内容概要：本文详细介绍了如何通过麻雀算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)，以提升其在多输入单输出(MISO)回归预测任务中的性能。首先阐述了LSSVM的基本原理及其在处理复杂非线性数据方面的优势，接着讨论了传统LSSVM存在的超参数优化难题。然后重点介绍了麻雀算法的特点及其在优化LSSVM超参数方面的应用，展示了如何通过全局搜索能力克服局部最优问题，提高预测精度和泛化能力。最后，通过多个实际案例验证了该方法的有效性，并提供了完整的Python代码实现，涵盖从数据预处理到模型评估的全过程。 适合人群：对机器学习尤其是回归分析感兴趣的科研人员和技术开发者，以及希望深入了解LSSVM和麻雀算法优化机制的研究者。 使用场景及目标：①适用于需要高精度预测的应用领域，如金融预测、气象预报、能源需求预测等；②通过优化LSSVM的超参数，提高模型的预测精度和泛化能力；③提供一个易于使用的回归预测工具，便于快速部署和应用。 其他说明：本文不仅探讨了理论层面的内容，还给出了具体的代码实现，使读者能够在实践中理解和掌握相关技术。同时，文中提到

STM32微控制器系列是ST公司生产的一种广泛使用的32位ARM Cortex-M系列处理器。STM32系列以其高性能、低功耗和丰富的外设支持，广泛应用于嵌入式系统设计中。在设计中，经常需要使用到定时器的输入捕获功能来测量外部信号的频率。本文将详细探讨如何利用STM32的HAL库来实现输入捕获测量频率的方法。 输入捕获是定时器的一个重要功能，它可以用来测量外部信号的频率、周期、占空比等参数。在STM32微控制器中，定时器可以配置为捕获模式，通过其输入捕获功能，当输入信号的电平发生变化时，定时器可以记录当前的时间计数器的值。通过记录信号高低电平持续的时间，再计算出频率，这是测频法的基本原理。 要使用STM32的HAL库实现输入捕获功能，需要配置定时器的相关寄存器，设置为输入捕获模式。这一过程通常涉及以下几个步骤： 1. 配置定时器的时钟源和分频系数，以达到所需的测量频率范围。 2. 设置定时器的预分频器和自动重装载寄存器，以调整输入捕获的分辨率。 3. 将定时器的输入通道配置为输入捕获模式，并选择合适的边沿检测（上升沿、下降沿或双边沿）。 4. 启用中断，并在中断服务程序（ISR）中处理捕获事件，记录时间戳。 5. 根据捕获到的时间戳计算信号的频率。 在使用HAL库时，可以利用STM32CubeMX工具生成初始化代码，这将大大简化配置过程。一旦配置完成，就可以在中断服务程序中读取捕获值并进行频率计算。频率的计算公式通常为频率 = 定时器时钟频率 / (捕获值2 - 捕获值1)，其中捕获值1和捕获值2是连续两次捕获事件的时间戳。 HAL库提供了一系列的API函数，比如HAL_TIM_IC_CaptureCallback，它会在捕获事件发生时自动被调用。在这个回调函数中，可以获取捕获的值，并根据需要进行处理。此外，HAL库的配置还包括设置优先级、中断使能等。 在实际应用中，输入捕获功能不仅可以用于测量外部信号的频率，还可以用于实现电机控制中的转速测量、位置检测等。因此，掌握该技术对于进行STM32微控制器开发十分重要。 除了软件上的配置之外，硬件连接也不容忽视。输入捕获通常通过GPIO（通用输入输出）引脚连接到定时器的输入通道。确保硬件连接正确无误，是实现输入捕获功能的前提条件。 STM32HAL库输入捕获功能是测量外部信号频率的有效手段。通过上述步骤的详细配置和编程，可以实现精确的频率测量，进而为各种应用提供准确的时间基准或控制信号。掌握该技术对于从事基于STM32平台的嵌入式系统开发者而言，是一项基本且重要的技能。

