lizaochengwen
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lizaochengwen：
网络请求碰到的中文乱码使用encodeURL吧- (NSStr ...
iPhone开发/iPad开发 中文乱码问题 -
hhb19900618：
还是没弄懂怎么解决了中文乱码？ 正确代码能重写贴出吗
iPhone开发/iPad开发 中文乱码问题 -
zhengjj_2009：
我的理解是讲ipa文件解压缩之后再重新打包，已经破坏了签名，所 ...
xcodebuild和xcrun实现自动打包iOS应用程序 -
zhengjj_2009：
我参考你的“ 从ipa格式的母包生成其它渠道包的shell脚本 ...
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同一片天空：
问题果然解决了
iOS 搭建 XMPP实现环境
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内容概要：本文介绍了如何在Matlab环境下实现GWO-GRU多变量回归预测模型。文中详细描述了从数据准备到模型训练和评估的完整流程。首先，准备好包含多个变量历史数据的数据集。其次，在MainGWO_GRUNN.m主文件中完成数据预处理、GRU模型构建以及采用灰狼算法对关键参数如学习率、隐藏层节点个数和正则化参数进行优化。之后，使用优化后的参数训练GRU模型并计算R2、MAE和MBE等评价指标以衡量模型性能。最后，通过命令行输出这些指标值，便于后续调整和改进。 适合人群：对机器学习尤其是时间序列预测感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要处理复杂非线性关系的时间序列数据分析任务，旨在提升预测精度和稳定性。 其他说明：文中提供了部分Matlab代码片段作为参考，但具体实现还需依据个人项目特点做适当修改。同时鼓励读者尝试不同配置组合以找到最适合自身应用场景的最佳解决方案。
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N1021-90001
内容概要：本文详细介绍了将12V直流电转换为220V交流电的两种成熟设计方案，分别适用于6W和12W功率需求。文中不仅提供了详细的电路设计、变压器设计以及元件选择，还包括了实际调试过程中遇到的问题及其解决方案。对于6W方案，采用EG8010 SPWM芯片进行驱动，强调了死区时间和变压器绕制方法的重要性；而12W方案则使用EGS002驱动板，增加了闭环反馈机制，并详细列出了关键元器件的选择标准。此外，作者还分享了一些实用的经验技巧，如避免常见错误和测试方法。 适合人群：电子工程技术人员、电源设计爱好者、硬件工程师。 使用场景及目标：①需要将12V直流电转换成220V交流电的应用场合；②希望深入了解电源转换电路设计的技术人员；③希望通过实例学习电源设计与调试的新手。 其他说明：文中提供的所有资料均基于实际项目经验总结而成，具有较高的参考价值。同时，作者还开放了完整的代码和PCB设计文件供读者下载学习。
Python之PyInstaller打包过程对新手来说，特别是资源路径的处理，实在是太麻烦了，能否用Tkinter实现GUI（Graphical User Interface，图形用户界面/接口）包装PyInstaller，方便使用呢？我这里给出实现。
数据集介绍：淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 一、基础信息 数据集名称：淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 数据规模： - 训练集：5,205张医学图像 - 验证集：240张医学图像 - 测试集：220张医学图像 病理分类： - Lymphocytes（淋巴细胞）：免疫系统核心细胞，参与病毒防御与肿瘤监控 - NE（中性粒细胞）：急性炎症标志物，反映感染与组织损伤 - SCC（鳞状细胞癌）：常见上皮组织恶性肿瘤，需早期精准识别 标注规范： - YOLO格式标注，支持目标检测模型训练 - 包含多边形坐标标注，适配病理切片分析需求 二、核心应用 数字病理诊断系统： 支持开发白细胞亚型自动分类系统与鳞癌检测算法，辅助显微镜图像分析，提升病理科工作效率。 血液病辅助诊断： 通过淋巴细胞/中性粒细胞比例分析，为白血病、淋巴瘤等血液疾病提供AI辅助判断依据。 癌症筛查研究： 包含鳞状细胞癌阳性样本，适用于皮肤癌、头颈癌等上皮源性肿瘤的早期筛查模型开发。 医学影像教学： 提供标注规范的病理图像数据，适用于医学院校的细胞形态学教学与AI医疗交叉学科实训。 三、核心优势 临床病理学深度适配： 涵盖血液系统关键细胞类型与高发癌症类别，标注经病理专家双重校验，确保医学准确性。 多场景检测能力： 同时支持血涂片细胞分类与组织切片癌变区域检测，满足复合型医疗AI产品开发需求。 数据分布专业化： 按医学研究标准划分训练集/验证集/测试集，包含典型病例与边缘案例，强化模型鲁棒性。 跨任务兼容性： YOLO标注格式可直接用于目标检测训练，同时支持转换为分类、实例分割等扩展任务。
