校管家校务管理系统是一款专门针对培训学校开发的管理软件，可同时适用于文化课、艺术类、集体课、1对1等不同学科不同形式的培训学校，具有从学校招生、报名、收费、点名上课到工资计算、各类报表生成完整的业务流处理能力。 【校管家的三大特点】 特点一：业界功能最强，覆盖最全 功能模块：1.市场与招生管理 2.报名收费 3.排课（1对1集体课） 4.学生刷卡签到 5.学生刷卡确认课时课耗 6.老师APP点

安装ifix5.5软件。增加历史报警功能：安装（iFIX5.5中文\Setup\Proficy\Legacy）路径下的iFIX55_Pulse_ClassicHistorian_002A_NLS文件。 把C:\Program Files (x86)\Proficy\Proficy iFIX\LOCAL路径下的FixUserPreferences用记事本打开-里面的CurrentHistorian=iHistorian改为 CurrentHistorian=Classic。 ### iFIX 5.5 安装与配置详解 #### 一、iFIX 5.5 软件安装及历史报警功能增加 1. **软件安装**： - 下载并安装 iFIX5.5 软件。确保安装过程中选择合适的组件，以便能够支持后续的历史报警功能。 2. **历史报警功能增加**： - 为了增加历史报警功能，需要安装位于 `iFIX5.5 中文\Setup\Proficy\Legacy` 路径下的 `iFIX55_Pulse_ClassicHistorian_002A_NLS` 文件。 - 安装完成后，需要对配置文件进行修改。具体步骤是：找到 `C:\Program Files (x86)\Proficy\Proficy iFIX\LOCAL` 路径下的 `FixUserPreferences` 文件，并使用记事本打开。 - 在打开的文件中，将 `CurrentHistorian=iHistorian` 修改为 `CurrentHistorian=Classic`。这一步骤是为了启用经典历史报警功能。 #### 二、其他关键配置步骤 1. **替换 PIC/PDB/APP 文件**： - 为了适应特定的环境需求或进行必要的升级操作，可能需要替换这些文件。替换操作应该根据实际情况进行，确保不会破坏现有的配置。 2. **安装 S7A 驱动**： - 安装适用于您的硬件系统的 S7A 驱动程序。这通常是为了确保 iFIX 可以正确地与硬件设备进行通信。 3. **数据库配置**： - **启动数据库**：在完成驱动安装后，确保数据库已经启动。如果尚未启动，可以通过相应的数据库管理工具启动数据库。 - **设置自动启动模式**：通过 SQL 数据库管理工具，将启动模式设置为自动。这样可以确保每次开机时数据库都能自动运行，避免手动启动带来的不便。 - **配置用户名和密码**：为数据库设置用户名和密码。例如，可以设置用户名为 `sa`，密码为 `admin123$%^`。这是为了保障数据库的安全性。 4. **ODBC 配置**： - 通过 Windows 控制面板中的“管理工具”进入 ODBC 配置页面，进行必要的设置。这是为了确保 iFIX 可以通过 ODBC 连接到数据库，实现数据交换。 5. **报警配置**： - 打开 iFIX 中的 SCU 文件，然后进入配置选项中的报警配置部分。在此处启用报警 ODBC 服务，并进行适当的修改。这对于实现报警通知等功能至关重要。 6. **增加后台启动文件**： - 添加后台启动文件 `FixBackgroundServer` 和 `HTC`。这些文件对于确保 iFIX 的后台服务正常运行非常关键。 7. **安全配置**： - 在安全选项中添加新的用户，并进行相应的安全配置。启用安全配置后，可以设置自动登录功能。这意味着在打开 iFIX 时，系统会自动使用预先设定的用户名和密码进行登录，无需用户手动输入。 8. **系统界面注意事项**： - 如果需要在系统界面上调用 VB 脚本并使用全局变量，可以通过替换 `PDB` 文件夹中的 `USER` 文件来实现。这样做可以确保脚本能够正确地访问所需的全局变量。 通过以上详细的步骤，您可以成功安装和配置 iFIX 5.5 软件，并启用其关键功能，包括历史报警等。这些步骤不仅有助于确保软件的正常运行，还能提高工作效率和安全性。

