磁耦合谐振式无线电能传输电路系统板LCC-S拓扑补偿网络：STM32主控驱动MOS管，谐振补偿与稳压输出至ESP芯片无线传输数据技术,磁耦合谐振式无线电能传输电路系统板LCC-S拓扑补偿网络：STM32主控+ESP通信+稳压输出与WiFi实时传输方案,磁耦合谐振式 无线电能传输电路系统板 LCC-S拓扑补偿网络 发射端电路采用Stm32f103c8t6主控，四路互补带死区的高频PWM与ir2110全桥驱动MOS管。 同时利用LCC器件谐振，所有参数确定和计算由maxwell和simulink计算得出。 接收电路利用S谐振网络补偿。 同时输出电压经过稳压后供给esp芯片，后者将输出电压通过ADC采样后利用2.4G wifi下的MQTT协议传输给电脑 手机端查看，并实时通过数码管显示。 资料见最后一幅图。 stm32和esp8285单片机均板载串口电路，只需一根typec数据线即可上传程序 默认只是相关资料(如果需要硬件请单独指明) ,无线电能传输;电路系统板;LCC-S拓扑补偿网络;磁耦合谐振式;发射端电路;Stm32f103c8t6主控;高频PWM;ir2110全桥驱动MOS管;LC

内容概要：本文档介绍了通过Python实现一种带有外源输入的非线性自回归(NARX)神经网络的方法来预测时间序列数据。整个教程涵盖从合成数据的制作到最终效果呈现的一系列步骤：具体步骤包括数据清洗与划分，利用NARX架构创建一个模型以及对其调优训练，并对训练后的模型进行了有效性检验；最后以图表形式展现了实际与预期间的比较情况。 适用人群：对于那些拥有初步机器学习经验和希望进一步了解并掌握使用深度学习技巧进行数据分析与预测工作的开发者们来说尤为有用。 使用场景及目标：适用于各种含有周期成分的数据预测任务；主要目的则是借助这一方法来探索数据间潜在规律并预测未来的走势。 其他说明：提供了所有涉及到的相关脚本供下载参考。

理学士学位。项目（UoW）-GSM和EDGE网络调制方案（GMSK和PSK）的仿真_BSc. Project (UoW) - simulation of GSM and EDGE network modulation schemes (GMSK and 8PSK).zip 在本项目中，我们深入研究了GSM（全球移动通信系统）和EDGE（增强型数据速率GSM演进）网络调制技术，特别是高斯最小频移键控（GMSK）和8相位移键控（8PSK）方案。GMSK是一种连续相位调制技术，因其具有较低的带宽扩展特性，在GSM系统中得到广泛的应用，而8PSK则是一种多相位调制方式，用于提升数据传输速率，是EDGE技术的关键组成部分。 为了进一步理解这些技术的工作原理及其性能表现，项目采用计算机仿真技术来模拟和分析。通过仿真，我们能够测试在不同信道条件下，如噪声、多径效应和干扰等因素对信号传输的影响。这些仿真实验有助于评估GMSK和8PSK调制方案在现实通信环境中表现的鲁棒性。 项目成果不仅包括对GMSK和8PSK调制方案的深入分析，而且提供了实用的仿真工具，这些工具可以为工程师和研究人员在设计和优化移动通信网络时提供参考。仿真工具的开发涉及到了数字信号处理、无线通信理论、以及网络协议栈的相关知识，这些都是在计算机网络和移动通信领域中不可或缺的技能。 除了理论分析和技术仿真，项目还可能涉及到对现有GSM和EDGE网络性能的改进方案。通过模拟不同网络配置和调制方案对网络性能的影响，项目提供了优化网络结构和提升通信质量的方法。这对于当前和未来的无线通信系统设计具有重要的实践意义。 本项目的研究成果可用于教学、学术研究以及工业应用。学生和研究人员可以通过该项目的仿真框架学习和研究GMSK和8PSK调制技术，工程师可以利用这些研究成果来设计和部署更加高效可靠的无线通信系统。本项目对于推动无线通信技术的发展和应用具有重要的贡献。

