内容概要：本文详细介绍了一个基于Java与Vue的学生健康状况信息管理系统的设计与实现，旨在通过信息化手段提升校园健康管理水平。系统采用B/S架构和前后端分离模式，后端基于Java语言与Spring Boot框架构建RESTful API，前端使用Vue实现动态交互界面。项目实现了学生基本信息管理、健康档案记录、体检数据存储、健康事件预警、多维度统计分析等功能，并强调数据的安全性、隐私保护及系统的高可用性。文中还展示了核心实体类设计（如学生、健康档案）、数据访问层（DAO）、业务逻辑层、数据库连接工具类及智能预警模块的代码实现，提供了从前端表单到后端服务的完整开发示例。; 适合人群：具备Java基础和前端Vue开发经验的软件开发者、计算机相关专业学生、教育信息化项目研究人员，以及从事智慧校园系统设计的技术人员；尤其适合有一定Web开发经验、希望深入理解前后端协作与实际项目落地的

内容概要：本文设计并实现了一套基于FPGA的现代农业大棚智慧管控系统，旨在解决传统大棚灌溉不及时、依赖人工、效率低下等问题。系统以Altera Cyclone IV E系列EP4CE10 FPGA为核心控制器，集成DHT11空气温湿度传感器、土壤湿度传感器、光敏电阻等环境感知模块，通过实时采集大棚内的温度、湿度、光照强度等关键参数，与预设阈值进行比较，自动控制继电器驱动加热、通风、补光和灌溉等执行设备，实现环境的智能调节。硬件设计涵盖主控时序、按键消抖、继电器驱动及各类传感器接口电路；软件设计采用Verilog HDL，实现了单总线（DHT11）和I2C（PCF8591 A/D转换器）通信协议的驱动程序。经过仿真和上板调试，系统能准确响应环境变化并触发相应动作，验证了设计方案的可行性。; 适合人群：电子信息工程、自动化、农业信息化等相关专业的本科生、研究生及从事嵌入式系统开发的初级工程师。; 使用场景及目标：①为智慧农业、精准农业提供一种基于FPGA的低成本、高稳定性自动化控制解决方案；②作为FPGA实践教学案例，帮助学习者掌握传感器数据采集、A/D转换、数字电路设计、状态机编程及软硬件协同调试等核心技能；③实现对大棚环境的无人值守智能监控，提高农业生产效率和资源利用率。; 阅读建议：此资源详细展示了从方案选型、硬件设计到软件编程和系统调试的完整开发流程，读者应重点关注FPGA在并行处理和实时控制方面的优势，以及I2C、单总线等通信协议的具体实现方法。建议结合文中电路图和时序图，动手实践代码编写与仿真，以深入理解智能控制系统的设计精髓。

Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms.2014剑桥大学教材

dog rope person qs_yes qs_no 其中标签分以上五类，狗，绳子，人，牵绳，不牵绳。

这是西安交通大学计算机研究生人工智能课程的，供大家学习和参考！

《人工智能导论》课件是人民大学出版社发布的一份详细的教学资源，旨在帮助学生系统学习和复习人工智能领域的核心概念与技术。这份课件涵盖了人工智能的多个重要方面，为理解和掌握这个快速发展的领域提供了坚实的基础。 一、人工智能概述 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它涉及计算机视觉、自然语言处理、机器学习、深度学习等多个子领域，目标是使机器能够像人一样思考、学习和行动。 二、基础理论 1. 逻辑推理：AI的基础之一是形式逻辑，包括命题逻辑和谓词逻辑，用于表达和解决复杂问题。 2. 机器学习：机器通过经验来改进其性能，包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。 3. 概率与统计：AI经常使用概率模型，如贝叶斯网络，进行决策和预测。 三、计算机视觉 计算机视觉是AI的重要分支，涉及图像处理、模式识别和图像理解。课件可能涵盖图像特征提取、物体检测、图像分类和图像生成等相关技术。 四、自然语言处理 自然语言处理（NLP）使机器能理解和生成人类语言。关键主题可能包括词性标注、句法分析、语义理解、情感分析以及机器翻译等。 五、机器学习 1. 监督学习：包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树以及随机森林等模型。 2. 无监督学习：如聚类、降维、关联规则挖掘等。 3. 强化学习：通过与环境的交互学习最佳策略，如Q-learning和深度Q网络。 六、深度学习 深度学习是机器学习的一个分支，利用多层神经网络模拟人脑的复杂结构。课程可能涉及卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和生成对抗网络（GAN）等。 七、人工智能应用 课件可能探讨AI在自动驾驶、医疗诊断、智能家居、金融风险评估、聊天机器人等领域的实际应用。 八、伦理与社会影响 随着AI的发展，其伦理和社会影响成为重要议题。这可能包括隐私保护、算法公平性、就业影响以及AI决策的透明度和可解释性。 通过深入学习《人工智能导论》课件，学生不仅能掌握基本的技术知识，还能了解AI的最新进展和未来趋势，为在这一领域进一步研究或工作打下坚实基础。这份课件是期末复习的理想资源，能够帮助学生全面梳理并理解人工智能的关键概念和技术。

