全国职业院校技能大赛“区块链技术应用”赛项中的“航班延误险案例”是一个实际应用区块链技术的智能合约示例，主要通过区块链技术实现航班延误险的自动化赔付流程。智能合约是运行在区块链之上的程序，它能够自动执行合约条款，并且一经部署，合约的内容不可更改，保证了交易的不可篡改性，增强了合约执行的透明性和安全性。 智能合约在航班延误险中的应用具有重要的现实意义。传统的航班延误险赔付流程复杂，需要保险公司和旅客之间进行多次沟通，同时涉及大量的纸质文件审核，耗时且效率低下。而采用智能合约技术，可以通过自动化的合约逻辑来判定赔付条件是否成立，一旦航班出现延误，并且符合合约中预设的赔付标准，智能合约就能自动执行赔付流程，将保险金赔付给旅客的账户中，大大简化了操作流程，减少了人工干预，降低了赔付成本。 在这个案例中，智能合约的编写需要详细的业务逻辑处理，包括航班信息的实时获取、延误的判断标准、保险金额的计算、赔付的时间节点等。这些业务逻辑需要通过编程语言精确地在智能合约代码中实现。代码的编写往往涉及solidity等智能合约开发语言，这些语言专门为区块链环境下的合约编写而设计，具备了高度的安全性和专用性。 在“航班延误险案例”中，智能合约的实现涉及到多个方面。需要一个可靠的航班信息数据源，这通常依赖于外部API接口来获取实时的航班状态信息。合约需要有能力判断一个航班是否延误，并且这一判断标准要与传统的保险合同保持一致。再次，合约应当能够处理赔付的支付，这涉及与区块链货币接口的交互。为了保障整个流程的合规性和安全性，智能合约中应当包含必要的异常处理逻辑和访问控制机制。 通过智能合约实现的航班延误险，还能够为保险公司带来更多的数据收集和分析的机会。由于区块链的特性，所有的交易记录都是透明且不可篡改的，这为保险公司提供了大量的历史数据，有助于他们进行风险评估和产品优化。此外，对于旅客而言，智能合约提供的自动化赔付机制，无疑提升了其购买保险的整体体验。 智能合约的应用并不仅限于航班延误险，它是区块链技术能够在各行各业中发挥作用的一个典型例子。无论是在金融、供应链管理、版权保护还是在其他需要合同执行的领域，智能合约都提供了去中心化和自动化执行的可能性，极大地拓宽了区块链技术的应用边界。 智能合约在航班延误险案例中的应用，不仅是区块链技术与现实业务结合的一个实例，也是推动智能合约技术发展和完善的重要动力。随着技术的进步和应用场景的拓展，智能合约将在更多领域发挥其潜力，成为未来社会中不可或缺的技术工具。

具有通信时变时延和扰动的事件触发的多智能体领导跟随一致性问题的仿真：效果良好.pdf

多智能体系统（MAS）中领导跟随一致性问题的研究成果。针对通信时变时延和扰动带来的挑战，提出了一种基于事件触发机制的方法，并通过仿真实验展示了其有效性。文中首先概述了多智能体系统的概念及其优势，接着深入讨论了领导跟随一致性问题的具体挑战，特别是通信时变时延和扰动对系统性能的影响。随后，提出了具有通信时变时延和扰动的事件触发机制，该机制通过减少不必要的通信次数并动态调整通信策略，提高了系统的适应性和鲁棒性。最后，通过具体的仿真实验验证了这一机制的有效性，实验结果表明，系统在引入该机制后，领导跟随一致性显著提高，智能体间的通信更加高效，协同工作能力得到增强。 适合人群：从事多智能体系统研究的科研人员、高校师生以及相关领域的工程师。 使用场景及目标：适用于需要解决多智能体系统中领导跟随一致性问题的实际应用场景，如无人机编队飞行、自动驾驶车队管理等。目标是提高系统的稳定性和协同效率，确保在复杂环境下仍能保持高效的领导跟随一致性。 其他说明：文中提供的代码片段展示了如何实现智能体类和事件触发类的基本结构，为后续研究提供了参考。