在IT领域，编程语言是构建软件和应用的基础工具，易语言作为一款中文编程语言，以其易学易用的特点深受初学者和专业开发者的喜爱。在处理用户交互时，输入法的切换是一个常见的需求，特别是在需要确保用户输入英文字符的场景下。本资料包“易语言_api切换输入法_英文.zip”提供了实现这一功能的方法。 API，全称为应用程序接口，是操作系统提供给程序员调用的函数集合。在Windows系统中，通过API函数可以实现与系统的深度交互，包括控制输入法的切换。易语言中通过调用API函数，可以方便地实现从当前输入法切换到英文输入法。 我们需要了解Windows API中用于管理输入法的相关函数。例如，`GetKeyboardState()`函数用于获取键盘当前的状态，包括 Caps Lock、Shift 和 Ctrl 等键的状态。`SetKeyboardState()`函数则可以设置这些状态。而`SendInput()`函数允许我们模拟用户输入，包括切换输入法的操作。 在易语言中，我们可以使用`.include`指令引入API头文件，定义所需的API函数。例如，我们需要包含`winuser`库，其中包含了输入法相关的API。然后，我们需要声明这些API函数的原型，并进行调用。 以下是一个简单的易语言示例代码，演示如何通过API切换输入法至英文状态： ```e .整数型 键盘状态[256] .整数型 返回值 .常量 KEYEVENTF_KEYUP = 0x2 .过程名 切换到英文输入法 // 获取当前键盘状态 调用API "GetKeyboardState"，键盘状态，256，返回值 如果 返回值 <> 0 // 模拟按下Shift键，强制英文输入 创建结构体 输入事件 输入事件.类型 = 1 ; WM_KEYDOWN 输入事件.时间戳 = 0 输入事件.扫描码 = 0 输入事件.按键状态 = 键盘状态 输入事件.额外信息 = 0 结束创建结构体 输入事件.按键状态[16] = 输入事件.按键状态[16] 或 0x80 ; 设置Shift键按下标志 调用API "SendInput"，1，输入事件，输入事件.大小，返回值 // 模拟释放Shift键 创建结构体 输入事件 输入事件.类型 = 1 | KEYEVENTF_KEYUP ; WM_KEYUP 输入事件.时间戳 = 0 输入事件.扫描码 = 0 输入事件.按键状态 = 键盘状态 输入事件.额外信息 = 0 结束创建结构体 输入事件.按键状态[16] = 输入事件.按键状态[16] 与 (0xFF AND NOT 0x80) ; 清除Shift键按下标志 调用API "SendInput"，1，输入事件，输入事件.大小，返回值 否则 显示 "获取键盘状态失败！" 结束如果 结束过程 ``` 这个过程首先获取当前键盘状态，然后模拟按下Shift键，因为Shift键可以强制英文输入模式。接着模拟释放Shift键，避免持续保持Shift状态。这样，输入法就会被切换到英文状态。 通过这个例子，我们可以看到易语言结合API调用的强大之处，能够方便地实现对操作系统底层功能的控制。在实际项目中，可以将这个功能封装成一个函数或模块，方便在多个地方复用。 “切换输入法.e”文件很可能就是实现了上述功能的易语言程序或模块，用户可以导入并直接使用，或者参考其源代码学习如何调用API进行输入法切换。学习和理解这个过程，对于深入理解易语言和Windows API编程有着重要的实践意义。

STM32全桥逆变电路原理图：IR2110驱动IRF540N MOS，最大50V直流输入，高交流利用率，谐波低于0.6%，SPWM波形学习好选择,STM32全桥逆变电路原理图：IR2110驱动IRF540N半桥设计，高效率SPWM波形，低谐波干扰立创电路设计分享,stm32全桥逆变电路 采用2个ir2110驱动半桥 mos采用irf540n 最大输入直流50v 输出交流利用率高 谐波0.6% 立创原理图 有stm32系列 想学习spwm波形的原理以及相关代码这个是个不错的选择，网上现成代码少，整理不易 ,stm32;全桥逆变电路;ir2110驱动;irf540n MOS;最大输入直流50v;输出交流利用率高;谐波0.6%;立创原理图;spwm波形原理及相关代码。,基于STM32的全桥逆变电路：IR2110驱动的SPWM波形原理与实践

