小程序，开发工具导入项目即可查看源码分享 小程序是一个易上手的东西， 对于新手来说，多看官方文档，可以初步做出比较完整的小程序，正是因为简单上手，功能实现简单，小程序是越来越火，商业价值也越来越大。 1. 微信web开发者工具：微信小程序官网 这是个比较好用的编辑器，对于小程序编辑很方便。 2. 开发文档：微信小程序宝典秘籍 通过这个查找微信小程序的API，组件，框架等等。 3. 图标库： Iconfont-阿里巴巴矢量图标库 这个可以找到自己想要的几乎所有的小图标，十分方便。 4. Easy Mork： easy-mock 用于后台的模拟，得到JSON数据； 5. weui框架引入， 例如个人信息界面，用weui可以很快很方便的做 微信小程序开发和传统的H5开发还是有些不同的， 容易踩坑。 小程序是基于MVVM的的框架，合理利用数据绑定实现界面的更新是很关键的 开发时不要一股脑的写写写，多看看文档，你会发现你不小心原生写了个组件。。 进入开发平台，注册项目信息->在编辑器中上传版本->在开发版本中选择提交审核->审核通过->项目上线 更多内容下载项目即可查看

在本项目中，我们关注的是一个使用C#编程语言开发的安捷伦程控电源66319BD-66321BD的演示程序。这个程序的主要目的是通过网络协议，如GPIB（通用接口总线）和TCP串口，实现对安捷伦电源的远程控制和通信。下面我们将深入探讨相关的知识点。 1. **C#编程语言**：C#是微软开发的一种面向对象的编程语言，广泛应用于Windows平台上的应用开发，包括桌面应用、游戏开发以及近年来的.NET框架中的Web服务和移动应用。在这个项目中，C#被用于编写与电源设备交互的软件，利用其强大的类库和易于理解的语法结构。 2. **安捷伦程控电源**：安捷伦科技（现 Keysight Technologies）是全球领先的测试测量公司，其电源产品广泛应用于实验室、研发和生产环境。66319BD-66321BD系列是高性能的直流电源，提供精确的电压和电流输出，可进行复杂的电源管理任务。程控电源可以通过编程接口进行控制，以实现自动化测试和测量。 3. **GPIB（通用接口总线）**：GPIB是一种标准的接口技术，常用于科学仪器间的通信，如在实验室环境中连接电源、示波器、信号发生器等。它允许设备间的数据传输，并实现对多个设备的同步控制。C#程序通过GPIB库可以发送命令到安捷伦电源，实现远程开关、设置电压/电流值等功能。 4. **TCP串口通信**：TCP（传输控制协议）是Internet协议的一部分，用于在网络设备之间建立可靠的数据传输。串口通信则是通过串行端口进行数据交换，常见于嵌入式系统和硬件设备。在这个项目中，TCP串口通信为C#应用程序提供了一种与电源设备进行数据交互的途径。 5. **软件/插件开发**：这里的"软件/插件"可能指的是开发的C#程序作为一个独立的应用或作为现有软件的扩展（插件）。开发者可能设计了一个用户友好的界面，允许用户输入参数并发送控制命令到电源设备。 6. **网络协议**：网络协议定义了设备间通信的规则。在这个项目中，GPIB和TCP都属于网络协议，它们确保了C#程序和安捷伦电源之间的通信有效、可靠。 7. **NI（National Instruments）**：这可能是文件列表中提到的一个关键词，可能意味着该项目使用了National Instruments的相关产品，如LabVIEW、NI GPIB驱动程序等。National Instruments是一家提供虚拟仪器软件和硬件解决方案的公司，常用于测试测量和控制系统。 这个项目展示了如何使用C#编程语言，结合GPIB和TCP串口通信协议，来控制安捷伦的程控电源，实现远程操作和自动化测试。开发者可能还利用了National Instruments的工具，以增强其软件的功能和兼容性。这样的工作对于科研、教育和工业生产环境都非常有价值，因为它可以提高测试效率，减少人工干预，并确保测试结果的一致性和准确性。

