基于单片机万年历设计 摘要：本文介绍了基于STC89C52单片机的多功能电子万年历的硬件结构和软硬件设计方 法。
本设计由数据显示模块、温度采集模块、时间处理模块和调整设置模块四个模块组 成。
系统以STC89C52单片机为控制器，以串行时钟日历芯片DS1302记录日历和时间，它 可以对年、月、日、时、分、秒进行计时，还具有闰年补偿等多种功能。
温度采集选用 DS18B20芯片，万年历采用直观的数字显示，数据显示采用1602A液晶显示模块，可以在 LCD上同时显示年、月、日、周日、时、分、秒，还具有时间校准等功能。
此万年历具有 读取方便、显示直观、功能多样、电路简洁、成本低廉等诸多优点，具有广阔的市场前 景。
关键字：万年历 温度计 液晶显示 0 前言 随着科技的快速发展，时间的流逝,从观太阳、摆钟到现在电子钟，人类不断研究， 不断创新纪录。
它可以对年、月、日、时、分、秒进行计时，还具有闰年补偿等多种功 能，而且DS1302的使用寿命长，误差小。
对于数字电子万年历采用直观的数字显示，可 以同时显示年、月、日、时、分、秒和温度等信息，还具有时间校准等功能。
该电路采 用STC89C52单片机作为

### QT添加外部库lib的方法详解#### 一、前言在使用QT开发过程中，经常需要引入第三方库来实现特定功能或提升开发效率。
本文将详细介绍如何在QT项目中添加并使用外部静态库(lib)的方法。
#### 二、准备工作在开始之前，请确保您已经具备以下条件：1. **安装了QT环境**：包括QT Creator和相应的编译工具链。
2. **已有的QT项目**：如果您还没有项目，可以通过QT Creator新建一个项目。
3. **需要添加的外部库文件**： - 静态库文件(.lib或.a)。
- 相应的头文件(.h)。
#### 三、添加外部库的基本步骤1. **放置库文件**： - 将所需的静态库文件和头文件放置到项目的适当位置。
通常的做法是在项目根目录下创建一个专门的文件夹（例如“API”），并将这些文件放入该文件夹中。
2. **添加头文件**： - 在QT Creator中，右键点击项目名称 -＞ “添加现有文件” -＞ 选择所需的头文件 -＞ 点击“确定”。
这样做的目的是告诉编译器去哪里查找这些头文件。
- 如果出现错误提示，可能是因为编译器无法找到相应的库文件或链接配置有误。
此时，可以尝试调整配置或者按照后续步骤操作。
3. **配置.pro文件**： - 打开项目中的.pro文件，在文件末尾添加以下代码来指定库文件的位置以及链接方式： ```pro LIBS += -L/path/to/your/library -lmylibrary INCLUDEPATH += /path/to/your/include ``` 其中，“/path/to/your/library”是库文件所在的绝对路径，“-lmylibrary”是库文件的名字（不含扩展名）。
而“/path/to/your/include”则是头文件所在的路径。
4. **编译项目**： - 保存所有更改后，重新编译项目以确保库文件被正确链接。
5. **调试与测试**： - 编译完成后，运行程序检查是否成功调用了库中的函数。
如果遇到问题，可以查看编译日志或使用调试工具定位问题所在。
#### 四、常见问题及解决方法1. **编译错误**： - 如果在编译过程中遇到关于找不到库文件的错误，确保您已经在.pro文件中正确指定了库文件和头文件的路径。
- 检查库文件的命名是否正确，尤其是对于不同平台（Windows/Linux等）下的库文件命名差异。
2. **链接错误**： - 如果在链接阶段出现问题，可能是因为没有正确地指定库文件的链接选项。
确保在.pro文件中使用了正确的-L和-l参数。
- 另外，注意库文件的版本兼容性问题，特别是当使用跨平台库时。
3. **运行时错误**： - 如果程序在运行时出现问题，可能是因为库文件的依赖关系没有正确处理。
确保所有必要的依赖项都被正确链接。
#### 五、注意事项1. **路径配置**： - 确保所有路径都为绝对路径，并且符合项目的实际结构。
- 在Windows系统下，路径分隔符为反斜杠(\)，而在Linux/Unix系统下，则使用正斜杠(/)。
2. **编译器兼容性**： - 确认使用的库文件与编译器版本兼容。
例如，某些库文件可能仅支持特定版本的GCC或MSVC编译器。
3. **动态库与静态库的区别**： - 本文主要介绍了如何添加静态库，但有时也会用到动态库（.dll/.so文件）。
对于动态库的处理方式略有不同，需要在运行时加载或使用特定的加载机制。
#### 六、总结通过上述步骤，您应该能够成功地在QT项目中添加并使用外部静态库。
正确配置和使用外部库可以极大地提高开发效率，减少重复劳动。
在遇到具体问题时，可以参考官方文档或其他社区资源获取更多帮助。