本项目旨在通过MATLAB实现基于BP神经网络的小型电力负荷预测模型，并对电力负荷数据进行预处理，采用反向传播算法进行训练，同时在训练过程中优化隐藏层节点数，选择合适的激活函数，并使用均方误差作为性能评估指标，最后通过可视化分析展示预测结果。该项目不仅适用于教学演示，还能够帮助研究人员和工程师深入理解电力负荷预测的算法过程和实际应用。 电力负荷预测作为电力系统规划和运行的重要环节，对于保证电力供应的可靠性和经济性具有关键作用。随着人工智能技术的发展，BP神经网络因其强大的非线性映射能力和自学习特性，在负荷预测领域得到了广泛应用。通过MATLAB这一强大的数学计算和仿真平台，可以更加便捷地实现BP神经网络模型的构建、训练和测试。 在本项目中，首先需要对收集到的电力负荷数据进行预处理。数据预处理的目的是提高数据质量，确保数据的准确性和一致性，这对于提高预测模型的性能至关重要。预处理步骤可能包括数据清洗、数据标准化、去除异常值等，以确保输入到神经网络的数据是有效的。 接下来，利用反向传播算法对BP神经网络进行训练。反向传播算法的核心思想是利用输出误差的反向传播来调整网络中的权重和偏置，从而最小化网络输出与实际值之间的误差。在训练过程中，需要仔细选择网络的结构，包括隐藏层的层数和每层的节点数。隐藏层节点数的选择直接影响到网络的学习能力和泛化能力，需要通过实验和交叉验证等方法进行优化。 激活函数的选择同样影响着神经网络的性能。常用的激活函数包括Sigmoid函数、双曲正切函数、ReLU函数等。不同的激活函数具有不同的特点和应用场景，需要根据实际问题和数据特性来选择最合适的激活函数，以保证网络能够学习到数据中的复杂模式。 性能评估是模型训练中不可或缺的一步，它能够帮助我们判断模型是否已经达到了预测任务的要求。均方误差（MSE）是一种常用的性能评估指标，通过计算模型预测值与实际值之间差值的平方的平均数来衡量模型的预测性能。MSE越小，表明模型的预测误差越小，预测性能越好。 预测结果的可视化分析对于理解和解释模型预测结果至关重要。通过图表展示模型的预测曲线与实际负荷曲线之间的对比，可以直观地评估模型的准确性和可靠性。此外，通过可视化还可以发现数据中的趋势和周期性特征，为电力系统的运行决策提供参考。 整个项目不仅是一个技术实现过程，更是一个深入理解和应用BP神经网络的实践过程。通过本项目的学习，可以掌握如何将理论知识应用于实际问题的解决中，提高解决复杂工程问题的能力。 另外，对于标签中提到的Python，虽然本项目是基于MATLAB实现的，但Python作为一种同样强大的编程语言，也广泛应用于数据科学、机器学习和人工智能领域。对于学习本项目内容的读者，也可以考虑使用Python实现相似的预测模型，以加深对不同编程环境和工具的理解。

本文介绍了一套基于虚拟现实技术的汽车虚拟装配系统的设计与实现方案。该系统利用虚拟现实技术，通过沉浸式的交互体验，为汽车装配培训提供了一种高效、安全且经济的解决方案。系统采用3ds Max进行汽车零部件的三维建模，并结合Unity3D引擎和PBS渲染算法实现逼真的金属材质渲染效果。同时，通过反向动力学和手势识别技术，实现了虚拟角色的自然驱动和用户与虚拟环境的自然交互。该系统适用于汽车制造商的员工培训、相关院校的教学以及虚拟装配技术的研究与开发，旨在降低传统装配培训的成本和风险，提高培训效率和质量。

文中总结了导线计算的传统教学方式,分析采用计算器、EXCEL VBA、MATLAB和专用测量计算软件的优缺点。为了克服传统方式的缺点,基于EXCEL VSTO设计了导线计算API,能处理多种格式的角度,支持复制粘贴,突出了导线计算原理和流程。

