单片机原理与应用实验二 拆字程序（设计性实验）一、实验目的掌握汇编语言设计和调试方法。二、实验原理本程序一般用于把数据送显示缓冲区。设计思路是：利用DPTR寄存器做为地址指针，采用寄存器间接寻址的方式访问外部RAM。利用与操作指令从一个字节中取出需要的数据。三、主要仪器及耗材星研SUNES59PA单片机实验仪和PC机。四、实验内容与步骤实验内容：编程实现把外部RAM0000H单元的内容拆开，高4位送外部RAM0001H单元的低4位，低4位送外部RAM0002H单元的低4位，0001H、0002H高4位清零。实验步骤：①在星研集成环境下新建项目文件，然后新建源程序文件，注意源程序文件的扩展名应该
目录一、增益裕度h（幅值裕度, gainmargin）二、相角裕度g(phasemargin) 三、根据Bode图确定稳定裕度 相角裕度一、增益裕度h（幅值裕度, gainmargin）开环幅相特性曲线（奈氏曲线）G(jw)与负实轴相交时,其以dB表示的增益倒数。【G(jw)距-1点的“距离”】 h>0时，系统闭环稳定；h=0时，系统闭环临界稳定；h0时，系统闭环不稳定。二、相角裕度g(phasemargin) 使幅相特性曲线的增益交界点穿过-1点，必须绕原点顺时针旋转的角度。工程上一般取相角裕度为30~60度，增益裕度大于6dB。①对于最小相位系统，h>0和g>0是同时满足或同时不满足的，所
协同过滤（collaborativefiltering）是一种在推荐系统中广泛使用的技术。该技术通过分析用户或者事物之间的相似性，来预测用户可能感兴趣的内容并将此内容推荐给用户。这里的相似性可以是人口特征的相似性，也可以是历史浏览内容的相似性，还可以是个人通过一定机制给与某个事物的回应。比如，A和B是无话不谈的好朋友，并且都喜欢看电影，那么协同过滤会认为A和B的相似度很高，会将A喜欢但是B没有关注的电影推荐给B，反之亦然。协同过滤推荐分为3种类型：基于用户(user-based)的协同过滤(UserCF)基于物品(item-based)的协同过滤（ItemCF算法)基于模型(model-bas
1. 思维的两种障碍1.1. 为什么知识会成为一种缺陷而非一种美德1.1.1. 知识是一种美德1.1.2. 知识同样的特质也会把它变成一种缺点1.1.3. 知识确实是个好东西，但知识的作用应该是给人们提供信息，而不是起约束作用1.1.4. 知识应该启发智慧，而不是蒙蔽心智1.1.5. 只有让现有的知识不断进化，我们的未来才能变得越发清晰1.1.6. 知识的专制性只是问题的一部分1.1.6.1. 我们不仅受限于自己过去所做的事情1.1.6.2. 还受到其他人所做事情的束缚1.2. 如果我们知道火箭的市场价格是天价的话，就会以为只有强大的政府和拥有巨量现金的特大企业才能制造火箭1.2.1. 不知不
一、SparkWordCount运行原理二、划分Stage数据本地化 移动计算，而不是移动数据 保证一个Stage内不会发生数据移动三、SparkShuffle过程在分区之间重新分配数据 父RDD中同一分区中的数据按照算子要求重新进入RDD的不同分区中 中间结果写入磁盘 有子RDD拉取数据，而不是由父RDD推送 默认情况下，shuffle不会改变分区数量四、RDD的依赖关系Lineage：血统、依赖 RDD最重要的特征之一，保存了RDD的依赖关系 RDD实现了基于Lineage的容错
参考尚硅谷课程:https://www.yuque.com/leifengyang/springboot3/vznmdeb4kgn90vrxhttps://www.yuque.com/leifengyang/springboot3/lliphvul8b19pqxp1.自动配置流程及原理核心流程总结:1.导入starter，就会导入autoconfigure包2.autoconfigure包里面有一个文件META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports,里面指定的所有启动要加载的自动配
靶机地址:Venom:1~VulnHub难度：中级发布日期：2021年5月24日作者：AyushBawariya&AvnishKumar下载好靶机后解压，然后用vm直接打开即可先扫出靶机地址（靶机要用nat模式），然后nmap扫描靶机开启的端口发现开启80，21，22，443，7070和8084端口，先访问一下80端口，看看web端有什么可以利用的信息发现有一串加密的数字，用md5解密后得到hostinger，应该是用户名或者目录用dirb扫了一下没有发现有用的目录，没关系，还记得靶机开启了21端口吗，我们可以尝试登录21端口的ftp连接ftp，输入我们之前md5解密得到的值，发现果然是用户名
深度伪造（Deepfake）原理，生成和检测一.前沿二.Deepfake背景2.1视频伪造2.2自动编码器2.3生成对抗网络三.Deepfake生成四.Deepfake检测4.1基于传统图像取证4.2基于生理信号特征4.3基于图像篡改五.总结一.前沿众所周知，人工智能正迎来第三次发展浪潮，它既给社会发展带来了巨大机遇，同时也带来了诸多风险，人工智能对国家安全的影响已成为世界各国的重要关切和研究议程。作为人工智能深度学习领域的一个分支，Deepfake(深度伪造)技术在近几年迅速兴起，为国家间的政治抹黑、军事欺骗、经济犯罪甚至恐怖主义行动等提供了新工具，给政治安全、经济安全、社会安全、国民安全等
实验4：MySQL数据库表数据的查询操作一、实验目的1．掌握SELECT语句的基本语法格式。2．掌握SELECT语句的执行方法。3．掌握SELECT语句的 GROUPBY和 ORDERBY子句的作用。二、实验内容验证性实验：在公司的部门员工管理数据库的bumen表和yuangong表上进行信息查询。设计性试验：将在student表和score表上进行查询。三、实验步骤与实验结果（一）验证性实验在公司的部门员工管理数据库的bumen表和yuangong表上进行信息查询。Bumen表和yuangong表的定义如表所示。表bumen表的定义字段名字段描述数据类型主键外键非空唯一自增d_id部门号IN
项目是一个基于Python和OpenCV的交通标志检测和识别项目，旨在使用计算机视觉和深度学习技术对交通标志进行检测和分类。本文将从介绍项目原理和框架开始，详细介绍该项目的实现过程和技术细节，最后给出项目的安装和使用方法。前后结果对比识别前识别后一、项目原理和框架Traffic-Sign-Detection项目的主要原理是使用计算机视觉和深度学习技术对交通标志进行检测和分类。具体来说，该项目包括以下几个主要步骤：数据集准备：收集和整理交通标志图像数据集，包括训练集、验证集和测试集，并进行数据增强和预处理。交通标志检测：使用OpenCV库中的HOG+SVM算法对交通标志进行检测，提取图像中的特征
