大一下程序设计课（c++）做的课程设计。 要求与功能实现： 1）问题描述 住宿学生信息包括：学号、姓名、性别、年龄、班级、用电量、用水量等信 息。教工信息包括职工号、姓名、性别、年龄、工作部门、用电量、用水量等信息。能计算出学生和教工每月所要交的电费和水费。定义一个人员类，实现学生和教工共同的信息和行为。 2）功能要求 （1）添加功能：程序能够添加不同学生和教工的记录，提供选择界面供用 户选择所要添加的类别，要求编号号要唯一，如果添加了重复编号的记录时，则提示数据添加重复并取消添加。 （2）查询功能：可根据姓名、用水量、用电量信息对已添加的学生或教工 记录进行查询，如果未找到，给出相应的提示信息，如果找到，则显示相应的记录信息。 （3）显示功能：可显示当前系统中所有学生和教工的记录，每条记录占据 一行。 （4）编辑功能：可根据查询结果对相应的记录进行修改，修改时注意编号 的唯一性。 （5）删除功能：主要实现对已添加的学生或教工记录进行删除。如果当前 系统中没有相应的记录，则提示“记录为空！”并返回操作。 （6）统计功能：能根据多种参数进行统计。能统计学生和教工的用水用电 量、所要交纳的电费和水费、未交纳水电费的人员信息等。 （7）保存功能：可将当前系统中各类记录存入文件中，存入方式任意。 （8）读取功能：可将保存在文件中的信息读入到当前系统中，供用户进行 使用。 提示：代码是用vs2008+qt4.7写的。最后一个功能没有实现。有些奇奇怪怪的功能不知从何下手，也没实现。有深入了解或问题的可以私信我。 （第一次写gui，自学的。写得烂，大神轻喷） 配套开发环境在此： vs：http://afanihao.cn/vs.jsp qt：https://share.weiyun.com/8bcbb391c9c31f7dd52678583e8e9e08

全国职业院校技能大赛是检验我国职业教育成果的重要平台，旨在提升学生的实践能力和创新能力。"GZ019 机电一体化技术"作为其中的一项赛事，聚焦于机电一体化这一领域，该领域结合了机械工程、电子技术、计算机控制等多个学科，是现代工业自动化的核心。以下是基于这个主题的详细知识点讲解： 1. **机电一体化基础**：机电一体化是机械工程与电气工程的交叉，它涵盖了机械设备、电子系统、控制理论以及软件工程等多个方面。理解这一概念需要熟悉机械设计、电力电子、自动控制原理以及计算机编程。 2. **机械设计**：在机电一体化中，机械部分包括传动机构、执行机构、传感器等。学习者需要掌握机械结构设计、材料选择、力学分析等技能，以实现设备的精确运动和稳定运行。 3. **电子技术**：电子部分涉及电路设计、信号处理、嵌入式系统等。参赛者应了解模拟电路与数字电路的基础，掌握微控制器（如Arduino、Raspberry Pi）的使用，并能编写相关的硬件驱动程序。 4. **自动控制理论**：PID控制器是机电一体化系统中的关键，参赛者需要理解控制系统的组成、稳定性分析及参数整定方法。同时，现代控制理论如模糊控制、神经网络控制也是高级应用的研究方向。 5. **计算机编程**：C、C++、Python等编程语言是实现设备控制的基础。编程能力不仅限于编写控制器程序，还包括数据采集、故障诊断和人机交互界面的设计。 6. **传感器与执行器**：传感器负责采集环境或设备状态的信息，如位置、速度、压力等；执行器则根据控制信号改变设备状态。理解各种传感器（如光电、磁敏、压力传感器）和执行器（如电动机、气缸）的工作原理和选型至关重要。 7. **系统集成与调试**：机电一体化系统的构建需要将机械、电子和控制部分整合在一起，这需要良好的系统集成能力。同时，系统调试是确保设备正常运行的关键步骤，涉及硬件连接、软件调试和故障排查。 8. **项目管理与团队协作**：在技能大赛中，项目管理技巧如时间安排、资源分配和风险管理同样重要。团队成员间的良好沟通与协作是成功完成任务的关键。 9. **创新与设计思维**：在比赛中，参赛者不仅需解决既定问题，还要展现出创新思维，设计出新颖、高效、实用的解决方案。 10. **安全规范与环保意识**：在操作和设计过程中，必须遵循安全规定，避免电击、机械伤害等风险。同时，机电产品应考虑能源效率和环保因素，符合绿色制造的要求。 通过全国职业院校技能大赛-GZ019 机电一体化技术赛题的训练，学生们能够全面提升自己的专业技能，为未来的职业生涯打下坚实基础。在准备比赛的过程中，不仅要深入理解和应用上述知识点，还需要不断实践，提升解决问题的能力。

