《EndNote Reference-crx插件详解与应用》 EndNote Reference-crx插件是一款专为学术研究人员和学生设计的浏览器扩展程序，旨在帮助用户轻松、快捷地捕获网络上的参考文献信息并导入到EndNote文献管理软件中。这款插件支持英语环境，使得在进行线上研究时，可以更高效地整理和管理引用资料。 EndNote是一款广受好评的文献管理工具，它允许用户收集、组织、引用和分享科研文献。通过集成EndNote Reference-crx插件，用户可以在浏览网页时直接捕获所需的参考文献数据，省去了手动输入的繁琐步骤，极大地提高了工作效率。 该插件的工作原理是通过bookmarklet技术实现的，bookmarklet是一种小型的JavaScript代码片段，存储在浏览器的书签栏中。当用户在网页上发现有价值的文献信息时，只需点击这个特别的书签，插件就会自动识别并提取出参考文献的相关数据，如作者、标题、出版年份、期刊名、卷号、页码等关键信息。这些信息随后可以直接导入到EndNote的个人数据库中，方便后续的引用和写作。 使用EndNote Reference-crx插件，用户可以享受到以下几点便利： 1. 提升效率：在线查找资料时，一键捕获文献信息，无需逐条手动录入，节省大量时间。 2. 减少错误：自动化的数据提取减少了手动输入可能产生的错误，确保引用信息的准确性。 3. 兼容性好：与EndNote软件无缝对接，无需担心格式问题，保证了文献管理的一致性。 4. 方便共享：一旦文献信息导入EndNote，就可以轻松分享给团队成员或合作伙伴，促进协作研究。 对于经常需要处理大量文献资料的研究人员而言，EndNote Reference-crx插件无疑是一个强大的工具。无论是进行学术论文的撰写，还是进行课程作业的研究，这款插件都能提供极大的帮助。在实际使用过程中，用户还可以根据自己的需求调整插件设置，以满足个性化的引用格式要求。 EndNote Reference-crx插件是EndNote用户的得力助手，它将网络检索与文献管理紧密结合起来，让学术研究工作更加高效、便捷。通过合理利用这款插件，用户可以更好地专注于内容创作，而不用过多地担心文献管理的问题。

语言:English 禁用任意键盘快捷键 可让您将包含Ctrl和Alt键（Ctrl + S，Ctrl + P，Ctrl + Shift + C等）的浏览器键盘快捷键设置为不执行任何操作。 只需前往chrome：// extensions / shortcuts并分配！ 小巧，简单，不需要权限。 根据Apache许可证2.0版获得许可。 来源：https：//github.com/google/disable-keyboard-shortcuts

在.NET框架中，DataGridView控件是一个非常常用的组件，用于显示数据表格。在开发过程中，我们经常需要对数据进行统计和汇总，例如计算某列的总和、平均值等，这时就需要扩展DataGridView的功能来实现“合计行”。这个"DataGridView扩展类(合计行)"的资源集合，可能是作者在多年系统软件项目实施中不断总结和完善的经验成果，旨在帮助开发者更高效地处理此类需求。 1. **扩展类的概念** 扩展类是一种在已有类的基础上增加新功能的方式，通常通过继承和重写或添加方法来实现。对于DataGridView，我们可以创建一个自定义的类，继承自DataGridView并添加对合计行的支持。 2. **C#编程基础** 在C#中，创建扩展类的关键在于`using static`语句和`extension method`。通过扩展方法，可以在不修改原始类代码的情况下，为类添加新的静态方法。例如，可以创建一个名为`DataGridViewExtensions`的类，其中包含计算合计行的方法。 3. **ASP.NET应用** ASP.NET是一个用于构建Web应用程序的框架，它通常与Windows Forms中的DataGridView交互不同。在ASP.NET中，我们可能需要在服务器端处理数据，然后在客户端呈现。扩展类可以帮助我们在后端计算合计，再将结果传递到前端展示。 4. **SQL数据库集成** 在实际项目中，数据通常来源于数据库。开发者可能需要先执行SQL查询，获取数据，然后在DataGridView中展示并计算合计。扩展类可以提供接口，将数据库查询和数据显示结合在一起，简化代码逻辑。 5. **DBA（数据库管理员）视角** 对于DBA来说，理解数据库查询性能至关重要。扩展类可以优化数据读取和计算过程，减轻数据库负担，同时保证数据的准确性和实时性。 6. **源码分析** "DataGridView扩展类(合计行)"的源码可能包括以下部分： - `InitializeTotalRow()`：初始化合计行，可能在数据加载后调用。 - `CalculateTotal()`：计算各列的合计值。 - `UpdateTotalRow()`：更新合计行的显示，可能在数据更改时触发。 - `FormatTotalCell()`：格式化合计单元格，如添加货币符号、保留小数位数等。 - `IsTotalRow()`：判断是否为合计行的辅助方法。 7. **使用场景** - 财务系统中显示收入、支出的总计。 - 销售管理系统中的订单统计，如商品销售额、数量等。 - 学生管理系统中的成绩汇总。 8. **性能优化** 考虑到大量数据的处理，扩展类可能还涉及性能优化，如使用缓存避免重复计算，或者使用异步方法提高响应速度。 9. **异常处理和测试** 好的扩展类会考虑异常情况，比如空值处理、数据类型不匹配等问题，并包含相应的测试用例以确保其正确性。 通过深入学习和应用这个"DataGridView扩展类(合计行)"，开发者可以更好地应对实际项目中的数据展示和计算需求，提高代码复用性和可维护性，同时提升用户体验。