对胶轮车的各个组成部件和零件进行分析,确定装配关系和尺寸之间的关系。利用Visual C++6.0和CAXA/EBADS二次开发平台,编写一套制动器各零件设计和自动装配程序,对制动器各零部件进行参数化设计并进行二维装配。将程序与CAXA接口对接,从而在CAXA电子图板中生成一套完整的制动器总成图纸。 【基于CAXA的胶轮车工作制动器总成的参数化设计】 本文主要探讨了如何利用CAXA（Computer Aided eXecution Application System）电子图板和Visual C++6.0进行二次开发，实现胶轮车工作制动器总成的参数化设计。胶轮车的工作制动器是车辆安全运行的关键部件，其性能直接影响车辆的制动效果和安全性。通过参数化设计，可以更灵活地调整制动器的尺寸和结构，以满足不同工况的需求。 在CAXA中，参数化设计的关键在于建立参数化模型。模型不仅包含了零件的几何形状，还涉及到工程约束，如尺寸和结构之间的关系。几何约束通常包括平行、垂直、相切、对称等拓扑约束，而尺寸约束则通过尺寸标注来定义，如距离、角度、半径等。工程约束则是通过对尺寸变量的定义和它们之间的数值或逻辑关系来实现。 在制动器总成的参数化设计过程中，首先需要分析各个零件的尺寸变量及其相互关系。例如，端盖、压盘、静壳、动壳、活塞、复位弹簧、内外摩擦片和挡盖等零件的尺寸和结构都是设计考虑的因素。通过对这些变量的拓扑关系分析，可以建立参数之间的关联，如图1所示，形成一个动态的、可调整的设计模型。 利用Visual C++6.0编程环境，开发者可以创建一套制动器零件设计和自动装配的程序。这个程序本质上是一个动态链接库，可以在CAXA/EBADS二次开发平台上运行。在运行时，该程序会加载到内存中，与CAXA电子图板无缝集成，成为其功能模块的一部分。当不再需要时，程序会自动卸载，释放占用的系统资源。 通过将这个程序与CAXA接口对接，设计师可以在CAXA电子图板内直接生成完整的制动器总成图纸。这样，设计人员可以输入不同的参数值，快速得到相应配置的制动器总成，大大提高了设计效率和灵活性。 总结来说，基于CAXA的胶轮车工作制动器总成的参数化设计结合了机械设计理论、计算机编程技术以及CAD软件的优势，为胶轮车制动系统的定制化设计提供了便捷工具。这种设计方法不仅可以应用于胶轮车领域，也对其他机械行业的参数化设计具有借鉴意义，符合当前制造业向数字化、智能化发展的趋势。未来，随着软件技术的进一步发展，类似的参数化设计将更加普及，提高产品的设计质量和生产效率。

本项目的数据来源于网新银行举办的数据建模比赛的数据，特征包含三类数据，客户基本信息（x1-x11）,行为类数据（x12-x56）,风险评分类数据（x57-x161）,但具体是什么特征我们并无从得知，因此想从特征实际意义入手分析建模是及其困难的。数据包含训练集30000个样本，测试集10000个样本，每个样本除开161个特征变量，还包括干预变量（treatment）和响应变量(y),干预变量把数据集分为两类，实验集（treatment = 1），控制集（treatment = 0）,实验集和控制集的比例大致为1:4。 源码包含用随机森林做缺失值填充、画qini曲线、主程序三个文件 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_52073614/article/details/136763601

