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支持大部分网卡：RTL8168，RTL8168EF，RTL8136，RTL8136EF，RTL8139，ULi5263，ULi5261，SiS，INTEL5266DC，RTL8169，BCM57781，INTEL82579，INTEL82583，INTEL82574_BMC，INTEL82574，AR8161，INTEL217，INTEL210，INTEL217V，INTEL211.32，INTEL211.39，RTL8168DP，AR8171，AR8111GEF，INTEL210.31，INTEL350.151F，INTEL350.1521，INTELX540.1528，INTELX540.

电能表的软件系统包括程序数据结构模块、程序初始化与电表运行处理模块、事件分配查询管理处理模块及显示处理模块、通讯处理模块、电量处理模块、时间与时段管理处量模块、电表最大需量处理模块八大部分组成，各个部分都有其特殊的任务，在电表系统中完成它们相应的功能。●●●●程序数据结构部分●●●●●●●●●程序数据结构部分程序数据结构模块是对程序中的数据进行分析,合理的分配数据内存,定义程序涉及的变量。它是根据整个程序的算法来制定的,同时一个好的数据结构对整个程序的编写有非常重要的作用,因此根据电能表软件系列实现的功能及其算法制定合理的数据结构。电能表的数据结构包括两个部分:内存数据结构和数据结构与常量结构。●这个是与常量的数据结构,在显小与数据通讯都会使用这个结构●●●●●●●●●程序常量数据结构部分●●●●数据标示项数据标示表示的正反数据存放的格式数据值的长度数据在与的偏移量数据显示的符号通过此结构可以把所要显示、通讯的数据在或者在存放的位置长度以极标志等内睿取出供所需要的函数使用●●●●程序数据结构部分●●●●●●●●●合相有功功率合相有功瞬时功率电压有校值合电流有校值当前的线频率合功率因数合相电压与电流的夹角当前的电能此结构可以对的计量参数寄存器一次可以全读出,并同时也可以分别取出对应所需要的参数●●●●●●●●●程序初始化与电表运行处理●●●●程序初始化与电表运行处理●程序初始化与电表运行处理模块是对整个程序进行初始化,并对电表运行的六种状态进行转换。程序初始化包括两个部分:初始化和电表各部件初始化。初始化是对各部件进行初始化,为各部件在程序工作时提供合适的初始状态,它包括配置口工作模式、看门狗初始化、定时器初始化、键盘中断初始化、串口中断初始化、初始化等等。电表各部件初始化是对电能表系统各部件进行配置工作状态,初始化它们的工作方式,为程序工作提供电表部件初始状态,它包括指示灯初始化显示初始化、实时时钟初始化、电量恢复、通讯信道、历史电量处理等等部件的初始化。●●●●口工作模式●●●●●●●●●口工作模式如果有没有用到的口,作输入时要通过电阻与或者与连接,作输出时要输出置与置因为设备输入端未连接将会产生工作枚障,如果输入未连接,则由于噪音等原因可能会产生内部输入电平,从而导致故障。如果在上电时口为输入,但电池供电时口的电平为不确定状态时,也应对口作相应的处理●当主时钟切换到副时钟时,应将主时钟的口设为输出置看门狗初始化●●●●●●●●可选字节设定地址:080H/Ls0HrWINDOW1F工NDOWWDCSWDCS1WDCSLSROSC看门狗的开了NDCW1VINDOMO看门狗定封器窗口打开周期窗时间设定为1C5WDTCN看门狗定时器计数器的操作控制/非法汸问检测琹止计数器操怍复位后停止计数),禁止非法访问检测操作允许计数器橾作;愆位后始计敏),氘许非法访闻枱测橾作看门狗定时器HD,FDCS1HDCEO昋门狗定时器溢出吋间0z°/faL(3.88ms)时间间隔设置n/f!(7.76ms):25/土R(3L.03ms0CTL (62, OG sD0125fsL(124.12mE)fL(496.4LSROSC内部低速振蓠器操作看门狗设为不可由软件停1(出将1写入C寄存器的第0红 SESTOP)时停l操作不能停止(即使将1写入 SRSTOP位也不停止操作)能停止单片机内部的看门狗把设为不能停止时为硬看门狗,必须在窗口打开才能清狗否则单片机会复位,●●●●串口中断初始化●●●●●●●●●●由于多功能表有二个供通讯的口,一个供红外通讯口。但单片机只有二个哪么就需要模拟其中一个的分频时钟信号不能得到此时应选的分分频时钟信号模拟红外通讯,需要个外部中断(接收接收管上的电平信号并每要检测屮断口的信号),二个定时器(输出载波与的时间间隔)串口中断初始化有关UART0的寄存器波特率发生控制寄存器0( BRGCO)真出:F? iH Aher reset: 1Fh民WEymarBRGCOTPE01TP90O0 MDLO4MPLSMDLDe MDLoTBLOm(TPS01,TPS00)=(0,0)选择定时器TM50的输出作为TPSDTP500Base cock (IxeLKol selection"fPRs=2 MHz fFRE-5 MHz fFRs-B MHz1FFG-10MH基本时钟TM50 DutpfEgli1 H25 H4 HT5 MHz250kF2H25 kHz1 MH26H2625kH15625kH2250H3125k因为如果选择外围硬件时钟fprs作为基本时钟,那么就不可能产生出1200bps的波特率。MDLO4MDLOS MDLO2 MDLOT MDLOG k Selectian of 5-titcounterx Selng Erchbiled0acLM/B0(MDLO4, MDL03, MDLO2MDL01,ML00)=(0,1,1,0,1),k=13028 fruTa2a scLk/?31t/3

