基于java 的通讯录管理系统。 使用javafx进行界面开发设计，程序包含添加和删除分组、个人主页（含图片等个人信息等等）、增删改查个人信息、模糊搜索、打开xml文件、打开csv（有格式要求）文件、打开vCard（有格式要求）文件、导出为xml文件、导出为csv文件、导出为vCard文件以及基本的新建保存文件功能，是一个小练习。 本程序采用Intellij IDEA 2024.1平台进行开发，使用JavaFX Scene Builder 2.0辅助界面设计，jdk版本为1.8.0_281。 另外，程序中导入了pinyin4j-2.5.0.jar包以及ez-vcard-0.12.1.jar包，如果出现找不到包的问题可以自行导入。

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Matlab机械臂关节空间轨迹规划：基于3-5-3分段多项式插值法的六自由度机械臂仿真运动，可视化角度、速度、加速度曲线,基于Matlab的机械臂关节空间轨迹规划：采用分段多项式插值法实现实时运动仿真与可视化，涵盖角度、速度、加速度曲线分析,matlab机械臂关节空间轨迹规划,3-5-3分段多项式插值法，六自由度机械臂，该算法可运用到仿真建模机械臂上实时运动，可视化轨迹，有角度，速度，加速度仿真曲线。 也可以有单独角度，速度，加速度仿真曲线。 可自行更程序中机械臂与点的参数。 谢谢大家 (程序中均为弧度制参数)353混合多项式插值 ,MATLAB; 机械臂关节空间轨迹规划; 3-5-3分段多项式插值法; 六自由度机械臂; 实时运动仿真; 可视化轨迹; 角度、速度、加速度仿真曲线; 弧度制参数。,基于3-5-3多项式插值法的Matlab机械臂轨迹规划算法：六自由度机械臂实时运动仿真建模与可视化分析

**正文** 《d3.js 数据可视化实战手册随书源码》是学习数据可视化的宝贵资料，其中包含了丰富的实例代码和实践经验。d3.js，全称Data-Driven Documents，是由Mike Bostock创建的一个强大的JavaScript库，它使得在网页上创建交互式、基于数据的视觉表示变得容易。本资源的核心价值在于其提供了实际操作中的示例，帮助读者深入理解和应用d3.js。 d3.js的强大之处在于它的灵活性和可扩展性，允许开发者直接操作DOM（文档对象模型）并结合SVG（可缩放矢量图形）或HTML元素来创建复杂的可视化图表。通过利用数据绑定（data binding）和转换（transitions）等核心概念，d3.js可以实现从简单的条形图到复杂的网络图的构建。 在《d3.js 数据可视化实战手册随书源码》中，你可以期待以下几个关键知识点的学习： 1. **数据绑定**：理解如何将数据与DOM元素关联，这是d3.js的基础。通过`d3.select()`和`d3.selectAll()`选择元素，然后使用`.data()`方法将数据绑定到这些元素，实现数据驱动的更新。 2. **SVG图形绘制**：d3.js广泛使用SVG进行矢量图形绘制，包括点、线、路径、矩形等基本元素，以及更复杂的形状如圆弧和曲线。通过掌握这些基本图形的创建，你可以构建出各种图表。 3. ** scales**：d3.js的尺度（scales）是将数据值映射到视觉属性的关键工具，如将数字数据转换为屏幕上的像素位置。这包括线性、对数、时间尺度等，有助于数据的可视化呈现。 4. **axes**：轴是可视化中的重要组成部分，d3.js提供了强大的轴生成器，可以自定义轴的样式、刻度和标签，用于清晰地展示数据的维度。 5. **布局和几何变换**：d3.js的布局（layouts）模块提供了一组预定义的算法，如力导向图布局、树状图布局等，帮助组织和排列复杂的数据结构。此外，还有各种几何变换，如旋转、平移和缩放，用于增强交互性。 6. **过渡和动画**：d3.js的过渡功能使得可视化具有动态效果，可以平滑地更新视图，增加用户的沉浸感。通过控制过渡的持续时间和延迟，可以实现优雅的数据更新。 7. **事件处理**：d3.js允许你监听和响应用户交互，例如点击、鼠标移动等，使得图表具有响应式和交互性。 8. **颜色管理**：理解如何使用色彩表达数据，包括颜色选择器、颜色映射和渐变，可以提升数据可视化的可读性和吸引力。 9. **自定义组件**：通过组合和扩展d3.js的基本元素，可以创建个性化的可视化组件，满足特定的项目需求。 10. **数据加载和处理**：学习如何从CSV、JSON等数据源加载数据，并使用d3.js的内置函数进行数据清洗和预处理。 通过这个实战手册的源码，你可以逐步学习和实践这些知识点，加深对d3.js的理解，并提升数据可视化的技能。无论是初学者还是有经验的开发者，都能从中受益，将理论知识转化为实际操作能力。

