本文详细介绍了如何使用Java的POI库在Word文档中插入OLE对象附件，以PDF为例。文章指出，网上相关资料较少，作者通过将docx转为xml并参考ole对象的xml内容，找到了解决方案。文中提供了完整的代码实现，包括依赖导入、主要实现代码以及生成带标题图片的方法。此外，还介绍了创建ole对象和添加ole形状的具体步骤。代码适用于POI4.2及以上版本，并提供了5.0版本的适配建议。 Java POI库是Apache的一个开源项目，主要用来操作Microsoft Office文档格式的Java API。在处理Word文档时，有时需要插入各种类型的附件，例如图片、Excel表格、PDF文件等，这些附件在Word中被称为OLE对象，OLE是对象链接与嵌入（Object Linking and Embedding）的缩写。使用Java POI插入OLE对象并不是一件直观的事情，因为POI的官方文档并没有提供足够的指导信息。但是，通过深入研究，我们可以找到方法实现这一功能。 OLE对象插入的具体实现依赖于操作Word文档内部结构的能力。文档的后缀名是.docx，实际上是一个压缩包，内部包含了多个.xml文件，每个.xml文件定义了文档的不同部分。通过将Word文档转换为xml格式，我们可以直接编辑这些文件，进而操作文档内容。 文章提供了一种解决方案，通过研究.docx格式中的ole对象的xml结构，找到了如何在POI中构建并插入OLE对象的方法。作者给出的代码示例包括了必要的POI依赖导入，展示了如何创建OLE对象以及如何将PDF文件作为OLE对象嵌入Word文档中。 代码示例还提供了一个生成带有标题图片的方法，这可以用于给文档添加自定义的封面或者图标。创建OLE对象和添加OLE形状的过程，包括了定位合适的位置，调整大小和布局等细节。 使用该方法实现插入OLE对象功能的代码适用于Apache POI库4.2及以上版本。对于POI的更新版本，文章也给出了一些适配建议，帮助开发者对代码进行必要的更新以确保兼容性。 整个实现过程中，关键步骤包括了识别OLE对象在Word文档XML结构中的位置，以及掌握如何使用POI提供的API来构建和嵌入OLE对象。文章通过提供示例代码和详细解释，为开发者解决了一个实际问题，使得在Word文档中添加各种附件变得可行。 此外，文档还指出了当前网络上关于此主题的资料不多，因此本文章的出现，无疑为遇到此类问题的Java开发者提供了一个宝贵的参考资料。

ABAP 锁对象与加锁机制详解 ABAP 锁对象与加锁机制是 SAP 系统中的一种逻辑锁机制，用于保持数据的一致性和同步访问。锁对象是通过 SE11 创建的，自定义的锁对象必须以 EZ 或者 EY 开头命名。每个锁对象都可以包含一个 PRIMARY TABLE 和多个 SECONDARY TABLE，锁的模式有三种：E、S、X。 锁对象的主要作用是为了确保数据的一致性，当多个用户访问同一个资源时，需要找到一种同步访问的方法。例如，在航班预订系统中，需要检查还有没有空座位，当检查的时候，不想让其他人修改重要的数据（空座位的数量）。 Database 锁是不够的，因为数据库管理系统物理锁定了要修改的行记录，其他用户要等到数据库锁释放才能访问这个记录。 SAP 系统在应用服务器层面有一个全局的 LOCK TABLE，可以用来设置逻辑锁来锁定相关的表条目，并有 ENQUEUE 工作进程来管理这些锁。锁对象是一种逻辑意义上的锁，有可能锁定的表条目在 DATABASE 上根本就不存在。 在创建锁对象时，需要在 LOCK PARAMETERS 里填写要根据哪些字段来锁定表条目。模式 E 是当更改数据的时候设置为此模式，模式 S 是本身不需要更改数据，但是希望显示的数据不被别人更改，模式 X 是和 E 类似，但是不允许累加，完全独占。 当激活锁对象的时候，系统会自动创建两个 FM，ENQUEUE_锁对象名和 DEQUEUE_锁对象名，分别用来锁定和解锁。当用逻辑锁来锁定表条目的时候，系统会自动向 LOCK TABLE 中写入记录。 锁定和解锁的步骤是：先上锁，上锁成功之后，从数据库取数据，然后更改数据，接着更新到数据库，最后解锁。按照这个步骤，才能保证更改完全运行在锁的保护机制下。如果不指定 LOCK PARAMETERS，默认是 SY-MANDT；如果指定相应的 CLIENT，会锁定对应 CLIENT 上的相应的表记录；如果设置为 SPACE，则锁定涉及所有的 CLIENT。 在使用锁对象时，需要注意锁定失败的例外情况，例如 EXCEPTION：FOREIGN_LOCK，意思是已经被锁定了；另一个是 EXCEPTION：SYSTEM_FAILURE。在程序结束的时候，可以使用 DEQUEUE FUNCTION MODULE 来解锁，或者程序结束的时候自动解锁。使用 DEQUEUE FUNCTION MODULE 来解锁的时候，不会产生 EXCEPTION。 需要注意的是，锁对象的使用需要遵守一定的步骤和规则，以保证数据的一致性和同步访问。如果你在一个程序里成功对一个锁对象加锁之后，其他用户不能再对这个锁对象加 E、X、S 模式的锁。如果你在一个程序里成功对一个锁对象加锁之后，其他用户不能再对这个锁对象加 E、X 模式的锁，但是可以加 S 模式的锁。如果你在一个程序里成功对一个锁对象加锁之后，其他用户不能再对这个锁对象加 E、X 模式的锁，但是可以加 S 模式的锁。 ABAP 锁对象与加锁机制是 SAP 系统中的一种非常重要的机制，用于保持数据的一致性和同步访问。通过创建锁对象和使用锁对象，可以确保数据的一致性和同步访问，提高系统的安全性和稳定性。

