本文将深入探讨使用C#语言开发的一个特殊的图纸处理工具，该工具基于eDrawings Pro API，专门为制造执行系统（MES）设计。本文将涉及如何通过该工具批量转换图纸文件，并实现通过MES系统访问HTML文件以便用户能够在线查看3D模型。此外，本文还将涵盖相关软件环境的安装与配置、源代码的编译和运行等方面的知识点。 我们需要了解C#语言在开发中的应用。C#是一种由微软开发的面向对象的编程语言，它主要用于.NET框架。C#以其易于学习和使用的特性，常被用于企业级应用的开发。在本项目中，C#被用作主要开发工具，体现了其强大的功能和灵活性。 接下来，我们要探讨eDrawings Pro API。eDrawings是由SolidWorks公司开发的用于查看、打印和评论2D和3D设计数据的文件格式。eDrawings Pro版本提供了丰富的API接口，开发者可以通过编程的方式对文件进行操作。在本文所提及的工具中，eDrawings Pro API被用来批量转换图纸文件，这使得整个转换过程自动化，极大地提高了工作效率。 另外，我们要关注的是MES系统的集成。MES系统是制造企业中用于实时管理生产过程的系统，它覆盖了从订单接受到产品完成的整个生产过程。集成3D在线查看功能到MES系统中，可以实现生产过程中的可视化管理，这对于提高生产效率、确保生产质量、降低生产成本等方面具有重要意义。 我们还需要理解PLM（产品生命周期管理）的概念。PLM是一种用于管理产品从设计、制造到服务和报废全过程的方法论。通过将eDrawings Pro API与PLM系统集成，可以更好地控制产品的数据，实现产品的设计、开发和生产等环节的数据共享与协同工作。 关于文件名称“Export”，这可能暗示了工具的一个主要功能是导出功能，可能包括将转换后的3D模型导出为特定格式的文件，以便其他系统或工具使用。 在软件环境配置方面，开发这样的工具需要事先安装.NET框架、Visual Studio开发环境、eDrawings Pro API等软件组件。完成安装后，开发者可以编译源代码以生成可执行程序。需要注意的是，源代码的编译过程应当在配置了正确路径和依赖库的环境下进行，以确保编译过程的顺利进行。 工具的具体使用方法和效果，需要在实际部署到MES系统后才能充分展现。用户可以简单地通过访问HTML文件，实现对3D模型的在线查看，无需安装额外的软件。这样的设计简化了用户操作流程，提升了用户体验。 本文涉及的C#开发工具为制造企业带来了一系列的便利。它不仅提升了图纸处理的效率，还加强了MES系统与PLM系统的协同工作能力，最重要的是，它为用户提供了一个直观的3D模型在线查看平台。通过编译和安装相关软件环境，用户可以直接运行该工具，体验其带来的便捷性和效率。

包含MYSQL的数据库连接，TableView的表格设置，排序model的使用，数据库数据行数统计，每页只显示10行，每页中的每列可以排序，能删除选定行，增加一行，跳转到第一页、上一页、下一页、最后页，点击单元格可以修改内容并同步保存到数据库，Qlabel实时显示当前页码和总页码等。。。

这个帮别人写的一个例子，随便发上来给大家看看。 原理其实跟核心库的“运行控制台程序”一样，不过运行控制台程序是执行完命令就结束。 而我封装的这个是可以跟操作命令行提示符一样，同步输出屏显和继续输入命令。

计算机网络课程的结课设计是使用思科模拟器搭建一个中小型校园网，当时花了几天时间查阅相关博客总算是做出来了，现在免费上传CSDN，希望小伙伴们能给博客一套三连支持

在qtreewieget中实现右击菜单，用qtreewidget模仿visionpro实现算子输入输出关系显示，拖动Item变换当前位置或绑定输入输出关系，拖动item移动算子位置同时更新输入输出箭头位置，实现按住Ctrl+F键来搜索算子名，若搜索到，则高亮显示。详见链接：https://blog.csdn.net/weixin_43935474/article/details/130013613?spm=1001.2014.3001.5501

django-amazon-price-monitor：通过产品广告API监视亚马逊产品的价格

此代码根据 SPECT 重建作者：Martin Šámal Charles @ Regional SPECT 研究高级图像处理培训班，2004 年 4 月 19-23 日。 迭代算法的原理是通过连续的投影重建断层扫描切片的图像。 估计。 与当前估计值对应的预测值与测得的预测。 比较结果用于修改当前估计，从而创建一个新的估计。 算法在比较测量和估计预测的方式以及应用于当前估计的校正类型方面有所不同。 该过程是通过任意创建第一个估计值启动的 - 例如，一个统一的图像（所有像素等于 0、1 或平均像素值，...）。 校正是通过添加差值或乘以测量值和测量值之间的商来进行的。 估计的预测。

Carsim与Simulink联合仿真实现环键盘控制车辆运动：使用matlab2018控制carsim车辆转向、油门刹车等运动模拟系统探索,carsim simulink联合仿真在环键盘控制，通过simulink搭建模型实现键盘输入控制carsim车辆运动，包括控制转向油门刹车等，carsim2019，matlab2018 ,核心关键词：carsim联合仿真; simulink搭建模型; 键盘输入控制; carsim车辆运动控制; 转向油门刹车控制; carsim2019; matlab2018。,MATLAB2018结合CarSim2019：Simulink联合仿真实现键盘控制车辆运动

随着科技、物联网技术的发展，图像检索系统的应用越来越广泛。图像检索技术是通过对待检索图像的颜色、纹理、语义进行特征提取，通过目标匹配识别算法在数据库中去寻找最为匹配的图像，从而实现目标的分类识别。图像检索技术目前广泛应用于互联网搜图、广告投放、智能安防等领域，提高了目标查找的速度与精准度。 本文基于图像处理算法，实现了基于颜色特征的图像检索系统的开发。算法方面分为图像的预处理、特征提取、检索算法三个部分，预处理部分采用色彩空间转换算法将待检索图像转换至HSV空间，然后利用中值滤波进行去噪处理。特征提取部分采用颜色矩特征提取算法，检索识别部分采用提取图像的颜色集特征，利用最小距离法实现特征的匹配和分类。系统搭建方面本文利用Matlab的GUI开发功能，搭建了目标检索系统。经过大量的测试表明，系统稳定且目标检索的效率及准确率较高，具有一定的实用性。 关键词：图像处理；特征提取； 目标检索；最小距离法

内容概要：本文详细介绍了如何通过麻雀算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)，以提升其在多输入单输出(MISO)回归预测任务中的性能。首先阐述了LSSVM的基本原理及其在处理复杂非线性数据方面的优势，接着讨论了传统LSSVM存在的超参数优化难题。然后重点介绍了麻雀算法的特点及其在优化LSSVM超参数方面的应用，展示了如何通过全局搜索能力克服局部最优问题，提高预测精度和泛化能力。最后，通过多个实际案例验证了该方法的有效性，并提供了完整的Python代码实现，涵盖从数据预处理到模型评估的全过程。 适合人群：对机器学习尤其是回归分析感兴趣的科研人员和技术开发者，以及希望深入了解LSSVM和麻雀算法优化机制的研究者。 使用场景及目标：①适用于需要高精度预测的应用领域，如金融预测、气象预报、能源需求预测等；②通过优化LSSVM的超参数，提高模型的预测精度和泛化能力；③提供一个易于使用的回归预测工具，便于快速部署和应用。 其他说明：本文不仅探讨了理论层面的内容，还给出了具体的代码实现，使读者能够在实践中理解和掌握相关技术。同时，文中提到