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直流电机控制实战包:从建模到LQR最优调节,含完整MATLAB/Python代码与性能验证

围绕直流电动机这一典型被控对象,提供一套端到端的现代控制实践流程。先用物理参数推导状态空间模型(SSModel.m/.py),完成系统稳定性、能控性与能观性分析;接着设计状态反馈控制器实现极点配置镇定,并通过state_feedback_response.png等图像直观展示动态响应效果;针对部分状态不可测问题,构建全阶观测器(StateObserver.m/.py),并用observer_err

Java全栈在线教学系统源码包:SpringBoot后端+Vue前端,含MySQL5.7建库脚本、部署文档与毕设答辩材料

直接可用的线上教学平台完整工程,后端基于SpringBoot(JDK 1.8)开发,前端使用Vue实现响应式交互,适配毕业设计、课程实训或Java全栈学习。压缩包内含全部可运行源码(src目录结构清晰)、MySQL 5.7兼容数据库脚本(springboota53y0.sql)、Eclipse/MyEclipse工程配置文件(.project、.classpath等)、Tomcat 7部署指南、详

基于真实代理日志与公开攻击载荷的Python轻量Web攻击识别实践包

一套开箱即用的Web攻击样本识别实践工具,用纯Python和scikit-learn实现,不依赖任何深度学习框架或复杂部署环境。核心流程从火狐浏览器代理日志中正则提取正常HTTP请求参数,再从公开漏洞测试页面采集SQL注入等恶意payload,经过去重清洗、特征编码(如TF-IDF或字符级n-gram)、SVM二分类建模,最终支持joblib/pickle双格式模型保存。配套15个真实HTML响应

Java OCR实战包:Tess4J图片文字识别Maven工程,含中英文识别与预处理示例

直接导入IDE就能跑的Java OCR识别工程,基于Tess4J调用Tesseract引擎,支持中文、英文及中英混合文本提取。项目采用标准Maven结构,pom.xml已配置好tess4j核心依赖和对应版本的jna、leptonica等必要组件,兼容JDK 8至17。src/main/java里封装了基础OCR调用逻辑,包含图像灰度转换、二值化等常见预处理示意代码;test目录下提供可立即执行的识

#文字识别
iOS蓝牙通信开发套件:iBeacon扫描+CRC8校验+协议封装(Objective-C)

面向硬件配套iOS App的蓝牙功能快速集成方案,提供稳定可靠的外设通信能力。BTManager模块统一管理蓝牙状态、中心角色连接与数据收发流程;IBeaconManager支持iBeacon设备的实时扫描、区域监听、信号强度解析及粗略距离估算;BTString实现字符串级协议封装,适配常见AT指令或自定义文本指令交互;CRC8Check内置标准CRC8校验算法,可对任意字节序列进行校验值计算与比

多曝光图像融合双平台实现:Matlab与Python拉普拉斯金字塔融合脚本+测试图

直接运行就能出结果的多曝光图像融合工具包,Matlab和Python各一套完整流程。Matlab侧包含recon.m、lap.m、lapfusion.m等核心脚本,支持PNG/TIF格式输入(如A.PNG、a.tif、B.tif),基于拉普拉斯金字塔做多尺度分解与加权融合;Python侧提供Untitled-1.py和2.py两个主程序,兼容常见图像格式,结构清晰、变量命名直观,方便调试和修改权重

Java毕业设计实战:Spring Boot搭建的可运行音乐网站(含MySQL建库脚本与完整工程)

一套开箱即用的高校计算机专业毕业设计项目,基于Spring Boot 2.3.3开发,后端采用标准三层架构(Controller-Service-Mapper),集成MyBatis操作MySQL 8.0数据库,使用HikariCP连接池和Log4j2日志系统;前端实现基础音乐播放、列表展示等核心功能;配套提供完整建表语句(music.sql)、初始化数据、application.yml配置文件、p

钢材表面缺陷识别专用YOLOv10模型包:含双格式标注数据、训练可视化图表与C++/Python推理工具

直接可用的YOLOv10钢材缺陷检测模型,已完成端到端训练,附带PR曲线、loss下降曲线等完整训练过程图表。数据集覆盖裂纹、划痕、凹坑、氧化皮、夹杂等常见钢材表面缺陷类型,所有图像为JPG格式,经LabelImg人工精标,同时提供XML(Pascal VOC)和TXT(YOLO格式)两种标签文件,分目录存放,开箱即接入YOLO训练流程。内置C++推理工程(含inference.cpp、main.

SpringBoot旅游平台双角色源码:含后台管理+游客订票住宿功能

基于SpringBoot开发的旅游服务平台,后端用MySQL存储数据,支持Windows、Linux、Mac系统部署。项目包含管理员和普通用户两个独立操作入口:管理员能管理用户账号、维护景点分类与详情、审核门票订单、录入酒店信息及处理客房预订、审核游记内容、配置系统基础参数;游客可注册登录、查看景点介绍、在线购买景区门票、选择并预订酒店房间、撰写发布旅行笔记。源码为标准Maven结构,含完整可运行

瓶口缺陷检测实战包:Python+OpenCV零模型依赖,含24张瓶身图与14张瓶口特写样本

直接运行就能识别瓶口缺陷的轻量级图像处理方案,用纯OpenCV传统算法实现——不需GPU、不训练模型、不装深度学习框架,树莓派或普通笔记本即可跑通。包含两个主脚本:bottle_create.py自动定位整瓶区域并裁剪,bottle_mouth.py聚焦瓶口局部,完成灰度转换、边缘增强、自适应阈值分割、轮廓分析,最终标出疑似缺陷区域并保存结果图。配套24张不同角度/光照下的瓶身原始图(bottle

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