实验一四则运算；
实验二数据统计；
实验三代码转换；
实验四数据块移动；
计算机硬件基础软件实验实验报告

2019年三个省份的物联网技术应用与维护赛题，两套新设备的题目，包括物联网工程设计、物联网工程环境安装部署、物联网感知层设备配置与调试、pc端与移动端开发新设备，新设备两个高职题一共四套题

伴随着YY、IS等语音平台的发展各种各样的公会随之而出但是一直以来都以娱乐为主的公会缺乏金钱的支持，这就导致了各个公会没有经济上的来源难以壮大，某些公会有自己的淘宝店但是种类往往很单一难以满足每一位会员的需求，本系统可以让会员在网站上任意买卖而公会本身还可以在赚取服务费用的同时也销售官方的物品。
后台账号密码：admin1一、前台功能（1）游戏账号买卖（2）游戏装备买卖（3）实物物品买卖（4）点卡在线充值（5）游戏代理交易（6）会员积分抽奖（7）客服验证功能（8）会员在线买卖功能（9）会员买卖信誉度功能二、交易模式（1）账号物品寄售模式（2）账号物品担保模式（3）代练服务模式（4）点卡在线充值模式三、后台系统功能（1）系统设置（2）网站设置（3）广告管理（4）客服管理（5）本站银行（6）会员银行（7）搜索排行（8）友情链接（9）在线支付设置（10）充值卡密生成（11）充值卡密管理（12）奖品设置（13）抽奖记录四、后台管理功能（1）游戏类别管理1、添加一级游戏分类2、添加下级游戏分类3、游戏分类管理4、点卡分类管理（2）信息管理1、添加网站公告2、管理网站公告3、添加网站帮助4、管理网站

内容概要：本文深入探讨了永磁同步电机（PMSM）控制领域的四种不同控制策略：PID控制器、传统滑模控制器、最优滑模控制器和改进补偿滑膜控制器。
首先介绍了每种控制策略的基本原理及其特点，随后通过具体的代码示例展示了其实现方式。
接着，文章详细比较了各控制策略在应对系统参数变化和外部干扰方面的表现，特别是针对抖振问题的处理能力。
最后，通过实验数据和图表直观地呈现了四种控制策略在转速跟踪误差、转矩波动等方面的性能差异。
适合人群：从事电机控制及相关领域的研究人员和技术人员，尤其是对永磁同步电机控制策略感兴趣的读者。
使用场景及目标：帮助读者理解不同控制策略的工作机制，选择最适合特定应用场景的控制方法，提高永磁同步电机的控制精度和稳定性。
其他说明：文中提供了详细的代码示例和实验数据，便于读者进行复现和验证。
同时引用了多篇相关文献，为深入研究提供了理论支持。

