Visual.Basic,继续新的开发实战,又一组1200例。第Ⅱ卷的
2025-07-16 01:44:46 125.72MB Visual Basic
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内容概要:本文档提供了一个包含 osg3.6.5 和 osgearth3.1 源码工程的下载链接,以及解压密码。OpenSceneGraph (OSG) 是一个开源的高性能 3D 图形工具包,而 OSGEarth 则是基于 OSG 的地球可视化插件。该源码工程不仅包括 OSG 和 OSGEarth 的源代码,还包含了必要的第三方库,方便开发者进行二次开发和深入研究。; 适合人群:对 3D 图形开发、地球可视化技术感兴趣的开发人员,尤其是有一定 C++ 基础并希望深入了解 OSG 和 OSGEarth 内部机制的工程师。; 使用场景及目标:① 开发者可以利用该源码工程进行 OSG 和 OSGEarth 的二次开发;② 研究人员可以通过阅读和修改源码来探索 3D 图形渲染和地球可视化的实现细节。; 其他说明:请确保从合法渠道获取并使用该源码,遵守相关开源协议。下载链接为百度网盘,提取码为 osgb,解压密码为 qazsew_osg。
2025-07-15 20:16:24 224B OpenGL 开源项目 3D图形
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U9C单据开发资源文档 U9C单据开发资源文档是UFIDA U9C系统下的单据开发指南,主要介绍了U9C单据开发的基本步骤和技术要点。本文档将指导开发人员一步步完成U9C单据的开发过程。 1. 配置UBF项目代码生成路径 在开始U9C单据开发之前,需要配置UBF项目代码生成路径。该步骤只需要进行一次,后续不需要再次配置。UBF代码生成路径可以在“工具”-“配置”中设置。 2. UBF平台开发 U9C单据开发的核心是UBF平台开发。下面将详细介绍UBF平台开发的步骤: 2.1. 建立解决方案 需要建立解决方案。在模型视图中,修改项目解决方案名称,命名规则为UFIDA.U9.Cust.项目名称,修改属性中的配件名。 2.2. 建立BE实体 在模型视图中,新建实体项目,命名规则为UFIDA.U9.Cust.项目名称。然后,添加U9两个基础实体引用,分别是UFIDA.U9.Base.BaseBE.MetaData和APP下的UFIDA.U9.CBO.PubBE.MetaData。在发布对象栏目中,选择UFIDA.U9.Base.BaseBE.MetaData和UFIDA.U9.CBO.PubBE.MetaData,并将其拖到Reference中。 2.2.1. 建立单据类型实体 建立单据类型实体,继承单据类型基类。然后,设置单据类型的字段,包括编码、名称、类型等。 2.2.2. 建立表头和表体的对应关系 建立表头和表体的对应关系,将实体设置为主实体,然后创建实体字段,设置编码、名称、类型等。设置单据类型的“业务主键”。 2.2.3. 添加U9两个基础实体引用 添加U9两个基础实体引用,分别是UFIDA.U9.Base.BaseBE.MetaData和APP下的UFIDA.U9.CBO.PubBE.MetaData。 2.2.4. 构造BE 构造BE将生成元数据、数据库表脚本、BE项目C#代码。但是,如果构造产生异常,需要删除对应生成的文件夹。 2.2.5. 单据类型继承 单据类型继承是单据开发的核心。需要设置单据类型的继承关系,然后设置单据类型的字段,包括编码、名称、类型等。 3. UI开发 UI开发是U9C单据开发的最后一步骤。下面将详细介绍UI开发的步骤: 3.1. 建立界面项目 需要建立界面项目,删除系统默认产生的界面数据。 3.2. 建立界面数据 建立界面数据,包括界面元数据、界面模型树设置等。 3.3. 界面设置 设置界面栏位,包括绑定按钮事件、添加UI基础引用等。 3.4.参照处理 处理参照,绑定参照ID、Code、Name等。 4. 批处理文件 执行构造BE和UI后,需要将生成的DLL文件复制到生成的C#项目中。 4.1. 前台代码编写 前台代码编写是U9C单据开发的最后一步骤。需要编写default代码,开启个性化等。 U9C单据开发资源文档提供了详细的U9C单据开发指南,帮助开发人员快速完成U9C单据开发任务。