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语言:English 处理Google学术搜索页面以淡化其他人识别出的“掠夺性”或“可疑”期刊的结果。 此Chrome扩展程序处理Google Scholar结果页，以识别杰弗里·比尔（Jeffrey Beall）认为是掠夺性或可疑的期刊，http：//scholarlyoa.com/individual-journals/尽管我们在学术界已经意识到这一问题已有一段时间了，是《纽约时报》的这篇文章（http://www.nytimes.com/2013/04/08/health/for-scientists-an-exploding-world-of-pseudo-academia.html?_r=1&）刺激了这一点扩大。 列表中所列期刊的结果变得不透明，并具有灰色背景。 默认情况下，只有Google在HTML中提供给我们的内容，如果他们选择省略完整的期刊名称，则会导致不完全匹配。 所有Google学术搜索页上的Omnibar（URL所在的位置）上都有一个图标； 如果您单击该图标，此扩展程序还将下载页面上所有结果的BibTeX，并根据更好的数据过滤日志。 两个重要的注意事项：1.这需要

Session Keeper是一款针对浏览器的CRX插件，主要功能是帮助用户保存和管理浏览器窗口的配置，以便在未来的使用中能够快速恢复。CRX是Chrome浏览器扩展的打包格式，这种插件可以增强浏览器的功能，提供定制化的用户体验。让我们深入探讨一下Session Keeper的核心特性以及与之相关的技术知识。 1. **窗口配置保存**： Session Keeper允许用户保存当前打开的多个窗口和标签的状态，这在多任务处理时非常有用。当用户关闭浏览器或意外丢失会话后，可以通过此插件快速恢复到之前的工作环境，避免了重新打开多个标签页的繁琐过程。 2. **跨设备同步**： 考虑到现代用户通常在不同的设备之间切换工作，Session Keeper可能支持跨设备同步功能。这意味着用户在一台设备上保存的窗口配置可以在其他设备上同步，确保一致的工作体验。 3. **拖放组织**： 描述中提到的“拖放”功能，意味着用户可以通过直观的界面操作，将标签页轻松地在不同窗口之间移动，或者创建新的窗口来组织这些标签页，提高工作效率。 4. **扩展程序机制**： CRX文件是Google Chrome浏览器的扩展程序包，它包含了一组JavaScript、HTML和CSS文件，用于添加新功能或修改浏览器的行为。Session Keeper作为CRX插件，遵循Chrome的API标准，可以访问和控制浏览器的特定功能，如书签、历史记录、标签等。 5. **安全与权限**： 扩展程序在安装时需要获取用户的权限，Session Keeper可能会请求访问浏览数据，以便保存和恢复窗口配置。用户应当了解并确认授予的权限，以确保隐私安全。 6. **用户界面设计**： 优秀的扩展程序不仅要有强大的功能，还需要有直观易用的界面。Session Keeper很可能提供了一个简洁的用户界面，使用户可以方便地管理保存的会话，比如列出已保存的配置，通过简单的点击或拖放进行操作。 7. **数据存储**： 为了保存用户的窗口配置，Session Keeper可能使用浏览器的本地存储（Local Storage）或索引数据库（IndexedDB）来存储这些数据。这两种机制都是Web存储标准的一部分，允许网页应用在用户的设备上持久化数据。 8. **兼容性**： 尽管Session Keeper的描述中提到的是英语（美国）版本，但作为CRX插件，它可能也支持其他语言，并且有望在最新版本的Chrome或其他基于Chromium的浏览器中运行良好。 9. **更新与维护**： 作为一款持续发展的软件，Session Keeper会定期发布更新以修复问题、优化性能和添加新功能。用户需要确保插件始终为最新版本，以获得最佳体验。 10. **隐私政策与用户协议**： 使用任何浏览器插件之前，用户都应阅读其隐私政策和用户协议，了解数据如何被收集、处理和保护，以确保个人信息的安全。 Session Keeper通过提供便捷的窗口和标签管理功能，提升了用户在浏览器中的工作效率。作为一款CRX插件，它利用了Chrome的开放扩展平台，为用户提供个性化的浏览体验。同时，理解其背后的技术原理和使用注意事项，能更好地利用这类工具，提升日常的在线工作和学习效率。

