TDengine-client-3.0.2.6-Linux-x64.tar、TDengine-server-3.0.2.6-Linux-x64.tar、taosTools-2.4.6-Linux-x64-comp3.tar

提供一套可直接编译加载的Linux内核模块驱动，专为SX1276/SX1277/SX1278/SX1279系列LoRa射频芯片设计，遵循IEEE 802.15.4 MAC接口规范，适配主流ARM嵌入式平台。资源包含完整内核模块源码（LoRa-linux-module）、配套设备树覆盖文件（dts-overlay），用于硬件引脚与中断配置；同时附带轻量级用户空间测试应用（test-application），支持基本收发、参数配置、信号强度读取等调试功能。所有代码结构清晰，Makefile已预置，支持标准内核版本（如4.19+）交叉编译与动态加载，适用于物联网网关、LoRa节点开发、教学实验及原型验证场景。README.md提供详细构建步骤、设备树启用方法和测试指令示例。

pdksh-5.2.14-alt5.uelc20.01.x86_64.rpm libaio-devel-0.3.105-2.i386.rpm compat-libstdc++-33-3.2.3-68.16.uelc20.1.x86_64.rpm libaio-0.3.105-2.i386.rpm 主要为了把价格打下来，太难了 在Linux系统上安装Oracle数据库11g时，需要准备一系列的系统依赖包以确保安装过程的顺利进行。本次提供的文件信息中涉及到了四个关键的rpm包，这些包分别对应于不同的系统库和开发工具，它们对于Oracle安装至关重要。 pdksh-5.2.14-alt5.uelc20.01.x86_64.rpm是Public Domain Korn Shell的Linux版本，它是一个命令行解释器，类似于Unix系统中的Korn Shell（ksh）。安装pdksh是为了确保在安装Oracle过程中能够提供一个兼容的命令行环境，因为Oracle安装程序可能会在安装脚本中调用它。 接着，libaio-devel-0.3.105-2.i386.rpm和libaio-0.3.105-2.i386.rpm是与Linux内核I/O子系统相关的库。libaio提供了异步I/O的能力，这是数据库管理系统高效处理大量数据输入输出操作的基石。libaio-devel包含了库文件以及头文件，这些对于编译和构建其他软件时依赖于libaio库的应用程序是必需的。简而言之，libaio-devel提供了编译时的支持，而libaio则提供了运行时的支持。 另外，compat-libstdc++-33-3.2.3-68.16.uelc20.1.x86_64.rpm是为了解决库的兼容性问题而存在的。这个包是GNU C++库的旧版本，Oracle11g在安装和运行时可能需要这个特定版本的库文件。兼容性库的安装避免了在安装过程中可能出现的版本冲突，尤其是在那些系统自带库版本较新的情况下。 在Linux平台上安装Oracle11g是一个复杂的过程，涉及到大量的前置检查和依赖关系的满足。在准备安装Oracle数据库之前，系统管理员或数据库管理员需要确保所有必需的软件包都已经安装在系统上。这些软件包通常不会预先安装在Linux系统中，因此需要管理员手动进行安装。不仅如此，安装这些依赖包是确保Oracle数据库能够在系统上正常运行的前提条件。 考虑到Oracle数据库对系统的高性能要求，安装这些依赖包除了是Oracle安装流程中的必要步骤之外，还为数据库的运行提供了稳定的基础。例如，libaio库能够为Oracle数据库提供高效的异步I/O操作，这对于需要大量读写操作的数据库来说是十分重要的。而pdksh的安装则保证了安装脚本的兼容性。 从成本的角度考虑，上述提到的包在不同的Linux发行版中可能有不同的版本，这就需要管理员仔细选择与Oracle11g兼容的版本进行安装。这些包的安装虽然在初期看起来增加了工作量，但从长远来看，通过确保兼容性和性能，实际上降低了系统的维护成本。 在Linux系统上安装Oracle11g数据库，必须重视这些依赖包的安装工作。它们是确保数据库安装成功和高效运行的关键因素。每个包都有其不可替代的作用，而管理员需要对这些依赖有深入的了解，以确保安装过程的顺利进行和数据库的长期稳定运行。

银河麒麟v10 sp3上编译制作的libreoffice 7.2版本 rpm包 arm架构，国产化适配 libreoffice在arm架构下官方进支持win、mac系统，而linux系统下仅支持x86 x86_64的包，而国产信创操作系统大多数都是arm环境，使用源码安装很不方便，编译需要接近2个小时，因此rpm包只需要编译制作一次，为后续的安装使用大大提供了便利。

