learnselenium学习Selenium爬虫，模拟登录PayPal。免责声明：本代码仅用于学习Selenium，不可用于大规模测试登录PayPal或者对其发起DDos攻击，违者后果自负。编写本代码视为自身学习目的，特别是用Python实现多线程/多进程间通信，理解并发与并行的实际应用。运行环境部署CentOS7Pyhton虚拟环境安装Selenium + Chrome + WebDriver

（1）无火灾时，进行恒压供水控制，1台变频器驱动3台水泵电机，根据设定的供水压力，检测压力传感器，控制变频器运行，控制泵运行台数。（2）对区域1和区域2进行感烟和感温检测，检测到有感烟和感温信号同时发生，延迟进行相应区域火灾报警，提高压力设定值，启动相应区域的排烟，喷淋。（4）自动模式时，通过检测是否有火灾发生，和设定的输出压力，检测压力，控制变频器运行和泵运行台数，和相应区域排烟，喷淋。智能楼宇

本文介绍了一个基于STM32的智能家居语音控制系统设计与实现。系统采用LD3320语音识别芯片作为核心，配合继电器模块、减速电机等硬件设备，通过软件编程实现语音控制家居设备的功能。文章详细阐述了系统硬件设计（包括主控芯片选型、电路原理设计）、软件设计（程序流程图、功能代码实现）以及系统调试过程（硬件检查、功能测试）。实验结果表明，该系统能有效实现灯具、取暖器、窗帘等家居设备的语音控制，同时指出了系

本文设计了一种基于物联网技术的智能盆栽环境监测系统。系统采用STM32单片机作为主控，通过DHT11温湿度传感器和光敏传感器采集环境数据，利用ESP8266 WiFi模块实现数据上传至云平台。系统实现了环境数据的实时采集、云端存储、可视化显示及手机APP远程监测等功能。测试结果表明，系统能够准确监测盆栽环境参数，并通过OLED显示屏和Android应用实时反馈数据。该系统具有成本低、功耗小、部署简

本文提出了一种将ABAC模型与区块链技术相结合的动态、去中心化的访问控制模型，并且由智能合约来实现物联网访问控制策略。该模型由三种智能合约和五个功能模块组成，三种智能合约包括一个管理合约（MC）、一个权限裁决合约（PDC）和大量的策略合约（SC）。

本文摘要： 本研究基于决策树和支持向量机（SVM）构建了故障诊断模型，并开发了配套的人机交互界面。研究采用连续数据，通过EADC算法进行离散化处理，显著提升了决策树模型的精度（最高达58%）。实验表明，决策树在数据量较大时表现更优，而SVM在数据量较小时更具优势。研究还对比了两种模型在准确率、查准率和查全率等指标上的表现，发现决策树对数据量变化更为敏感。文章最后提出了模型优化方向，包括数据预处理、

在整个物联网网关系统中，硬件的结构分为底层，上层和中层，在我的设计中主要实现的功能是中层网关实现的数据协议转换，以及双向传输。虽然此系统并不是以面向对象的软件设计为中心，网关功能的实现主要还涉及到了硬件的部分，但是网关系统终究是需要用户来使用的，所以在最终的Linux软件设计中，加入了UI字符界面，可以使网关操作清晰明了，同时方便了管理员的管理和用户的使用。（2）设置系统的最大连接数量：网关系统是

首先，从平台上，超高频读卡器模块通过串行端口1与ARM处理相连接，读卡器处于轮询监测状态，当有标签进入其可识别范围内时识别标签，并将信息反馈到处理器端进行判断，当满足判断条件时，可通过串行端口2控制高速闸机模块的开关，同时将处理信息在QT界面上显示，并将信息传输到PC端数据库进行保存。在图4-2中大体分为两部分：一部分为ARM平台端和环境监测端部分，另一部分为PC后台端和手机终端部分。虚线部分为A

本文设计了一个基于STC89C52RC单片机的智能温度监测系统。系统采用DS18B20数字温度传感器实现高精度温度采集，通过LCD1602液晶屏实时显示当前温度及预设上下限值。硬件部分包括主控模块、温度采集模块、显示模块、按键设置模块及蜂鸣器报警电路。软件设计采用模块化编程，实现温度采集、显示、阈值设置和超限报警功能。系统支持通过按键动态调整温度阈值，当检测温度超出设定范围时触发声光报警。该设计具

本文设计了一个基于物联网的室内环境检测云系统，采用树莓派RPI和Arduino两大开源硬件作为核心控制器。系统通过DHT11温湿度传感器、RFID读卡器、继电器等模块实现环境参数采集和电器控制功能。采用Python和Arduino IDE开发，通过串口通信协议实现硬件协同工作，数据上传至云平台实现远程监控。系统创新性地结合了本地红外遥控和远程网页/APP控制，构建了完整的智能家居原型。测试表明系统