在当前的科技发展背景下，语音识别技术已经广泛应用于各种场景，如智能手机、智能家居、在线客服等领域。语音识别技术的发展主要分为两种模式：基于本地语音模型库的识别模式和基于云语音模型库的识别模式。本地模式需要建立大量的语音数据模型库，通过对音频文件的采样和对比，实现语音识别；而云模式则依靠互联网的强大计算能力，通过联网上传用户的语音数据至云端进行处理，从而达到快速准确识别的效果。在教学和实践项目中，使用云模式能更有效地提升学习效率和体验。 在设计课例时，针对四年级小学生，采用mPython图形化编程软件能够降低学习难度，让孩子们更容易理解和掌握。项目通过体验式学习，让孩子们通过例子直观地了解和总结语音识别的工作流程。例如，通过智能音箱控制灯泡的实验，孩子们可以了解到智能音箱是如何通过接收、分析语音指令来控制灯泡的开启和关闭。 项目实施过程中，首先确定了语音获取的方式。经过讨论，学生选择通过按钮触发的方式录音，而不是持续录音，这样既可以避免浪费存储资源，也能更高效地上传到云语音识别平台。在识别方式上，学生意识到，掌控板本身难以建立庞大的语音数据库和进行复杂的语音分析，因此采用了基于云的语音识别服务。通过掌控板的麦克风模块录音并上传至云端进行处理，学生能够体验到更加高效和准确的语音识别过程。 通过编程测试和项目制作，学生不仅学习到了如何使用掌控板进行语音控制，还能够通过OLED屏幕查看语音识别的结果，并根据结果反馈控制LED灯。在这个过程中，孩子们通过实际操作，加深了对人工智能技术的理解，同时也培养了解决问题的能力。课程最后还鼓励学生们发散思维，创新语音命令，通过增加更多颜色控制的语音命令，让LED灯实现更丰富的变化效果，激发了学生们的创造力和想象力。 这个课例设计不仅让孩子们体验了科技的乐趣，而且通过实践学习，培养了他们对技术的认知和创新能力。对于教育者而言，这样的课例设计能够有效地将复杂的技术问题简单化，让学生在轻松愉快的氛围中掌握知识，为未来的学习和研究打下坚实的基础。

Con北京站聚焦技术落地与前沿趋势，核心方向包括： ​​AI工程化​​：端侧推理、RAG增强、多模态生成成为主流； ​​云原生深水区​​：混合云治理、湖仓一体架构、可观测性技术持续迭代； ​​安全与效能​​：大模型安全防御、研发流程标准化、平台工程价值凸显； ​​行业融合​​：物流、金融、社交等领域的技术跨界创新案例丰富。 大会为开发者提供了从理论到实践的全景视角，推动技术向生产力转化。 小红书FinOps实践：云成本优化与资源效率提升 在当今数字化转型和云计算迅猛发展的背景下，企业的云成本管理和资源效率成为核心议题。梁啟成在其著作中探讨了通过FinOps实践优化云成本、提升资源效率的有效途径。 ### 云资源成本与优化 云资源的成本管理是企业成本优化中的关键。企业需要对云资源的费用、折扣空间、资源开通权限、供应商情况及资源用量归属有清晰的认知。通过对实际资源成本与预算计划的比较，分析成本分摊的合理性，以及资源配置、存储周期和介质是否符合预期，企业可以定期组织成本review，从而对业务目标和资源动因有一个明确的了解。 ### 成本洞察与优化策略 梁啟成提出了两个核心概念，即成本洞察（Inform）和成本优化（Optimize）。成本洞察意在对企业消耗资源的方式和成本进行深入分析，而成本优化则是要通过策略和操作改变现状，实现成本的降低和资源使用效率的提升。目标是通过对外统一混合云计费账单模型，对内提供量价对应的资源账单，让业务部门能够清晰地看到成本，实现精细化运营。 ### 实施成效与案例分析 在梁啟成的实践中，中台自持资源成本占比实现了从15%以上降低到5%的显著效果。通过权责分明，采购部门负责商务节约（saving），中台技术提升效率，业务技术优化用量，从而实现了内外账金额偏差的控制。在资源管理方面，通过中台产品上架管理，资源用量上报、计费项定价与计费出账，提高了资源使用的透明度。 ### 技术细节与性能优化 内存访问延迟是影响CPU利用率的一个重要因素，不同访问方式（本地访问、跨NUMA访问、跨Socket访问）的性能存在显著差异。内存规格越大，可能会导致更激烈的邻居间内存共享竞争。此外，内存使用分布不均衡问题也是优化过程中的一个挑战。在CPU利用方面，通过优化内核配置和管理策略，可以显著提升性能，如通过优化消除IPI中断带来的性能退化，或通过调整系统内存管理策略减少抖动，从而提升CPU利用率和整体QPS。 ### 大型虚拟机与Pod策略 在虚拟化环境的资源优化方面，"大VM小Pod策略"被提出来作为解决方案。该策略包括申请大规格VM，以单socket单VM来避免底层虚拟化的问题；混合多业务，以分散热点分布，减少资源共振；通过K8s调度和内核burst能力提升Pod的弹性和容忍度。这些措施可以显著缓解CPU分层问题，提升峰值利用率，优化资源使用效率。 ### GPU资源的使用优化 在GPU资源使用方面，梁啟成强调了GPU利用率和饱和度的监控，以及计算类型分布和卡型用途的记录。通过使用列存格式（如Parquet）和数据湖技术，可以存储和管理多云统一AI训练数据集，减少冗余存储，并优化跨云数据传输和异构介质分层管理数据。 ### 结论 梁啟成的FinOps实践为企业提供了一个全面的云资源成本优化和资源效率提升的蓝图。通过对成本的深入洞察、优化策略的实施以及技术层面的性能调优，企业可以实现云资源的精细化运营，从而在保障业务目标达成的同时，实现成本的有效控制和资源的高效利用。这些实践不仅有助于企业提升技术能力，而且能够促进业务流程的优化，达到降本增效的双重目的。

