glibc-2.3.4-2.41

【实例简介】FTP-628热敏打印头,内有步进电机资料，用于热敏打印机开发。

2010中国气象数据集

这里面的matlab代码是BOW的实现，里面有kmeans++的部分，模块化，易理解，稍微改动就可以用于解决自己的问题

这是一个变速齿轮的源码感谢同学老周同志的测试与支持，他可能是除我以外第一个用户。也感谢作者李维自己的努力，和所有关心支持本软件的同志。

安信可ESP-12S WIFI文档，安信可利用ESP8266芯片封装的12S模块，可以快速连接WIFI路由器，从而实现物联网！！ESP-12S规格书目录1.产品概述21.1.特点…………1.2.主要参数…垂·2.接口定义……3.外型与尺寸4.功能描述……84.1. MCU84.2.存储描述84.3.晶振,,,,,,+·++444.接口说明……4.5.最大额定值…104.6.建议工作环境114.7.数字端口特征…115.RF参数………………116.功耗127.倾斜升温…………………………………………138.原理图…………9.产品试用…16深圳市安信可科技有限公司http://www.ai-thinker.comESP-12S规格书1.产品概述ESP-12SwiFⅰ模块是由安信可科技开发的,该模块核心处理器εSP8266在较小尺寸封装中集成了业界领先的 Tensilica l106超低功耗32位微型MCU,带有16位精简模式,主频支持80MHz和160MHz,支持RTOS,集成Wi- FI MAC/BB/RF/ PA/LNA,板载天线。该模块攴持标准的IE802.11b/g/n协议,完整的τpP协议栈。用户可以使用该模块为现有的设备添加联网功能,也可以构建独立的网络控制器ESP8266是高性能无线SOC,以最低成本提供最大实用性,为WⅰFi功能嵌入其他系统提供无限可能。射频MAC接口接收②模拟接收寄存器SDIO门7SPI射频CPU内核发射模拟发射成帧器GPIO锁相环Hvco)12|锁相环加速器12C电源管理晶振偏置电路SRAM电源管理图1ESP8266EX结构图ESP8266EX是—个完整且自成体系的WFi网络解决方案,能够独立运行,也可以作为从机搭载于其他主机McU运行。ESP8266EⅩ在搭载应用并作为设备中唯一的应用处理器时,能够直接从外接闪存中启动。内置的髙速缓冲存储器有利于提高系统性能,并减少內存需求。另外—种情况是,ESP8266EⅩ负责无线上网接入承担WⅰFi适配器的任务时,可以将其添加到任何基于微控制器的设计中,连接简单易行,只需通过SPI/SDIO接口或I2C儿UART口即可。ESP8266EX强大的片上处理和存储能力,使其可通过GPIO口集成传感器及其他应用的特定设备,实现了最低前期的开发和运行中最少地占用系统资源。ESP8266EⅩ高度片內集成,包括天线开关 balun、电源管理转换器,因此仅需极少的外部电路,且包括前端模组在内的整个解决方案在设计时将所占PCB空间降到最低。深圳市安信可科技有限公司http://www.ai-thinker.comESP-12S规格书有ESP8266EX的系统表现出来的领先特征有∵节能在睡眠/唤醒模式之间的快速切换、配合低功率操作的自适应无线电偏置、前端信号的处理功能、故障排除和无线电系统共存特性为消除蜂窝/蓝牙/DDR/VDS/LCD干扰11.特点80211b/g/n·内置 Tensilica L106超低功耗32位微型McU,主频攴持80MHz和160MHz,支持RTOS·内置10bit高精度ADC内置TCPP协议栈内置TR开关、 balun、LNA、功率放大器和匹配网络内置PLL、稳压器和电源管理组件,802.11b模式下+20dBm的输出功率A-MPDU、A-MSDU的聚合和045的保护间隔WⅰFi@24GHz,支持WPA∧NPA2安全模式支持AT远程升级及云端OTA升级支持 STA/AP/STA+AP工作模式支持 Smart Config功能(包括 Android和ioS设备)HSPI、UART、I2C、I2S、 IR Remote control、PWM、GPIO深度睡眠保持电流为10uA,关断电流小于5uA2ms之内唤醒、连接并传递数据包·待机状态消耗功率小于1.0mW(DTM3)工作温度范围:-40°℃-125°C深圳市安信可科技有限公司http://www.ai-thinker.comESP-12S规格书12.主要参数表1介绍了该模组的主要参数。