本论文在引见单片机、传感器、实时时钟的特点基础之上，详尽地说明了太阳能热水器控制系统的工作原理与方案设计。
根据本设计的要求，采用STC89C52作为主控芯片。
其他硬件部分包括：水温采集模块、水位监测模块、按键输入部分、LCD显示窗口及继电器控制模组，继电器控制模组有自动上水和程控加热部分构成。
在软件方面，本设计采用模块化方式对系统进行分组设计，使得设计工作稳步展开，并且经过仿真验证，本系统的各个模块均正常工作，符合设计要求。
基于单片机的太阳能热水器辅助控制系统（源代码，论文，proteus仿真）
根据本设计的要求，采用STC89C52作为主控芯片。
其他硬件部分包括：水温采集模块、水位监测模块、按键输入部分、LCD显示窗口及继电器控制模组，继电器控制模组有自动上水和程控加热部分构成。
在软件方面，本设计采用模块化方式对系统进行分组设计，使得设计工作稳步展开，并且经过仿真验证，本系统的各个模块均正常工作，符合设计要求。
基于单片机的太阳能热水器辅助控制系统（源代码，论文，proteus仿真）
2016/8/26 5:50:12
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Californium是一款基于Java实现的Coap技术框架，该项目实现了Coap协议的各种请求响应定义，支持CON/NON不同的可靠性传输模式。
Californium基于分层设计且高度可扩展，其内部模块设计及接口定义存在许多学习之处；
值得一提的是，在同类型的Coap技术实现中，Californium的功能表现是比较突出的，如下图：更多的数据可以参考Californium-可扩展云服务白皮书本文以框架的源码分析为主，其他内容不做展开。
目前Californium项目稳定版本为2.0.0-M2，项目的托管地址在：https://github.com/eclipse/californium~.ca
Californium基于分层设计且高度可扩展，其内部模块设计及接口定义存在许多学习之处；
值得一提的是，在同类型的Coap技术实现中，Californium的功能表现是比较突出的，如下图：更多的数据可以参考Californium-可扩展云服务白皮书本文以框架的源码分析为主，其他内容不做展开。
目前Californium项目稳定版本为2.0.0-M2，项目的托管地址在：https://github.com/eclipse/californium~.ca
2018/11/6 2:45:25
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实验题目设计和实现关于内存管理的内存布局初始化及内存申请分配、内存回收等基本功能操作函数，尝试对用256MB的内存空间进行动态分区方式模拟管理。
内存分配的基本单位为1KB，同时要求支持至少两种分配策略，并进行测试和对不同分配策略的功能展开比较评估。
最佳适应算法（BestFit）： 它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最小的空闲分区，这种方法能使碎片尽量小。
为适应此算法，空闲分区表（空闲区链）中的空闲分区要按从小到大进行排序，自表头开始查找到第一个满足要求的自由分区分配。
该算法保留大的空闲区，但造成许多小的空闲区。
因为它要不断地找出能满足作业要求的、且大小最小的空闲分区，所以比较比较频繁。
但是，对内存的利用率高循环首次适应算法(NextFit)： 该算法是首次适应算法的变种。
在分配内存空间时，不再每次从表头（链首）开始查找，而是从上次找到空闲区的下一个空闲开始查找，直到找到第一个能满足要求的的空闲区为止，并从中划出一块与请求大小相等的内存空间分配给作业。
该算法能使内存中的空闲区分布得较均匀。
比较次数少于最佳适应算法（BestFit），内存利用率低于最佳适应算法（BestFit）。
内存分配的基本单位为1KB，同时要求支持至少两种分配策略，并进行测试和对不同分配策略的功能展开比较评估。
最佳适应算法（BestFit）： 它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最小的空闲分区，这种方法能使碎片尽量小。
为适应此算法，空闲分区表（空闲区链）中的空闲分区要按从小到大进行排序，自表头开始查找到第一个满足要求的自由分区分配。
该算法保留大的空闲区，但造成许多小的空闲区。
因为它要不断地找出能满足作业要求的、且大小最小的空闲分区，所以比较比较频繁。
但是，对内存的利用率高循环首次适应算法(NextFit)： 该算法是首次适应算法的变种。
在分配内存空间时，不再每次从表头（链首）开始查找，而是从上次找到空闲区的下一个空闲开始查找，直到找到第一个能满足要求的的空闲区为止，并从中划出一块与请求大小相等的内存空间分配给作业。
该算法能使内存中的空闲区分布得较均匀。
比较次数少于最佳适应算法（BestFit），内存利用率低于最佳适应算法（BestFit）。
2015/11/2 19:38:46
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正交频分复用（OFDM，OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing）技术可以出色的对抗抗多径衰落、消除码间干扰且具有极高的频谱利用率。