QT框架是一种广泛应用于桌面应用和嵌入式设备开发的跨平台C++库，它提供了丰富的图形用户界面（GUI）工具和功能。在本示例中，“基于QT的滑动导航”是一个实现动态导航栏切换的项目，这通常涉及到移动设备或现代桌面应用中的常见设计模式。下面将详细阐述QT框架中的滑动导航实现及其相关知识点。 QT中的QML（Qt Meta Language）是构建用户界面的一种声明性语言，特别适合于创建动态、交互式的GUI。在滑动导航示例中，QML可能被用来定义导航栏的布局和行为，包括滑动动画效果。你可以通过定义Item、Rectangle、Column等基本元素来构建导航栏的结构，并利用Property Binding和State Changes来控制导航栏的显示状态。 在QML中，我们可以使用“StackView”或者自定义组件来实现滑动切换的效果。StackView是一个可以管理多个组件并允许用户在它们之间平滑过渡的容器。通过更改StackView的currentItem属性，可以实现页面间的滑动切换。同时，我们可以结合“Transition”元素来定义这个切换过程中的动画效果，例如平移、淡入淡出等。 除了QML，QT C++部分同样重要。在C++代码中，可以创建和管理QML的上下文对象，设置QML的根对象，以及处理与QML组件的交互。例如，你可以创建一个C++类来作为QML的上下文属性，提供数据模型或服务，使得QML界面可以实时响应数据的变化。 在“sliderbar”这个文件中，可能包含了QML的主界面文件和相关的资源文件。主界面文件（如main.qml）会定义整个应用的布局，包括滑动导航栏。资源文件可能包含样式表（CSS）用于定制UI的视觉样式，或者JSON数据文件用于提供导航项的标题和图标。 在实际开发中，为了实现动态加载和切换导航项，可以使用信号和槽机制。当用户在导航栏上进行操作时，QML会触发一个信号，C++侧的槽函数接收到这个信号后，更新数据模型或执行其他业务逻辑。这种双向绑定使得数据和界面始终保持同步。 "基于QT的滑动导航示例"涵盖了QML声明式编程、C++与QML的交互、动态数据绑定、动画效果以及用户交互设计等多个方面的知识点。通过学习这个示例，开发者可以掌握如何在QT平台上创建具有现代化导航体验的应用程序。

在本文中，我们将深入探讨如何在GD32F407微控制器上使用RT-thread实时操作系统，编写并实现SGM58031驱动程序，从而实现16路模拟到数字（AD）转换器的采样。SGM58031是一款高精度、低功耗的AD转换器，它具有两路模拟I2C接口，可以扩展连接四个设备，为系统提供多通道的AD转换功能。 GD32F407是意法半导体（STM32）家族中的高性能MCU，基于ARM Cortex-M4内核，具有浮点运算单元（FPU），适用于各种嵌入式应用，包括工业控制、物联网节点和高端消费电子产品。其丰富的外设接口和高速处理能力使得GD32F407成为驱动多个SGM58031的理想选择。 RT-thread是一个轻量级、高效的开源实时操作系统，广泛应用于嵌入式设备。它提供了丰富的中间件服务，如TCP/IP网络协议栈、文件系统、图形用户界面等，使得开发者能轻松构建复杂的应用系统。在GD32F407上运行RT-thread，可以利用其强大的调度能力和任务管理，有效控制SGM58031的采样过程。 SGM58031是一款12位AD转换器，采用模拟I2C通信协议，与传统的数字I2C不同，模拟I2C允许通过模拟信号线实现I2C通信，减少了硬件引脚的需求。通过两路模拟I2C，我们可以连接并控制四个SGM58031，实现16通道的并发采样。驱动程序设计时需要考虑到模拟信号的精度和稳定性，以及I2C总线的时序控制。 驱动程序的编写通常包括初始化、配置、读写操作等功能。在GD32F407上，我们需要设置GPIO口作为模拟I2C的输入/输出，配置相应的时钟源，并确保信号的上升时间和下降时间满足SGM58031的要求。在RT-thread环境中，可以创建一个设备驱动模型，将SGM58031作为一个设备节点挂载到文件系统，通过标准的open、read、write和ioctl等函数进行操作。 具体来说，驱动程序的初始化会配置GPIO引脚为模拟I2C模式，然后设置SGM58031的工作模式，如采样速率、分辨率等。在数据读取部分，由于SGM58031支持多通道采样，我们需要按照特定的地址和命令序列，依次读取每个通道的数据。数据写入可能涉及配置转换器的参数或者触发采样操作。 在实际应用中，为了提高效率和实时性，可能会使用中断服务程序来处理SGM58031的转换完成事件。当AD转换完成后，中断服务程序会被调用，读取转换结果并将其传递给应用程序。同时，为了保证数据的准确性和完整性，需要考虑数据同步和错误处理机制。 基于GD32F407和RT-thread的SGM58031驱动程序设计涉及到微控制器的GPIO配置、实时操作系统下的设备驱动编程、模拟I2C通信协议的理解以及中断处理技术。通过合理的设计和优化，可以充分利用SGM58031的特性，实现高效、稳定的16路AD采样系统。在实际项目中，还需要结合具体应用需求，对驱动程序进行定制和调试，以达到最佳的性能表现。