"基于单片机的智能交通灯控制系统设计与实现" 本文主要介绍了基于单片机的智能交通灯控制系统的设计与实现。该系统的主要目标是制作一个智能交通灯控制系统，能够智能地控制十字路口的交通，有效、科学地引导过往的车辆和人流。 一、选题背景 在当今社会，科技不断发展，单片机作为微控技术的一部分，也在迅速发展，普遍运用到了人们生活的各个领域。单片机的出现使传统的控制技术发生了本质上的转变，为高科技领域的一个里程碑。因此，有必要更加深入掌握有关单片机的知识以及其应用技术。 二、设计原理 该系统的设计原理基于单片机的微控技术，通过红外接收原理、键盘输入电路、信号显示驱动电路、LED 显示和数码管显示等技术，实现智能交通灯的控制。该系统的主要_component包括单片机最小系统、硬件设计、软件设计等部分。 三、设计过程 该系统的设计过程主要包括硬件设计和软件设计两个部分。在硬件设计中，主要包括系统硬件总电路构成、单片机最小系统、LED 显示、数码管显示、信号显示驱动电路和键盘输入电路等部分。在软件设计中，主要包括定时器的设置、中断程序的设置等部分。 四、结果分析 该系统的测试结果表明，该系统能够智能地控制十字路口的交通，有效、科学地引导过往的车辆和人流。该系统的实现为交通灯的智能控制提供了一个新的思路和方法。 五、结论 该系统的设计与实现为交通灯的智能控制提供了一个新的思路和方法。该系统的实现对交通灯的智能控制具有重要意义，可以有效、科学地引导过往的车辆和人流。 六、知识点总结 * 单片机的微控技术 * 智能交通灯控制系统的设计与实现 * 红外接收原理 * 键盘输入电路 * 信号显示驱动电路 * LED 显示 * 数码管显示 * 硬件设计 * 软件设计 * 定时器的设置 * 中断程序的设置 七、思想启发 该系统的设计与实现启发我们，智能交通灯控制系统的设计需要考虑多种因素，包括硬件设计、软件设计、红外接收原理、键盘输入电路等技术。同时，该系统的实现也启发我们，智能交通灯控制系统的发展对交通管理的重要性。

智能交通灯控制系统在现代城市交通管理中扮演着至关重要的角色。随着城市机动车辆数量的急剧增加，交通拥堵和安全问题日益凸显。为了缓解这些问题，智能交通灯控制系统成为了改善交通流量、提升交通效率、保障交通秩序的关键技术之一。 本文主要介绍了一种基于单片机的智能交通灯控制系统的设计与实现。该系统以STC89C52RC单片机作为核心，通过外围的硬件设备实现了一个简单而有效的交通信号灯控制。STC89C52RC单片机属于8051系列，具有较高的性能和稳定性，适合用于实时交通控制。 为了确保系统实用性和操作简便性，设计中使用了74HC245电路，它是一种高速CMOS型数据选择/传输总线驱动器，具有低功耗的特点。系统还包括了按键输入和数码管显示功能，使得系统更加人性化，方便操作人员对交通灯的定时进行设置。 该系统设计中，交通灯信号由两位一体共阴极数码管显示，能够直观地反馈给行人和驾驶员当前的交通信号状态。而交通灯的控制逻辑通过单片机进行编程实现，可以设计成根据车流量变化自动调整信号灯的切换时间，从而使交通管理更加智能和高效。 系统的扩展功能体现在其设计的灵活性上，可根据实际应用需求加入额外的传感器或控制模块，例如车流量传感器，进一步优化交通信号灯的控制逻辑，从而在更大程度上提高交通系统的运行效率。 关键词"交通灯"、"单片机"、"显示"、"计时"、"车流量"是该系统设计的核心要素。交通灯是系统的主要输出设备，单片机是系统的核心处理单元，显示和计时是其主要功能之一，车流量则是影响交通灯控制逻辑的关键变量。通过这些关键要素的结合，系统能够完成复杂的交通灯控制任务，达到预期的交通管理效果。 本系统的设计与实现不仅针对学术研究，也具备较高的实用价值。对于高校相关专业的学生而言，通过这样的系统设计实践，能够深入理解单片机在实际应用中的作用，增强他们解决实际工程问题的能力。对于交通管理单位而言，这种智能交通灯控制系统能够显著提高交通管理效率，缓解交通拥堵问题，保障行人和车辆的安全通行。 此外，系统的设计过程中还体现了对数据真实性的重视，所有使用的数据和引用的观点都确保真实可靠，这体现了学术研究的严谨性和道德规范。 基于单片机的智能交通灯控制系统是利用现代电子信息技术实现城市交通智能化管理的有效途径。随着技术的不断发展和智能化水平的提高，此类系统将更加普及，为城市交通管理带来革命性的变革。