此外它还采用了快速傅立叶变换，大大降低了收发机的实现复杂度，因此被广泛地应用于HDSL、ADSL、DAB、HDTV、WLAN等领域中。
但是，目前OFDM技术还有很多关键问题没有得到有效解决，如对频偏敏感、高峰均功率比问题等，这些都限制了OFDM技术的近一步广泛应用。
本论文主要围绕自适应压扩法降低峰均功率比问题展开论述，并利用matlab软件完成了仿真。
主要做了以下工作：论文首先回顾OFDM发展历程，说明了该技术的优缺点，讲解了OFDM技术原理，介绍了OFDM信号的产生过程，并对OFDM信号的收发机制进行了仿真。
接着，给出峰均功率比的定义和分布，分析了产生高峰均值的原因，简要地介绍了其它预畸变方法，如限幅法，峰值加窗，传统的压扩技术。
最后，分析自适应压扩法降低PAPR的功能，并用matlab完成相关仿真。
此外它还采用了快速傅立叶变换，大大降低了收发机的实现复杂度，因此被广泛地应用于HDSL、ADSL、DAB、HDTV、WLAN等领域中。
但是，目前OFDM技术还有很多关键问题没有得到有效解决，如对频偏敏感、高峰均功率比问题等，这些都限制了OFDM技术的近一步广泛应用。
本论文主要围绕自适应压扩法降低峰均功率比问题展开论述，并利用matlab软件完成了仿真。
主要做了以下工作：论文首先回顾OFDM发展历程，说明了该技术的优缺点，讲解了OFDM技术原理，介绍了OFDM信号的产生过程，并对OFDM信号的收发机制进行了仿真。
接着，给出峰均功率比的定义和分布，分析了产生高峰均值的原因，简要地介绍了其它预畸变方法，如限幅法，峰值加窗，传统的压扩技术。
最后，分析自适应压扩法降低PAPR的功能，并用matlab完成相关仿真。
2017/5/20 19:49:40
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如何在不泄露用户隐私的前提下，提高大数据的利用率，挖掘大数据的价值，是目前大数据研讨领域的关键问题。
具体而言，实施大数据环境下的隐私保护，需要在大数据产生的整个生命周期中考虑两个方面：如何从大数据中分析挖掘出更多的价值；
如何保证在大数据的分析使用过程中，用户的隐私不被泄露。
本论文将围绕下图所示的大数据隐私保护生命周期模型展开。
具体而言，实施大数据环境下的隐私保护，需要在大数据产生的整个生命周期中考虑两个方面：如何从大数据中分析挖掘出更多的价值；
如何保证在大数据的分析使用过程中，用户的隐私不被泄露。
本论文将围绕下图所示的大数据隐私保护生命周期模型展开。
2019/10/25 5:36:37
483KB
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（重要！！！其中使用了easyx图形库，easyx的外部文件需自己另外下载并配置好，本资源未包括该扩展库的文件，即把几个文件放进VC6.0的Lib文件夹里就好了）作品名称：魔方还原作品功能：进行三阶魔方还原。
界面介绍：打开程序首先进入一个有着发光魔方背景的欢迎界面，有“Rubik”和“Help”两个按钮。
按“Help”按钮进入协助界面，显示用键盘操作魔方的方法。
按“Rubik”进入魔方还原的主界面，左边是一个可以看到三面的立体魔方，右边是与立体魔方对应的六面展开图。
魔方初始状态是未被打乱的状态。
另外搭配主界面的还有一个控制台窗口，用于显示操作步骤。
操作说明：从键盘直接输入字符控制，各字符含义如下。
0:按数字零退出程序。
*:按星号键执行逆序法还原魔方。
+:按加号键执行魔方传统的“层先法”进行还原。
R:顺时针90°转右面。
r:逆时针90°转右面。
U:顺时针90°转顶面。
u:逆时针90°转顶面。
L:顺时针90°转左面。
l:逆时针90°转左面。
D:顺时针90°转底面。
d:逆时针90°转底面。
F:顺时针90°转前面。
f:逆时针90°转前面。
B:顺时针90°转背面。
b:逆时针90°转背面。
M:向下转中层。
m:向上转中层。
X:顺着x轴转90°。
x:逆着x轴转90°。
Y：顺着y轴转90°。
y:逆着y轴转90°。
Z：顺着z轴转90°。
z:逆着z轴转90°。
界面介绍：打开程序首先进入一个有着发光魔方背景的欢迎界面，有“Rubik”和“Help”两个按钮。
按“Help”按钮进入协助界面，显示用键盘操作魔方的方法。
按“Rubik”进入魔方还原的主界面，左边是一个可以看到三面的立体魔方，右边是与立体魔方对应的六面展开图。
魔方初始状态是未被打乱的状态。
另外搭配主界面的还有一个控制台窗口，用于显示操作步骤。
操作说明：从键盘直接输入字符控制，各字符含义如下。
0:按数字零退出程序。
*:按星号键执行逆序法还原魔方。
+:按加号键执行魔方传统的“层先法”进行还原。
R:顺时针90°转右面。
r:逆时针90°转右面。
U:顺时针90°转顶面。
u:逆时针90°转顶面。
L:顺时针90°转左面。
l:逆时针90°转左面。
D:顺时针90°转底面。
d:逆时针90°转底面。
F:顺时针90°转前面。
f:逆时针90°转前面。
B:顺时针90°转背面。
b:逆时针90°转背面。
M:向下转中层。
m:向上转中层。
X:顺着x轴转90°。
x:逆着x轴转90°。
Y：顺着y轴转90°。
y:逆着y轴转90°。
Z：顺着z轴转90°。
z:逆着z轴转90°。
2017/5/15 16:16:30