表1参数表类别参数说明标准认证FCC/CE/TELEC无线参数无线标准80211b/g/n频率范围24GHz-25GHz(2400M-24835M)UART/HSPI/I2C/12S/Ir Remote Contorl数据接口GPIO/PWM工作电压30~3.6V(建议33V)工作电流平均值:80mA硬件参数工作温度40°~125存储温度常温封装大小16mm x 24mm * 3mm外部接口N/A无线网络模式station/softAP/SoftAP+station安全机制WPA/PA2加密类型WEP/TKIP/AES升级固件本地串口烧录/云端升级/主机下载烧录软件参数支持客户自定义服务器软件开发提供SDK给客户二次开发网络协议Ipv4, Tcp/udp/Http/ftP用户配置AT+指令集,云端服务器 Android/ iOS APP深圳市安信可科技有限公司http://www.ai-thinker.com4ESP-12S规格书2.接口定义ESP-12S共接出16个接口,表2是接口定义。图2ESP-12S管脚图RST ID16 TXDBADC 2 aDI5 RXD8EN 314工05工015+p13041014512I0B工01261102I013710I015. 9GND表2ESP-12S管脚功能定义序号in脚名称功能说明1RST复位模组2ADOA/D转换结果。输入电压范围0~1V,取值范围:0~1024EN芯片使能端,高电平有效4IO16GPo16;接到RST管脚时可做 deep sleep的唤酲。IO14GPIO14 HSPI CLK6IO12GPIO12: HSPI MISOIO13GPIO13: HSPI MOSI UARTO CTSVCO33V供电GNDGND10IO15GPIo15: MTDO: HSPICS: UARTO RTS深圳市安信可科技有限公司http://www.ai-thinker.com5ESP-12S规格书102GPIO2 UART1 TXD12100GPIOO13IO4GPIO414IO5GPIO515RXDUARTO RXD: GPIO3TXDUARTO TXD: GPIO1表3引脚模式模式GPIO15GPIOOGPIO2UART下载模式低Flash boot模式低低高高高表4接收灵敏度参数最小小值典型值最大值单位输入频率24122484MHZ输入电阻50输入反射-10dB722Mbps下,PA的输出功率141516d Bm11b模式下,PA的输出功率17.518.5195d Bm灵敏度DSSS,1 Mbps-98d BmCCK, 11 Mbps-91d Bm6 Mbps(1/2 BPSk)93d bm深圳市安信可科技有限公司http://www.ai-thinker.comESP-12S规格书54 Mbps(3/4 64-QAM)dBHT20, MCS7(65 Mbps, 72.2 Mbps)d Bm邻频抑制OFDM, 6 Mbps37dBOFDM, 54 Mbpsd BHT20 MCSO37d BHT20, MCS7203.外型与尺寸ESP-12S贴片式模组的外观尺寸为24mm*16mm*3mm(如图3所示)该模组采用的是容量为4MB,封装为SOP-210mil的 SPI Flash。模组使用的是3DBi的PCB板载天线。CeaESP-12scE0890FCC ID:2AHMR-ESP12SSMLAG 802-图3ESP-12S模组外观深圳市安信可科技有限公司http://www.ai-thinker.comESP-12S规格书16m16mm图4ESP-12S模组尺寸平面图表5ESP-12S模组尺寸对照表长宽PAD尺寸(底部)Pin脚间距24 mm16 mm3 mm1 mm x 1.2 mm 2 mm4.功能描述41. MCUESP8266EX内置τ ensilica l106超低功耗32位微型McU,带有16位精简模式,主频攴持80MHz和160MHz,支持RTOS。目前WiFi协议栈只用了20%的MIPS,其他的都可以用来做应用开发。McU可通过以下接口和芯片其他部分协同工作:1连接存储控制器、也可以用来访问外接闪存的编码RAM/ROM接口(BuS)2冋同样连接存储控制器的数据RAM接口(dBus)3访问寄存器的AHB接口4.2.存储描述421.内置SRAM与RoMESP826EX芯片自身內置了存储控制器,包含ROM和SRAM。MCU可以通过iBus、dBus和AHB接口访问存储控制器。这些接口都可以访问R○M或RAM单元,存储仲裁器以到达顺序确定运行顺序。基于目前我司 DemO sdK的使用SRAM情况,用户可用剩余SRAM空间为: RAM size

