### 推荐10本小学奥数参考书 #### 1. 《华数奥赛教材》 - **出版社**：吉林出版集团 - **主编**：毛文凤，单墫等 - **简介**：该书由我国著名数学竞赛教练毛文凤、单墫等人共同编写，具有较高的权威性和严谨性。本书主要针对“华杯赛”这一全国范围内较为正规、权威的数学竞赛，涵盖了广泛的数学竞赛知识点，对学生的初中数学学习也有很强的指导作用。书中大量采用了华杯赛的真题和改编题，有助于学生构建完整的数学竞赛知识框架。 - **优点**：不仅帮助学生掌握数学竞赛的核心知识点，还能有效准备华杯赛。 - **缺点**：缺乏知识点的系统性总结。 - **适合学员**：适用于五年级、六年级拥有较好数学基础的学生。 - **难度**：中高级。 #### 2. 《小学奥数举一反三》 - **出版社**：陕西人民教育出版社 - **主编**：蒋顺，李济元 - **简介**：本书分为A版和B版，A版为教材，包含知识点讲解和例题；B版为同步练习册。适合初学者入门学习，内容浅显易懂，适合家长辅导孩子或孩子自主学习。 - **优点**：入门级必备书籍，板式清晰，配有练习册方便巩固。 - **缺点**：难度和深度有限，不适合进阶学习。 - **适合学员**：建议1-3年级学生使用，4-6年级初次接触数学竞赛的学生也可用作入门教材。 - **难度**：初级。 #### 3. 《明心数学资优教程》 - **出版社**：湖北教育出版社 - **主编**：刘嘉 - **简介**：此书由刘嘉老师编写，内容详尽，每个知识点都有丰富的背景介绍，旨在培养学生对数学的兴趣以及对数学历史的理解。本书结构清晰，对各个专题进行了深入细致的讲解。 - **优点**：深入挖掘单个知识点，增加学生的知识面。 - **缺点**：部分重要专题未被覆盖，某些解题方法已过时。 - **适合学员**：对数学有浓厚兴趣且具备一定数学竞赛基础的学生。 - **难度**：中等。 #### 练习册推荐 ##### 1. 《高思学校竞赛数学导引》 - **出版社**：华东师范大学出版社 - **主编**：徐鸣皋 - **简介**：本书是一套全面的练习册，题目覆盖面广，难度层次分明，设计思路紧跟当前竞赛趋势。非常适合深入学习数学竞赛并追求高奖项的学生使用。 - **优点**：专题分明，难度分层，题目紧跟时代潮流。 - **缺点**：部分五星题目过于复杂。 - **适合学员**：正在学习数学竞赛且成绩优异的学生。 - **难度**：高级。 ##### 2. 《数学思维训练汇编》 - **出版社**：电子工业出版社 - **主编**：学而思教研中心 - **简介**：本书主要针对“华杯赛”和“迎春杯”，选题难度较高，适合后期提高训练。对于初学者或成绩不佳的学生不太适用。 - **优点**：专题明确，针对性强。 - **缺点**：难度偏高，部分题目详解不够详细。 - **适合学员**：正在学习数学竞赛且成绩优异的学生。 - **难度**：高级。 #### 总复习阶段推荐 ##### 1. 《小学奥数系统总复习》 - **出版社**：西藏人民出版社 - **主编**：学而思教研中心 - **简介**：这是一本全面梳理知识点的书籍，非常适合五、六年级的学生回顾和总结从一年级到六年级所学的数学竞赛知识。 - **优点**：详细梳理知识点，浓缩了老师授课精华。 - **缺点**：题目覆盖范围有限，难度较高。 - **适合学员**：五、六年级，具有一定数学竞赛基础的学生。 - **难度**：中高级。 ##### 2. 《多功能题典——小学数学竞赛》 - **出版社**：华东师范大学出版社 - **主编**：朱华伟 - **简介**：该书收录了大量的比赛真题，按专题汇编，适合学生根据自身不足进行针对性训练。题目包括希望杯、华杯赛等多个不同难度级别的比赛真题。 - **优点**：真题专题汇编，难度分层，非常用心。 - **缺点**：部分题目较旧，未收录最新题目。 - **适合学员**：五、六年级，具有一定数学竞赛基础的学生。 - **难度**：中高级。 ##### 3. 《小学数学MO竞赛通鉴》 - **出版社**：湖北教育出版社 - **主编**：刘嘉 - **简介**：这是一套专门收集各地杯赛真题的书籍，适合希望多做真题训练的学生。 - **优点**：汇集历年真题，方便学生针对性练习。 - **缺点**：未提及具体收录哪些年份的比赛题目。 - **适合学员**：五、六年级，具有一定数学竞赛基础的学生。 - **难度**：中高级。