内容概要：文章系统探讨了永磁同步电机的三种无感控制策略——正弦波注入、方波注入和高频脉冲注入，重点分析了各方法在转子位置估计中的实现原理与仿真技巧。通过MATLAB与Simulink平台，详细展示了高频信号注入的代码实现、滤波器设计、解调逻辑及参数配置要点，揭示了不同注入方式在低速、零速及中高速工况下的性能差异，并强调了噪声抑制、采样同步和实际电磁干扰对系统稳定性的影响。 适合人群：具备电机控制基础、熟悉MATLAB/Simulink仿真环境，从事电机驱动开发或无感控制研究的工程师与研究人员，尤其适合工作1-3年的自动化、电气工程领域技术人员。 使用场景及目标：①掌握基于高频信号注入的转子位置估计算法设计与仿真实现；②理解正弦波、方波与高频脉冲注入策略的适用条件与调参技巧；③提升在噪声干扰与非理想条件下控制系统鲁棒性的调试能力。 阅读建议：建议结合文中提供的代码与模块逻辑，在Simulink环境中逐步搭建仿真模型，重点关注滤波器设计、解调同步与采样时序配置。在掌握理想模型基础上，逐步引入死区、参数漂移和外部噪声等非理想因素，以增强工程实践适应能力。

标题中的“【Simulink Test】根据ExcelSheet创建TestCase 用到的范例”表明了这是一个关于使用Simulink测试工具箱（Simulink Test）从Excel电子表格中创建测试用例的示例教程。Simulink是MATLAB环境中一个强大的系统级建模工具，而Simulink Test则为这些模型提供了测试和验证的功能。 Simulink Test允许用户从不同的数据源创建测试用例，其中包括Excel工作表。这种功能特别有用，因为Excel是广泛使用的数据管理和分析工具，可以方便地存储和组织大量测试输入和预期输出。 在描述中，“【Simulink Test】根据ExcelSheet创建TestCase 用到的范例”进一步确认了我们将探讨如何利用Excel文件来定义和管理Simulink模型的测试序列。 在提供的文件列表中： 1. `TESTTest.mldatx`：这是一个Simulink测试套件（Test Suite）文件，它包含了一组测试用例和相关的配置信息。这些测试用例可能与Excel工作表中的数据对应，用于验证Simulink模型的行为。 2. `TEST.sldd`：这是一个Simulink设计数据（Simulation Data Inspector, SLDI）文件，它保存了模型的仿真结果，可能是通过运行`TESTTest.mldatx`中的测试用例得到的。 3. `TEST.slx`：这是Simulink模型文件，是我们要进行测试的主要对象。模型的输入和输出应该与Excel工作表中的数据相匹配，以便进行有效的测试。 4. `TESTTest.xlsx`：这显然是Excel文件，很可能包含了测试用例的输入数据和预期的输出结果。每个工作表或工作表的一部分可以对应一个测试用例，包含模型所需的输入参数以及预期的仿真结果。 创建测试用例的过程通常包括以下步骤： 1. **导入Excel数据**：在Simulink Test中，首先需要导入Excel文件作为测试数据源。这可以通过创建一个新的测试用例或者在现有测试用例中添加数据集来实现。 2. **配置测试用例**：将Excel数据映射到Simulink模型的输入端口，并设置预期的输出。可以指定数据的行或列对应模型的特定输入和输出信号。 3. **设定测试顺序**：在测试套件中排列测试用例的执行顺序，可以按照需求进行单个测试用例的运行，也可以批量运行整个测试套件。 4. **运行测试**：执行测试套件，Simulink会根据Excel数据对模型进行仿真，并将结果与预期输出进行比较。 5. **分析结果**：检查Simulink Test生成的报告，了解哪些测试用例成功，哪些失败，以及可能存在的问题。 6. **调试与改进**：如果测试失败，可以查看仿真结果和模型行为，找出问题所在，并对模型进行修改。重复测试过程，确保模型达到预期的性能。 7. **版本控制与文档**：保存测试用例和结果，便于后续的回归测试和模型维护。同时，可以将这些步骤和相关文件作为模板，用于其他类似模型的测试。 这个示例涵盖了使用Simulink Test结合Excel数据进行系统验证的基本流程，对于理解和应用该方法进行模型测试具有重要的参考价值。通过实践这个示例，用户能够更好地掌握如何有效地组织和管理大量的测试输入和输出，从而提高模型验证的效率和质量。