Qt远程连接阿里云主机上的MySQL源码

pdf文档，中文来源：华北电力大学学报242007[11997199811.2199910.88408200.68000.47800.2掩76072007000100120时间/天68040100120图3训练过程中的误差变化时间/天Fig.3 Errors during training图1日负荷预测时洲练数据4Fig. 1 Training data for day load for ecas ting35←只51.5050-10203040如0的070809010101200.8时间压图4训练过程中神经元个数变化Fig 4 Grow th of neurons during train ing0.200.95系0.940.8505101520253035滞后时间/天如0.80.75图2训练数据的自相关系数Fig. 2 Autocorrelation coefficients of training dat a(a拟合曲线0.〔(3)10.040.0系70/14060[1000000]时间/天(b拟合误差「O1000001图5训练结果及误差Fig. 5 Result and error of train in3- EBF6,C1994-2012cHinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net4EUNITE2582080078076074072026.26700(3)66005101520253035时间/天50/1[00001图6日最大负荷预测结果[01010]26ig. 6 Result of forFrecasting g1 SOFNN[716.2,739.7,757.7,781.3],7Tab 1 Accuracy of training and forecast ing[720.1,738.2,763.7,MethodMAPE/ (%O) ME767.7],7SOFNN1.3344.137901.7850.04780EUNITE1.95E770760winner750报告中ME值没有准确堤供,但可以从报告中估轵740计得出约50~60完整的 EUNITE网络竟赛原始数据可730从EUNITE网站获得(http://neuron.tuke.sk/compe-720tit ion/ index. php)7103354EUNITEMAPE时间1.95[2]图7周平均最大负荷预测结果3.2Fig. 7 Forecasting result of week average max loadSOFNNSOFNNWSj72SOF NNWLWLideltaWli, delta WLi=WLj-Wli(3h:× delt al+k× deltal wj,Yh=0.58o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp:/www.cnki.net262007820[1] Chen B J, Chang M W, Lin C J. Load forecasting using800support vector machines: a study on eunitE com-780tion 2001[J]. IEEE transactions on power systems7602004.19(4):1821-1830[2] Company behind East- Slov akia Power Distrib ution740Com panWorle w ide com petition w ithin the EU720NITE network, EUNITE competiton report [RI700[3]6802004.28(17):1-1105101520253035[4 Leng g, Prasad g, McGinnity T M. An on line algor-时间/天rithm for creating self organ izing fuzzy neural networ ks图8修正后的日最大负荷预测结果Neural Netw orks, 2004,(17): 1477-1493[5 Ort iz: Arroyo D, Skov M K, Huynh Q. Accurate Elee-F ig.8 Forecasting results after rev sedtricity Load Forecasting with Artificial Neur al NetworksIC. Proceedings of the 2005 International Conference2SOFNNon Compu tat io nal Intel ligence for M odel ling, Control andTah 2 Accuracy of forecast ingAuto mation. and International Conference on I ntelligentMethodMAPE/(%)MEAgents, Web Technolo gies and Internet CommerceSOFNN1.7850.04(CIMCAIA WTIC 05). 20051.5941.95[ 6] Tao X. Input dimens ion reduction for load forecastingEUNITE1.9550-60based on support vector machines [C]. Hong Kong82004 IEEE International Conference of Electric U til yderegulation, res tructur ing and pow er technolog iesMAPE ME20[7 Hsu CC. Dynam icall y Optim izing Parameters in SupportVector Regression An A pp licat io n of Electricity Load4结论Forecasting [C]. Haw aii: Proceedings of the 3 9thIlaw aii International Conference on System Sciences199918 Pan kratz A. Forecasting w ith Univariate Box-JenkinsModels [m. John Wiley sons, 1983SOFNN(1972-),,C1994-2012cHinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net

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