While many other resources read more like technical reference docs, Pro .NET 2.0 Windows Forms and Custom Controls in C# does an excellent job of filtering the information down to what developers really (need) to harness the power and innovations we've added to Windows Forms 2.0. - Shawn Burke, Development Manager, Windows Forms Team, Microsoft Corporation Renowned author Matthew MacDonald combines careful treatment of the API with detailed user-interface design principles. Further, this book incorporates C# and the final beta of .NET 2.0. The result: thorough coverage of Windows Forms and GDI+ namespaces for you .NET programmers! You will become equipped to design state-of-the-art Windows interfaces and program graphics, and learn how to create your own controls. As a developer, you must know more than just how to add a control to a window. You must be able to create an entire user interface framework that's scalable, flexible, and reusable. This book is not a reference manual. Instead, it contains detailed discussions about user interface elements that youll use on a regular basis.

3D DLP扫描仪系统 借助3D DLP高速扫描仪系统，可以使用由Raspberry Pi控制的DLP LightCrafter 4500投影仪，使用DFP （数字边缘投影）技术检索对象的3D形状。 该系统以一种简单的方式工作如下： 整个过程在。 使用说明书 如果您只想测试系统，则只需要最新的MATLAB版本即可（已通过R2016b测试）。 下载并运行algorithm.m ，该示例将显示3D对象表示。 如果要构建整个系统，则需要以下组件： 已安装最新版本的或类似版本的 。 。 MATLAB R2016b版本或更高版本。 任何相机，例如智能手机相机。 设置系统的步骤如下： 连接第5页上指定的所有。 将RPi HDMI分辨率更改为投影仪分辨率912x1140，编辑/boot/config.txt文件： hdmi_group=2 hdmi_mode=87 hdmi_c

关于如何在Android上使用ncnn运行YOLOv自定义对象检测的完整教程_A complete tutorial on how to run YOLOv8 custom object detection on Android with ncnn.zip 在Android设备上部署和运行YOLOv8自定义对象检测模型是一个多步骤的过程，涉及到对Android开发环境的熟悉，以及对YOLO和ncnn框架的理解。YOLO（You Only Look Once）是一系列流行的目标检测算法，以其快速和准确性著称。YOLOv8作为该系列的最新版本，继承了这些优点，并在性能上有所提升。ncnn是一个专注于移动端优化的高性能神经网络前向推理框架，它被广泛应用于移动设备上的深度学习应用。 为了在Android上使用ncnn框架运行YOLOv8自定义对象检测，首先需要准备一个编译好的YOLOv8模型，这通常涉及到使用ncnn的模型转换工具将YOLOv8模型转换为ncnn支持的格式。接下来需要在Android Studio中创建一个新的Android项目，并将转换好的模型文件集成到项目中。集成过程中需要对ncnn库进行配置，包括导入必要的库文件和源代码文件，确保ncnn能在Android应用中正确运行。 在配置好ncnn库之后，开发者需要编写相应的代码来加载模型并实现对象检测功能。这通常包括设置输入输出的格式，处理图像数据，调用ncnn进行推理，并将推理结果以易于理解的形式展现出来。开发者还需要考虑Android应用的性能优化，比如采用多线程处理以充分利用多核心CPU资源，以及对图像预处理和结果解析进行优化。 此外，为了让YOLOv8在Android上运行时更加高效，开发者可能需要对YOLOv8模型进行压缩和量化处理，以减少模型大小和提高推理速度。这个过程可能涉及到特定的网络结构调整和训练策略，以便在保持模型准确性的同时获得更好的运行效率。 完成代码编写和测试之后，就可以在Android设备上部署应用，并进行实际的对象检测测试。在这个过程中，开发者需要考虑到不同设备的兼容性问题，可能需要对特定的硬件配置进行调整和优化，以确保检测模型在各种Android设备上的通用性和稳定性。 所有这些步骤都需要开发者具备扎实的编程技能，熟悉Android开发流程，以及对YOLO和ncnn框架有较深的理解。通过上述步骤，可以在Android设备上实现高性能的自定义对象检测功能，为移动应用提供强大的视觉分析能力。

