UI自己用CSDN写过文章吗？就这还问我好不好用？你这弹窗挡住按钮了不知道吗？

BurningSilence 2022-11-25 10:44:51

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CSDN比较热心的用户 2023-03-18

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这个问题已经得到解决了。

基于PID优化和矢量控制装置的四旋翼无人机（Matlab&Simulink实现）

具有多种最大功率点跟踪（MPPT）方法的光伏发电系统（P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化）之使用粒子群算法的最大功率点追踪（MPPT）（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合，重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化（PSO）算法的最大功率点追踪（MPPT）技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法（如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等），并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心，提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源背景，熟悉MATLAB/Simulink环境，从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标：①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略；②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法；③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议：建议结合提供的网盘资料，按照研究方向选取对应模块进行实践，重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合，注重从原理到仿真实现的全过程理解，提升科研建模能力。

提供了STM32读取GY-87（包含MPU6050、HMC5883、BMP180）的相关资源文件，用户可以方便地直接使用。资源文件简介该资源文件包括STM32与GY-87模块的通信代码，实现了对模块中MPU6050（加速度计、陀螺仪）、HMC5883（电子罗盘）以及BMP180（气压计）的读取。注意事项资源文件已经过测试，确保可以直接在STM32上运行。使用前请确保STM32的开发环境已正确配置。资源文件中不包含硬件连接图和原理图，请根据实际情况自行查阅相关资料进行硬件连接。请遵循相关法律法规，合法使用本资源文件。

热成像人物检测数据集一、基础信息数据集名称：热成像人物检测数据集图片数量：训练集：424张图片验证集：121张图片测试集：61张图片总计：606张热成像图片分类类别： - 热成像人物：在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物：在非热成像或普通图像中的人物实例，用于对比分析标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像，覆盖多种场景条件。二、适用场景热成像监控与安防系统开发：数据集支持目标检测任务，帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型，提升监控系统的可靠性和实时响应能力。红外视觉应用研发：集成至红外摄像头或热成像设备中，实现实时人物检测功能，应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。学术研究与创新：支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究，助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。教育与培训：可用于高校或培训机构，作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源，提升实践技能。三、数据集优势精准标注与多样性：每张图片均由专业标注员标注，确保边界框定位准确，类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别，提供对比数据，增强模型的泛化能力和鲁棒性。场景实用性强：数据覆盖多种环境条件，如不同光照和天气，模拟真实世界应用，适用于复杂场景下的人物检测任务。任务适配性高： YOLO标注格式兼容主流深度学习框架（如YOLOv5、YOLOv8等），可直接加载使用，支持快速模型开发和评估。应用价值突出：专注于热成像人物检测，在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值，支持早期预警和高效决策。

下载前必看：https://pan.quark.cn/s/9c5b7fe89b97 CMSIS NN Lib example armnnexamplecifar10 for Cortex-M4 and Cortex-M7. The example is configured for uVision Simulator.

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