硬件STM32keil工程代码对ucos多任务下，实现软看门狗的研究。
里面包括收集的很多论坛大侠的帖子，和一些文档。
非常值得参考喔！

前端：Html5JQueryBootStrapAjax后台：SpringBootSpringMVCSpringMybatisTomcatMaven数据库:MySQL自己大三做的售票网站，技术上还是用当时的主流，前端页面大约有10页，比较核心的功能是，电影选择购票，根据IP自动分析所在地和所在地电影院。
电影详细情况，电影选座（这个前端看起来高端一点），订单提交，支付宝扫码支付，完成购票。
SQL文件在下方。
个人目前任务这个系统在计算机专业的毕设级别能保证良好左右，如果参考一下，优化一下前端细节和加一些后台管理功能能拿优秀。
sql文件:https://pan.baidu.com/s/1USPVak2HGIMrXPbmJNEYlg密码：xjaa

一．实验目的：掌握RIP路由配置。
二．实验要点：1)根据拓扑图进行网络布线。
2)清除启动配置并将路由器重新加载为默认状态。
3)在路由器上执行基本配置任务。
4)解释debugiprouting的输出。
5)配置并激活串行接口和以太网接口。
6)测试连通性。
7)收集信息并据此找出设备之间无法连通的原因。
8)使用中间地址配置静态路由。
9)使用送出接口配置静态路由。
10)比较使用中间地址的静态路由和使用送出接口的静态路由。
11)配置默认静态路由。
12)配置总结静态路由。
13)记录网络实施方案。
三．实验设备： Cisco2950交换机3台，Cisco2621xm路由器3台,带有网卡的工作站PC三台。

数据集在IT行业中，特别是在机器学习和计算机视觉领域，扮演着至关重要的角色。
"各种病虫害的高清数据集"是一个专门针对农业病虫害识别的图像数据集，它包含了五个不同类别的高清图片，这些图片是jpg格式，非常适合用于训练和测试深度学习模型。
我们来详细了解一下数据集的概念。
数据集是模型训练的基础，它包含了一系列有标记的样本，这些样本用于训练算法学习特定任务的特征和模式。
在这个案例中，数据集中的每个样本都是一张病虫害的高清图片，可能包括农作物上的疾病症状或害虫。
这些图片经过分类，分别属于五个不同的类别，这意味着模型将需要学习区分这五种不同的病虫害类型。
在计算机视觉任务中，高清图片通常能提供更多的细节，有助于模型更准确地学习和理解图像特征。
jpg格式是一种常见的图像存储格式，它采用了有损压缩算法，能在保持图像质量的同时，减少文件大小，适合在网络传输和存储中使用。
对于这样的数据集，可以进行以下几种机器学习任务：1.图像分类：训练一个模型，输入一张病虫害图片，输出图片所属的类别。
例如，输入一张叶片有斑点的图片，模型应该能够判断出这是哪种病害。
2.目标检测：除了识别类别，还需要确定病虫害在图片中的位置，这要求模型能够定位并框出病虫害的具体区域。
3.实例分割：进一步细化目标检测，不仅指出病虫害的位置，还能精确到每个个体，这对于计算病虫害数量或者分析病害程度非常有用。
4.异常检测：训练模型识别健康的农作物图像，当出现病虫害时，模型会发出警报，帮助农民尽早发现并处理问题。
构建这样的模型通常涉及以下几个步骤：1.数据预处理：包括图片的缩放、归一化、增强（如翻转、旋转）等，目的是提高模型的泛化能力。
2.模型选择：可以使用经典的卷积神经网络（CNN），如AlexNet、VGG、ResNet等，或者预训练模型如ImageNet上的模型，再进行微调。
3.训练与验证：通过交叉验证确保模型不会过拟合，并调整超参数以优化性能。
4.测试与评估：在独立的测试集上评估模型的性能，常用的指标有准确率、召回率、F1分数等。
5.部署与应用：将训练好的模型部署到实际系统中，如智能手机APP或农田监控系统，实时识别并报告病虫害情况。
"各种病虫害的高清数据集"为开发精准的农业智能识别系统提供了基础，通过AI技术可以帮助农业实现智能化、精准化管理，提升农作物的产量和质量，对现代农业发展具有重要意义。