六轴机械臂时间能量冲击最优轨迹规划与Pareto最优解集图的深度探究：轨迹优化支持不同阶数扩展与多目标轨迹规划应用研究,六轴机械臂时间能量冲击最优轨迹规划与Pareto最优解集图的动态规划研究——基于NURBS技术的轨迹优化方案探索,六轴机械臂时间能量冲击最优轨迹规划 轨迹优化 支持最高7次NURBS 默认7次 可修改成其他阶数 扩展性强 可出 关节位置 关节速度 关节加速度图 pareto最优解集图 可复现浙大机械手多目标轨迹规划lunwen 收敛速度快 ,六轴机械臂; 时间能量; 冲击; 最优轨迹规划; 轨迹优化; NURBS阶数; 扩展性强; 关节位置; 关节速度; Pareto最优解集图; 多目标轨迹规划; 收敛速度快,六轴机械臂轨迹规划优化：高效、可扩展的NURBS算法研究

STM32F407是意法半导体（STMicroelectronics）推出的一款基于ARM Cortex-M4内核的微控制器，广泛应用于各种嵌入式系统设计。该芯片拥有丰富的外设接口和强大的处理能力，使得它在实时控制和数据处理方面表现出色。在本例程中，我们将探讨如何使用STM32F407的FSMC（Flexible Static Memory Controller，灵活静态存储器控制器）来扩展外部SRAM，以增加系统的内存容量。 FSMC是STM32F4系列微控制器中的一个重要组成部分，它允许MCU与多种类型的外部存储器进行高速通信，如SRAM、NOR Flash、PSRAM等。通过FSMC，开发者可以实现更大的程序存储空间或者数据缓存，这对于需要处理大量数据或者运行复杂算法的应用非常有益。 我们需要了解FSMC的基本配置步骤。这通常包括以下几个阶段： 1. **时序配置**：FSMC需要根据所连接的外部存储器的特性和速度来配置相应的时序参数，如地址设置时间、数据传输时间等。这些参数可在FSMC的初始化函数中设定。 2. **端口配置**：STM32F407的某些GPIO端口被复用为FSMC的数据线和地址线。因此，我们需要将这些GPIO配置为复用功能，并确保正确的引脚被用于正确的目的。 3. **Bank选择**：FSMC可以连接多个外部存储器，每个存储器对应一个Bank。根据实际需求，选择合适的Bank并进行相应的配置。 4. **中断和DMA设置**：为了提高效率，可以开启FSMC的中断服务或使用DMA（Direct Memory Access）进行数据传输，尤其是对于大容量数据读写时。 在开发过程中，我们通常会编写一个驱动程序来管理这些操作。这个驱动程序通常包括初始化函数，用于配置FSMC和相关GPIO；以及读写函数，用于向外部SRAM发送或接收数据。在本例程中，`STM32F407固件库-FSMC—扩展外部SRAM`可能包含了这些驱动程序的源代码和示例应用，帮助开发者理解如何实际操作FSMC。 使用外部SRAM的一个关键点是正确地映射它的地址空间到STM32的内存地址空间。这通常在链接脚本或启动代码中完成。一旦映射成功，开发者就可以像访问片上内存一样访问外部SRAM。 此外，为了验证FSMC和外部SRAM的正确工作，开发者可能会编写一个简单的测试程序，例如填充SRAM的一段区域，然后读取并检查这些数据。这有助于检测任何潜在的配置错误或硬件问题。 STM32F407的FSMC功能为扩展系统内存提供了有效途径。通过理解和应用提供的固件库，开发者可以充分利用FSMC来连接和控制外部SRAM，增强系统的存储能力，从而实现更复杂的功能。