内容概要：介绍了五个基于R语言的数据分析实例：全国2000-2019年人口数据分析、一整套R语言数据分析与建模流程、使用ggplot2进行数据可视化的各种方式、R语言数据分析从入门到实践的内容，以及两种具体的回归分析案例（针对体脂数据和公共交通使用量对全球变暖的影响）。通过实际操作帮助理解R语言的各种应用。 适用人群：对于不同水平的学习者或R语言使用者都具有参考价值，尤其是初学者或是想要深化了解R语言高级用途的研究者。 使用场景及目标：涵盖利用R语言开展数据清洗、探索性分析、图表制作、统计推断及建模等多种活动。 阅读建议：本资料既可供初次接触R语言的新手学习基本的操作流程和技术，也为熟练掌握基本操作后希望通过实战项目深入理解和提高自己专业技能的专业人士提供了一个良好的进阶平台。

Python 爬虫数据可视化分析大作业 1. 项目概述 本项目旨在使用Python爬虫技术从互联网获取数据，并对这些数据进行可视化分析。整个项目将分为以下几个步骤：数据获取、数据清洗、数据分析和数据可视化。最终，我们将生成一个详细的文档，展示整个过程和分析结果。 2. 数据获取 我们将使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取数据。目标网站为某电商平台，我们将获取商品的价格、评价数量和评分等信息。

vmware17下载安装包，可直接安装使用，带密钥. VMware Workstation Pro是可供Windows或Linux用户使用的平台。

大数据可视化是现代信息技术领域的重要组成部分，它通过图形化的方式将复杂的数据进行呈现，使得数据分析更加直观易懂。在这个“大数据可视化项目模版.zip”压缩包中，初学者可以找到一系列资源来帮助他们入门并实践大数据可视化项目。这些模版可以在Eclipse这样的集成开发环境中使用，表明它们可能是基于Java或者其他支持Eclipse的编程语言开发的。 我们要理解大数据的基本概念。大数据是指那些在规模、速度和多样性方面超出传统处理能力的数据集。它包含了结构化、半结构化和非结构化的数据，例如日志文件、社交媒体数据、图像和视频等。对大数据的分析能够揭示隐藏的模式、趋势和关联，为企业决策提供有力支持。 可视化在大数据中的作用是至关重要的。通过图表、地图、仪表盘等形式，我们可以快速解读大量信息，发现数据背后的故事。常见的大数据可视化工具包括Tableau、Power BI、D3.js等，它们提供了丰富的图表类型和交互功能。 在Eclipse中实现大数据可视化项目，通常会涉及以下技术栈： 1. **编程语言**：Eclipse支持多种语言，如Java、Python、Scala等。Java因其跨平台性和丰富的库（如Apache Spark、Hadoop）而常用于大数据处理。 2. **数据处理框架**：Apache Spark是大数据处理的常用框架，它支持实时和批处理，具有强大的数据处理和机器学习能力。可以与Eclipse结合，通过Spark的API进行编程。 3. **可视化库**：对于Java，JFreeChart和JavaFX可以用于创建图表；Python用户可能选择Matplotlib或Seaborn；如果是Web应用，JavaScript的D3.js库则非常流行。 4. **数据存储**：Hadoop的HDFS提供了分布式文件系统，用于存储大规模数据。数据库如HBase、Cassandra也可用于NoSQL数据的存储。 5. **数据获取**：可能需要使用ETL（提取、转换、加载）工具来从不同来源获取数据，如Kafka用于流数据处理。 6. **前端展示**：对于Web应用，HTML、CSS和JavaScript构建用户界面，与后端通过API交互，将数据可视化结果展示出来。 7. **设计原则**：有效的可视化设计应遵循一些基本原则，如清晰性、一致性、适当的比例和颜色使用，确保信息传达的准确性和效率。 这个压缩包中的项目模版可能包括了以上部分或全部组件，初学者可以通过分析模版代码，了解如何将数据导入、处理、转换，以及如何利用可视化库创建图表。通过实践这些模版，不仅可以提升编程技能，还能深入理解大数据可视化项目的工作流程和最佳实践。 这个“大数据可视化项目模版.zip”是一个宝贵的资源，为初学者提供了动手实践的机会，帮助他们快速掌握大数据可视化的关键技术和工具。通过学习和运用这些模版，学习者可以提升自己的数据分析和可视化能力，为未来的项目开发打下坚实基础。