数据挖掘技术在科技信息管理中的应用研究一、数据挖掘的定义与目的数据挖掘是一种从大量数据中抽取或“挖掘”信息的过程，旨在发现数据中的潜在规律、模式和关联关系。
它不是简单的数据查询或者数据处理，而是通过特定算法对数据进行分析，以期得到非平凡的、隐含的、先前未知的且具有潜在价值的信息或知识。
这一技术对于科技信息管理尤其重要，因为它可以帮助管理者从海量信息中提取有价值的数据，为决策提供科学依据。
二、数据挖掘在科技信息管理中的应用科技管理信息化的发展导致了信息量的大幅增长，给信息的提取带来了难度。
数据挖掘技术可以有效地挖掘海量数据背后未知的规律或模式，为科技管理决策提供了有力的依据和支持。
在科技信息管理中，数据挖掘可以用来分析科技人员、科技成果、科技项目之间的关联关系，通过数据挖掘模型，发现三者之间的深层关系，为科技管理提供决策支持。
三、数据挖掘技术的分类数据挖掘技术可以分为多个类别，其中包括关联规则、决策树、聚类、分类、变化和偏差分析、回归分析、Web页挖掘等。
每种技术有其特定的适用场景和分析方法。
例如，关联规则挖掘主要通过发现不同数据项集之间的隐藏关联规则来工作，而决策树分析则是构建一个模型，用以预测目标变量的值。
四、关联规则与Apriori算法关联规则挖掘在数据挖掘中是一种重要的技术。
它通过在数据库中找出置信度和支持度都大于给定阈值的规则，揭示数据项集之间的潜在关联。
Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法之一，基于两阶段频集的递推思想，主要通过逐层搜索迭代方法，从大量数据中找出项集之间的关系或规则。
该算法对于处理科技信息管理中的大量数据尤为有效。
五、数据挖掘过程数据挖掘的过程可以分为几个阶段：问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖掘、结果评估与表示等。
在问题定义阶段，首先要明确数据挖掘的目标和任务；
数据抽取阶段，是从数据库或数据仓库中提取相关数据；
数据预处理阶段，对提取的数据进行清洗、转换等操作，使之适合进行挖掘；
数据挖掘阶段，运用特定算法对预处理后的数据进行分析，以提取信息和知识；
最后在结果评估与表示阶段，对挖掘出的模式进行评价，并以易于理解的方式展示结果。
六、数据挖掘在安阳市科技信息管理系统中的应用实例文章中提到安阳市科学技术信息研究所利用数据挖掘技术，通过安阳市科技信息管理系统，对512名科技人员、899项科技成果和3014项科技项目进行关联分析。
通过构建数据挖掘模型，研究科技人员的年龄、职称、单位等信息与所产出的科技成果、参与的科技项目之间的关联规则。
通过这种方式，不仅能够发现隐藏的关系和规律，还能够为科技人才合理分配和科技项目管理提供参考。
七、数据准备与处理数据准备是数据挖掘过程中的首要步骤，它包括数据选择、数据预处理和数据变换等环节。
数据选择需要从现有的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据集。
数据预处理和变换则是为了消除数据中的噪声和不一致性，提高数据质量，确保挖掘结果的准确性。
八、结论随着信息化和大数据时代的到来，数据挖掘技术已经成为科技信息管理不可或缺的重要工具。
它能够从庞大的科技信息数据库中提炼出有价值的信息，帮助管理者做出更加精准和高效的决策。
通过持续研究和实践，数据挖掘在科技信息管理中的应用将更加广泛，对科技进步的贡献也将更加显著。

**正文**《ADS工具入门教程》ADS，全称Arm Development Studio，是Arm公司推出的一款强大的嵌入式系统开发和调试工具。
它为基于Arm架构的芯片提供了全面的软件开发支持，包括C/C++编译器、调试器、性能分析器等功能。
本教程将引导您了解如何使用ADS进行高效的开发工作。
一、ADS安装与配置下载并安装ADS软件，确保您的计算机满足其系统需求。
安装完成后，启动ADS，进行必要的环境配置，包括设置编译器路径、目标硬件配置以及工程模板等。
这一步对于确保项目能够正确构建和链接至关重要。
二、创建新工程在ADS中，新建一个工程是开始项目的第一步。
通过“File”菜单选择“New Project”，然后按照向导提示选择合适的工程类型（如应用或库项目），设置工程名称和位置。
接着，指定要使用的处理器型号，这会影响到编译器的配置和产生的代码目标架构。
三、添加源代码在新创建的工程中，可以添加源代码文件（.c或.c++）和头文件（.h）。
通过“Project”菜单的“Add Files to Group”选项，选择要包含的文件。
记得将源代码组织到适当的文件夹结构中，以便于管理和维护。
四、编译与链接完成代码添加后，可以进行编译和链接操作。
点击“Build”菜单的“Build Project”或使用快捷键，ADS会自动执行预处理、编译、汇编和链接的步骤。
如果出现错误，ADS会提供详细的错误报告，帮助定位问题。
五、调试设置ADS的强大之处在于其调试功能。
在工程属性中，配置调试器设置，如GDB服务器端口、目标设备连接方式等。
设置完后，可以在源代码中设置断点，使用“Debug”菜单的“Start Debugging”启动调试会话。
在调试过程中，可以查看变量值、单步执行、调用堆栈和内存查看等功能。
六、性能分析除了基本的开发和调试，ADS还提供了性能分析工具。
通过配置性能分析器，可以收集CPU使用率、指令执行统计等数据，帮助优化代码性能。
在分析结果中，可以找到程序的瓶颈，指导优化工作。
七、示例解析在本教程的压缩包文件"ads_tutorial"中，包含了使用ADS进行开发的实例项目。
这些示例覆盖了从简单的Hello World程序到复杂功能的实现，详细展示了ADS的各个功能。
通过对这些示例的学习和实践，您可以更深入地理解ADS的工作流程和使用技巧。
总结，ADS作为一款强大的嵌入式开发工具，不仅提供了完整的开发环境，还包括了丰富的调试和分析功能。
通过本教程的学习，您将能够熟练掌握ADS的基本操作，并利用它来开发高效、可靠的Arm架构嵌入式系统。
记得结合实际项目不断练习，提升自己的开发技能。

