Matlab直齿圆柱齿轮应力计算程序：输入设计参数，输出弯曲应力和许用应力，GUI界面操作，附程序说明文档，满足设计要求。,基于MATLAB的直齿圆柱齿轮应力计算程序——集成GUI与文档说明，一键输入设计参数，输出弯曲与许用应力对比，满足安全需求。,基于matlab编制的直齿圆柱齿轮应力计算程序，输入设计参数：模数、齿顶高、齿宽、啮合齿数、转速、扭矩、安全系数、压力角、齿轮类型（开式、闭式）等，输出弯曲应力和许用应力，并对比是否满足要求。 并把程序成GUI界面。 包含程序说明文档。 程序已调通，可直接运行。 ,MATLAB程序;直齿圆柱齿轮应力计算;输入参数;输出应力和许用应力对比;GUI界面设计;程序文档;调试通顺。,MATLAB直齿圆柱齿轮应力计算GUI程序：输入参数输出应力分析工具

在大数据处理领域，Hadoop是一个不可或缺的开源框架，它为海量数据提供了分布式存储和计算的能力。本项目"基于Hadoop平台使用MapReduce统计某银行信用卡违约用户数量"旨在利用Hadoop的MapReduce组件来分析银行信用卡用户的违约情况，这对于银行的风险控制和信用评估具有重要意义。 MapReduce是Hadoop的核心组成部分之一，它将大规模数据处理任务分解为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。在本案例中，Map阶段的任务是对输入数据进行预处理，将原始数据转化为键值对的形式，如（用户ID，违约状态）。Reduce阶段则负责聚合这些键值对，计算出每个键（即用户ID）对应的违约用户数量，最终得到银行的违约用户总数。 为了实现这个任务，我们需要完成以下几个步骤： 1. 数据准备：我们需要获取银行信用卡用户的交易记录数据，这些数据通常包含用户ID、交易日期、交易金额等信息。数据可能以CSV或JSON等格式存储，需要预先进行清洗和格式化，以便于MapReduce处理。 2. 编写Mapper：Mapper是MapReduce中的第一个阶段，它接收输入数据，进行必要的转换。在这个案例中，Mapper会读取每一条用户交易记录，如果发现有违约行为（例如，连续多次未按时还款），就将用户ID与1作为键值对输出。 3. 编写Reducer：Reducer接收Mapper输出的键值对，并对相同键的值进行求和，从而得到每个用户违约次数。Reducer还需要汇总所有用户的违约总数，作为最终结果。 4. 配置和运行：配置Hadoop集群，设置输入数据路径、输出数据路径以及MapReduce作业的相关参数。然后提交作业到Hadoop集群进行执行。 5. 结果分析：MapReduce完成后，我们会得到一个输出文件，其中包含银行的总违约用户数量。可以进一步分析这些数据，例如，找出违约率较高的用户群体特征，为银行的风控策略提供依据。 在"BankDefaulter_MapReduce-master"这个项目中，可能包含了实现上述功能的源代码、配置文件以及相关的文档。开发者可以通过阅读源码了解具体的实现细节，同时也可以通过运行项目在本地或Hadoop集群上验证其功能。 这个项目展示了如何利用Hadoop MapReduce处理大规模数据，进行信用卡违约用户的统计分析，这在实际的金融业务中具有很高的应用价值。同时，它也体现了大数据处理中分布式计算的优势，能够快速处理海量数据，提高数据分析的效率。对于学习和理解Hadoop以及MapReduce的工作原理，这是一个很好的实践案例。