随着公司日益发展壮大，可能需要在你的网络上或者在DMZ（由防火墙在局域网上分割出来的周边网络）区域配置服务器，这些服务器需要接入外部网络。服务器包括网络服务器，电子邮件服务器，域名服务器等等。这些服务器需要公共IP地址，并且这些地址需要长时间的保持一致，如果你的服务器改变了地址，那么互联网的使用者将会难以访问。因此，你需要从网络服务运营商那里获取一系列固定的IP地址用于网络连接，而不是让他自动分配一个IP地址。

本文详细介绍了卡尔曼滤波在运动模型中的应用，特别是针对线性运动模型（如CV和CA模型）和非线性运动模型（如CTRV模型）的处理方法。作者在学习卡尔曼滤波时发现，线性运动可以直接使用卡尔曼滤波，而非线性运动则需要扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）。文章通过Python代码实现了CV、CA和CTRV模型的建模和推导，并分析了不同运动模型下的滤波效果。此外，作者还探讨了EKF在非线性运动模型中的应用，包括状态转移函数的线性化处理以及测量更新过程中的卡尔曼增益计算。最后，通过仿真结果展示了不同运动模型下的滤波效果，并讨论了偏航角对滤波结果的影响。 卡尔曼滤波是一种高效的递归滤波器，广泛应用于线性和非线性系统的动态数据处理中。在运动模型的应用中，其核心思想是通过构建数学模型来描述系统的动态行为，并利用观测数据来修正模型预测，从而得到对系统状态的最佳估计。 线性运动模型，例如恒速（Constant Velocity, CV）模型和恒加速度（Constant Acceleration, CA）模型，其运动过程可以通过线性方程来描述。对于这类线性模型，标准的卡尔曼滤波算法足够用于实现状态估计。标准卡尔曼滤波包含两个基本步骤：预测和更新。在预测阶段，基于当前状态和系统动态，预测下一时刻的状态。在更新阶段，当获得新的观测数据时，利用卡尔曼增益对预测状态进行修正，以得到更精确的状态估计。 然而，在现实世界中，许多运动系统并非严格线性，而是呈现非线性特征。比如转弯运动（Curvilinear Turning Rate and Velocity, CTRV）模型，其运动轨迹和速度变化受到多种因素的影响，不能简单地用线性方程来描述。非线性系统的处理需要使用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）或无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）。EKF通过线性化处理非线性函数来近似，而UKF则采用一组经过精心选择的样本来表示随机变量的不确定性，能够更准确地处理非线性问题。 EKF在非线性运动模型的应用中，首先需要进行状态转移函数的线性化，常用的方法是泰勒展开取一阶近似。之后，与标准卡尔曼滤波类似，EKF也包含预测和更新两步。但由于其处理的是线性化的非线性函数，因此在计算卡尔曼增益时可能会产生较大的误差。针对此问题，UKF采用无迹变换的方式来选择一组Sigma点，这些点能够更加准确地捕捉非线性函数的概率分布特性，从而得到更为精确的滤波结果。 在进行运动模型的状态估计时，除了模型本身的选择，外部因素如传感器的噪声水平、采样频率和模型误差也会影响滤波效果。因此，在设计滤波器时，对这些因素的考虑是必不可少的。文章中通过Python编程语言实现了CV、CA和CTRV模型的建模和推导，这为相关领域的研究者和工程师提供了一个宝贵的实践工具，能够帮助他们更好地理解和运用卡尔曼滤波技术。 通过仿真结果展示了不同运动模型下的滤波效果，并讨论了偏航角变化对滤波结果的影响。偏航角作为描述运动方向的重要参数，在某些应用中可能表现出较大的不确定性，因此正确处理偏航角对于提高滤波精度至关重要。通过分析偏航角变化对滤波结果的影响，研究者可以更加明确地认识到在模型中合理处理该参数的重要性。 卡尔曼滤波在运动模型中的应用不仅限于理论研究，更广泛地应用于自动驾驶、航空航天、机器人导航和目标跟踪等多个领域。正确理解和实现卡尔曼滤波算法，对于提高上述应用领域的性能和准确性具有至关重要的作用。