误差反向传播（Backpropagation，简称BP）是深度学习领域中最常见的训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的算法。
它主要用于调整网络中权重和偏置，以最小化预测结果与实际值之间的误差。
在本项目中，我们看到的是如何利用BP算法构建一个两层神经网络来识别MNIST手写数字数据集。
MNIST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。
BP算法通过迭代过程，对每个样本进行前向传播计算预测结果，并使用梯度下降优化方法更新权重，以提高模型在训练集上的表现。
文件"bp_two_layer_net.py"可能包含了实现BP算法的主体代码，它定义了网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
"net_layer.py"可能是定义神经网络层的模块，包括前向传播和反向传播的函数。
"train_bp_two_neuralnet.py"很可能是训练脚本，调用前面的网络和训练数据，执行多次迭代以优化权重。
"buy_orange_apple.py"、"layer_naive.py"、"gradient_check.py"和"buy_apple.py"这四个文件的名称看起来与主题不太直接相关，但它们可能是辅助代码或者示例程序。
"buy_orange_apple.py"可能是一个简单的决策问题，用于帮助理解基本的逻辑操作；
"layer_naive.py"可能包含了一个基础的神经网络层实现，没有使用高级库；
"gradient_check.py"可能是用来验证反向传播计算梯度正确性的工具，这对于调试深度学习模型至关重要；
而"buy_apple.py"可能是另一个类似的小示例，用于教学或练习目的。
在BP算法中，计算图的概念很重要。
计算图将计算过程表示为一系列节点和边，节点代表操作，边代表数据。
在反向传播过程中，通过计算图的反向遍历，可以高效地计算出每个参数对损失函数的影响，从而更新参数。
在深度学习中，神经网络的优化通常依赖于梯度下降算法，它根据梯度的方向和大小来更新权重。
对于大型网络，通常采用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）或其变种，如动量SGD、Adam等，以提高训练速度和避免局部最优。
总结来说，这个项目涉及了误差反向传播算法在神经网络中的应用，特别是在解决MNIST手写数字识别问题上的实践。
通过理解和实现这些文件，我们可以深入理解BP算法的工作原理，以及如何在实际问题中构建和训练神经网络。
同时，它也展示了计算图和梯度检查在深度学习模型开发中的关键作用。

简介：
《2022年通化地区市场通路经理职位薪酬调查报告》揭示了该地区该职位的薪酬状况，为行业内的专业人士提供了重要的参考数据。
本报告深入分析了不同类型的企业的薪酬分布，包括外资企业、合资企业、本土私营企业以及国有企业，并通过P25、P50、P75和P90等统计指标，展示了薪酬的中位数及分布范围。
从整体来看，市场通路经理这一职位在通化地区的平均薪酬呈现出一定的差异性。
报告指出，外资企业的市场通路经理薪酬中位数为243,410元，反映了外资企业通常对高级管理职位提供相对较高的薪资待遇。
而合资企业的薪酬中位数为266,596元，略高于外资企业，可能是因为合资企业结合了外资的管理和本土市场的优势，对人才的需求更为迫切。
本土私营企业的薪酬中位数为202,120元，尽管低于外资和合资企业，但仍然具有竞争力，考虑到本土企业的运营成本和市场环境，这个数字是合理的。
国有企业在此职位的薪酬中位数为288,242元，这可能源于其相对稳定的工作环境和福利保障，对于寻求稳定性的求职者来说颇具吸引力。
报告中的P25、P50、P75和P90代表了薪酬分布的四分位数。
P25（25%分位数）表示有25%的市场通路经理薪酬低于这个数值，例如，外资企业的P25为244,227元，意味着四分之一的市场通路经理的薪酬在这个数值以下。
P50（50%分位数，即中位数）则表示有一半的市场通路经理的薪酬位于这个数值上下，如合资企业的中位数为390,316元，意味着半数市场通路经理的薪酬在这个范围内。
P75（75%分位数）和P90（90%分位数）分别反映了薪酬的较高层次，例如，本土私营企业的P75为263,109元，这意味着75%的市场通路经理薪酬低于这个值，而有10%的人薪酬更高，达到331,408元以上。
此外，报告还揭示了薪酬增长的趋势。
从2022年的数据来看，整体薪酬水平有所提升，尤其是外资企业和合资企业，这可能是由于市场竞争加剧和人才需求增加导致的。
然而，对于本土私营企业和国有企业，尽管薪酬水平也有所上涨，但涨幅可能相对较小，反映出这些企业在人力资源成本控制方面的策略。
《2022年通化地区市场通路经理职位薪酬调查报告》为求职者和企业提供了宝贵的市场信息，有助于求职者了解行业薪酬标准，同时为企业制定薪酬策略提供了依据。
无论是求职者还是雇主，都应该关注这些数据，以便做出更明智的决策。

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。