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网站后台界面设计是构建高效、美观且用户友好的管理系统的基石。在互联网行业中，一个优秀的后台界面能够极大地提升用户体验，提高工作效率，同时也能反映公司的品牌形象和技术实力。以下将详细探讨"10个经典网站后台界面设计"所涵盖的知识点： 1. **布局设计**：布局是后台界面的基础，常见的布局有网格系统、流式布局和响应式布局。经典设计通常会采用灵活且适应性强的布局，确保在不同设备和屏幕尺寸下都能良好展示。 2. **色彩搭配**：色彩能影响用户的情绪和对界面的认知。经典的后台设计往往注重色彩的和谐统一，利用对比色来突出重要元素，同时保持整体色调的专业和稳重。 3. **导航结构**：清晰的导航结构有助于用户快速定位和执行操作。经典设计通常采用顶部导航栏、侧边栏菜单或面包屑导航，确保信息层次分明，易于理解。 4. **图标与图形**：图标是信息传达的重要工具，简洁明了的图标能降低用户的学习成本。经典设计会使用一致性和易理解的图标，同时结合适当的图表和图形，以直观地展示数据。 5. **交互设计**：良好的交互设计使得用户在使用过程中感到顺畅。经典后台界面通常具备清晰的反馈机制，如按钮状态变化、操作提示等，确保用户知道何时已完成任务。 6. **表单设计**：表单是后台常用的数据输入方式，经典设计会优化表单字段的排列，使用合适的输入类型，提供实时验证，减少用户的填写错误。 7. **响应式设计**：考虑到不同设备的使用场景，经典的后台界面设计会具备响应式特性，自适应各种屏幕大小，保证在桌面端和移动端都能提供良好的操作体验。 8. **可定制化**：优秀的后台设计允许一定程度的个性化配置，如主题选择、布局调整，满足不同用户的工作习惯。 9. **信息可视化**：通过图表、仪表盘等形式将复杂的数据转化为易于理解的视觉表现，是经典后台界面的一大特色。这有助于管理者快速解读数据，做出决策。 10. **性能优化**：加载速度和资源消耗是衡量后台界面设计优劣的重要指标。经典设计会考虑页面性能，优化图片、CSS和JavaScript，减少HTTP请求，提高加载效率。 "10个经典网站后台界面设计"的学习和参考可以让我们掌握设计原则，提升设计水平，打造出既美观又实用的后台管理系统，为用户提供更优质的使用体验。在实际工作中，设计师应不断学习和借鉴这些经典案例，结合业务需求，创新出具有个性化的后台界面设计。

作为 6G 的研究热点，网络与 AI 被 ITU-R 正式提出作为 6G 的 6 大场景之一。其一直以来受到学术和工业界的广泛关注，6GANA 也提出了网络 AI 的理念并展开了深入的研究。而随着大模型的兴起以及其在各行业表现出来的强大潜力，可以预见到大模型也将在 6G 网络中扮演重要的角色，相关的研究也将逐渐进入高发期。本白皮书将首先对网络大模型（NetGPT）给出明确的定义，随后从基础理论、场景需求、网络架构、部署管控、数据治理等方面系统阐述 NetGPT 的10 大重点研究问题，分析潜在的研究路线，希望能够为后续的 NetGPT 的相关工作指引方向。