2025-07-15 17:15:46 2.76MB
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在IT领域,特别是信号处理和数据分析中,"Sparse Blind Source Separation"(稀疏盲源分离,简称SBSS)是一种重要的技术。Matlab作为一种强大的数值计算和编程环境,被广泛用于此类复杂算法的开发和实现。本文将深入探讨标题和描述中提到的“matlab开发-SparseBlindSourceSparseComponentAnalysis”以及与其相关的Simulink基础。 **稀疏盲源分离(SBSS)** 稀疏盲源分离是盲源分离(BSS)的一个分支,它假设原始信号在某种特定的域(如时频域或稀疏域)内是稀疏的。这种方法的目标是从混合信号中恢复出原本独立的源信号,而无需事先知道源信号的特性或混合过程的精确信息。在实际应用中,SBSS常常用于音频信号处理、医学成像、金融数据分析等多个领域。 **欠确定的盲源分离** 在描述中提到了“欠确定”的概念,这指的是在分离过程中,源信号的数量可能少于观测通道(或传感器)。在这样的情况下,问题变得更为复杂,因为没有足够的方程来唯一地解出源信号。然而,通过利用源信号的稀疏性,SBSS方法可以克服这一挑战,有效地估计源信号。 **Matlab开发** Matlab提供了丰富的工具箱和函数,使得开发和测试SBSS算法变得相对简单。其强大的矩阵运算能力、可视化功能以及内置的优化算法,使得研究人员和工程师能够在Matlab环境中实现复杂的数学模型。对于SBSS,开发者可以利用Matlab的信号处理工具箱、统计与机器学习工具箱等,进行源信号建模、信号分解、稀疏表示以及解耦等操作。 **Simulink基础** Simulink是Matlab的一个附加模块,专门用于创建、仿真和分析多领域动态系统。在SBSS的上下文中,Simulink可以构建一个直观的、图形化的系统模型,使用户能够模拟混合和分离过程,观察结果的实时变化。通过使用Simulink,开发者可以方便地连接不同模块,如滤波器、变换器和优化算法,以实现SBSS算法的流程。此外,Simulink还支持并行计算和实时硬件在环测试,这在对算法性能有严格要求的应用中非常有价值。 **license.txt和SCA** 在提供的压缩包文件中,"license.txt"通常包含软件的许可协议,详细说明了使用该代码或工具的条件和限制。而"SCA"可能是"Source Component Analysis"的缩写,可能包含实际的SBSS算法代码或相关的源组件分析工具。这些文件对于理解和实现描述中的方法至关重要,开发者可以通过阅读和运行这些代码来学习和应用SBSS技术。 "matlab开发-SparseBlindSourceSparseComponentAnalysis"涉及到的是利用Matlab开发稀疏盲源分离算法,特别是在欠确定的情况下。结合Simulink,开发者可以构建和验证算法的模型,以解决实际的信号处理问题。提供的压缩包文件则包含了可能的算法实现和许可证信息,为研究和实践提供了基础。
2025-07-15 16:27:48 457KB Simulink基础
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OpenBMC sdbusplus开发文档 OpenBMC(Open Baseboard Management Controller)是一种基于Linux的开放式基础板管理控制器架构,它提供了一个灵活、可扩展的解决方案,用于管理和监控数据中心和云计算环境中的服务器和存储设备。sdbusplus是OpenBMC中使用的一种库,提供了一个基于D-Bus的IPC(Inter-Process Communication)机制,用于实现进程间的通信。 1. OpenBMC架构 OpenBMC架构主要由多个小进程组成,每个进程负责特定的任务,例如硬件监控、 Inventory、状态管理、事件管理等。这些进程之间通过D-Bus进行通信,形成一个松散耦合的系统架构。 