配送是物流系统中很重要的一个环节，它要求在规定的时间内以一定的方 式将确定的货物送到指定的地点。而车辆路径问题是研究货物运输成本最小的 物流配送问题，它也是运输组织优化中的核心问题，由于它将运筹学理论与生 产实践紧密地结合，因而在最近几十年取得了丰硕的研究成果，并且被称为“最 近几十年运筹学领域最成功的研究之一"。因此，用启发式算法求解该问题就 成为人们研究的一个重要方向。 物流配送路径优化问题是一个复杂而重要的议题，尤其是在现代商业环境中，高效的配送路线设计对于降低运营成本、提升服务质量具有显著影响。传统的线性规划或整数规划等精确算法在处理大规模问题时往往面临计算时间过长的挑战，因此，启发式算法如蚁群算法成为了解决此类问题的有效工具。 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是受到蚂蚁寻找食物过程中信息素沉积和追踪行为启发的一种分布式优化算法。在这个算法中，每只蚂蚁代表一条可能的路径，蚂蚁在选择路径时会依据路径上的信息素浓度和距离两个因素。信息素是一种虚拟的化学物质，在这里表示路径的优劣，蚂蚁走过的路径会留下信息素，而随着时间的推移，信息素会逐渐挥发。这种机制使得算法在迭代过程中能够逐渐发现较优的解决方案。 在本文中，研究人员针对物流配送路径优化问题提出了改进的蚁群算法。他们引入了遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的遗传算子，包括复制、交叉和变异，这些算子能够增强蚁群算法的全局搜索能力和收敛速度。复制确保优秀的解得以保留，交叉则允许不同路径之间交换信息，变异则增加了算法的探索性，避免陷入局部最优。 他们对信息素的更新策略进行了改进。原版蚁群算法的信息素更新通常采用蒸发和强化两部分，但在改进版本中，信息素的残留程度可以根据算法的收敛情况动态调整，这提高了算法的自适应性，能够在需要时加速收敛，或者在需要时增加全局探索。 此外，论文还引入了一种确定性搜索方法，旨在进一步加快启发式搜索的收敛速度。这种方法可能涉及到设置一定的搜索规则或策略，使蚂蚁更倾向于探索那些有潜力的区域，从而更快地找到高质量解。 通过对比实验，改进的蚁群算法在求解物流配送路线问题时，能够有效地求得问题的最优解或近似最优解，而且求解速度快，证明了该方法的有效性和实用性。 这篇研究展示了如何通过融合遗传算法的策略和对蚁群算法的关键元素进行优化，来提升物流配送路径问题的求解效率。这种结合不同优化算法的方法为解决复杂组合优化问题提供了新的思路，对于物流管理、交通规划等领域有着广泛的应用价值。

支持固话拨号控制 ，DTMF收发 ，fsk解码， 电话线电压检测。可运用于VOIP终端、智能商务电话、录音盒、安防等。STM32F103的软件编解码DTMF,FSK。资料里有原理图、程序源代码，通讯协议。

内容概要：本文详细介绍了基于S7-1200 PLC的蒸汽锅炉燃烧控制系统的设计与实现。首先探讨了梯形图编程，展示了如何通过梯形图实现燃烧器的启动逻辑。接着讨论了接线图和原理图的作用及其具体应用，如温度传感器的接线方法。然后讲解了IO分配的原则和实例，确保PLC能够有效监控和控制外部设备。最后介绍了组态画面的设计，强调了其在人机交互中的重要性，如实时显示锅炉温度、压力等关键参数，提供操作按钮和报警提示等功能。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是对PLC编程和锅炉控制系统感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要设计和维护蒸汽锅炉燃烧控制系统的场合，旨在提高系统的稳定性和效率，减少燃料浪费和安全隐患。通过学习本文，读者可以掌握S7-1200 PLC在锅炉控制系统中的应用，包括硬件组态、程序逻辑和HMI联动等方面的知识。 其他说明：文中还分享了一些实用的经验和技巧，如模拟量滤波、PID控制参数调整、硬件接线注意事项等，帮助读者避开常见陷阱，确保系统顺利运行。