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状态页基于UptimeRobotAPI的状态页面English|引见这是一个基于UptimeRobotAPI的状态监控页面。
您可以通过修改项目根目录中的config.ts文件来生成自己的状态监视页面。
如果您对我的项目不满意，也可以尝试。
演示版参见。
截屏展开以查看屏幕截图部署方式环境变量您可以传入环境变量而不是配置文件来修改页面样式。
展开以查看表格姓名描述默认类型KEY--UptimeRobotAPI密钥FAVICON页面图标/favicon.ico网址PAGE_TITLE页面标题，在<head>状态页文本PAGE_DESC页面描述，在<head>基于UptimeRobotAPI的状态页面。
文本THEME页面主题样式黑暗的dark或lightSHOW_HEADER_TEXT
您可以通过修改项目根目录中的config.ts文件来生成自己的状态监视页面。
如果您对我的项目不满意，也可以尝试。
演示版参见。
截屏展开以查看屏幕截图部署方式环境变量您可以传入环境变量而不是配置文件来修改页面样式。
展开以查看表格姓名描述默认类型KEY--UptimeRobotAPI密钥FAVICON页面图标/favicon.ico网址PAGE_TITLE页面标题，在<head>状态页文本PAGE_DESC页面描述，在<head>基于UptimeRobotAPI的状态页面。
文本THEME页面主题样式黑暗的dark或lightSHOW_HEADER_TEXT
2020/4/16 10:07:45
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jQuery期末网页大作业（已拿优），做的一个餐饮管理系统，登录注册利用ajax进行交互，整体规划美观，代码易懂，有17个页面。
下面是老师大作业的要求：1、要求采用jQuery＋jQueryUI或其它页面框架来做页面规划和交互2、页面至少保证8个及以上，8个以下不及格3、固定要求：登录页面、注册页面，采用AJAX进行交互，服务器端无实现要求4、整体作业要有主题，其它页面围绕一个明确的管理系统主题展开，内容贴合实际应用，比如图书管理系统
下面是老师大作业的要求：1、要求采用jQuery＋jQueryUI或其它页面框架来做页面规划和交互2、页面至少保证8个及以上，8个以下不及格3、固定要求：登录页面、注册页面，采用AJAX进行交互，服务器端无实现要求4、整体作业要有主题，其它页面围绕一个明确的管理系统主题展开，内容贴合实际应用，比如图书管理系统
2017/4/2 11:16:06
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SLAM导航机器人零基础实战系列-第3章_感知与大脑在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去，然后应该能流利的与主人对话。
朝着这个理想，我准备设计一个能自由行走，并且可以与人语音对话的机器人。
实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境，并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作。
本章节涉及到的传感器有激光雷达、IMU、轮式里程计、麦克风、音响、摄像头，和用于处理信息的嵌入式主板。
关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开，本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解，主要内容：1.ydlidar-x4激光雷达2.带自校准九轴数据融合IMU惯性传感器3.轮式里程计与运动控制4.音响麦克风与摄像头5.机器人大脑嵌入式主板功能对比6.做一个能走路和对话的机器人
朝着这个理想，我准备设计一个能自由行走，并且可以与人语音对话的机器人。
实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境，并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作。
本章节涉及到的传感器有激光雷达、IMU、轮式里程计、麦克风、音响、摄像头，和用于处理信息的嵌入式主板。
关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开，本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解，主要内容：1.ydlidar-x4激光雷达2.带自校准九轴数据融合IMU惯性传感器3.轮式里程计与运动控制4.音响麦克风与摄像头5.机器人大脑嵌入式主板功能对比6.做一个能走路和对话的机器人
2017/2/20 21:54:52
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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。
2024-04-09 15:03
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