2.sdbusplus库 sdbusplus库是OpenBMC中使用的一种库,提供了一个基于D-Bus的IPC机制,用于实现进程间的通信。sdbusplus库提供了一个简洁易用的API,允许开发者快速地实现进程间的通信。 3. phosphor-dbus-interfaces phosphor-dbus-interfaces是一个提供了OpenBMC中dbus接口的库,用于描述dbus服务和对象的接口。这些接口是OpenBMC架构的核心组件,提供了一个统一的方式来描述dbus服务和对象。 4. Service Location 在OpenBMC架构中,每个服务都需要一个唯一的名称,以便其他进程可以找到和使用该服务。Mapper提供了一个服务定位机制,用于帮助其他进程找到和使用特定的服务。 5. D-Bus协议 D-Bus是一个广泛使用的IPC协议,主要用于Linux桌面应用程序。D-Bus协议由freedesktop.org维护,提供了一个标准的IPC机制,用于实现进程间的通信。 D-Bus协议的核心概念包括: * 服务(Service):一个守护进程,attached到dbus,提供对象。 * 对象路径(Object Paths):一个树形结构,用于描述对象的路径。 * 接口(Interface):对象的“类”,对象支持多继承。 * 属性(Property):存储值的一些可以被写入。 * 方法(Method):进行方法调用。 * 信号(Signal):通知其他进程关于事件的信息。 在OpenBMC架构中,D-Bus协议用于实现进程间的通信,提供了一个高效、可靠的IPC机制。 6. phosphor-dbus-interfaces接口 phosphor-dbus-interfaces库提供了一个统一的方式来描述dbus服务和对象的接口。这些接口是OpenBMC架构的核心组件,提供了一个统一的方式来描述dbus服务和对象。 phosphor-dbus-interfaces库提供了一个简洁易用的API,允许开发者快速地实现dbus服务和对象的接口。这些接口是OpenBMC架构的核心组件,提供了一个统一的方式来描述dbus服务和对象。 7. OpenBMC的应用 OpenBMC架构广泛应用于数据中心和云计算环境中,用于管理和监控服务器和存储设备。OpenBMC提供了一个灵活、可扩展的解决方案,用于满足不同用户的需求。 OpenBMC sdbusplus开发文档提供了一个详细的指南,用于帮助开发者快速地掌握OpenBMC架构和sdbusplus库的使用。通过学习OpenBMC sdbusplus开发文档,开发者可以快速地开发基于OpenBMC的应用程序,满足不同用户的需求。
2025-07-15 14:23:56 3.77MB
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在《JVM开发实战项目案例分析》中,我们主要探讨的是如何将Java虚拟机(JVM)技术应用于实际开发,并通过具体的项目案例进行深入解析。JVM是Java平台的核心组成部分,它负责运行Java应用程序,提供了跨平台的执行环境。本项目案例分析旨在帮助开发者提升对JVM的理解,优化代码性能,解决实际开发中遇到的问题。 我们要理解JVM的工作原理。JVM接收编译后的字节码(.class文件),并将其转换为机器语言执行。这个过程包括类加载、验证、准备、解析和初始化等阶段。在项目中,我们可以通过分析JVM内存模型来优化程序性能,例如调整堆内存大小,设置新生代和老年代的比例,以及正确使用垃圾回收策略。 JVM调优是开发者必备的技能之一。在《大神带你学Java(第1天)》的文件中,可能会详细讲解如何使用各种工具如JConsole、VisualVM或JProfiler来监控和诊断JVM状态,包括CPU使用率、内存分配、线程状态等。通过这些工具,我们可以定位性能瓶颈,比如频繁的垃圾回收导致的暂停时间过长,或者内存泄漏问题。 此外,JVM中的垃圾回收机制也是优化的关键。了解不同的垃圾收集器,如Serial、Parallel、CMS和G1,以及它们各自的优点和适用场景,能帮助我们选择最适合项目的GC策略。例如,在需要低延迟的系统中,可能选择G1收集器,而在资源有限的环境下,Serial或Parallel可能更为合适。 