这是从官网下载的，基于V8.1版本，只有软件没有破解文件； TScan、TModel、TMatch、TPhoto、Tsurvy 5个模块，注册机CSDN上也有； 挣个辛苦分。 如果不满足你的要求，可以自己百度 TerraSolid download，在官网上，输入自己的microstation 版本、选择TerraSolid版本，输入名字、公司名字、邮箱会接到一个连接。

《APP点点地图【axure8】：移动地图应用的原型设计详解》 在移动互联网时代，地图应用已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。"APP点点地图【axure8】"是一个基于Axure8设计的原型，它展示了如何利用这一强大的原型工具来构建一个功能丰富的地图应用。Axure8是一款广泛使用的交互式原型设计软件，它允许设计师通过拖拽和放置组件，创建出具有实际交互效果的模型，从而更好地理解和预览应用的功能。 我们要理解Axure8的基础概念。Axure8提供了一系列的图形、按钮、文本框等元素，设计师可以通过这些元素构建页面布局。此外，它还支持动态面板、中继器、条件逻辑等功能，使得原型能够模拟真实的用户交互。在"APP点点地图【axure8】"中，我们可以看到如何利用这些特性来构建地图应用的核心功能，如搜索、导航、地点标记等。 1. **搜索功能**：在原型中，搜索框是地图应用的常见元素。用户可以输入地址、地标或兴趣点，系统会自动匹配并显示结果。Axure8中的文本输入框可以与动态面板结合，展示搜索建议，同时通过设置事件和动作来触发搜索过程。 2. **地图展示**：地图的展示通常涉及到地图服务API的集成，如Google Maps或高德地图。虽然在Axure8中无法直接实现地图渲染，但可以通过静态图片或占位符来模拟地图界面，然后规划出缩放、平移、旋转等操作的交互流程。 3. **导航功能**：导航是地图应用的重点，原型可能包含起点和终点的选择、路线规划以及实时交通信息显示等。Axure8可以模拟路线选择的过程，通过动态面板切换不同的行驶方案，并设置动画效果来模拟导航指示。 4. **地点标记与收藏**：用户可以在地图上标记特定位置，如家、工作地点或喜欢的餐馆。原型可以展示如何添加、编辑和删除这些标记，同时提供收藏夹功能，让用户方便地管理他们的地点信息。 5. **实时更新**：地图应用往往需要实时更新数据，如交通状况、天气信息等。虽然在原型中无法实现实时更新，但可以设定一些模拟的动态效果，如通过文本框的动态更新来展示交通状况的变化。 6. **用户反馈与设置**：原型中通常会包括用户反馈和设置选项，以便用户报告问题或调整应用的显示设置。Axure8可以通过弹出窗口、下拉菜单等形式来模拟这些功能。 通过"APP点点地图【axure8】"，我们可以学习到如何利用Axure8设计地图应用的原型，理解各个功能模块的交互逻辑和视觉呈现。这不仅可以帮助开发者和设计师更清晰地沟通需求，还可以为后续的开发工作提供坚实的基础。同时，对于初学者来说，这个案例也是一个很好的实践平台，能提升他们对Axure8工具的运用能力。

直播间自动评论软件直播间自动发言工具直播间自动评论脚本短视频自动回复短视频自动评论直播间自动喊话神器直播间自动评论点赞 抖音直播间自动评论软件直播间自动发言工具直播间自动评论脚本短视频自动回复短视频自动评论直播间自动喊话神器直播间自动评论点赞 快手直播间自动评论软件直播间自动发言工具直播间自动评论脚本短视频自动回复短视频自动评论直播间自动喊话神器直播间自动评论点赞 小红书直播间自动评论软件直播间自动发言工具直播间自动评论脚本短视频自动回复短视频自动评论直播间自动喊话神器直播间自动评论点赞 视频号直播间自动评论软件直播间自动发言工具直播间 淘宝直播间自动评论软件直播间自动发言工具直播间 京东直播间自动评论软件直播间自动发言工具直播间自动评论脚本 B站直播间自动评论软件直播间自动发言工具各大短视频平台直播间自动评论软件直播间自动发言工具 Soul广场获客Soul自动找对象交友同城交友同城找对象玩伴同城找驴友 软件主要用于各大视频平台引流获客，精准引流获客，产品曝光，推广引流，自动找客户，自动找客源 拼多多直播间自动评论软件 一键启动，自动化运行，无需看管，模拟人工操作，节省人工时间