内容概要：本文介绍了利用Carsim和Matlab/Simulink进行多点预瞄模糊控制的联合仿真的方法和技术细节。主要内容涵盖双移线工况下理想的轨迹生成、预瞄点处理模块的设计以及模糊控制器的具体实现。文中特别强调了动态调整预瞄点权重的方法及其对车辆侧向加速度的影响，并展示了不同驾驶条件下预瞄距离补偿机制的作用。此外，还提到了一些优化措施如移动平均滤波的应用来提高系统的稳定性和响应性能。 适用人群：汽车工程领域的研究人员、自动驾驶系统开发者、高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要深入理解和掌握复杂交通环境下的智能车辆控制系统设计的研究人员；旨在帮助读者构建高效的联合仿真平台，探索先进的路径规划和跟踪控制策略。 其他说明：提供的Simulink源码文件和详细的建模说明文档有助于加速项目开发流程并促进学术交流。
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内容概要：本文介绍了如何利用组态王7.5版本为冲压机设计并实现高效的监控系统。系统涵盖五个主要画面，分别是主画面、设备运行画面、报表画面、仿真带画面以及曲线报警画面。每个画面都针对不同的监控需求进行了优化设计，旨在提供全面的设备信息、运行状态、报警提示和数据分析。系统不仅实现了数据的实时采集与处理，还能通过曲线报警功能及时发现并响应异常情况，从而保障了生产的稳定性和安全性。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些负责冲压机管理和维护的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要提升冲压机监控水平的企业，目标是通过引入先进的监控系统来提高生产效率和产品质量，减少停机时间，增强设备的安全性和可靠性。 其他说明：文中提到的组态王7.5版本和6.55版本分别用于实际监控系统的构建和仿真实验，两者配合使用能够有效验证设计方案的有效性，并为后续改进提供依据。
内容概要：本文详细介绍了基于51单片机（STC89C52）的多功能波形发生器系统的仿真设计与实现。该系统能够通过按键切换不同类型的波形（如正弦波、方波、三角波、锯齿波及其组合），并且可以通过滑动变阻器调节波形的幅度（0-5V），以及通过按键设置频率步进值来调节波形频率（10-2000Hz）。此外，还实现了对方波占空比的调节（10%-90%）。文中提供了详细的硬件连接图解、关键代码片段（如定时器初始化、中断服务程序、波形表生成等），并讨论了一些实际应用中的注意事项和技术细节，如波形失真、ADC采样、数码管显示等问题。 适合人群：对嵌入式系统开发感兴趣的电子工程学生、单片机爱好者、初级硬件工程师。 使用场景及目标：适用于学习51单片机的应用开发、波形发生器的设计与实现、掌握C语言编程技巧、理解定时器中断机制、熟悉Proteus和Keil5软件的使用。 其他说明：文中提到的波形表可以使用Python生成，有助于提高开发效率。对于频率过高的情况，文中给出了优化建议，如更换更高主频的单片机或优化中断服务程序。
数据集介绍：自动驾驶交通障碍物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称：自动驾驶交通障碍物目标检测数据集 数据规模： - 训练集：10,627张图片 - 验证集：1,298张图片 - 测试集：1,272张图片 分类类别： - Car（汽车）：道路主要交通工具，包含多种车型 - Motorbike（摩托车）：两轮机动车辆及骑行者 - Person（行人）：道路行人及动态行为 - Pole（杆状物）：路灯杆、交通标志杆等垂直障碍物 - Reflective_cone（反光锥）：道路施工警示标识 - Truck（卡车）：大型货运车辆及特殊运输车 标注格式： YOLO格式标注，包含边界框坐标与类别编码，适配YOLOv3/v5/v8等主流检测框架 二、适用场景 自动驾驶感知系统开发： 训练车载摄像头实时识别道路障碍物，支持ADAS系统进行碰撞预警和路径规划 交通监控系统优化： 提升电子警察系统对复杂交通元素的识别准确率，支持违章行为分析 机器人视觉导航： 为服务机器人/AGV提供室外环境感知能力，实现动态障碍物避让 学术研究应用： 支持多目标检测算法研究，包含小目标（反光锥）与大尺度目标（卡车）的检测优化 三、数据集优势 场景适配性强： 覆盖6类道路核心障碍物，包含静态设施（杆状物）与动态目标（行人、车辆）的多样化组合 标注专业化： 采用YOLO工业标准标注规范，坐标精度达小数点后6位，支持像素级检测需求 数据分布均衡： 万级训练样本量配合科学划分的验证/测试集，满足模型开发全流程需求 跨模型兼容性： 原生支持YOLO系列算法，可快速迁移至Faster R-CNN、RetinaNet等检测框架
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