《基于Spark的外卖大数据平台分析系统实现》 在当今信息化社会，大数据已成为企业决策的关键因素。尤其是在外卖行业中，海量的订单、用户行为、地理位置等数据蕴含着丰富的商业价值。本项目将详细介绍如何利用Apache Spark构建一个高效的数据分析系统，对外卖大数据进行深度挖掘，为业务优化和市场策略提供有力支持。 Apache Spark是大数据处理领域的一款强大工具，以其内存计算、高并发和易用性等特性，被广泛应用于实时和离线数据分析。在构建外卖大数据平台分析系统时，我们首先需要理解Spark的基本架构和核心组件。Spark的核心包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）以及GraphX（图计算）。这些组件协同工作，可实现数据的存储、处理、查询和模型训练等多元化功能。 1. Spark Core：作为基础框架，负责任务调度、内存管理、集群通信等。它提供了弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset, RDD），是Spark处理数据的基本单元，具备容错性和并行计算能力。 2. Spark SQL：结合了SQL查询和DataFrame/Dataset API，使得开发人员可以方便地在SQL和程序化API之间切换，处理结构化和半结构化数据。 3. Spark Streaming：用于实时数据流处理，通过微批处理方式实现低延迟的数据处理。对于外卖平台，这可以用于实时监控订单状态、用户行为等。 4. MLlib：Spark内置的机器学习库，提供多种算法，如分类、回归、聚类、协同过滤等，支持模型评估和调优，为外卖平台的个性化推荐、热点预测等提供可能。 5. GraphX：用于处理图数据，可以用来分析用户关系网络、商家关联等。 在搭建外卖大数据平台时，我们需要考虑以下几个关键步骤： 1. 数据采集：从各种来源（如订单系统、用户APP、第三方API等）收集数据，形成数据湖。 2. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值、异常值，进行数据转换，使其适用于后续分析。 3. 数据存储：使用Hadoop HDFS或Spark原生的分布式文件系统（如Alluxio）存储大量数据。 4. 数据处理：使用Spark SQL进行数据查询和分析，Spark Streaming处理实时数据流，如实时订单跟踪。 5. 数据挖掘与建模：利用MLlib进行特征工程、模型训练和验证，如用户画像构建、需求预测等。 6. 结果可视化：通过Tableau、PowerBI等工具将分析结果以图表形式展示，便于决策者理解。 7. 系统优化：不断调整Spark配置，如分区策略、executor内存大小等，以提高性能和资源利用率。 基于Spark的外卖大数据平台分析系统能够高效处理海量数据，实现快速响应和深度洞察，从而助力外卖行业的精细化运营，提升用户体验，驱动业务增长。

（1）Python爬虫进行数据爬取； （2）搭建Hadoop分布式集群； （3）Hive数仓存储原始数据； （4）Spark整合Hive完成数据分析，结果存入MySQL； （5）Spring Boot+ECharts进行数据可视化。

