阿里Java开发手册个人加注Word版（同步手册2018.5.20版）

【源码免费下载链接】：https://renmaiwang.cn/s/ab5up 2018年软件学院C++课程设计课程设计目的： 1.通过本课程设计，掌握面向对象方法和C++编程思想的应用；2.培养在系统设计过程中建立清晰类层次的能力，并应用继承与多态等面向对象编程思想。3.加深对面向对象程序设计课程的理解，熟练掌握C++语言的基本知识与语法规范。4.通过实践掌握使用面向对象程序设计语言C++编写结构清晰、风格良好的程序，从而具备利用计算机编程解决实际问题的能力。 课程设计题目：模拟即时通信系统实现 一、题目描述 基于社交的即时通信是腾*公司的主要业务，现有QQ、微信等服务产品，并可能推出微商、微唱等。这些软件既可以独立提供服务，又相互关联辉映。腾*公司希望对各系统进行整合形成统一的立体社交软件平台。现请完成该平台的设计并实现。 要求如下： 1.用户基本信息：号码ID、昵称、出生时间、申请时间（T龄）、所在地、好友列表、群列表。 2.好友管理功能包括：添加/删除/修改好友信息，查询相互的好友关系。 3.群管理功能包括：创建指定群组，加入退出群组，设置子群等。不同社交平台的群组管理模式各异。 4.服务开通管理：用户可以选择开通多个微X服务。 5.登录管理：一个服务登录后，其他可自动登录；同时支持基于好友关系添加好友。 6.功能展示要求： （main函数） 1）系统启动时预存用户信息； 2）服务间可以依据个人任意另一个服务的好友关系建立联系； 3）实现QQ的点对点TCP通信收发。 选做部分：实现socket编程，包括IP地址、端口概念，socket连接建立与听取消息等函数。 二、技术层次要求及说明： 1.基本层次：完成上述功能需求。 2.对象层次：类的切割合理；采用面向过程思想或对象技术均可。 3.抽象封装层次：通过继承/组合实现复用机制，并提供接口保护。例如，基于基础类实现功

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2018年统计用区划代码和城乡划分代码(截止2018年10月31日) 起始网址：http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2018/index.html

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CSCD，全称为中国科学引文数据库（Chinese Science Citation Database），是一个综合性的数据库，覆盖了中国出版的科学技术领域的学术期刊。CSCD的核心库和扩展库涵盖了自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、人文社会科学等多个学科，旨在提供一个权威的、高影响力的、并被学术界广泛认可的中国科技期刊的引用和被引用信息。 在CSCD数据库中，核心库（CSCD Core）收录了影响力大的、质量高的学术期刊，能够体现中国科学研究的最新进展和水平。而扩展库（CSCD Extend）则收录了学科面较广、数量较多的其他学术期刊，不仅反映了核心期刊的研究动态，也提供了更为广泛的研究资源。对于研究者而言，核心库和扩展库中的期刊都是重要的文献资料来源。 上述文档内容中的期刊列表是2019-2020年度CSCD来源期刊的样本，这之中包含了多个学科领域的学术期刊，每一项都列出了期刊名称和对应的ISSN号（国际标准期刊编号）。在该列表中，“核心库”一词后面紧跟的备注，表明了该期刊是被认定为核心期刊，具有重要的学术影响力和研究价值。例如，“ActaBiochimica et Biophysica Sinica”（生物化学与生物物理学报）和“Acta Mechanica Sinica”（力学学报）等都是CSCD核心库收录的期刊。 通过这份CSCD期刊列表，读者不仅可以了解到中国科学技术领域中哪些期刊是被学术界普遍认可的，而且还能够根据自身的研究需求选择合适的期刊来获取最新的研究成果。例如，生物科学领域的研究人员可能会特别关注“Acta Biochimica et Biophysica Sinica”，而机械工程领域的学者则会将注意力投向“Acta Mechanica Sinica”。 此外，列表中还包含了一些英文系列的期刊，如“Acta Mathematica Sinica. English Series”（中国数学英文系列）和“Advanced Photonics”（先进光子学），这表明中国的科技期刊不仅在国内有广泛的影响，同时也正积极拓展其在国际上的影响力和认可度。 总体上，CSCD作为一个重要的学术资源平台，其收录的期刊涵盖了广泛的学科，能够为科研人员提供详实的数据支持，促进科学技术的发展和学术交流。通过提供期刊的引用和被引用信息，CSCD帮助研究人员了解和评估期刊的学术价值，从而做出更合理的学术决策。

In this book, you will learn about the core concepts of RL including Q-learning, policy gradients, Monte Carlo processes, and several deep reinforcement learning algorithms. As you make your way through the book, you'll work on projects with datasets of various modalities including image, text, and video. You will gain experience in several domains, including gaming, image processing, and physical simulations. You'll explore technologies such as TensorFlow and OpenAI Gym to implement deep learning reinforcement learning algorithms that also predict stock prices, generate natural language, and even build other neural networks.