计算机操作系统是计算机科学中的核心课程，它涉及到计算机系统如何管理和协调硬件与软件资源，以提供高效、可靠的服务。《计算机操作系统教程》是由张尧学教授编著的一本经典教材，深受广大计算机专业学生和教师的喜爱。该书深入浅出地介绍了操作系统的基本概念、设计原理以及实现技术。 该压缩包文件包含了学习操作系统时可能会遇到的各种知识点、问答题总结以及模拟题，对于理解和掌握操作系统原理非常有帮助。下面将详细讲解这些关键内容： 1. **操作系统基本概念**：操作系统是计算机系统的管理软件，负责资源分配、任务调度、内存管理、设备控制等。常见的操作系统类型包括批处理系统、分时系统、实时系统和网络操作系统。 2. **进程管理**：进程是程序的执行实例，包括程序代码、数据和进程控制块（PCB）。进程状态包括新建、就绪、运行、等待和结束。进程间通信（IPC）机制有管道、消息队列、共享内存、信号量等。 3. **内存管理**：内存管理涉及地址映射、内存分配与回收、内存保护等。页式存储管理和段式存储管理是两种常见的内存管理方式，而虚拟内存则使得程序可以超过物理内存大小。 4. **文件系统**：文件系统是组织和管理磁盘上数据的方法，包括文件的创建、删除、读写操作，以及目录结构的管理。常见文件系统有FAT、NTFS、EXT系列和日志文件系统。 5. **设备管理**：设备管理负责I/O操作，包括中断处理、缓冲区管理、设备驱动程序。直接内存访问（DMA）和中断技术使得设备能独立于CPU工作。 6. **处理器调度**：处理器调度算法决定了哪个进程获得CPU执行权，包括先来先服务（FCFS）、短作业优先（SJF）、优先级调度、轮转法等。抢占式调度允许高优先级的进程中断低优先级进程。 7. **死锁**：死锁是多个进程在等待对方释放资源时形成的僵局。预防死锁、避免死锁和检测死锁是解决这个问题的主要策略。 8. **安全与保护**：操作系统通过权限、访问控制列表（ACL）等手段确保资源的安全性。用户身份验证、权限验证和审计日志是实现系统安全的关键。 9. **分布式系统**：分布式系统是多台计算机通过网络连接，共享资源并协同工作。它涉及分布式文件系统、分布式进程通信、负载均衡和容错机制。 10. **云计算与虚拟化**：虚拟化技术允许在一个物理硬件上运行多个操作系统实例，提高了资源利用率。云计算提供了按需使用的计算资源，如IaaS、PaaS和SaaS。 通过张尧学教授的《计算机操作系统教程》及配套习题集，学生可以系统地学习和练习这些知识点，提升对操作系统的理解与应用能力。模拟题可以帮助检验学习效果，为考试或实际工作做好准备。不断实践和深入理解这些内容，将有助于成为一位优秀的系统工程师。

内容概要：本文详细介绍了西门子1500PLC与NX MCD在工艺轴控制方面的具体实现方法和技术细节。主要内容涵盖使能、回零、点动和绝对定位四大功能的实现步骤及其注意事项。文中不仅提供了具体的代码示例，还分享了许多实用的调试技巧，帮助用户更好地理解和掌握这两种工具在工业自动化中的协同工作方式。此外，文章强调了在实际应用中可能出现的问题及解决方案，如轴的抖动、位不准等问题，并给出了相应的优化措施。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对西门子1500PLC和NX MCD有一定了解并希望深入学习工艺轴控制的人员。 使用场景及目标：适用于需要进行工艺轴控制的工业自动化项目，旨在提高系统的精确性和稳定性。通过学习本文，读者能够掌握如何在PLC和MCD中实现使能、回零、点动和绝对定位等功能，并能够在实际调试过程中快速解决问题。 其他说明：文章通过丰富的实例和详细的代码解释，帮助读者理解复杂的功能实现过程。同时，作者分享了很多基于实践经验的技巧，使得内容更加贴近实际应用场景。