DELPHI对接华为扫码SDK_2.10.0.301 delphi用的是10.4.2 由于Andorid开发环境不同, 无法直接编译 1.需要移除 R_JAVA_huaweiScan.jar 2.编译apk程序 3.用OrangeUI 老师的SDK工具,重新生成R.JAR 4.重新编译APP即可

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广工10级网络工程UNIX实验报告, 第二章 熟悉Linux 系统环境 第三章 Linux 操作系统的文件与目录结构及文本处理命令 第五章Linux系统配置与管理

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线性参变(LPV)+鲁棒模型预测控制(RMPC)+路径跟踪(PTC)，目前能实现20-25m s的变速单移线和10-15m s的变速双移线。 考虑速度和侧偏刚度变化，基于二自由度模型和LMI设计鲁棒模型预测控制器。 上层考虑状态约束，输入约束进行控制率在线求解，计算得到前轮转角和附加横摆力矩，下层通过最优化算法求出四轮转矩。 算法采用simulink的sfunction进行搭建，和carsim8.02进行联合仿真，包含出图m文件和简单的说明文档。 本套文件内含一个主要的mdl文件，一个出图m文件，一个说明文档以及carsim8.02的cpar文件。 MATLAB2020a以上版本和carsim8.02版本

Elasticsearch 7.17.10 是一个强大的开源搜索引擎和分析引擎，主要用于全文搜索、结构化搜索、近实时分析以及大数据处理。这个版本特别强调对Java 1.8（即Java 8）的支持，这意味着它可以在运行Java 8的环境中稳定运行，提供了与较新Java版本兼容性的同时，也照顾到了仍在使用Java 8的用户。 **Elasticsearch核心概念：** 1. **分布式特性**：Elasticsearch是一个分布式文档数据库，它可以将数据分散在多个节点上，提供高可用性和容错能力。每个节点都可以存储、搜索和路由数据，通过Sharding和Replication确保数据的安全和性能。 2. **倒排索引**：Elasticsearch使用倒排索引机制进行快速的全文搜索，将每个词项指向包含该词的文档集合，而不是将每个文档指向其包含的词项，大大提升了搜索效率。 3. **RESTful API**：Elasticsearch采用HTTP和JSON作为通信协议，提供简单易用的RESTful接口，使得与其他系统集成变得非常方便。 4. **自动发现**：节点之间可以自动发现并加入集群，无需手动配置，简化了运维工作。 5. **动态映射**：Elasticsearch支持动态字段映射，意味着可以自动识别新添加字段的数据类型，无需预先定义。 6. **多租户**：一个Elasticsearch实例可以支持多个索引，每个索引有自己的设置和映射，实现资源隔离。 **Elasticsearch 7.17.10的新特性和改进：** 1. **性能优化**：此版本可能包含了针对查询速度、索引速度以及内存管理的优化，以提升整体性能。 2. **安全性增强**：可能包括对身份验证、授权和加密的改进，以增强数据保护。 3. **稳定性提升**：修复了已知的bug，增强了系统的稳定性和可靠性。 4. **API兼容性**：保持与Java 8的兼容性，同时也可能支持了新的Java语言特性，如Lambda表达式和Stream API。 5. **插件支持**：可能增加了对第三方插件的兼容性，扩展了Elasticsearch的功能。 6. **文档更新**：提供了关于如何在Java 8环境下部署和运行Elasticsearch的详细指南。 **安装与使用：** 1. 下载：从官方网站下载elasticsearch-7.17.10压缩包，并解压到指定目录。 2. 配置：根据需求修改`config/elasticsearch.yml`配置文件，如设置节点名称、集群名称、数据路径等。 3. 启动：执行解压目录下的`bin/elasticsearch`脚本启动服务。 4. 验证：访问`http://localhost:9200`检查Elasticsearch是否正常运行。 **应用示例：** Elasticsearch广泛应用于日志分析、网站搜索、实时监控、推荐系统等领域。例如，在日志分析中，可以收集服务器、应用的日志数据，通过Elasticsearch进行存储、搜索和分析，以便快速定位问题。 Elasticsearch 7.17.10为Java 8用户提供了一个强大且稳定的搜索和分析平台，通过其灵活的API和出色的性能，能够应对各种数据密集型任务。