在本项目中，我们主要探讨的是如何利用Apache Spark进行大规模咖啡销售数据的分析与可视化。Apache Spark是一个分布式计算框架，以其高效、易用和适用于大数据处理的特性而广受欢迎。SparkRDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心数据结构，它提供了一种抽象的数据并行计算模型。 我们要理解Spark的工作原理。Spark采用内存计算，相比于Hadoop MapReduce的磁盘存储，大大提高了数据处理速度。SparkRDD是Spark对数据的基本抽象，它将数据分布在集群的各个节点上，可以执行各种并行操作。在我们的案例中，SparkRDD将用于处理咖啡销售数据，如统计销售额、销量等关键指标。 项目环境搭建方面，IDEA是一个流行的Java集成开发环境，用于编写Spark程序；Hadoop作为大数据处理的基础平台，提供了分布式文件系统HDFS，用于存储咖啡销售数据；而Python则是Spark常用的一种编程语言，用于编写数据处理逻辑。 在数据处理阶段，我们将首先使用Python读取Hadoop HDFS上的咖啡销售数据，然后通过SparkContext创建SparkRDD。接着，我们可以运用一系列的转换和行动操作，例如`map`、`filter`、`reduceByKey`等，对数据进行预处理，提取出我们需要的信息，比如按地区、按时间、按咖啡种类等维度进行分类统计。 数据分析完成后，我们将进入可视化阶段。这可能涉及使用Python的matplotlib、seaborn或者pandas库，生成图表以直观展示分析结果。例如，我们可以创建条形图来展示各地区的销售排名，使用折线图展示销售趋势，或者使用热力图分析不同时间段的销售情况。可视化可以帮助我们更好地理解数据背后的模式和趋势，从而为业务决策提供依据。 此外，项目提供的源码和文档是学习的关键。源码能让我们看到具体的实现过程，了解如何在实际项目中应用Spark进行数据处理。文档则会解释代码的逻辑和功能，帮助初学者理解各个步骤的意图，快速掌握Spark数据分析的技巧。 总结来说，这个项目涵盖了大数据处理的基础架构（Idea、Hadoop、Spark），重点在于使用SparkRDD进行数据处理和分析，以及使用Python进行数据可视化。对于想要提升大数据处理能力，尤其是熟悉Spark的开发者，这是一个很好的实践案例。通过深入学习和实践，你可以进一步理解大数据分析的流程，提升自己在大数据领域的专业技能。

这是一个基于Spring Cloud和Vue.js构建的后台管理系统的源码压缩包。这个系统采用了现代微服务架构，利用Spring Cloud的强大功能来实现服务发现、负载均衡、配置中心等关键特性，同时结合前端Vue.js框架，提供了高效的用户界面交互和响应式设计。 Spring Cloud是Spring官方推出的微服务开发工具集，它为开发者提供了在分布式系统（如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导选举、分布式会话、集群状态）中快速构建一些常见模式的能力。在本项目中，Spring Cloud可能包括了Eureka（服务注册与发现）、Zuul（API网关）、Hystrix（断路器）和Config（配置中心）等组件。 Vue.js是一款轻量级的前端JavaScript框架，以其简洁的API、高效的虚拟DOM和易上手的特点受到开发者喜爱。在这个后台管理系统中，Vue.js可能被用于构建用户界面，包括路由管理（vue-router）、状态管理（vuex）以及各种UI组件库（如Element UI或Ant Design Vue）的集成，以实现数据驱动的页面交互和动态渲染。 文件名为"code"的子文件夹可能包含了整个项目的源代码结构。通常，一个Spring Cloud项目会包含多个子模块，每个模块对应一个微服务，如用户服务、商品服务、订单服务等。每个服务通常都有自己的启动类、业务逻辑、数据库模型以及与其它服务的交互接口。Vue.js部分则可能包含src目录，下有components（组件）、views（视图）、router（路由）、store（状态管理）等子目录，以及main.js作为入口文件。 在开发和运行这个系统时，开发者需要熟悉Java后端开发，包括Spring Boot、Spring Cloud的相关组件，以及MyBatis或JPA等持久层框架。前端开发则需要掌握Vue.js的基本语法和生态系统，了解如何使用axios进行HTTP请求，以及如何组织和管理组件化的应用。 对于部署和测试，开发者可能会使用Docker容器化技术，将每个微服务打包成独立的容器，然后通过Docker Compose或Kubernetes进行集群部署。同时，单元测试和集成测试也是保证代码质量的重要环节，可以使用JUnit和Mockito进行后端测试，Jest或Mocha配合Vue Test Utils进行前端测试。 这个项目涵盖了微服务架构、前后端分离、分布式系统等多个领域的知识，对于想要深入理解并实践这些技术的开发者来说，是一个很好的学习和研究资源。