星载多普勒测风激光雷达系统（ALADIN）机载演示器（A2D）分别在2007年11月、2008年12月、2009年9月进行了3次飞行任务。
利用获取的海表面反射信号进行海表面反射率特性的研究。
在海表面反射率模型中综合考虑白帽、海面光谱反射和海水体的散射贡献，对355nm海表面反射测量结果和模型进行了对比，测量结果体现了受海面风驱动的海表面反射率的变化特征，以及来自海水体的不可忽视的贡献，并利用较高入射天底角的测量数据对海水体散射贡献进行了估计。

数字图像处理是研究如何通过计算机技术处理和分析图像的学科，主要应用于图像增强、恢复、分割、特征提取和识别等任务。
数字图像处理的第三版由RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods编写，二人来自田纳西大学和MedDataInteractive公司。
这本书对数字图像处理领域进行了全面的介绍，涵盖了数字图像处理的历史背景、基本概念、技术和算法。
冈萨雷斯的这本书被认为是该领域的重要参考资料。
数字图像处理可以应用于医疗成像、遥感、安全监控、图像压缩、机器视觉等多个领域。
例如，在医疗成像中，数字图像处理可以帮助医生更清晰地观察患者身体组织的结构，从而提高诊断的准确性；
在遥感领域，通过处理和分析遥感图像可以获取地球表面的信息，用于天气预报、地理信息系统的建立等。
数字图像处理涉及的算法和工具主要包括图像的采集、处理、分析和理解等步骤。
图像采集是使用摄像头、扫描仪等设备将图像转换为计算机可以处理的数据形式；
图像处理通常包括图像的预处理（如去噪、对比度增强）、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）和图像恢复等；
图像分析主要涉及到图像分割、特征提取、模式识别等内容；
图像理解则试图使计算机能够解释图像内容，达到类似于人类理解图像的水平。
数字图像处理的起源可以追溯到20世纪50年代末60年代初，当时人们开始使用计算机技术对图像进行处理。
早期的数字图像处理主要用于空间探索、卫星图像处理等领域，随着计算机技术的发展和图像处理理论的完善，数字图像处理逐渐扩展到生物医学、工业、安全等其他领域。
数字图像处理的一个重要分支是数字视频处理，其关注如何处理连续的图像序列，以实现视频压缩、视频增强、运动分析等功能。
视频处理技术在高清电视、网络视频、电影后期制作等行业有着广泛的应用。
数字图像处理是一个不断发展的领域，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像处理技术成为当前的研究热点。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别、分类、目标检测和图像分割等方面显示出了巨大的潜力。
总结来说，数字图像处理是通过计算机技术来处理图像数据，使之更适合人眼或机器分析的一门技术。
随着技术的进步和应用的拓展，它在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
冈萨雷斯的《数字图像处理》作为该领域的经典教材，为学习和研究这一领域的专业人士提供了宝贵的资源和参考。

美国AnalyticalGraphics公司开发的STK卫星工具包软件，是航天工业领先的商品化分析软件。
STK可以快速方便地分析复杂的陆、海、空、天任务，并提供易于理解的图表和文本形式的分析结果，确定最佳解决方案。
它支持航天任务周期的全过程，包括政策、概念、需求、设计、制造、测试、发射、运行和应用。

MDK5.1STC89C52RC跑uC/OSII，2个Task，循环打印和点灯。
由于资源有限，再多任务就挂掉了。

使用UCOSII最新版本2.92，程序中一共创建了三个任务，包括LED闪烁，串口收发，SPI收发，开发环境keil4，CPU是STM32L151C8T6

POS管理系统的分析与设计，基于UML，适合课程设计，实验报告等参考。
文档结构：1任务描述2系统需求2.1用例与用例列表2.2用例图2.3用例文本2.4性能需求3需求分析4系统设计（顺序图、类图）5系统实现6逻辑架构设计

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。