Buck电路，也被称为降压转换器，是一种常用的直流-直流(DC-DC)转换电路，主要用于将高电压转换为低电压，适用于电源管理和电子设备的供电系统。它的工作原理基于电感器储能和二极管导通的特性，能够有效地提供稳定的输出电压，即使输入电压有所变化。 在Buck电路中，主要元件包括开关晶体管Q1（通常为MOSFET）、电感L、二极管D1和滤波电容C。电路的工作过程可以分为两个阶段：导通阶段和截止阶段。 1. **导通阶段**： - 当开关Q1导通时，输入电源Vin通过Q1向电感L供电，此时电流iL线性增加。电流线性增加是因为电感的特性决定其两端电压与电流变化率成正比（V=Ldi/dt）。电感L存储能量，同时负载R上的电流Io开始流动，输出电压Vo是Vin减去电感L和负载R压降的组合，即Vo = Vin - (iL * RL)，这里假设RL为负载电阻。由于电容C在充电状态，其电压is逐渐升高，二极管D1承受反向电压，不导通。 2. **截止阶段**： - 当开关Q1关闭后，电感L中的电流不能突然中断，因此会通过二极管D1继续流向负载R，形成一个反向电流。由于电感的自感效应，其两端电压极性反转，这样D1导通，电流iL保持不变，继续通过负载R，而电容C开始放电，维持输出电流Io的连续性。在这个阶段，输入电流is为零，因此总电流is是脉动的，但由于电容C的滤波作用，输出电流Io变得连续且平滑。 Buck电路的输出电压Vo可以通过调整开关Q1的占空比D（导通时间ton与周期Ts的比例）来控制。增大D可以使Vo上升，反之则下降。理想情况下，当D=1时，Vo=Vin，Buck电路相当于一个直接连接；当D=0时，Vo=0，电路断开。 输出电压Vo和输入电压Vin之间的关系可由以下公式给出： \[ Vo = Vin \cdot D \] 而输出电流Io与输入电流Is之间的关系则是： \[ Io = Is \cdot D \] 通过优化Buck电路的设计，可以实现高效率、低纹波和快速动态响应，使其在各种应用中广泛使用，例如笔记本电脑、手机充电器、LED驱动器和工业电源系统等。同时，Buck电路还可以与其他拓扑结构（如Boost、Buck-Boost等）结合，以满足更复杂的电源转换需求。

基于深度学习混合模型的时序预测系统：CNN-LSTM-Attention回归模型在MATLAB环境下的实现与应用,基于多变量输入的CNN-LSTM-Attention混合模型的数据回归与预测系统,CNN-LSTM-Attention回归，基于卷积神经网络(CNN)-长短期记忆神经网络(LSTM)结合注意力机制(Attention)的数据回归预测，多变量输入单输入，可以更为时序预测，多变量 单变量都有 LSTM可根据需要更为BILSTM,GRU 程序已经调试好，无需更改代码替数据集即可运行数据格式为excel 、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上 、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，图很多，符合您的需要 、代码中文注释清晰，质量极高 、测试数据集，可以直接运行源程序。 替你的数据即可用适合新手小白 、 注：保证源程序运行， ,核心关键词：CNN-LSTM-Attention; 回归预测; 多变量输入单输入; 时序预测; BILSTM; GRU; 程序调试; MATLAB 2020b以上; 评价指标（R2、MAE、MSE、RMSE）; 代码中文注释清晰; 测试数

在MATLAB环境中，最小二乘法（Least Squares Method）是一种广泛应用的数据拟合技术，尤其在预测模型构建中。这个“matlab最小二乘进行多输入，多输出预测代码”很可能是用来解决复杂的系统建模问题，其中输入变量可能有多个，而输出也可能不止一个。在多输入多输出（MIMO）系统中，这种模型可以模拟多个输入如何影响多个输出，广泛应用于控制工程、信号处理、机器学习等多个领域。 最小二乘法的基本思想是通过最小化残差平方和来寻找最佳拟合直线或超平面。对于多输入多输出情况，这通常涉及到多元线性回归模型的构建，即预测输出变量是输入变量的线性组合。在MATLAB中，可以使用`lsqnonlin`或`lsqcurvefit`函数来实现非线性最小二乘拟合，而对于线性问题，`lsqlin`函数则更为直接。 以下是多输入多输出预测模型的基本步骤： 1. **数据准备**：收集足够的多输入（自变量）和多输出（因变量）的历史数据。这些数据需要代表系统的各种工作状态。 2. **模型定义**：设定模型结构，比如决定输入变量如何影响每个输出。这通常表示为一个矩阵方程形式：`Y = H * X + E`，其中`Y`是输出向量，`H`是系数矩阵，`X`是输入向量，`E`是误差项。 3. **参数估计**：使用MATLAB的`lsqlin`函数找到最佳的系数矩阵`H`，使得预测的输出与实际输出的残差平方和最小。这个过程涉及到求解正规方程或使用梯度下降等优化算法。 4. **模型验证**：将模型应用于验证集数据，检查其预测性能，如均方误差（MSE）、决定系数（R²）等。 5. **模型应用**：一旦模型经过验证，就可以用它来预测新的输入值对应的输出。 在提供的“PSR多输入多输出”文件中，可能包含了具体的MATLAB代码实现，包括数据预处理、模型构建、参数估计和结果评估等环节。这类代码的阅读和理解有助于深入学习多输入多输出系统的预测方法，特别是如何利用最小二乘法进行参数估计和模型优化。 在MATLAB软件/插件标签的上下文中，可能还涉及到了一些特定的工具箱，如Optimization Toolbox（用于优化算法）或者Curve Fitting Toolbox（用于曲线拟合），这些工具箱提供了丰富的函数和图形界面，便于进行模型的建立和分析。 多输入多输出预测模型结合MATLAB的最小二乘方法，提供了一种强大且灵活的工具，可以有效地处理复杂的系统预测问题。通过理解和运用这些知识，工程师和研究人员能够对现实世界中的系统行为进行准确预测，从而做出有效的决策。