本书《Elementary and Intermediate Algebra: A Unified Approach》由斯蒂芬·巴拉托和巴里·伯格曼撰写，旨在为初学者和中级学生提供一个连贯的代数学习路径。书中内容覆盖了基础代数的各个方面，包括方程式、不等式、函数以及更高级的主题如二次方程和多项式。两位作者均来自克拉克马斯社区学院的数学系，他们在书中融入了多年教学经验，强调了代数概念在实际生活中的应用。此外，本书还包含了大量的实例和练习题，帮助学生通过实践加深理解。该书的第三版对内容进行了更新，并采用了新的教学方法和技术，以适应现代教育的需求。

优考试局域网考试系统在校园局域网的环境下进行机试软件包括学生客户端和教师客户端教师可以在教师客户端出题和查看学生考试情况,学生在学生电脑上进行做题。可进行选择题、判断题、填空题、和主观题的考试。其中前三种题型可以立刻判分，主观题将由教师评出分数。 优考试局域网考试专家软件功能： 具有强大的统计分析功能。优考试通过对考试数据进行统计分析，诸如考试分数分布，考试用时分布，错排行等，让你从整体上了

使用 Qt 实现 二维码工具 - 教学代码案例 ----------------------------------------------- 开发环境：Windows 10 开发工具：Qt5.9.9 编译器：MinGW32 运行环境：Windows10,11 及 ubuntu 18.04 在现代的软件开发过程中，二维码（Quick Response Code）已经成为了数据传输的一种重要手段。它的应用范围非常广泛，包括但不限于产品追溯、广告宣传、支付转账等。随着移动互联网的发展，二维码的生成和识别变得更加普遍和必要。为此，掌握如何使用编程语言实现二维码工具便显得尤为重要。 本教学案例以 Qt 为开发环境，详细介绍了如何通过 Qt 实现一个功能完备的二维码工具。Qt 是一个跨平台的应用程序框架，广泛应用于桌面、嵌入式和移动设备的开发。它提供了一套完整的工具和库，以便开发者能够快速设计和实现功能丰富、界面友好的应用程序。本案例选择 Qt5.9.9 版本进行开发，使用 MinGW32 编译器进行编译，确保了代码的可移植性和高效性。 开发者将学习到如何使用 Qt 的图形界面模块来设计用户界面，包括按钮、文本框、图像显示等界面元素。此外，本案例还会引导开发者如何集成二维码生成和识别的相关库，例如流行的 qrencode 库。通过这些库，开发者将能够学习到如何在应用程序中实现二维码的生成、显示以及扫描识别等功能。 在 Windows 10、Windows 11 以及 ubuntu 18.04 等不同的操作系统上运行，本案例能够帮助开发者理解如何构建跨平台应用程序。这一方面提高了应用程序的可访问性，另一方面也锻炼了开发者解决不同操作系统兼容性问题的能力。 通过对本教学案例的学习，开发者将能够掌握 Qt 的基础知识和应用，学会如何在 Qt 中处理图像和数据，了解如何实现基本的人机交互，以及如何构建可部署于多种操作系统平台的应用程序。这些知识和技能对于希望深入学习 Qt 开发或者希望在移动应用、嵌入式系统领域有所建树的开发者来说，都是非常重要的基础。 此外，本案例不仅仅局限于教科书式的编码，它还提供了一个完整的工程文件（20_QRCodeGenerator），为开发者提供了学习和实践的最佳途径。通过阅读和分析代码，开发者可以深入理解每一段代码的作用和编写理由，这对于提高编程能力和工程实践能力都有非常大的帮助。 本教学案例是一份宝贵的资源，无论是对初学者还是有经验的开发者来说，都能从中获得宝贵的知识和经验，为未来在软件开发的道路上打下坚实的基础。