本文介绍了如何在Unity3d中使用Barracuda推理库和YOLO算法实现对象检测功能。Barracuda是Unity官方推出的深度学习推理框架，支持在Unity中加载和推理训练好的深度学习模型。YOLO是一种高效的目标检测模型，通过将检测问题转化为回归问题，实现了快速且准确的检测。文章详细阐述了从模型加载、推理引擎创建到后处理的全过程，包括使用Compute Shader进行预处理和后处理的技术细节。此外，还探讨了在不同平台（如Windows和Android）上的性能差异，并提供了UI搭建和源码实现的详细说明。 Unity3d作为一款强大的游戏引擎，不仅在游戏开发领域有着广泛应用，同时也在交互式内容开发、虚拟现实等领域扮演着重要角色。Barracuda推理库作为Unity官方推出的一个深度学习推理框架，为开发者们提供了一个将训练好的深度学习模型集成到Unity3d项目中的途径，从而极大地扩展了Unity3d的应用场景和开发者的创造力。YOLO（You Only Look Once）算法是一种流行的实时目标检测系统，以其检测速度快和准确性高而著称，在多个领域中得到了广泛的应用。 在Unity3d中应用YOLO和Barracuda进行对象检测，需要经历一系列的技术步骤，包括模型的加载、推理引擎的创建、以及对推理结果的后处理。整个过程不仅仅局限于加载模型然后调用API那么简单，它还需要开发者具备一定的技术深度，比如理解深度学习模型的内部结构，以及掌握在Unity中进行数据预处理和后处理的相关技术。Compute Shader作为Unity中的一个强大的并行计算框架，使得开发者能够在GPU上进行高效的数据处理，这对于提升对象检测的性能至关重要。 文章对于在不同平台（如Windows和Android）上进行对象检测的性能差异进行了探讨，提供了详细的技术分析和对比。开发者可以根据自己的需求和平台特性来选择最适合的方案。此外，文章还提供了UI搭建的详细说明和源码实现的说明，这不仅为初学者提供了快速入门的途径，同时也为有经验的开发者提供了更深入的研究和实践材料。 在实际开发过程中，使用这样的技术组合可以为用户提供沉浸式的交互体验，尤其在移动设备、游戏和虚拟现实等资源受限的环境中，快速且准确的对象检测能力显得尤为重要。开发者可以利用该技术结合具体的项目需求，创建出更加智能和互动性强的应用程序。 通过对Unity3d、Barracuda和YOLO算法的结合使用，开发者不仅可以提高项目中对象检测功能的实现效率，还能实现更加精细化和多样化的功能开发。该技术组合提供了一个框架，使得开发者能够在保证性能的同时，拓展应用的智能化程度。 当然，对于这样的技术应用而言，不断学习和适应新技术的发展是必不可少的。开发社区和技术文档提供了大量的学习资源，使开发者能够跟上最新的技术趋势。对于有兴趣尝试或者已经在进行相关开发的开发者来说，掌握这些技术和工具，将极大地提高项目的开发效率和产品质量。