天津大学电路知识点总结，对考研和期末考试有帮助。《电路与系统》研究领域包括： 　　电子技术 　　电子电路 　　天线电波传播 　　无线电技术 　　微波技术 　　敏感电子学 　　微电子学 　　超导电子技术 　　电子元件与器件技术 　　电子束、离子束技术 　　红外与夜视技术 　　半导体技术 　　半导体测试技术 　　半导体材料 　　半导体器件与技术 　　集成电路技术 　　半导体加工技术 　　半导体技术其他学科 　　电路理论 　　电子技术其他学科

新版找不着录制键，试试旧版本

DROW 2D激光点云数据集是一个用于机器学习和计算机视觉研究的重要资源。它包含了通过激光传感器获取的二维点云数据，可以用于目标检测、目标跟踪、场景理解等多个应用领域。 核心原理是通过激光传感器扫描周围环境，获取到的激光点云数据。这些数据以二维坐标的形式表示了环境中物体的位置和形状信息。每个点都包含了激光束与物体之间的距离和反射强度等属性。 DROW 2D激光点云数据集的应用场景非常广泛。其中之一是目标检测，通过分析点云数据中的物体形状和位置信息，可以实现对环境中目标物体的自动识别和定位。另外，该数据集还可以用于目标跟踪，通过连续的点云数据帧，可以实现对目标物体在时间上的追踪和预测。此外，该数据集还可以用于场景理解，通过分析点云数据中的结构和几何信息，可以实现对环境场景的建模和分析。

基于Vue的餐厅点餐管理系统.js+SpringBoot+MySQL开发，高分成品毕业设计，附带往届论文、启动教程、讲解视频、二次开发教程和配套安装包文件，拿到就可以作为计算机毕业设计或课程设计，论文 在现代餐饮业中，信息管理系统的应用越来越广泛，尤其在点餐系统方面，一个高效、稳定的系统能够显著提升餐厅的运营效率和顾客的用餐体验。本篇文章将详细介绍一个基于Vue.js前端框架、SpringBoot后端框架以及MySQL数据库开发的餐厅点餐管理系统。 系统开发技术选型 Vue.js是一种流行的前端JavaScript框架，以其简洁的API设计和灵活的生态系统著称，非常适合用于构建单页面应用（SPA）。Vue.js提供了数据驱动视图更新的能力，能够帮助开发者快速构建出用户界面。SpringBoot作为后端框架，它简化了基于Spring的应用开发，提供了大量的自动配置、起步依赖和运行时监控，使得开发者能够以最少的配置快速搭建项目。MySQL数据库作为数据存储的基石，其开源、高性能、稳定的特性，是构建中小型企业级应用的首选数据库。 系统功能架构 该点餐管理系统主要包括用户界面、订单处理、数据存储等核心模块。用户界面负责展示餐厅菜单、接收用户点餐指令并显示订单信息。订单处理模块负责处理用户的点餐请求，包括订单创建、更新和取消等业务逻辑。数据存储模块则负责存储菜单数据、用户信息、订单记录等关键数据。 系统特点 1. 响应式设计：系统前端采用Vue.js框架，保证了系统的响应式布局，能够适配不同分辨率的设备，包括PC端、平板电脑以及智能手机。 2. 实时订单更新：系统支持实时更新订单状态，方便服务员及时掌握顾客点餐情况，同时也让顾客能够实时追踪自己的订单进度。 3. 灵活的菜单管理：后端管理系统允许餐厅管理者灵活设置和更新菜单，方便添加新菜品、调整菜品价格或者下架菜品。 4. 安全的数据处理：系统对用户数据和订单数据进行加密存储和传输，保证数据的安全性。 系统开发与部署 该系统采用前后端分离的开发模式，前端使用Vue.js构建单页应用，通过HTTP接口与SpringBoot后端进行数据交互。后端则利用SpringBoot提供的RESTful API接口与前端通信，处理业务逻辑，并将数据存储在MySQL数据库中。系统部署可采用Docker容器化，简化部署流程，提高系统的部署效率和可移植性。 附加材料 除了系统本身，开发者还提供了往届论文、启动教程、讲解视频、二次开发教程和配套安装包文件等资料，这些资料对于理解系统设计原理、学习如何使用系统以及进行二次开发都具有极大的帮助。 应用场景 该系统适用于各类餐厅，特别是对运营效率和顾客体验有较高要求的餐厅。它不仅能够帮助餐厅管理人员更好地管理菜单和订单，还能为顾客提供便捷的点餐服务。 总结 基于Vue.js、SpringBoot和MySQL开发的餐厅点餐管理系统是一个功能全面、操作简便、安全可靠的解决方案。无论是作为计算机专业的毕业设计还是餐厅的实际运营工具，它都展现出极高的应用价值。