Gui Guider v1.7.1 是一个专为LVGL（LittleVGL）设计的可视化开发工具，旨在简化和加速GUI（图形用户界面）的创建过程。LVGL本身是一个开源的图形库，提供了丰富的功能来构建高效且具有吸引力的嵌入式系统用户界面。这个最新版本，发布于2024年4月，可能包含性能优化、新功能以及对先前版本的错误修复。 在可视化开发环境中，Gui Guider 提供了一个直观的拖放界面，使得开发者无需编写复杂的代码就能设计UI布局。这大大降低了开发门槛，特别是对于那些不太熟悉底层图形编程的工程师来说。通过Gui Guider，用户可以轻松创建和组织各种控件，如按钮、文本框、滑块、图像等，并设置它们的属性，如大小、位置、颜色、字体等。 Gui Guider v1.7.1 的核心特性可能包括： 1. **控件库**：一个丰富的预定义控件集合，覆盖了常见的GUI元素，可以快速添加到设计中。 2. **事件处理**：支持为每个控件添加事件监听器，如点击、触摸或滚动事件，使得交互式设计更加简单。 3. **实时预览**：用户可以实时查看设计效果，确保在编辑过程中看到的就是最终的显示结果。 4. **代码生成**：完成设计后，Gui Guider能够自动生成相应的LVGL代码，无缝集成到项目中。 5. **版本兼容性**：与LVGL的不同版本保持兼容，确保用户可以在最新和旧的LVGL环境中使用该工具。 6. **导出和导入**：支持项目文件的导出和导入，方便团队协作或在不同设备间同步设计。 7. **多语言支持**：可能提供多语言的界面，以便全球用户使用。 Gui Guider的安装文件"Gui-Guider-Setup-1.7.1-GA.exe"是一个典型的Windows安装程序，用户只需按照向导指示进行安装，即可在本地计算机上使用该工具。安装过程中可能会涉及选择安装路径、同意许可协议、配置环境变量等步骤。安装完成后，用户可以通过桌面快捷方式启动Gui Guider，开始他们的LVGL界面设计之旅。 总结起来，Gui Guider v1.7.1 是一个强大的LVGL可视化开发工具，它通过图形化界面降低了GUI开发的复杂度，提升了开发效率，是嵌入式系统UI设计者的重要助手。其最新版本带来了更多优化和新特性，为开发者提供了更好的用户体验。通过这个工具，用户可以专注于设计的创新，而不用过于担忧底层的实现细节。

基于echarts可视化模板-35套 echarts+angular平台业务（模拟本地请求需要在服务器运行） echarts车联网数据可视化分析（多页面） echarts车联网综合大数据图表 echarts医院管理系统数据可视化（多页面） echarts大屏数据分析-精华版（多页面）- echarts移动设备后台管理系统-精华版（多页面）- echarts游戏充值统计 echarts舆情分析数据可视化 echarts运营平台简版 echarts智慧社区-- echarts智慧物流- highcharts公安系统（模拟本地请求需要在服务器运行） 可视化监管系统 等等 汇聚200+行业

SortingVisualizer是一款基于.NET框架的可视化工具，专用于展示基础排序算法的工作过程。这款软件采用C#编程语言开发，能够帮助用户深入理解各种经典排序算法的内部机制，从而提升编程技能，尤其是对于数据结构和算法的理解。 在软件工程中，排序算法是核心的基础知识，它们在处理大量数据时起着至关重要的作用。SortingVisualizer提供了直观的方式，让开发者可以看到这些算法如何逐步将无序的数据转换为有序序列。以下是一些通过SortingVisualizer可以学习到的关键知识点： 1. **基础排序算法**：SortingVisualizer涵盖了多种经典的排序算法，如冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序等。每种算法都有其独特的特点和适用场景，通过可视化，我们可以清晰地看到它们在不同数据集上的表现。 2. **冒泡排序**：这是一种简单的交换排序方法，通过重复遍历数组，比较相邻元素并交换，使得较大的元素逐渐“冒”到数组的一端。 3. **插入排序**：插入排序将未排序的元素逐个插入到已排序部分的正确位置，分为直接插入和二分插入等变体。 4. **选择排序**：每次迭代，选择未排序部分的最小（或最大）元素与第一个未排序元素交换，以保证每次迭代结束后，未排序部分的最大元素已放到正确位置。 5. **快速排序**：由C.A.R. Hoare提出的分治策略，选取一个基准元素，通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分的所有记录都比另一部分的所有记录小，然后再按此方法对这两部分分别进行快速排序。 6. **归并排序**：典型的分治算法，将大问题分解为小问题解决，再合并结果。它将数组分成两半，分别排序，然后合并两个已排序的子数组。 7. **堆排序**：利用堆这种数据结构进行排序，可以构建一个最大堆或最小堆，并通过调整堆顶元素来实现排序。 8. **性能分析**：SortingVisualizer不仅展示了算法的过程，还可以帮助分析各种算法的时间复杂度和空间复杂度，这对于优化代码性能至关重要。 9. **C#编程实践**：作为一款用C#编写的软件，SortingVisualizer的源代码提供了一个学习C#编程和.NET框架的良好机会，包括UI设计、事件处理、多线程等。 通过SortingVisualizer，开发者不仅可以了解排序算法的原理，还能在实践中提高编程技巧，增强对算法效率的直觉，这对于任何级别的开发者来说都是宝贵的资源。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中受益匪浅。