基于SpringBoot的图书商城管理系统是一项结合了现代Web开发技术的电子商务项目。SpringBoot作为核心框架，其目的在于简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。它使用特定的方式来进行配置，从而使开发者能够更快地开始项目，并且几乎不需要配置XML文件。 该系统的主要功能可能包括用户注册、登录、图书浏览、购物车管理、订单处理、支付接口集成、后台管理等模块。用户可以在系统中浏览各类图书，通过搜索功能快速找到所需书籍，并将其加入购物车进行结算。系统还应支持用户对订单的状态进行跟踪，以及对已购图书进行评价。 在技术实现上，该系统可能使用了SpringBoot框架与多种Spring技术栈，如Spring Security用于安全认证，Spring Data JPA进行数据持久化操作，以及Spring MVC处理Web请求。除此之外，系统前端可能使用了流行的前端框架，如React或Vue.js，以提供良好的用户界面和交互体验。 系统管理员可以通过后台管理模块对图书信息、用户信息、订单信息进行管理。管理员可以添加、编辑或删除图书信息，管理用户账户，以及处理订单。此外，商城系统还应提供统计报表功能，便于分析销售数据和用户行为。 在数据存储方面，系统可能需要一个关系型数据库来存储用户信息、图书信息、订单信息等数据。数据库设计需要遵循规范，合理地设计表结构和关系，以保证数据的一致性和完整性。 系统开发过程中可能会涉及到的其他技术或工具包括但不限于Maven或Gradle构建工具，Git版本控制工具，以及可能的云服务部署。 基于SpringBoot的图书商城管理系统是一个典型的电商平台项目，它不仅涉及前端展示和交互设计，还包括后端逻辑处理、数据库设计、安全认证和数据统计分析等多个方面。通过该项目，开发者可以全面学习和实践从项目搭建到部署上线的整个Web应用开发流程。

在本文中，我们将深入探讨如何使用C#进行人脸识别，特别是在基于虹软（ArcSoft）免费SDK的情况下。虹软是一家知名的计算机视觉技术提供商，其人脸识别SDK为开发者提供了强大的工具，用于集成到自己的应用中。 我们需要理解人脸识别的基本原理。人脸识别是生物识别技术的一种，它通过分析人脸的特征来识别或验证个人身份。虹软的SDK通常会包含图像处理、特征提取、模板匹配等核心算法，使得开发者无需深入了解这些复杂的细节，就能快速实现功能。 在C#中，虹软的SDK提供了一套易于使用的API接口。要开始开发，你需要先下载并安装SDK，然后在项目中引用相关的DLL文件。"arcfacetest"可能是SDK提供的一个示例程序或者测试工具，它可以用来测试SDK的功能并帮助我们了解如何调用API。 接下来，我们来看一下C#中如何使用虹软SDK进行人脸识别的步骤： 1. **初始化**: 在程序启动时，需要初始化SDK，这通常涉及到设置许可证文件路径，以及配置其他参数，如识别精度等。 2. **加载人脸检测模型**: SDK提供的人脸检测模块可以帮助我们定位图像中的人脸。这一步骤涉及调用`DetectFace`或类似的函数，传入图像数据，并返回人脸的位置信息。 3. **提取人脸特征**: 一旦检测到人脸，我们可以通过`ExtractFeature`函数提取人脸特征。特征提取是关键步骤，因为后续的识别过程依赖于这些特征。 4. **创建人脸数据库**: 对于识别任务，可能需要预先创建一个人脸数据库，存储已知个体的特征。这可以通过调用SDK的`AddFaceToDatabase`函数完成。 5. **人脸识别**: 使用`CompareFeature`或`Identify`函数进行人脸识别。前者比较两个特征的相似度，后者则在数据库中查找最匹配的人脸。 6. **处理结果**: 根据SDK返回的结果，我们可以进行相应的业务逻辑，比如显示识别结果、记录日志等。 在"说明.txt"文件中，可能会包含更具体的使用指南，如代码示例、注意事项、错误处理等。开发者应仔细阅读这份文档，以便更好地理解和应用SDK。 C#结合虹软人脸识别SDK能让你轻松地在Windows平台上构建人脸识别应用。无论是简单的面部检测还是复杂的身份验证，都有相应的API支持。不过，值得注意的是，尽管SDK是免费的，但使用过程中仍需遵循虹软的条款与条件，以及尊重用户隐私，确保合规性。在实际开发中，你可能需要根据具体需求对示例代码进行调整和优化，以满足项目需求。