postman自我成长型Android应用_自律辅助软件_手机应用使用情况统计_任务清单管理_学习运动睡眠时间追踪_本地数据存储_无网络运行支持_后台应用监听_周期性数据统计_每日每周每月年度分.zip 根据提供的文件信息，文章摘要应聚焦于一个自我成长型Android应用程序的开发和功能介绍。这个应用集成了多种功能，包括但不限于自律辅助、手机应用使用情况的统计分析、任务清单管理、学习运动睡眠时间的追踪、本地数据存储、在无网络环境下运行的能力、后台应用监听以及周期性数据统计等。这些功能的实现涉及到Android平台的应用开发技术，以及可能用到的编程语言如Python等。 该应用的核心设计理念是帮助用户自我成长和提高自律能力。它通过监控和统计用户的手机应用使用情况，能够帮助用户意识到自己在手机上花费的时间，从而进行合理的分配。通过对学习、运动和睡眠等生活习惯的时间追踪，应用可以帮助用户管理自己的时间，养成良好的生活习惯。任务清单管理则是通过帮助用户制定并追踪任务进度，提高工作效率和生活组织性。 由于支持本地数据存储，该应用即使在没有网络连接的情况下也能正常运行，这对于需要在移动环境下使用的用户来说是一个很大的便利。另外，后台应用监听功能让应用能够实时监控用户设备的使用情况，结合周期性数据统计，用户可以获得详细的使用报告和趋势分析。 文章将详细探讨上述各个功能如何在Android平台上实现，包括所涉及的技术栈和开发方法。对于每个功能模块的设计理念、用户交互方式、数据存储与处理机制、安全性考量等都会有详尽的描述。此外，文章还将提供一些使用场景和案例分析，通过具体的用户反馈和数据分析，来展示这款应用在促进用户自我成长和提升生活质量方面的实际效果。 由于涉及到“python”这一标签，文章还将探讨在这个项目中Python语言所扮演的角色，可能是在数据统计、后台处理等方面的应用。对于使用Python语言的开发者而言，这部分内容将提供一些宝贵的参考信息。 文章将包含对附赠资源和说明文件的描述，这些资源可能包括开发者指南、API文档、用户手册等，对于理解应用的使用和开发细节有着重要作用。

IDC机柜图自动化生成系统是一种先进的工具，它为网络工程师在设计、部署以及管理IDC（互联网数据中心）机房时提供强大的支持。通过这个系统，工程师可以轻松地创建和管理IDC机柜的布局图，这些布局图是机房规划、布线管理以及设备安装和维护中不可或缺的组成部分。该系统的主要功能包括自动生成机柜图，支持多种品牌和型号的网络设备，如思科和华为，这些品牌在IT行业拥有广泛的应用。 该系统能够根据用户输入的数据，如机柜尺寸、设备规格和网络拓扑结构等信息，自动计算并绘制出精确的机柜布局图。它提高了设计效率，减少了人为错误，并且提供了一种直观的展示方式，使得机房布局的规划更加清晰可见。此外，该系统也支持对机柜图的编辑和更新，以适应机房设备变化和升级的需要。 在实际应用中，IDC机柜图自动化生成系统能够帮助工程师快速完成机柜布局设计，为机房的施工和后期维护提供可靠依据。通过精确的布局图，不仅可以优化机房空间的利用，还能够确保设备的安全运行，降低能耗，提高整体的数据处理能力。同时，该系统还可以与现有的网络管理软件集成，实现机房资源的全面管理。 标签中提到的网络工程、IDC机房以及机柜图是该系统的核心应用场景。网络工程涵盖广泛的领域，包括数据通信、网络设备的安装与配置等，而IDC机房作为网络技术的重要组成部分，对机柜布局的精确规划尤为重要。机柜图则作为展示机房内部结构和设备部署的关键图纸，它的准确性和易读性对于机房的日常运维至关重要。 思科和华为作为全球领先的网络解决方案提供商，它们的设备在IDC机房中占有重要地位。能够支持这些品牌设备的自动化机柜图生成系统，对于提高工程师的工作效率、缩短项目实施周期具有显著意义。同时，这也反映了系统开发者对于IDC机房多样化需求的关注和积极响应。 IDC机柜图自动化生成系统为网络工程和数据中心的建设提供了一个高效、准确、易用的解决方案。它不仅简化了机柜图的设计过程，还提高了机房规划的质量，是现代网络管理和IDC机房设计不可或缺的工具。系统的设计和功能的不断完善，必将进一步推动数据中心的自动化和智能化发展。