点云分割是三维计算机视觉和地理信息系统中的关键技术之一，它涉及到对三维空间中散乱的点集进行分类和解析，以便提取有用的信息。在给定的压缩包文件中，我们聚焦于一个特定的应用场景——道路场景，其中包括路面、路灯、行道树和绿化带等元素。这些元素的精确识别对于自动驾驶、智慧城市管理和交通规划等领域至关重要。 区域生长算法是点云分割常用的一种方法，它的基本思想是从一个或多个种子点出发，按照预设的相似性准则将相邻的点逐步合并，形成连续的区域。在道路场景点云分割中，这个准则可能包括点的位置、颜色、法线方向等特征。以下是关于区域生长点云分割的一些关键知识点： 1. **种子点选择**：选择合适的种子点是区域生长的第一步。通常，种子点可以通过手动选取或者根据先验知识自动选取，比如在点云中寻找明显特征的点，如路面的平坦部分。 2. **相似性准则**：设定合适的相似性条件是决定分割质量的关键。这可以是基于欧氏距离的颜色、法向量或深度差异阈值，也可以是更复杂的统计特性，如灰度共生矩阵。 3. **邻域搜索**：在确定了种子点和相似性准则后，算法会检查每个点的邻域，将满足条件的点添加到当前区域。邻域可以是固定半径的球体，也可以是根据点密度动态调整的结构元素。 4. **迭代与停止条件**：区域生长过程将持续到所有点被分配到某一区域，或者达到预设的最大迭代次数，或者不再有新的点满足生长条件。 5. **后处理**：分割完成后，可能会进行一些后处理步骤，例如噪声去除、边界平滑、连通组件分析等，以提高分割结果的准确性和稳定性。 在道路场景中，点云分割的具体应用可能包括： - **路面检测**：识别出平整的路面区域，这对于自动驾驶车辆的路径规划和定位至关重要。 - **路灯定位**：定位路灯可以为夜间驾驶提供安全保障，同时也有助于城市设施的管理和维护。 - **行道树识别**：识别行道树有助于评估树木健康状况，预防可能对道路安全的威胁，并辅助城市绿化规划。 - **绿化带分析**：分析绿化带的分布和生长状态，可为城市环境改善提供数据支持。 在实际操作中，为了实现高效的点云处理，往往需要结合其他技术，如滤波、聚类、特征提取等。同时，深度学习方法近年来也逐渐应用于点云分割，通过训练神经网络模型，能够自动学习特征并进行精细化分割。但无论采用何种方法，理解并掌握区域生长的基本原理和实践技巧，对于理解和优化点云分割流程都具有重要意义。