ChromeDriver v2.42 是一个专为Google Chrome浏览器设计的WebDriver服务器，它与Selenium自动化测试框架紧密配合，使得开发者和测试工程师能够自动化控制Chrome浏览器进行网页操作。该版本发布于2018年9月13日，主要支持Chrome浏览器的版本范围是v68到v70。在Windows操作系统环境下，也就是win32平台，可以运行这个驱动程序。 Selenium是一个开源的Web应用程序自动化工具，它可以模拟用户在浏览器上的各种交互行为，如点击、输入、导航等，这对于功能测试、性能测试和持续集成等场景非常有用。ChromeDriver作为Selenium的一部分，提供了与Chrome浏览器的通信接口，使得Selenium能够控制Chrome浏览器进行自动化测试。 在使用ChromeDriver v2.42时，首先需要确保你的系统中已经安装了与之兼容的Chrome浏览器版本。如果浏览器版本过高或过低，可能会导致ChromeDriver无法正常工作。安装完成后，你可以通过编程语言（如Python、Java等）中的Selenium库来调用ChromeDriver，并指定其路径，从而启动Chrome浏览器并进行自动化操作。 例如，在Python中，你可以使用以下代码来配置Selenium与ChromeDriver： ```python from selenium import webdriver # 指定ChromeDriver的路径 chromedriver_path = "path/to/chromedriver_v2.42.win32.exe" # 创建Chrome浏览器实例 driver = webdriver.Chrome(chromedriver_path) # 访问一个网页 driver.get("http://www.example.com") # 执行一些自动化操作，比如查找元素并点击 element = driver.find_element_by_id("someId") element.click() # 关闭浏览器 driver.quit() ``` ChromeDriver v2.42 的更新通常会包含对Chrome浏览器新特性的支持、性能优化以及bug修复。在执行自动化测试时，及时更新ChromeDriver至与浏览器版本匹配的最新版，可以确保测试的准确性和稳定性。此外，由于它仅支持win32系统，对于64位的Windows系统，你需要寻找对应的win64版本的ChromeDriver。 在实际应用中，Selenium结合ChromeDriver可以实现的功能包括但不限于：登录验证、表单填写、页面元素交互、模拟点击、页面导航、JavaScript执行、网络请求监控等。通过这些功能，测试人员可以构建复杂的测试脚本，对Web应用程序进行全面而深入的测试，以发现潜在的问题和缺陷，提高软件质量。

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2018电赛手势识别程序 在2018年的电子设计大赛（电赛）中，参赛者面临的一个挑战是D题——基于FDC2214芯片的手势识别系统。这个项目的核心目标是利用微控制器和特定的传感器技术来识别人类执行的"剪刀、石头、布"三种手势。以下将详细解析这个项目的知识点。 【FDC2214芯片】 FDC2214是一款高精度、低功耗的电容数字转换器（Capacitance-to-Digital Converter, CDC），常用于触摸感应和接近检测应用。它具有四个独立的传感通道，可以监测电容变化，这在手势识别系统中至关重要，因为手势的变化可以通过电容的改变来感知。 【手势识别原理】 手势识别通常依赖于传感器阵列捕捉到的人手与传感器之间的电容变化。当人手靠近传感器时，人体的电容会影响传感器的电容值，通过FDC2214的测量，可以确定手部相对于传感器的位置和形状。根据不同的手形，比如手指张开程度、手指间的距离等，可以区分出“剪刀”、“石头”和“布”这三个手势。 【编程实现】 实现手势识别的全部代码通常包括初始化配置、数据采集、信号处理和手势分类四个主要部分。初始化阶段会设置FDC2214的工作模式和参数；数据采集阶段，微控制器会周期性读取FDC2214的测量值；信号处理则涉及滤波、放大等算法，以去除噪声并提取关键特征；这些特征会被输入到一个分类器（如决策树、支持向量机或神经网络）中，从而识别出手势。 【系统架构】 整个系统可能包含以下组件：微控制器（如Arduino或STM32）、FDC2214芯片、传感器阵列、电源模块以及可能的显示或指示设备。微控制器负责控制整个系统的运行，处理来自FDC2214的数据，并输出识别结果。为了优化性能，代码可能需要进行实时优化，确保在限制的硬件资源下快速准确地执行。 【文件结构】 "手势识别（剪子，石头，布）"这一文件名暗示了压缩包中的代码可能包含了针对这三种手势的识别逻辑。可能包括C/C++源码文件、头文件、配置文件等，其中源码文件可能有主程序文件、传感器驱动代码、信号处理函数以及手势分类算法的实现。 总结来说，2018电赛D题是一个结合了硬件设计和软件开发的综合性项目，涉及到电容式传感器、信号处理、模式识别等多个领域的知识。通过理解和实现这个项目，参与者可以提升自己的嵌入式系统设计能力、传感器应用技能以及数据处理和机器学习的理解。