Spring cloud 实战电商网站项目( 模块) 目的： 综合应用 spring cloud进行微服务架构开发。 开发环境 操作系统 ： windows Java环境 ： JDK1.8(不能使用高版本) 开发工具 ： Idea 2020 数据库： mysql 5.5以上 spring cloud : Greenwich.SR2 spring boot : 2.1.7 Release 测试方法 数据库使用本机localhost配置MySQL b2bdata.sql 和 b2bgoods.sql。 common 模块中 install 启动 eureka-server 启动 user-provider,注意修改数据库连接密码 启动 user-consumer 访问 http://localhost:8893/admin/tologin 王三 ， 123 1 1 goods-provider 修改 application.yml，注意数据库配置 运行 goods-provider 中的单元测试程序

"基于集成学习Adaboost-SCN与随机配置网络的强回归器在时序预测中的实践：效果显著、注释详尽、快速上手",集成学习adaboost-scn，集成随机配置网络的强回归器。 回归，时序预测。 效果显著，注释详细。 替数据就可适用于自己的任务 ,集成学习; adaboost-scn; 随机配置网络; 强回归器; 回归; 时序预测; 效果显著; 注释详细; 数据替换。,"集成学习强回归器：Adaboost-SCN与随机配置网络时序预测，注释详尽效果显著" 在当今的数据分析领域中，时序预测作为一种重要的数据分析方法，对于金融、气象、能源等领域都具有极为重要的应用价值。时序预测的目标是从历史时间序列数据中寻找规律，进而预测未来的数据趋势。随着人工智能技术的发展，集成学习方法在时序预测领域的应用越来越广泛，而Adaboost-SCN（Adaptive Boosting结合随机配置网络）的强回归器正是在这一背景下应运而生。 Adaboost-SCN的核心思想是结合了Adaboost算法的自适应集成思想与随机配置网络（SCN）的非线性映射能力，以此构建一个能够准确处理复杂时序数据的强回归模型。Adaboost算法通过集成多个弱回归模型来提升整体的预测性能，而随机配置网络是一种基于随机投影的神经网络，能够捕捉数据中的非线性关系。通过两者的结合，Adaboost-SCN能够在保证模型复杂度的同时，避免过拟合，并提高预测的准确性。 集成学习在时序预测中的优势在于，它能够通过整合多个模型的优势，来改善单一模型可能出现的不足。例如，不同模型可能在捕捉数据的线性和非线性特征上各有所长，集成学习可以通过加权的方式整合这些模型的预测结果，从而达到更优的预测效果。此外，集成学习还能够增强模型的泛化能力，使模型在面对新数据时依然保持较高的预测性能。 随机配置网络（SCN）作为一种新的神经网络结构，通过随机化的方法来简化神经网络的结构，其核心思想是在网络的输入层和输出层之间引入一个随机映射层，从而使得网络在保持原有性能的同时，大幅减少模型的复杂度和计算量。随机配置网络的引入，为传统的时序预测方法提供了新的研究思路和解决方案。 在实际应用中，集成学习中的强回归器及其在时序预测中的应用主要表现在能够提供更为准确、稳定和快速的预测结果。例如，在金融市场中，准确的股票价格预测可以为投资者提供重要的决策支持；在气象预测中，准确的降雨量预测可以为防灾减灾提供重要的参考；在能源管理中，准确的电力消耗预测可以为电网调度提供指导。因此，Adaboost-SCN在时序预测中的应用前景十分广阔。 在应用Adaboost-SCN进行时序预测时，用户可以通过替换数据集，将模型快速应用于自身的任务。整个过程通常包括数据的预处理、模型参数的设定、模型训练和预测等步骤。其中，数据预处理是关键步骤之一，需要根据实际的数据特征和预测需求选择合适的方法。例如，对于具有明显季节性特征的数据，可以选择进行季节性分解；对于具有趋势的数据，可以选择差分等方法来平稳数据。 在模型训练阶段，可以通过交叉验证的方法来选择最优的模型参数，以达到最佳的预测效果。此外，集成学习的灵活性还体现在对于不同数据集，可以通过调整集成模型中各弱模型的权重，来实现对数据的更好拟合。 Adaboost-SCN作为一种集成学习的强回归器，通过结合Adaboost算法和随机配置网络的优势，在时序预测领域展示出了显著的效果和应用前景。它的实践不仅对数据分析师和工程师们具有重要的参考价值，也为相关领域的科研和实际应用提供了新的思路。