1.本项目基于网络开源平台Face++ . API，与Python 网络爬虫技术相结合，实现自动爬取匹配脸型的发型模板作为造型参考，找到最适合用户的发型。项目结合了人脸分析和网络爬虫技术，为用户提供了一个个性化的发型推荐系统。用户可以根据他们的脸型和偏好来寻找最适合的发型，从而更好地满足他们的美容需求。这种项目在美容和时尚领域具有广泛的应用潜力。 2.项目运行环境：包括 Python 环境和Pycharm环境。 3.项目包括4个模块: Face++ . API调用、数据爬取、模型构建、用户界面设计。Face++ . API可检测并定位图片中的人脸，返回高精度的人脸框坐标，只要注册便可获取试用版的API Key,方便调用；通过Selenium+Chrome无头浏览器形式自动滚动爬取网络图片，通过Face++性别识别与脸型检测筛选出用发型模板，图片自动存储指定位置并按性别、脸型序号形式命名。模型构建包括库函数调用、模拟用户面部图片并设定路径、人脸融合。 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132868949

### Linux智能重启Apache服务器脚本详解 #### 一、引言 在运维工作中，服务器的稳定性和可用性至关重要。为了确保服务的连续性，我们常常需要监控关键服务的状态，并在出现异常时采取措施进行恢复。本文将详细介绍一个用于Linux系统的智能重启Apache服务器的脚本，该脚本能够在检测到服务器异常的情况下自动执行重启操作。 #### 二、脚本功能与原理 脚本的主要功能是监控Apache服务器的状态，并在检测到异常时自动重启Apache服务。具体来说，脚本会定期检查Apache服务的状态，一旦发现服务无法正常响应，即会触发一系列的操作来恢复服务。 - **状态检测**：通过`curl`命令模拟对服务器的HTTP请求，获取HTTP头部信息中的状态码。如果状态码不是200（表示正常），则认为Apache服务出现异常。 - **异常处理**：当检测到异常后，脚本首先记录当前系统的运行状态，然后强制终止所有可能与Apache相关的进程。之后，尝试重新启动Apache服务，并记录重启的日志信息。 - **故障恢复**：如果重启后服务仍无法恢复正常，脚本将执行最终手段——重启整个系统。这一步骤仅作为最后的选择，因为重启整个系统可能会带来额外的风险。 #### 三、脚本实现细节 接下来，我们将深入分析脚本的具体实现细节。 ##### 1. 变量定义 脚本首先定义了待监控的Apache服务器地址（URL）： ```bash URL=”http://127.0.0.1/” ``` 这里的`127.0.0.1`代表本地主机，可以根据实际情况修改为实际的服务地址。 ##### 2. 状态检测函数 脚本定义了一个名为`curlit`的函数，用于检测Apache服务的状态： ```bash curlit() { curl –connect-timeout 15 –max-time 20 –head –silent “$URL” | grep '200' } ``` - `curl –connect-timeout 15`：设置连接超时时间为15秒。 - `–max-time 20`：设置总的超时时间为20秒。 - `–head`：只请求HTTP头部信息。 - `–silent`：静默模式，减少输出。 - `grep '200'`：检查返回的头部信息中是否包含状态码200。 ##### 3. 异常处理函数 当状态检测失败时，脚本将执行`doit`函数来处理异常情况： ```bash doit() { if ! curlit; then # 执行一系列操作 fi } ``` - **记录系统状态**：使用`top`命令将当前系统状态写入日志文件`/var/log/apachemonitor.log`。 - **杀死相关进程**：使用`killall`命令杀死所有与Apache相关的进程。 - **重启Apache服务**：尝试重启Apache服务。 - **记录日志**：记录重启动作。 - **二次检测**：等待一段时间后，再次检测Apache服务的状态，以确认服务是否已恢复正常。 ##### 4. 主循环 脚本的主循环通过不断调用`doit`函数来持续监控Apache服务的状态： ```bash while true; do doit >/dev/null sleep 10 done ``` ##### 5. 启动脚本 - 脚本使用`chmod +x apachemonitor.sh`使其具有可执行权限。 - 通过编辑`/etc/rc.d/rc.local`文件，添加启动脚本的路径，使得脚本可以在系统启动时自动运行。 #### 四、注意事项 - **安全性**：在生产环境中使用此脚本前，请确保充分测试并考虑其对现有系统的影响。 - **兼容性**：脚本中使用了多种方法来尝试重启Apache服务，这是因为不同的Apache版本和服务配置可能有所不同。在实际应用中，可以根据自己的环境调整这些命令。 - **异常处理**：虽然脚本提供了基本的异常处理机制，但在复杂环境下可能还需要更细致的错误处理逻辑。 #### 五、总结 本文详细介绍了如何编写一个智能重启Apache服务器的脚本。通过这种方式，我们可以有效提高服务的可用性和稳定性，降低因Apache服务异常导致的问题发生概率。当然，在实际部署过程中，还需要结合具体的业务场景和需求来进行调整和完善。

AI智能图片编辑器：专业级图像处理解决方案 这是一款融合前沿人工智能技术的图片编辑工具，为用户提供专业级的图像处理能力。基于HuggingFace AI模型，配合Vue 3与TypeScript开发，确保了强大功能与极致性能的完美平衡。 核心特性： 1. 先进技术支持 - 集成HuggingFace AI模型 - RMBG-1.4背景移除技术 - 本地化AI处理引擎 2. 安全性保障 - 纯前端运行机制 - 本地数据处理 - 无需服务器上传 3. 专业级性能 - Vue 3架构支持 - TypeScript开发 - 响应式设计 4. 主要功能 - 智能背景移除 - 图像优化处理 - 便捷导出选项 适用场景： - 产品图片处理 - 社交媒体图片 - 摄影作品优化 - 设计素材制作 技术规格： - Vue 3.5 - TypeScript 5.7 - TensorFlow.js - MediaPipe - Ant Design Vue 4.2 这款工具为专业设计师和普通用户alike提供了便捷的图片处理解决方案。无需注册，即开即用，让您的图片处理工作更加高效。 访问在线

