摘要：本文首先根据任务书上所给系统与线路及所有负荷的参数，分析负荷发展趋势。
从负荷增长方面阐明了建站的必要性，然后通过对拟建变电站的概括以及出线方向来考虑，并通过对负荷资料的分析，安全，经济及可靠性方面考虑，确定了110kV，10kV以及站用电的主接线，然后又通过负荷计算及供电范围确定了主变压器台数，容量及型号，同时也确定了站用变压器的容量及型号，最初，根据最大持续工作电流及短路计算的计算结果，对高压熔断器，隔离开关，母线，绝缘子和穿墙套管，电压互感器，电流互感器进行了选型，从而完成了110kV电气一次部分的设计

欢迎下载研华科技主题白皮书:【深度剖析】研华多核异构ARM核心板之机器视觉应用案例[摘要]TISitara系列AM5718/5728是采用ARM+DSP多核异构架构，可以实现图像采集、算法处理、显示、控制等功能，具有实时控制、低功耗、多标准工业控制网络互联、工业人机界面的优化、2D/3D图形处理、1080HD的高清视频应用、工业控制设备的小型化等特点。
广泛应用在机器视觉、工业通讯、汽车多媒体、医疗影像、工厂自动化、工业物联网等领域。
https://www.eefocus.com/resource/advantech/index.p...很早以前用过网络收音机，N年前了，都忘记了当初用的是什么软件了，当时只是觉得整天听MP3听腻了，想回到过去，听听广播，尽管有时候会插播广告，比较烦人，不过有笑话听，挺逗人的。
那个网络收音机的软件用了没多久，就不再用了，软件用的不爽是一方面，为了听广播而开着电脑实在是大炮打蚊子，还不如花二十块钱买个真的半导体收音机。
今天无意间看到一个，基于ARM的网络收音机，跟半导体收音机一样，装在小盒子里，可以收听通过互联网传来的广播，比电脑省电，而且因为是网络版的，突破了地域限制，收听国外的广播一样清晰。
感兴味的同学自己做一个，收听VOA，练英语听力，那才叫音质，才叫舒服。
这个收音机的原理图并不复杂，想学点东西的同学可以自制。
ARMCortex-M3网络收音机系统设计框图:说明:系统利用TPS2375实现以太网供电(PoE)，跟USB供电一样，不需要额外的变压器。
CPU则是Cortex-M3内核的LM3S6950，解码器则是VS1053，都是常见的集成电路。
系统还支持SD卡，搞不好将来做成“网络录音机”，离线播放录下来的广播，也是说不定的事儿。
固件代码方面，因为是“网络”收音机吗，毋庸置疑，需要TCP、IP协议，至于收听广播部分的协议，这里用到的是SHOUTcast协议，是由Nullsoft开发的，一种免费的声音流技术，用于网路广播。
附件内容提供了ARMCortex-M3网络收音机全部的原理图、PCB制版图、以及固件代码。
ARMCortex-M3网络收音机电路参数（英文）介绍:Open-SourceHardwareMicrocontroller:LM3S6950ARMCortex-M3fromLuminaryMicro/TIAudioCodec:VS1053fromVLSIDisplay:S65LCDwith176x132pixeland16bitcolormicroSDSocketRotaryEncoderIRReceiver(RC5)PoE(PoweroverEthernet)Open-SourceSoftwarePlayShoutcast/IcecastandRTSPStreamsPlayaudiofilesfromthememorycardAlarmClock

变压器-TTSPytorch实现与众所周知的saco2seq模型（如tacotron）相比，该模型的训练速度快约3至4倍，并且合成语音的质量几乎相同。
通过实验确认，每步花费约0.5秒。
我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。
要求安装python3安装pytorch==0.4.0安装要求：pipinstall-rrequirements.txt数据我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。
完整的数据集（13,100对）可在下载。
我将和用作预处理代码。
预训练模型您可以下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K）在检查点/目录中找到预训练的模型。
留意图约15k步后出现对角线对齐。
以下留意图以16

CYC型传感器指导书，新手必入。
差动变压器（互感式）的功能…………………………………………27十二、29十三、30十四、31十五、32十六、差动螺管式（自式）传感器的静态位移功能………………………32十七、33十八、激励频率对差动螺管式传感器的影响…………………………………35十九、电涡流传感器的静态标定……………………………………………36二十、被测体材料对电涡流传感特性的影响………………………………37二十一、37二十二、38二十三、39二十四、40二十五、霍尔式传感器的交流激励特性………………………………………41二十六、霍尔式传感器的应用—振幅测量之四………………………………41二十七、磁电式传感器的功能…………………………………………………43二十八、压电传感器的动态响应实验…………………………………………44二十九、压电传感器引线电容对电压放大器的影响、电荷放大器…………45……………………………………交流全桥的应用—差动变压器（互感式）零点残余电压的补尝…………………………差动变压器（互感式）的标定…………………………………………差动变压器（互感式）的应用—振幅测量之二………………………差动变压器（互感式）的应用—电子秤之二…………………………感差动螺管式（自感式）传感器的振幅测量

案例19-概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器毛病诊断176.7z

变压器计划软件--excel版本

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
图书目录第1章P神经网络的数据分类--语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模--非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络--非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优--非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计--公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法--多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测--基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆--数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类--高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化--旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测--意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化--如何更好的提升分类器的功能第14章SVM的回归预测分析--上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测--上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用--患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测--电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选--基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类--乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测--人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测--短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法--嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法--网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算--建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究--订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法--网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现--基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。