**正文** 本文将详细介绍Zetane1.74人工智能模型可视化工具及其与Python3.9版本的配合使用，包括这两个组件的基本概念、功能特点、安装步骤以及如何在不同操作系统环境下进行适配。 **Zetane1.74 - 人工智能模型可视化工具** Zetane1.74是一款强大的人工智能模型可视化工具，它旨在帮助用户直观地理解和分析AI模型的内部工作原理。通过可视化界面，开发者可以清晰地看到模型的结构、参数和计算流程，从而更好地优化模型性能和调试模型问题。该工具可能包含以下关键特性： 1. **模型结构可视化**：展示神经网络的层次结构，帮助理解模型的设计和运行过程。 2. **权重与激活值展示**：查看和比较不同层的权重和激活值，有助于识别模型的学习情况。 3. **性能指标监控**：实时显示训练过程中的损失函数和准确率等关键指标。 4. **代码编辑与实验管理**：集成代码编辑环境，便于快速调整模型并记录实验结果。 5. **跨平台支持**：适应多种操作系统，如Windows（32位和64位）。 **Python3.9 - 编程语言与环境** Python3.9是Python编程语言的一个版本，它在Python3.x系列中提供了增强的功能和性能改进。对于Zetane1.74这样的AI工具，Python是其运行的基础，因为许多AI库（如TensorFlow, PyTorch等）都是基于Python的。Python3.9的特性可能包括： 1. **新语法特性**：比如可选的类型注解，提高了代码的可读性和可维护性。 2. **性能提升**：优化了字典和集合操作，提升了程序执行速度。 3. **内置函数和模块更新**：增加或改进了一些内置函数和标准库，方便开发者使用。 4. **更好的错误提示**：改进了错误报告，使得问题定位更加容易。 **安装与使用** 1. **安装Python**：根据系统架构选择对应的Python安装包，例如`python-3.9.13-amd64.exe`适用于64位系统，而`python-3.9.1-32.exe`适用于32位系统。安装过程中确保勾选“添加Python到PATH”选项，以便在命令行中直接调用Python。 2. **安装Zetane**：运行`Zetane-1.7.4.msi`安装Zetane工具，按照向导步骤完成安装。 3. **环境配置**：确保已安装必要的AI库，如TensorFlow或PyTorch，可通过Python的pip工具进行安装。 4. **使用Zetane**：启动Zetane，导入已训练的模型或者创建新模型，利用其可视化功能进行模型分析和优化。 总结，Zetane1.74结合Python3.9为AI开发者提供了一个高效、直观的模型开发和分析平台。通过模型可视化，用户可以更深入地理解AI模型，从而提高模型设计的效率和质量。同时，Python3.9作为强大且易用的编程语言，为这个过程提供了坚实的基础。

基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断研究：从原始振动信号到多级分类与样本分布可视化,基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断系统：东南大学数据集的Matlab实现与可视化分析,基于GADF-CNN-LSTM对齿轮箱的故障诊断 matlab代码 数据采用的是东南大学齿轮箱数据 该模型进行故障诊断的具体步骤如下： 1）通过GADF将原始的振动信号转化为时频图； 2）通过CNN-LSTM完成多级分类任务； 3）利用T-SNE实现样本分布可视化。 ,基于GADF-CNN-LSTM的齿轮箱故障诊断; 东南大学齿轮箱数据; 原始振动信号转化; 多级分类任务; T-SNE样本分布可视化。,基于GADF-CNN-LSTM的齿轮箱故障诊断方法及其Matlab实现

内容概要：本文介绍了基于RIME-DBSCAN的数据聚类可视化方法及其在Matlab中的实现。RIME-DBSCAN是一种改进的密度聚类算法，通过调整密度分布和距离计算，解决了传统DBSCAN算法在高维数据和复杂数据结构中的局限性。该方法通过Matlab平台实现了数据聚类，并结合可视化技术展示了聚类结果，帮助用户直观理解数据的分布和聚类效果。文章详细描述了项目的背景、目标、挑战、创新点及应用领域，并提供了具体的模型架构和代码示例。 适合人群：对数据挖掘、机器学习及聚类算法有一定了解的研究人员和技术人员，尤其是从事数据分析、数据可视化工作的专业人士。 使用场景及目标：①适用于处理高维数据和复杂数据结构的聚类任务；②通过可视化工具展示聚类结果，帮助用户理解数据分布和噪声点位置；③优化数据分析过程，为医疗、金融、电商、社交网络等领域提供数据支持。 其他说明：本文不仅介绍了RIME-DBSCAN算法的理论基础，还提供了具体的Matlab代码实现，便于读者动手实践。同时，文中提到的降维技术和参数选择策略也是项目中的重点和难点，需要读者在实践中不断探索和优化。