在实际项目中,我们还会遇到类加载器的问题。JVM有多个类加载器,如bootstrap loader、extension loader、application loader等,它们共同构成了类加载的双亲委托模型。理解这个模型有助于解决类冲突和安全问题。 还有,JVM的编译优化(JIT,Just-In-Time编译)也是提升性能的重要手段。JIT会将频繁执行的热点代码编译成本地代码,提高执行效率。开发者可以使用-XX:CompileThreshold等参数调整JIT的触发条件。 线程管理和并发编程在多线程项目中至关重要。JVM提供了一些内置的同步机制,如synchronized关键字、java.util.concurrent包下的工具类等。理解这些机制的底层实现,能够帮助我们编写出高效且线程安全的代码。 《JVM开发实战项目案例分析》会通过实际的项目案例,详细讲解如何运用JVM的各种特性,解决开发中遇到的实际问题,提高程序的运行效率和稳定性。通过学习,开发者不仅可以提升专业技能,还能在项目实践中游刃有余。
2025-07-15 14:14:31 17.96MB 项目 案例分析
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文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位,文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常,无任何异常情况,敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考,请勿用作商业用途。 想轻松敲开编程大门吗?Python 就是你的不二之选!它作为当今最热门的编程语言,以简洁优雅的语法和强大的功能,深受全球开发者喜爱。该文档为你开启一段精彩的 Python 学习之旅。从基础语法的细致讲解,到实用项目的实战演练,逐步提升你的编程能力。无论是数据科学领域的数据分析与可视化,还是 Web 开发中的网站搭建,Python 都能游刃有余。无论你是编程小白,还是想进阶的老手,这篇博文都能让你收获满满,快一起踏上 Python 编程的奇妙之旅!
2025-07-15 11:29:26 4.74MB python
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**CVXOPT Toolbox** 是一个基于Python编程语言的免费软件包,主要用于凸优化问题的解决。这个工具箱的独特之处在于它提供了一个MATLAB接口,使得习惯于使用MATLAB的用户能够在MATLAB环境中利用CVXOPT的强大功能进行优化计算。这个接口使得在MATLAB中调用Python的优化库成为可能,拓宽了MATLAB用户的优化工具选择。 CVXOPT库本身包含了一系列用于处理凸优化问题的算法,如线性规划(LP)、二次规划(QP)、二次锥规划(QCP)以及更复杂的凸优化问题。这些算法通常具有高效的性能和良好的数值稳定性,能够处理大规模的优化任务。通过MATLAB接口,用户可以方便地将这些优化算法集成到他们的MATLAB代码中,而无需深入学习Python语言的细节。 在使用CVXOPT Toolbox之前,用户需要确保已经安装了Python环境以及CVXOPT库。这通常可以通过Python的包管理器如pip进行安装。一旦安装完成,MATLAB用户可以加载CVXOPT Toolbox的.mltbx文件,将CVXOPT的功能引入MATLAB工作空间。同时,.zip文件可能包含了额外的文档或示例代码,用户可以解压后查看具体的内容。 **凸优化** 是一种数学优化方法,主要处理那些目标函数和约束条件都是凸函数的问题。在许多工程、经济和机器学习领域,凸优化是求解最优化问题的重要手段,因为它能保证找到全局最优解,而不是局部最优解。CVXOPT支持的优化问题类型广泛,包括但不限于: 1. **线性规划(LP)**:目标函数和约束条件都是线性的,适用于资源分配、生产计划等问题。 2. **二次规划(QP)**:目标函数为二次函数,约束条件可以是线性的。广泛应用于工程设计、信号处理等领域。 