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大厂高频注入源码全可见

源码级注入最魔性的地方在于,它把框架从黑盒变成了橡皮泥。看过某物流公司对Kafka客户端的改造后,我算是开眼了:他们在NetworkClient实现里硬塞了个流量染色逻辑,连SSL加密层的数据包都能打标记。老江湖都懂,大厂搞架构最狠的招数从来不是用现成框架,而是直接往底层框架的源码里怼自定义逻辑。所以说源码不是你想改,想改就能改,没把框架类加载机制摸透的话,这种高阶玩法分分钟变删库跑路指南。这种玩

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#嵌入式硬件
Comsol无偏振转换吸收器多重干涉理论探索

Comsol无偏振转换吸收器多重干涉理论。包含透反射计算,S参数特殊处理,Matlab脚本等。在研究Comsol无偏振转换吸收器时,多重干涉理论是其中的关键要点。多重干涉发生在吸收器的多层结构中,不同层之间的界面会导致光的多次反射和干涉,这对于吸收器的性能有着决定性的影响。

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#tidb
FPGA 10G万兆TCP+UDP 带MAC ip client+server vivado ...

做视频流传输的兄弟可以只保留UDP+IGMP组播,搞工业控制的保留TCP+ARP就行。今天咱们来聊聊用Vivado和Verilog/VHDL实现带MAC层的TCP/UDP客户端/服务器架构,重点看看那些能让你自由拼装的协议模块。这种模块化设计真正体现了FPGA的灵活性——想要什么协议自己组装,不用的模块直接"剪线",比固定功能的网络芯片好玩多了。先看这个协议栈的模块化设计,简直像乐高套装——需要T

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多路数字采集与远程物联网开关设计分享

这款多路数字采集及远程物联网开关设计已经经过了量产验证,性能稳定可靠。对于硬件工程师来说,可以将其作为参考设计,快速开发类似产品;对于PCB工程师来说,也是一个不错的练手项目。多路数字采集及远程物联网IOT开关,硬件设计资料,含orcad格式原理图和Pads格式PCB(含底板和主板),也有AD格式的还有BOM. 支持8路传感器输入,8路继电器开关输出,支持以太网+WiFi或以太网+双路RS485两

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#kafka
CO2溶蚀碳酸钙的Comsol模拟研究“(包含参考文献)

材料库拖入"Calcium Carbonate"作为基质,设置孔隙率为0.3——这个参数直接影响反应表面积,搞错了仿真结果会差出天际。入口边界用"Flux"类型,CO₂浓度设置为1mol/m³,流速0.1mm/s模拟地下水的缓慢流动。地下岩层中的碳酸盐矿物遇到CO₂时,就像碳酸饮料里的方糖遇到气泡——溶解反应悄然发生。调出流线图会发现,CO₂在裂缝尖端形成漩涡,就像水流冲刷岩石凹槽,形成正反馈的溶

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#ansible
三相不平衡电压下H桥五电平并网逆变器并网控制探究

三相不平衡电压下级连H桥五电平并网逆变器并网控制,SPWM调制,正负序分离控制1.采用正负序分离锁相环以及正序PI控制,负序PI控制2.采用中点电位平衡控制-零序电压注入法3.提供参考文献提供仿真源文件,电流环参数设计,正负序分离方法详解。支持simulink2022以下版本,联系跟我说什么版本,我给转成你需要的版本(默认发2016b)。在电力电子领域,三相不平衡电压条件下的并网逆变器控制一直是研

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#tidb
基于模型预测控制的无人艇无人机协同路径规划与编队控制仿真模拟

最后说个实战经验:调试时别光盯着误差曲线,把船的运动轨迹录成动画回放,经常能发现理论分析忽略的问题。Simulink里搞这事更带劲。最近在折腾多智能体协同控制的时候发现个有意思的事——让一群无人车、无人机、无人船排着队形走特定路线,这事儿听起来像军事演习,其实拆开了看全是数学游戏。实际调试时发现,当船间距惩罚权重过大,编队倒是整齐了,整体路径跟踪误差反而增大——典型的协同控制悖论。搞过MPC的都知

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#electron
医药洁净室空调控制:用PLC玩转五种模式

医药洁净室空调箱控制还是蛮考验技巧的,各个执行器的开启或关闭,甚至开启关闭都是有先后顺序的,网上对这一块基本没有什么资料的,做洁净室项目与其自己花费大量时间死磕自己,不如花点小拿程序花一天时间好好研究,各个模式的控制逻辑就基本清楚了。医药洁净室空调箱控制还是蛮考验技巧的,各个执行器的开启或关闭,甚至开启关闭都是有先后顺序的,网上对这一块基本没有什么资料的,做洁净室项目与其自己花费大量时间死磕自己,

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#clickhouse
MATLAB源程序:一维信号卷积神经网络(CNN)二分类与多分类实践教程

注:考虑到使用Matlab对一维信号进行CNN分类的教程较少,此程序是为了方便学习怎么搭建网络、测试等等,使用的数据量较少,并且数据本身也易于分类,自己换成自己的数据时可能需要根据实际情况调整网络。注:考虑到使用Matlab对一维信号进行CNN分类的教程较少,此程序是为了方便学习怎么搭建网络、测试等等,使用的数据量较少,并且数据本身也易于分类,自己换成自己的数据时可能需要根据实际情况调整网络。遇到

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#信息可视化
CNN - LSTM 基于卷积神经网络 - 长短期记忆网络的数据分类预测 MATLAB 代码分享

CNN-LSTM基于卷积神经网络-长短期记忆网络的数据分类预测MATLAB代码代码注释清楚。main为运行主可以读取本地EXCEL数据。很方便,容易上手。在数据预测和分类领域,CNN(卷积神经网络)和 LSTM(长短期记忆网络)都是非常强大的工具。CNN 擅长处理空间数据中的局部特征,而 LSTM 则对时间序列数据中的长期依赖关系有着出色的捕捉能力。将两者结合,能在很多复杂的数据分类预测任务中取得

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