### 7 Series FPGAs Integrated Block for PCI Express IP核中基于64位事务层接口的AXI4-Stream接口设计 #### 概述 本文旨在深入解析7 Series FPGAs集成块中的PCI Express (PCIe) IP核所采用的64位事务层接口的AXI4-Stream接口设计。该设计主要用于实现高速数据传输，特别是针对大数据量的传输场景。AXI4-Stream接口设计主要包括信号定义、数据传输规则及接口行为等内容。 #### 一、TLP格式 **事务层数据包**(Transaction Layer Packet, TLP)是PCI Express协议中用于在事务层上传输数据的基本单元，它由多个部分组成： - **TLP头**：包含关于TLP的重要信息，如总线事务类型、路由信息等。 - **数据有效负载**：可选的，长度可变，用于传输实际的数据。 - **TLP摘要**：可选的，用于提供数据的完整性检查。 数据在AXI4-Stream接口上以**Big-Endian**顺序进行传输和接收，这是遵循PCI Express基本规范的要求。Big-Endian是指数据表示方式中高位字节存储在内存的低地址处，低位字节存储在内存的高地址处。 #### 二、基于64位事务层接口的AXI4-Stream接口设计 1. **数据传输格式**：当使用AXI4-Stream接口传输TLP时，数据包会在整个64位数据路径上进行排列。每个字节的位置根据Big-Endian顺序确定。例如，数据包的第一个字节出现在s_axis_tx_tdata[31:24]（发送）或m_axis_rx_tdata[31:24]（接收）上，第二个字节出现在s_axis_tx_tdata[23:16]或m_axis_rx_tdata[23:16]上，以此类推。 2. **数据有效性**：用户应用程序负责确保其数据包的有效性。IP核不会检查数据包是否正确形成，因此用户需自行验证数据包的正确性，以避免传输格式错误的TLP。 3. **内核自动传输的数据包类型**： - 对远程设备的配置空间请求的完成响应。 - 对内核无法识别或格式错误的入站请求的错误消息响应。 4. **用户应用程序负责构建的数据包类型**： - 对远程设备的内存、原子操作和I/O请求。 - 对用户应用程序的请求的完成响应，例如内存读取请求。 5. **配置空间请求处理**：当配置为端点时，IP核通过断言tx_cfg_req（1位）通知用户应用程序有待处理的内部生成的TLP需要传输。用户应用程序可以通过断言tx_cfg_gnt（1位）来优先处理IP核生成的TLP，而不考虑tx_cfg_req的状态。这样做会阻止在用户交易未完成时传输用户应用程序生成的TLP。 6. **优先级控制**：另一种方法是，用户应用程序可以在用户交易完成之前通过反断言tx_cfg_gnt（0位）来为生成的TLP保留优先级，超过核心生成的TLPs。用户交易完成后，用户应用程序可以断言tx_cfg_gnt（1位）至少一个时钟周期，以允许待处理的核心生成的TLP进行传输。 7. **Base/Limit寄存器处理**：IP核不会对Base/Limit寄存器进行任何过滤，确定是否需要过滤的责任在于用户。这些寄存器可以通过配置接口从Type 1配置头空间中读取。 8. **发送TLP**：为了发送一个TLP，用户应用必须在传输事务接口上执行以下事件序列： - 用户应用逻辑断言s_axis_tx_tvalid信号，并在s_axis_tx_tdata[63:0]上提供TLP的第一个QWORD（64位）。 - 如果IP核正在断言s_axis_tx_tready信号，则这个QWORD会立即被接受；否则，用户应用必须保持呈现这个QWORD，直到IP核准备好接收为止。 通过上述详细的介绍可以看出，基于64位事务层接口的AXI4-Stream接口设计为PCI Express IP核提供了高效的数据传输机制，尤其是在处理大数据量传输时具有显著优势。用户应用程序需要遵循特定的指导原则，以确保与PCI Express集成块的有效交互，并管理出站数据包的传输，同时处理与配置空间相关的请求。