太原理工大学的期末考试中，Java面向对象编程是一个重要的考核科目。学生需要掌握Java编程语言的基础知识，并且深入理解面向对象编程的基本概念、原理和技术。面向对象编程是一种编程范式，它使用“对象”来设计软件。在Java中，对象可以包含数据，以字段（通常称为属性或成员变量）的形式表示，以及代码，以方法的形式表示。 面向对象编程的主要特点包括封装、继承和多态。封装是将数据和操作数据的方法绑定到一起，形成一个类，类中的数据通常是私有的，只能通过类对外提供的公共方法访问。继承可以创建类的层次结构，子类可以继承父类的属性和方法，并且可以扩展新的功能或覆盖继承的方法，实现代码的复用和扩展。多态允许使用父类类型的引用来引用子类的对象，并且能够根据对象的实际类型调用相应的方法。 在Java语言中，所有类都继承自Object类，它是所有类的根类。在面向对象编程中，类的实例化是通过new关键字完成的，创建对象的过程就是调用类的构造方法。此外，Java中还有接口（interface）的概念，接口是一种特殊的抽象类，它只能包含常量和方法的声明，但不能实现这些方法。类可以通过关键字implements实现一个或多个接口。 面向对象编程在软件开发领域占有重要地位，它使程序的设计更加模块化，有助于开发可维护和可扩展的软件系统。学生在学习面向对象编程时，需要通过大量的编程实践来加深理解，只有不断地编写代码、调试和优化，才能够真正掌握面向对象的设计思想和技术。 在太原理工大学的期末考试中，学生需要将所学的Java编程知识应用到实际问题的解决中。考核的内容可能涉及类与对象的创建和使用、继承与接口的实现、多态性的实现以及封装性的应用等。通过这样的考核，教师能够评估学生是否已经掌握了面向对象编程的核心概念，并且能够将这些概念应用到实际编程实践中。 期末考试是对学生学习成果的一次检验，也是学生自身能力的一次重要体现。如果学生在期末考试中成绩未能达到预期，这或许意味着在学习过程中存在某些知识盲点或者理解不够深入，需要在以后的学习中加强对这些部分的复习和练习。期末考试的目的不仅在于评分，更在于通过考试来检验和提升自己的能力。学生应该认真分析考试中出现的问题，及时总结经验教训，为未来的学习和实践打下坚实的基础。

详细的面向对象封装继承笔记

详细介绍了: 单一职责原则 开闭原则 里氏代换原则 依赖倒转原则 接口隔离原则 合成复用原则 迪米特法则

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统，它能够快速准确地在图像和视频流中识别和定位多个对象。YOLO将对象检测任务作为一个回归问题来处理，直接在图像中预测边界框（bounding boxes）和概率，这种方法与传统的对象检测方法（如R-CNN系列）不同，后者采用区域建议网络（region proposal networks）来生成候选区域，然后对每个区域进行分类。 YOLO模型的最新版本包括YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5等。它们在速度和准确性方面不断进行优化，尤其是在实时视频处理方面表现出色。YOLOv4和YOLOv5等版本，由于引入了更先进的深度学习架构和训练技巧，如使用Darknet-53作为骨干网络，以及引入SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块、PAN（Path Aggregation Network）等技术，使得模型在保持高准确度的同时，速度也得到了大幅度提升。 在处理视频流时，YOLO系统能够逐帧处理视频中的图像，实时检测帧中的多个对象，并在检测到的对象周围绘制标注框。这些标注框通常是矩形，它们的位置和大小由模型预测得到，用于标示出预测的对象。标注框的颜色和样式可以根据用户需求进行定制，以便于区分不同类别的对象或突出显示特定信息。 动态显示对象尺寸是YOLO系统的一个重要功能，它能够根据标注框提供的信息，计算并显示对象的实际尺寸。这通常需要系统预知视频流中对象与摄像机之间的距离或者摄像头的参数（如焦距和视野范围），结合图像处理中的透视变换原理，计算出实际对象的大小。 在实际应用中，YOLO检测视频流并动态显示标注框和对象尺寸的过程通常包括以下几个步骤：捕获视频流帧；将每帧图像送入YOLO模型进行处理；然后，YOLO模型输出每个检测到的对象的类别、边界框坐标以及对象的尺寸信息；接着，处理这些信息，将其添加到视频流的帧上，通常以覆盖在对象周围的矩形框和尺寸数字的形式显示；输出带有标注信息的视频帧，并进行实时显示或存储。 YOLO的这一功能在多种场景下具有广泛的应用价值，包括智能交通监控、安全监控、工业自动化、零售分析等。它不仅能够提高监控的效率，还能为数据收集和分析提供实时的、高精度的视觉支持。 YOLO模型的易用性和性能使其成为开发者和研究人员的首选对象检测工具之一。许多开源项目和库，如Darknet、PyTorch-YOLOv5、OpenCV等，都提供了YOLO模型的实现，使得研究人员和开发者能够轻松地将YOLO集成到他们的项目中，并进行实时的视频对象检测。 YOLO检测视频流并动态显示标注框和对象尺寸的能力是实时计算机视觉应用中的一个关键技术，它通过结合深度学习和经典图像处理技术，为多种行业和领域提供了高效的视觉识别解决方案。随着深度学习技术的不断进步，YOLO及其衍生模型将继续在精确度和速度上取得突破，进一步扩大其应用范围。