"基于气象分析的hadoop可视化平台"是一个利用大数据处理技术和可视化工具来解析和展示气象数据的项目。这个项目特别关注了2022年的温度、空气质量、降水量和湿度这四个关键气象指标。 描述了该项目的技术栈和实现流程。项目采用了集成开发环境IDEA中的Maven进行项目构建与管理，这使得依赖管理和构建过程更加规范和高效。Maven通过定义项目的结构和依赖关系，帮助开发者自动化构建项目，减少了手动管理库文件的繁琐工作。 接下来，项目利用了Apache Hadoop这一分布式计算框架来处理大规模的气象数据。Hadoop提供了分布式文件系统HDFS，用于存储大量数据，以及MapReduce编程模型，用于并行处理数据。在这个场景下，Hadoop可能是用来对气象数据进行预处理、清洗和聚合，以便后续分析。 数据库连接方面，项目可能使用了JDBC（Java Database Connectivity）驱动，使得Java程序能够与数据库进行交互。数据可能被存储在关系型数据库中，如MySQL或PostgreSQL，用于长期存储和查询气象数据。 前端部分，项目使用了ECharts，这是一个基于JavaScript的数据可视化库，能够创建丰富的图表和图形，如折线图、柱状图等，用于直观展示气象变化趋势。ECharts与后端Java Web服务结合，通过Ajax请求获取数据，然后在浏览器端动态渲染图表，为用户提供了交互式的可视化体验。 "hadoop"表明该项目的核心在于使用Hadoop处理和分析大量气象数据，这通常涉及到大数据的分布式存储和计算。 【文件列表】中的文件包括不同日期的屏幕截图，可能展示了项目中不同时间点的界面和结果，例如数据的加载、处理过程或可视化效果。Excel文件（如tb_rainfall.xlsx、temperature.xlsx等）则很可能包含了原始的气象数据，每一列代表特定的气象指标，每一行对应一个观测点或时间点的数据。而db_开头的文件可能与数据库表结构或导入数据有关，例如db_humidity.xlsx可能包含了湿度数据的导入模板。 这个项目展示了如何使用现代IT技术，如Hadoop、Maven、ECharts等，从数据收集、处理、存储到展示的全链路处理气象数据，并提供了用户友好的可视化界面，有助于气象学家和决策者理解气候变化和做出相应预测。

“使用SVD进行图像降维的可视化比较” 是一项基于Python语言的图像处理工作，旨在通过应用奇异值分解（SVD）对图像进行降维，并通过可视化技术比较降低维度后的图像表现。 使用SVD进行图像降维的可视化比较，可以帮助我们理解图像中信息的重要程度，并通过减少维度来实现图像的压缩和去噪等操作。这项工作对于计算机视觉、图像处理以及数据分析等领域具有重要意义，并为图像处

云计算虚拟化 Hadoop 实验报告 本文是关于云计算虚拟化技术在 Hadoop 平台上的应用实验报告。实验旨在探究云计算虚拟化技术在 Hadoop 平台上的应用，以提高数据处理效率并降低成本。 知识点： 1. 云计算虚拟化技术：云计算虚拟化技术是指使用虚拟化技术在云计算环境中创建虚拟机，以提高资源利用率和数据处理效率。 2. Hadoop 平台：Hadoop 是一个开源的大数据处理平台，能够处理大量数据。 3. 虚拟机创建：使用 VMware Workstation Pro 创建虚拟机，每台虚拟机安装 Ubuntu 16.04 操作系统，然后安装配置 Hadoop。 4. Hadoop 平台配置：配置 Hadoop 平台包括修改 core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml 等配置文件，以及格式化 HDFS、启动 Hadoop 等步骤。 5. 性能测试：通过运行 WordCount 和 Sort 等典型 Hadoop 作业，对比虚拟化前后的性能差异。 6. 虚拟化技术优点：虚拟化技术能够提高数据处理效率、降低成本、提高资源利用率和降低运营成本。 7. 云计算虚拟化技术应用：云计算虚拟化技术能够在 Hadoop 平台上实现云计算虚拟化，提高数据处理效率和降低成本。 8. Hadoop 集群：使用虚拟化技术创建 Hadoop 集群，模拟出一个拥有大规模节点的 Hadoop 集群。 9. VMware Workstation Pro： VMware Workstation Pro 是一个虚拟化软件，能够创建虚拟机。 10. Apache Hadoop 2.6.0：Apache Hadoop 2.6.0 是 Hadoop 的一个版本。 11. 云计算：云计算是一种分布式计算模式，能够提供按需的计算资源和存储资源。 12. 虚拟化技术在 Hadoop 平台上的应用：虚拟化技术能够在 Hadoop 平台上实现云计算虚拟化，提高数据处理效率和降低成本。 13. Hadoop 作业：Hadoop 作业是指在 Hadoop 平台上运行的作业，例如 WordCount 和 Sort。 14. 云服务：云服务是指云计算环境中提供的服务，例如 AWS。 15. AWS（Amazon Web Services）：AWS 是一个云服务提供商，提供了多种云服务，例如 EC2（Elastic Compute Cloud）等。 本实验报告对云计算虚拟化技术在 Hadoop 平台上的应用进行了深入探究，证明了虚拟化技术能够提高数据处理效率和降低成本。因此，建议在 Hadoop 平台部署中广泛采用云计算虚拟化技术。

AutoCAD Civil 3D中文本地化模板下载及设置、增加了部分曲面、横断面线、地形点样式，以及南方CASS地形点文件格式。