在人工智能领域，垃圾短信识别是一个重要的应用方向，旨在通过智能算法识别并过滤掉用户接收到的垃圾短信。随着智能手机的普及，垃圾短信问题日益严重，用户每天都会收到大量无用甚至带有诈骗性质的短信，这些短信不仅打扰人们的正常生活，还可能带来安全隐患。因此，开发一种高准确率的垃圾短信识别模型显得尤为重要。 本项目的核心是一个基于Python语言开发的模型，该模型具有交互界面，能够部署在用户的本地设备上，保证了处理数据的隐私性和安全性。模型训练所依赖的训练集数据也被包含在了提供的压缩文件中，便于用户直接使用和操作。值得注意的是，通过调整模型训练集的大小，用户可以进一步提高垃圾短信的识别准确率。这意味着用户可以根据实际情况，对训练集进行优化，以适应不同类型的垃圾短信特征。 训练集中的数据通常包含大量经过标注的短信样本，其中包含“垃圾短信”和“非垃圾短信”两种标签。模型通过学习这些样本，逐步掌握区分垃圾短信的规则和特征，进而实现对新短信的自动分类。在机器学习领域，这属于监督学习范畴。具体的算法可以是逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。 在模型的设计与实现过程中，需要考虑多个关键因素。文本预处理是垃圾短信识别的第一步，因为短信内容通常是非结构化的自然语言文本。预处理包括分词、去除停用词、文本向量化等步骤，以便将文本数据转换为模型可以处理的数值形式。特征提取也是模型能否准确识别的关键，有效特征可能包括特定关键词的出现频率、短信长度、发送时间等。 在模型的训练过程中，还需要进行适当的调参，即调整模型的超参数，比如神经网络的层数、每层的神经元数量、学习率、批处理大小等，以达到最佳的训练效果。此外，模型还需要进行交叉验证，以评估模型的泛化能力，确保模型在未知数据上也能有良好的表现。 Python作为一种高级编程语言，在数据科学和机器学习领域具有显著的优势。其丰富的库和框架，如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、Keras等，极大地方便了开发者进行数据分析和模型构建。而且，Python的语法简洁明了，易于理解和使用，对于初学者和专业人员都是一个很好的选择。 在实际部署时，可以将模型封装在一个用户友好的交互界面后端，前端可以采用Web界面或桌面应用程序的形式。用户可以通过这个界面上传新的短信样本，查询识别结果，并根据需要调整训练集和模型参数。 本项目通过提供一个基于Python的垃圾短信识别模型，不仅帮助用户有效识别和过滤垃圾短信，还通过交互界面和本地部署的方式，给予了用户高度的自主性和隐私保护。随着机器学习技术的不断发展，未来的垃圾短信识别模型有望更加智能化、高效化，为用户提供更为精准的服务。

内容概要：本文档详细介绍了基于STM32的智能AI号脉系统的开发过程，旨在解决传统中医把脉依赖医师经验和难以量化脉象特征的问题。系统架构由中医脉诊传感器、STM32F407信号处理、AI脉象分析模块和LCD显示/APP反馈组成。关键硬件包括MPXV7002DP脉搏传感器、STM32F407主控芯片、128×64点阵OLED显示模块和HC-05蓝牙模块。核心代码采用C++面向对象设计，分为脉搏信号采集模块、AI脉象分析模块和用户交互模块。开发调试与优化要点涵盖信号采集优化、AI模型部署和诊断结果验证。技术亮点包括浮点运算单元加速、硬件级DMA传输、轻量化诊断模型和实时波形显示功能。; 适合人群：对嵌入式开发有一定了解，特别是熟悉STM32平台的开发者和技术爱好者。; 使用场景及目标：①了解中医脉诊传感器与STM32的结合应用；②掌握C++面向对象编程在嵌入式系统中的实现；③学习如何使用NanoEdge AI Studio生成轻量化的AI模型并部署到STM32上；④实现脉象数据的实时采集、分析和可视化。; 阅读建议：建议读者首先熟悉STM32的基本操作和C++编程基础，然后按照文档提供的模块化设计思路逐步实现各个功能模块。在实践中可以参考提供的完整工程代码和测试用例，确保每个环节都能正常工作。此外，读者应准备好必要的硬件设备和开发环境，如ST-Link调试器和Keil MDK等。