业中，特别是在机器学习和计算机视觉领域，扮演着至关重要的角色。这个特定的“动物数据集”包含了4000多张图片，涵盖了五种不同的动物：羊、马、狗、牛和猫。这样的数据集是训练图像识别模型的基础，用于让算法学习并理解这些动物的特征，从而实现自动分类。 我们要了解数据集的基本结构。在这个例子中，"images"可能是指所有图片都存储在一个名为"images"的文件夹或子文件夹内。通常，每个类别（如羊、马等）都会有一个单独的子文件夹，里面包含该类别的所有图片。这种组织方式便于训练时快速定位和读取特定类别的图像。 在机器学习中，这个数据集可以被用作监督学习的示例，其中每张图片都带有对应的标签（羊、马、狗、牛或猫）。这些标签是训练过程中的关键，因为它们告诉算法每张图片代表的是哪种动物。在训练阶段，模型会尝试找到区分不同类别动物的特征，比如形状、颜色、纹理等。 接下来，我们来探讨一下训练过程。在训练一个图像分类模型时，通常会使用深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）。CNN以其对图像处理的优秀性能而闻名，能够自动提取图像中的特征。训练过程中，模型会逐步调整其权重以最小化预测标签与真实标签之间的差异，也就是损失函数。这个过程通过反向传播和优化算法（如梯度下降或Adam）进行迭代，直到模型的性能达到预期标准。 在评估模型性能时，通常会将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于更新模型参数，验证集用于调整超参数和防止过拟合，而测试集则用来衡量模型在未见过的数据上的表现。对于这个4000多张图片的数据集，合理的划分可能是20%作为验证集，20%作为测试集，剩下的60%用于训练。 此外，预处理步骤也是不可忽视的。这包括调整图片大小以适应模型输入，归一化像素值，以及可能的增强技术，如旋转、缩放、裁剪等，以增加模型的泛化能力。同时，数据集的平衡也很重要，如果各类别的图片数量差距过大，可能会影响模型对少数类别的识别能力。如果发现某些类别过少，可以采取过采样或生成合成图像等策略来解决。 这个动物数据集提供了训练和评估图像分类模型的素材，可以帮助我们构建一个能够识别羊、马、狗、牛和猫的AI系统。在实际应用中，这样的模型可能被用于自动识别农场动物、宠物识别、野生动物保护等领域，具有广泛的实际价值。通过学习和优化这个数据集，我们可以不断提升模型的准确性和鲁棒性，进一步推动人工智能在图像识别方面的进步。

内容概要：本文详细介绍了利用MATLAB实现的3船协同围捕控制算法。首先明确了每艘无人船的运动模型，将无人船简化为质点并控制其位置和速度来模拟运动。接着通过核心代码展示了如何计算各船与目标船及其他协作船之间的距离，并据此调整速度以实现围捕。此外，还讨论了算法的优势，如简化复杂问题、清晰展示控制逻辑，以及其在海上救援、海洋监测等领域的潜在应用。 适合人群：对智能船舶技术和MATLAB编程感兴趣的科研人员、工程师及学生。 使用场景及目标：适用于研究多船协同控制策略的学习和实验环境，旨在帮助理解和掌握无人船编队控制的基本原理和技术细节。 其他说明：文中提供了完整的MATLAB代码示例，便于读者动手实践。同时强调了参数调节的重要性，如速度调整系数、安全距离等，确保算法的有效性和稳定性。

霍夫曼编码是一种高效的数据压缩方法，特别是在文本和图像数据中广泛应用。它是基于频率的变长编码技术，通过为出现频率高的字符分配较短的编码，而为出现频率低的字符分配较长的编码，以此来优化编码效率。这种编码方式在无损数据压缩领域具有重要的地位，因为它可以实现较高的压缩比，同时保持原始数据的完整性和可恢复性。 开源软件是指源代码对公众开放的软件，允许用户查看、修改和分发源代码。"JHuffman Encoder/Decoder" 是一个基于Java语言开发的开源项目，它提供了一个直观的界面，用于理解和操作霍夫曼编码过程。这个应用不仅是一个实用工具，也是一个教育工具，因为用户可以通过它来可视化霍夫曼编码和解码的过程，深入理解其内部机制。 在"JHuffman Encoder 1.0.12"这个压缩包中，我们可以期待找到以下组件： 1. **源代码**：包含用Java编写的霍夫曼编码器和解码器的源文件。这些源文件通常以.java为扩展名，可以被开发者阅读和学习，甚至进行二次开发或定制。 2. **文档**：可能包括项目的README文件，提供了如何构建、运行和使用程序的说明。还可能有其他技术文档，如设计文档、API参考等，帮助用户和开发者理解软件的结构和功能。 3. **构建脚本**：如Ant或Maven的配置文件，用于自动化编译和打包过程。这些脚本可以帮助用户快速设置开发环境并构建可执行程序。 4. **资源文件**：可能包括图形用户界面（GUI）的图片、图标以及任何其他非代码资源，这些是程序运行时所需要的。 5. **许可证文件**：说明该开源软件的许可协议，规定了软件可以如何使用、修改和分发。对于JHuffman Encoder/Decoder，可能是GPL、MIT或Apache等常见的开源许可。 6. **编译后的可执行文件**：对于那些不想或不能从源代码构建的用户，可能会提供预编译的JAR文件，可以直接运行在支持Java的平台上。 通过研究和使用这个开源项目，开发者和学生可以学习到以下知识点： 1. **霍夫曼树的构造**：了解如何根据字符频率构建最优的二叉树结构，这是霍夫曼编码的基础。 2. **编码过程**：掌握从霍夫曼树生成编码的方法，以及如何将字符映射到对应的编码。 3. **解码过程**：学习如何从编码恢复原始数据，这涉及到沿着霍夫曼树进行反向遍历。 4. **数据结构和算法**：深入理解二叉树、优先队列（如堆）等数据结构及其在实际问题中的应用。 5. **Java编程**：学习如何用Java实现上述逻辑，包括文件读写、GUI设计等。 6. **软件工程实践**：通过源代码了解软件设计原则、模块化和面向对象编程思想。 7. **开源社区参与**：体验开源软件的协作开发模式，如何提交bug报告、提出改进意见或贡献代码。 "JHuffman Encoder/Decoder" 提供了一个深入了解霍夫曼编码及其在实际应用中的实现的好机会。无论是对数据压缩感兴趣的初学者还是经验丰富的开发者，都能从中受益。通过阅读源代码和实际操作，可以加深对霍夫曼编码工作原理的理解，并学习到Java编程和开源软件开发的相关知识。

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