内容概要：本文详细探讨了DAB（双有源桥）的DPS（双极性移相）控制技术，特别是在200V输入、24V输出、5:1变压器变比和50kHz开关频率的具体应用场景。文章首先分析了基本参数及其对系统的影响，随后介绍了移相控制的基本原理和实现方法，包括理论计算、代码实现以及实际应用中的注意事项。文中还讨论了开关频率的选择依据、开关损耗的估算、硬件设计中的挑战（如MOSFET的Vds应力和RCD缓冲电路的设计）、以及闭环控制策略（如增量式PI调节）。此外，作者分享了一些实践经验，强调了理论与实际调试相结合的重要性。 适合人群：从事电力电子、电源管理领域的工程师和技术爱好者，特别是对DAB DPS控制感兴趣的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要理解和实现高效、稳定的DC-DC变换器的设计场合，帮助读者掌握DAB DPS控制的关键技术和调试技巧，提高电源系统的性能和可靠性。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论推导和代码示例，还结合了丰富的实践经验，使读者能够更好地应对实际项目中的各种挑战。

在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB自主构建一个三层BP（Backpropagation）神经网络，并用它来训练MNIST数据集。MNIST是一个广泛使用的手写数字识别数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像，代表0到9的手写数字。 我们需要了解BP神经网络的基本结构。BP神经网络是一种多层前馈网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。在这个案例中，我们有784个输入节点（对应MNIST图像的像素），30个隐藏层节点，以及10个输出节点（代表0-9的10个数字）。这种网络结构可以捕捉图像中的复杂特征并进行分类。 MATLAB文件"bp1.m"和"bp2.m"很可能包含了实现神经网络训练的核心算法。BP算法的核心是反向传播误差，通过梯度下降法更新权重以最小化损失函数。在训练过程中，网络会逐步调整权重，使得预测结果与实际标签之间的差距减小。 "pain1.m"可能是主程序文件，负责调用其他函数，初始化网络参数，加载MNIST数据，以及进行训练和测试。"train_MNIST.mat"和"test_MNIST.mat"则分别存储了训练集和测试集的数据。MATLAB的`.mat`文件格式用于存储变量，这使得我们可以方便地加载和使用预处理好的数据。 在训练过程中，通常会绘制损失曲线来监控模型的学习进度。损失曲线展示了随着训练迭代，网络的损失函数值的变化情况。如果损失值持续下降，表明网络正在学习，而损失曲线趋于平坦可能意味着网络已经过拟合或者训练接近收敛。 输出的精确度是衡量模型性能的关键指标。在MNIST数据集上，高精确度意味着网络能够正确识别大部分手写数字。为了得到精确度，我们会计算模型在测试集上的预测结果，并与实际标签进行比较。 总结来说，这个项目涵盖了以下关键知识点： 1. BP神经网络：包括前馈网络结构、反向传播算法和梯度下降优化。 2. MATLAB编程：利用MATLAB实现神经网络的搭建和训练。 3. 数据集处理：MNIST数据集的加载和预处理。 4. 模型训练：权重更新、损失函数和损失曲线的绘制。 5. 模型评估：通过精确度来衡量模型在测试集上的性能。 以上就是关于MATLAB自主编写的三层BP神经网络训练MNIST数据集的相关知识。这样的项目对于理解深度学习和神经网络原理具有重要的实践意义。

整体使用requests模块，把京东的搜索框作为一个加载页面，我们从窗体文件中为他传入一个关键词，把这个关键词作为京东搜索网址里搜索的keyword，我设的爬取范围是搜索商品自初始页面往后的600件商品，在这个京东的网页很神奇，因为有些商品你虽然在这个爬去中看到了，但是你拿着编号去页面搜索的时候却看不到，每一页有60+左边20=80个商品展示。为了增加爬取的速度我是用了多线程，总共大约18个，但速度快带来的代价就是我总共没使用几次，我的IP就封掉了，所以大家学习一下就行，别给人家添麻烦了，哈哈。