静态、动态贝叶斯网络—GeNIe软件建模 贝叶斯网络模型建立指导:包括条件概率表(CPT)的设定方法(二态或者多状态均可)，软件的使用方法动态贝叶斯网络，分析方法等 如何构建贝叶斯的结构，以及如何获取贝叶斯网络的参数(包括先验概率和条件概率CPT) 贝叶斯网络的敏感度分析以及重要度分析方式，例如龙卷风图，BIM RRW等重要度评估方法 GeNIe软件助力贝叶斯网络建模与分析：结构构建、参数获取及敏感度评估 贝叶斯网络是一种基于概率推理的图形化模型，它能够对不确定性进行推理、学习和预测，广泛应用于风险评估、决策支持、数据挖掘等领域。GeNIe软件是支持贝叶斯网络建模与分析的工具之一，它具备直观的图形界面，方便用户构建和操作网络模型。在贝叶斯网络建模的过程中，模型的结构构建和参数设定是两个核心步骤。结构构建涉及到确定变量之间的依赖关系，以图形化的方式表示变量间的条件独立性，形成一个有向无环图。参数设定则关注于为网络中的条件概率表（CPT）赋予具体的数值，这些数值可以是先验概率也可以是通过数据学习得到的条件概率。 在静态和动态贝叶斯网络中，静态网络适用于那些不随时间变化的场景，而动态网络则涉及到随时间演化的系统。动态贝叶斯网络能够描述时间序列数据，通常会涉及到时间片的概念，每个时间片包含状态变量的更新，通过转移概率来描述时间之间的依赖关系。动态网络的建立需要考虑状态转移模型，以及可能的观测模型。 在使用GeNIe软件进行贝叶斯网络建模时，用户可以通过拖放节点和连接它们的方式来创建网络结构，并通过界面输入或导入数据来设定CPT。软件还提供了学习功能，可以基于实际观测数据自动调整网络参数，以更好地反映实际情况。 一旦构建了贝叶斯网络，分析方法就变得至关重要。分析通常包括概率推理、敏感度分析和重要度分析。概率推理是指在给定部分变量的观测值后，计算其他变量概率分布的过程。敏感度分析则用于评估模型输出对于输入参数变动的敏感程度，这对于验证模型的稳健性非常重要。重要度分析则关注于特定变量对模型输出的影响力，有助于识别模型中最重要的变量。 在GeNIe中，敏感度分析可以通过龙卷风图来展示，而重要度分析可能通过BIM RRW等方法进行。这些方法帮助用户了解哪些参数或变量对结果影响最大，从而可以优先关注和优化这些部分。 GeNIe软件在贝叶斯网络建模与分析中发挥了重要的作用，它不仅提供了结构构建的便利，还简化了参数获取和敏感度评估的过程。通过软件的应用，研究者和工程师可以更加高效地建立模型，快速得到结果，并进行深入的分析和决策支持。 贝叶斯网络作为一种强大的概率模型，在处理不确定性问题时展现出了其独特的优势。而GeNIe软件为这种模型的创建和分析提供了强大的支持，使得用户能够更加直观和高效地利用贝叶斯网络解决实际问题。