ntp-4.2.8p10-1.el6.x86_64.RPM,RPM安装版，有需要的可以拿去

在现代嵌入式系统和高性能计算领域，FPGA 的使用越来越广泛。而 FPGA 与主机系统之间的高速数据传输成为系统性能优化的关键。XDMA (Xilinx Direct Memory Access) 是 Xilinx 提供的一个高效的 DMA 引擎，旨在通过 PCIe 接口实现 FPGA 和主机系统之间的大数据量传输。本文将介绍如何在 Vivado 2019.2 环境中使用 XDMA Linux 驱动，实现 FPGA 和 Linux 主机系统之间的高速数据通信。 XDMA 概述 XDMA 是 Xilinx 为其 FPGA 提供的 DMA 引擎，支持通过 PCIe 接口进行高速数据传输。它包括硬件 IP 核和配套的软件驱动，使得开发者能够轻松实现高效的数据传输。XDMA 主要特点包括： 高吞吐量：支持 PCIe Gen3 和 Gen4，数据传输速率高达 16 GT/s。 低延迟：通过 DMA 直接访问系统内存，减少数据传输延迟。 多通道支持：支持多通道配置，适用于不同的应用需求。

官方storcli 最新安装包，适合all os ，解压后根据os选择文件夹安装 drwxr-xr-x 5 root root 4096 Mar 12 20:08 ARM drwxr-xr-x 3 root root 4096 Mar 13 09:37 EFI drwxr-xr-x 2 root root 4096 Mar 13 09:39 FreeBSD drwxr-xr-x 2 root root 4096 Mar 13 15:26 JSON-Schema drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 12 12:34 Linux drwxr-xr-x 4 root root 4096 Mar 12 20:08 Linux-PPC -rw-r--r-- 1 root root 235 Mar 13 08:03 storcliconf.ini drwxr-xr-x 2 root root 4096 Mar 13 15:27 Ubuntu drwxr-xr-x 2 root root 4096 Mar 13 15:27 VMwareOP drwxr-xr-x 2 root root 4096 Mar 13 09:37 Windows

在本项目中，Java代码被用来调用RapidOCR，这是一种基于PaddleOCR的OCR（光学字符识别）工具。RapidOCR是由百度开发的高效、轻量级的OCR引擎，而PaddleOCR则是其底层的深度学习框架。PaddleOCR不仅提供强大的文字检测和识别模型，还具有训练自定义数据集的能力，适用于各种场景的文字识别。 项目的核心特点是实现了跨平台的兼容性，包括Mac OS、Windows和Linux操作系统。这意味着无论用户使用哪种主流的桌面操作系统，都能无缝地运行和利用此OCR功能。值得注意的是，这个实现是纯Java代码编写的，这确保了代码的可移植性和平台无关性，是Java作为企业级开发语言的一大优势。 该项目集成了ncnn和onnx推理引擎。ncnn是腾讯优图团队开源的一款高性能、轻量级的C++推理库，主要用于移动端和嵌入式设备。它优化了CPU上的神经网络计算，提供了快速的推理速度。而ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的模型交换格式，它允许不同深度学习框架之间的模型转换和共享，增加了模型的可移植性。 在实现过程中，项目仅使用了CPU版本的推理引擎，没有涉及GPU版本。对于需要GPU加速的用户，他们需要自行编译以支持GPU。这是因为不同的硬件平台和GPU驱动可能有不同的兼容性和配置需求，为了保持项目的简洁性和通用性，作者选择了默认支持CPU版本。 项目提供的"rapid-ocr-java-main"可能包含了以下组件： 1. 主程序入口：包含启动和初始化RapidOCR的相关Java类。 2. OCR引擎接口：定义了调用RapidOCR进行文字识别的API。 3. 平台适配模块：包含了针对Mac、Windows和Linux等不同操作系统的特定处理代码，确保在各个平台上正常运行。 4. 配置文件：可能包含ncnn或onnx模型的路径、参数设置等信息。 5. 第三方库：ncnn和onnx的Java绑定或者其他必要的依赖库。 6. 示例代码：展示如何使用这个Java库进行OCR操作的示例。 这个项目为开发者提供了一种便捷的方式，通过Java在多种操作系统上使用RapidOCR进行文本识别，无需关心底层的实现细节，大大简化了跨平台OCR应用的开发流程。对于那些需要在Java项目中集成OCR功能，且希望在不同操作系统上运行的开发者来说，这是一个非常有价值的资源。