单片机智能手表在当前科技领域中扮演着重要的角色，特别是在物联网和可穿戴设备的快速发展中。Protues作为一款强大的虚拟原型设计工具，为单片机的仿真学习提供了便利。通过Protues，开发者无需实际硬件就能进行单片机系统的模拟运行和测试，大大降低了开发成本并提高了效率。 在“单片机智能手表仿真protues”的主题中，我们主要关注以下几个关键知识点： 1. **单片机**：单片机，也称为微控制器，是将CPU、内存、定时器/计数器、输入/输出接口等集成在一个芯片上的微型计算机。常见的单片机有8051、AVR、ARM等系列。在智能手表应用中，单片机负责处理各种传感器数据，控制显示，以及与手机等外部设备通信。 2. **智能手表功能**：智能手表除了显示时间外，还具备许多高级功能，如健康监测（心率、血压、步数等）、消息提醒、音乐播放、GPS定位、运动模式等。这些功能的实现需要单片机通过连接各种传感器和执行相应的算法来完成。 3. **Protues仿真**：Protues是基于ISIS的虚拟电路仿真软件，它能模拟真实电路的工作情况，包括硬件连接、程序运行和数据交互。在智能手表项目中，可以使用Protues构建单片机系统，模拟传感器读取、数据显示、通信协议等功能，便于调试和优化。 4. **仿真流程**：设计智能手表的硬件电路图，包括单片机、显示屏、传感器和其他外围设备；然后编写单片机程序，用C语言或汇编语言实现功能逻辑；接着，在Protues中导入电路图，将程序烧录到虚拟单片机中，启动仿真观察运行结果；根据仿真结果调整硬件设计或修改程序，直至满足需求。 5. **文件“时间温度智能手表”**：这个文件名可能代表了一个具体的设计案例，其中包含了时间显示和温度测量的功能。在仿真过程中，可能涉及到DS1302实时时钟芯片和DHT11或DHT22温湿度传感器的使用，以及如何将这些数据在LCD或OLED屏幕上显示出来。 6. **学习资源与实践**：学习单片机智能手表仿真，可以通过在线教程、教科书和开源项目获取资料。动手实践是提升技能的关键，可以从简单的时钟显示开始，逐步增加其他功能，最终实现一个完整的智能手表系统。 单片机智能手表仿真protues的学习涵盖了硬件电路设计、单片机编程、传感器应用和软件仿真等多个方面，对于电子工程和物联网领域的初学者来说，是一个极好的实践平台。通过不断的练习和探索，不仅可以掌握基础理论，还能提高解决实际问题的能力。

CPO-FMD分解：冠豪猪优化算法的群体智能应用与十五种适应度函数选择,CPO算法：冠豪猪智慧引领的复杂优化问题求解策略——适应度函数多种选择与应用研究,cpo_fmd分解，冠豪猪优化算法（Crested Porcupine Optimization, CPO）是一种新颖的群体智能优化算法，受到冠豪猪（即冠状豪猪）的集体行为启发。 该算法通过模拟冠豪猪在觅食和避敌过程中展现的集体智慧来解决复杂的优化问题。 提供十五种适应度函数供选择。 ,cpo_fmd分解; 冠豪猪优化算法(CPO); 群体智能优化算法; 觅食行为; 避敌行为; 集体智慧; 复杂优化问题; 适应度函数; 选择性适应度函数,CPO算法：群体智能与冠豪猪集体行为相结合的优化技术