CookieLab01.zip 是一个专为学习、研究和演示HTTP Cookie在Web开发中应用而设计的PHP实验源码包。Cookie是Web服务器保存在用户本地终端（如浏览器）上的一小段文本信息，它允许服务器跟踪和识别用户会话，从而在无状态的HTTP协议上实现状态管理。本源码包通过一系列精心设计的PHP脚本，帮助学习者深入理解Cookie的工作原理、创建、读取、修改以及删除Cookie的方法。 二、主要内容 基础Cookie操作示例： 创建Cookie：展示如何在PHP脚本中创建Cookie，并设置其名称、值、过期时间等属性。 读取Cookie：演示如何读取并显示当前用户浏览器中的Cookie信息。 修改Cookie：通过修改Cookie的值或过期时间，展示如何更新已存在的Cookie。 删除Cookie：说明如何正确删除用户浏览器中的Cookie，避免潜在的安全风险或不必要的存储占用。 用户会话管理示例： 利用Cookie实现简单的用户登录状态管理，包括用户登录、保持登录状态、以及登出功能。 展示如何通过Cookie记住用户的偏好设置，如语言选择、主题样式等，提升用户体验。

文本分类识别系统Python，基于深度学习CNN卷积神经网络算法.文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练，最后得到一个h5格式的本地模型文件，然后采用Django开发网页界面

使用Python实现一个CNN（卷积神经网络）图像分类算法，并且使用GUI实现图片选择和分类功能

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像处理和计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等。在这个"卷积神经网络算法识别猫狗图片.zip"压缩包中，我们可以推测其内容可能包含一个用于区分猫和狗图片的CNN模型实现及相关资源。 卷积神经网络的核心思想是利用卷积层来自动学习图像的特征，这些特征可以是边缘、纹理、形状等低级到高级的模式。CNN通常由以下几个关键组成部分构成： 1. **卷积层(Convolutional Layer)**：通过滑动滤波器（kernel）在输入图像上进行卷积操作，生成特征图。滤波器权重在训练过程中可学习，从而提取图像的局部特征。 2. **池化层(Pooling Layer)**：通常在卷积层之后，用于下采样，减小数据维度，同时保持重要的特征信息。常见的池化方式有最大池化和平均池化。 3. **激活函数(Activation Function)**：如ReLU（Rectified Linear Unit），用于引入非线性，增强模型的表达能力。 4. **全连接层(Fully Connected Layer)**：将前面提取的特征展平并连接到全连接层，用于分类或回归任务。 5. **损失函数(Loss Function)**：如交叉熵损失，衡量模型预测结果与真实标签的差异。 6. **优化器(Optimizer)**：如梯度下降、Adam等，用于更新模型参数以最小化损失函数。 在识别猫狗图片的任务中，通常会先对数据进行预处理，包括调整图片尺寸、归一化像素值、数据增强（翻转、旋转、裁剪等）以增加模型泛化能力。然后，使用预训练的CNN模型（如VGG、ResNet、Inception等）进行迁移学习，或者从头训练一个新的CNN模型。在训练过程中，会定期评估模型性能，并根据验证集的表现调整超参数，防止过拟合。 压缩包中的"code_resource_010"可能是代码资源文件，可能包含了实现CNN模型的Python脚本，使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。脚本可能涵盖了数据加载、模型构建、训练、评估和预测等环节。 此外，为了提高模型性能，可能会采用集成学习方法，如集成多个CNN模型的预测结果，或者使用数据增强技术增加训练样本的多样性。模型训练完成后，可以使用测试集评估其泛化能力，确保模型能够在未见过的猫狗图片上表现良好。 这个压缩包可能提供了一个完整的实例，展示了如何运用卷积神经网络来解决实际的图像识别问题，特别是对于初学者来说，是一个很好的学习和实践资源。通过深入研究和理解其中的代码和流程，可以更深入地掌握卷积神经网络的工作原理和应用技巧。