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ID3算法是决策树的鼻祖，最早于1986年由Quinlan提出，全称是Iterative Dichotomiser 3 [1]。在这篇课程报告中，我将对经典的ID3做出三次改进：1.把 info gain 改进为 gain ratio；2. 把简单投票的过程改进为朴素贝叶斯的方法；3. 将许多颗ID3决策树打造成随机森林。本人将在Weka平台进行二次开发，并且用Weka-Experiment做大量实验，和其它著名的算法进行比较，最后做出综述。项目的源代码开源在本人的GitHub主页上。未来工作有以下几点:是那么容易就可以随机出来的1.在 Improvement Two中,3树的生长的深度限3.可以把这三种改进方法糅合在一起,看看三种制在多少,可以进行进一步的研究改进组合在一起,能不能产生性能更加的算法2.在 Improvement Three中,本人费劲心思写出来4.上述所有方法都是基于属性为 nominal的数据的“随机森林”,正确率反而比D3更差。虽然集,可以进一步研究属性为 numerical,甚至是很使我伤心,但是我在写代码、调试代码、还有两者混合的数据集。思考的过程中有了不少长进。看来随机森林不L己ta3et(1 caitao.I(2) caita (3 caita (4 caita (5) trees (6)treesca置,色va1 eatlon(100)B9.19|81.36*92.85V78.日9*94.43W93.40Vweather. symbolic100)79.00|56.507s.0079.57.506,50{v!/*)|(0/1/1)(1/1/0(011/1)(1/1/0)(1/1/0Re1)caia。,工3"-26936786470963225612) CaILE。 gainRatio.工D311-2693678647096322561(3 caitao naiveBayes. ID3-26936786470963225614)cata0 andomforest,ID31-2593678647096322561{5) trees. NBTree"-47160057070582560866) trees. Randomforest"-10-4-51- depth101-2260823972777004705图-7: Weka-experiment实验结果。总共6个算法,2个数据集。6个算法中(1是原始的1D3算法,后面(2)-(4)是本人的改进算法,(5)和(6)是Weka平台自带的算法。GitHub较风趣;另一方面,蒋老师在我上机实习的过程过,本次模式识别上机实刁的代码,全部公开在本人的回答了我不少疑惑,虽然这些疑惑对于蔣老师而言GitHub主页上面,ur地址如下:可能十分幼稚,但是依然完整解决了我的问题。1. Improvement one:https://github.com/caitaozhan/id3improvements/treREFERENCES/gain ratio2. Improvement TwoJhttps://en.wikipedia.org/wiki/id3algorithmhttps://github.com/caitaozhan/id3_improvements/tre[2]决策树,蒋良孝的PPTChapter2-8e/naive bayes[3] Data Mining Practica/ Machine Learning Tools and3. Improvement threTechniques--Chapter4.3https://github.com/caitaozhan/id3improvements/tre[4贝叶斯分类,将良孝的PPTChapter3-15e/random forest[5]http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/car+evaluation[6]https://en.wikipediaorg/wiki/random_subspace_methodAcknowledgements感谢蒋良孝老师对于我的指导。一方面,蒋老师上课讲解十分到位,关键部位一点就通了,不仅如此还比

C语言实现——应用分组密码体制的基本原理，实现DES加解密，并分析 DES 的雪崩性质，对DES加密进行差分分析，并利用自己设计的S盒进行加密

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用ASP.NET做的在线考试系统，用户需经过身份验证，方能进入答题库，系统随机出题，网上评卷，并可以立刻知道自己的成绩，此系统缓解教师压力。该考试系统是基于WEB技术系统开发的一种，采用B/S的三层结构模式，使用ASP.NET动态网页技术开发。不受时间和地域的限制可以随机出题。管理员创建各种试题的题库，进行试题类别和样式的定义，并对试题、成绩、用户等进行处理;教师在题库添加试题，对用户的成绩进行管理。用户则通过选择不同类别的试卷，系统随机生成试卷并开始考试，查询成绩。用户使用该系统，可以对特定学科的学习情况进行检测。

主要用来进行NOMA中的资源分配，包括了功率分配算法，干扰删除技术。