C语言是一门广泛使用的编程语言，自1972年诞生以来，在计算机科学和软件开发领域中发挥了重要作用。C语言以其高效率、灵活性和接近硬件的特点，成为操作系统、嵌入式系统、系统软件以及各类应用软件开发的首选语言之一。 C语言的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几方面： 1. 操作系统设计：诸如UNIX、LINUX、WINDOWS等主流操作系统以及Android手机操作系统的底层和驱动程序开发，都大量使用了C语言。 2. 计算机网络与通信系统：TCP/IP协议栈、路由软件、交换机软件等关键网络组件的开发，C语言也扮演了重要角色。 3. 系统软件：数据库管理系统（如Oracle、Sybase、MS SQL Server）、各种编译器软件的开发，C语言提供了强有力的支持。 4. 嵌入式系统：从民用的汽车微处理器系统到手机、U盘驱动、MP3等，C语言都是开发这些设备中嵌入式系统和操作系统的主流语言。 5. 国防、军工、航空航天和工业控制系统：这些领域对软件的安全性、可靠性和性能要求极高，因此多数软件开发都以C语言作为基础，甚至要求使用标准C。 6. 图形图像系统：OpenCV等图形图像处理算法与系统，以及多媒体系统中的音频、视频处理，许多游戏程序的开发，也常常使用C语言。 C语言的课程目标是培养学习者建立良好的计算机思维模式，掌握C语言的基本语法和编程能力，以及模块化、结构化编程和调试运行的方法技巧。此外，课程还会注重算法分析与设计能力的培养。 教学课件通常包括以下内容章节安排： - C语言概述：介绍计算机编程语言的发展、C语言的特点以及编写和调试第一个C程序的基本步骤。 - 数制和基本数据类型：探讨二进制、八进制、十六进制数制系统，以及C语言中的基本数据类型。 - 运算符和表达式、输入输出：学习如何使用C语言进行数据运算和输入输出操作。 - 控制结构：掌握C语言中的条件判断和循环控制结构。 - 数组：了解数组的定义、使用和应用。 - 函数：深入理解函数的定义、声明、调用以及参数传递。 - 指针：掌握指针的概念、指针变量的使用以及指针与数组的关系。 - 结构体：学习如何定义和使用结构体以及联合体。 - 文件：了解如何在C语言中进行文件的读写操作。 - 综合应用案例：通过实例如学生学籍管理系统的开发，综合运用所学知识。 教学参考书籍包括苏小红的《C语言大学实用教程》、谭浩强的《C语言程序设计》、Stephen Prata的《C Primer Plus》、Kenneth A. Reek的《C和指针》等，涵盖了C语言的基础知识和应用案例。 整个课程安排通常包括64学时，分为讲授和上机两部分。课程成绩由平时成绩、上机成绩和考试成绩组成，其中平时成绩可能包括出勤、课堂表现和作业等。课程内容深入浅出，旨在通过理论与实践相结合的方式，帮助学习者有效掌握C语言编程。

北交大《人工智能导论》教学课件PPT是一份详尽且全面的教育资源，旨在为学生和教师提供关于人工智能的基础知识和深入理解。由北京交通大学的于剑教授编纂，该系列课件覆盖了从入门到进阶的15个章节，涵盖了人工智能领域的核心概念和技术。 在这一课程中，首先会介绍人工智能的定义、历史和发展，让学习者对这个领域有一个宏观的认识。然后，会深入探讨人工智能的基石——逻辑推理，包括命题逻辑和谓词逻辑，以及它们在AI中的应用。 接着，课件将带领学生进入机器学习的世界，这是人工智能的一个重要分支。会详细讲解监督学习、无监督学习和强化学习，以及各种经典算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络等。此外，还会涉及数据预处理、特征工程和模型评估等关键步骤。 神经网络部分，不仅会讲解基础的前馈神经网络，还将涵盖卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及它们在图像识别和自然语言处理中的应用。深度学习的概念和实践也会被提及，包括深度信念网络（DBN）、自编码器（AE）和生成对抗网络（GAN）。 随着课程的深入，人工智能在模式识别、自然语言处理、知识表示和推理等方面的应用会被详细介绍。例如，会讨论自然语言处理中的词嵌入技术，如Word2Vec和GloVe，以及如何构建简单的聊天机器人。在知识表示方面，会介绍语义网络和框架知识库，以及如何进行基于规则的推理。 在智能系统设计部分，会讲解如何构建简单的专家系统和模糊逻辑系统，以及它们在解决不确定性问题上的优势。课程可能还会探讨一些新兴的人工智能领域，如强化学习在游戏和自动驾驶中的应用，以及最近热门的生成模型和自我学习策略。 这些课件不仅是学习人工智能的宝贵资料，也是教学参考的优秀模板，提供了丰富的实例和案例，有助于深化对理论的理解，并促进实际技能的提升。通过学习这套课件，学生能够掌握人工智能的基本原理，为未来在这个快速发展的领域中进一步研究或工作打下坚实的基础。