3. **二次锥规划(QCP)**:扩展了二次规划,允许约束条件包含锥型结构,如对称正半定矩阵的锥体,常用于处理非线性优化问题。 **MATLAB接口** 的实现使得用户可以使用MATLAB熟悉的语法定义优化问题,然后通过CVXOPT的底层算法进行求解。这种混合使用Python库和MATLAB的方式,既利用了MATLAB的便捷性,又享受到了Python库的高性能优化算法。 为了更好地理解和使用CVXOPT Toolbox,用户可以参考其官方文档(http://www.cvxopt.org),其中详细介绍了如何在MATLAB中安装和使用该工具箱,以及如何定义和解决各种类型的凸优化问题。文档中可能还包含了示例代码,帮助用户快速上手。同时,用户可以通过解压提供的.CVXOPT%20Toolbox.zip文件来获取更多的帮助材料和实例。 CVXOPT Toolbox是MATLAB用户解决凸优化问题的一个强大工具,结合Python的高效优化算法,提供了丰富的功能和便利的使用体验。通过熟悉其接口和算法,用户可以有效地解决实际问题,并提升优化任务的效率和精度。
2025-07-15 11:07:13 34KB matlab
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标题中的"matlab开发-ParallelParticlesWarmoptimerForCudacmExModels"指的是一个MATLAB项目,专门针对CUDA(NVIDIA的并行计算平台)优化的粒子群优化算法(Parallel Particle Swarm Optimization)。这个工具可能用于解决复杂控制系统的优化问题。 在描述中提到的"MATLAB开发",意味着整个项目是使用MATLAB编程语言进行构建的,这通常包括算法设计、数值计算、可视化以及与其他语言(如C或CUDA)的接口。 标签"控制系统"暗示了这个项目可能应用于工程领域,特别是涉及到自动化、航空航天、电力系统等领域的控制系统设计与分析。粒子群优化算法是一种全局优化方法,能处理多目标和非线性优化问题,非常适合在控制系统中寻找最优参数。 压缩包子文件的名称揭示了项目的一些关键组成部分: 1. **Mex_Interface.cu**:这是一个CUDA C++源文件,用于实现MATLAB和CUDA之间的交互,即MEX文件。MEX文件是MATLAB与C、C++或Fortran代码的接口,使得MATLAB能够调用底层的高效计算代码,提高运行速度。 2. **Parallel_Particle_Swarm_Optimization.m**:这是MATLAB脚本,实现了并行粒子群优化算法。粒子群优化算法基于群体智能,通过模拟鸟群或鱼群的行为来搜索解决方案空间,寻找全局最优解。 3. **RandomObjective.m**:此文件可能是定义随机目标函数的MATLAB函数,用于测试和演示优化算法的效果。在控制系统中,这些目标函数可能代表系统的性能指标,如稳定性、响应时间或误差。 4. **READ ME.txt**:这是项目说明文档,包含了使用该项目的指南、注意事项和其他相关信息,对于理解和运行项目至关重要。 5. **license.txt**:包含了项目的许可协议,规定了如何合法地使用、修改和分发代码。 6. **Compiling mex**:这可能是一个文件夹或文件,包含了编译MEX文件所需的指令或配置文件,确保MATLAB能够正确调用CUDA代码。 这个项目提供了一个利用MATLAB和CUDA进行并行优化的框架,特别适用于处理控制系统中的复杂优化问题。用户可以通过调用MATLAB脚本,利用GPU的并行计算能力,快速有效地找到控制系统的设计参数。为了使用这个工具,用户需要了解MATLAB编程,理解粒子群优化的基本原理,并熟悉CUDA编程和MEX文件的编译过程。
2025-07-15 10:20:30 15KB 控制系统
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只对类做了翻译 属性和方法没有做 网上翻译,如有问题 请自便
2025-07-15 10:14:18 738B Tekla二次开发
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