好帮手是一个基于Android系统开发的智能语音助手,它能够实现陪你聊天、打电话、发短信、打开应用、查询天气以及智能问答等操作。本应用的语音引擎来自于科大讯飞开放平台，具备较高的普通话识别能力。 软件开发设计：PHP、QT、应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发、网站开发C++、Java、python、web、C#等语言的项目开发与学习资料 硬件与设备：单片机、EDA、proteus、RTOS、包括计算机硬件、服务器、网络设备、存储设备、移动设备等 操作系统：LInux、IOS、树莓派、安卓开发、微机操作系统、网络操作系统、分布式操作系统等。此外，还有嵌入式操作系统、智能操作系统等。 网络与通信：数据传输、信号处理、网络协议、网络与通信硬件、网络安全网络与通信是一个非常广泛的领域，它涉及到计算机科学、电子工程、数学等多个学科的知识。 云计算与大数据：数据集、包括云计算平台、大数据分析、人工智能、机器学习等，云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。

资源包含文件：课程报告word+项目源码 本次课程设计是将作业调度，内存管理、进程调度、进程阻塞等功能有机结合起来的一道题目。首先，需要使用随机数初始化 10 个作业，放入后备队列中，然后使用先来先服务（FCFS）进行作业调度，使用时间片轮转算法进行进程调度。其中，最多只能有五个作业能同时进入内存，本实验假设阻塞状态的进程依然在内存中。也就是说，处于就绪、运行、阻塞三种状态的进程数目之和最多为 5 个，即并发进程数最多为 5 个，在进程结束后，就会被调出内存，使用 FCFS 算法从后备队列中调入新的作业。在内存中的几个非阻塞状态的进程使用时间片轮转（RR）算法进行调度。而作业在进入内存之前，是要申请内存的，这时使用首次适应（FF）算法申请内存，从空闲分区链中找到合适的空闲分区并分配给该进程。在进程结束时，要回收其占用的内存，并进行相应的空闲分区合并。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125645016

本次课程设计的题目是，时间片轮转调度算法的模拟实现。要求在充分理解时间片轮转调度算法原理的基础上，编写一个可视化的算法模拟程序。 具体任务如下： 1、根据需要，合理设计PCB结构，以适用于时间片轮转调度算法； 2、设计模拟指令格式，并以文件形式存储，程序能够读取文件并自动生成指令序列。 3、根据文件内容，建立模拟进程队列，并能采用时间片轮转调度算法对模拟进程进行调度。 任务要求： 1、进程的个数，进程的内容（即进程的功能序列）来源于一个进程序列描述文件。 2、需将调度过程输出到一个运行日志文件。 3、开发平台及语言不限。 4、要求设计一个Windows可视化应用程序。 模拟指令的格式：操作命令+操作时间 ● C ： 表示在CPU上计算 ● I ： 表示输入 ● O ： 表示输出 ● W ： 表示等待 ● H ： 表示进程结束

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视频聊天系统作为一种新型的通信和交流工具，突破了地域的限制，可以提供更为便捷、灵活、全面的音、视频信息的传递和服务，具有极其广泛的发展前景。 介绍了采用JAVA编程开发视频聊天系统的一套比较常用的解决方案。文字聊天采用TCP模式；语音视频聊天采用UDP模式，在客户端之间点对点的进行。在该方案中，通过函数库VFW来实现视频捕获、影像压缩以及影像播放。微软公司提供的专门用于视频捕获开发的工具包VFW，为在Windows操作系统中实现视频捕获提供了标准的接口，从而大大降低了程序的开发难度。在视频传输方面，则通过组建视频帧，将位图形式的视频帧压缩成帧格式的Mpeg4流，传输到客户端后，解压并显示影像。同时，在本方案中，采用了线程来实现语音录制和语音回放，最终实现了通过服务器中转的文字聊天、点对点的语音视频聊天。

一、完善系统规划、需求与概念和逻辑设计 根据你所选定的应用场景，补充完善系统的需求、功能、界面、数据模型、系统架构、部署方案等，完善作业#6中完成的需求规格说明书和系统设计规格说明。 二、系统详细设计与实现 1. 系统数据模型详细设计 针对系统实现要求，补充完成系统物理模型设计，结合功能与性能要求，最终完成如下设计： 表结构、视图、索引、存储过程、触发器、并发事务设计。 2. 系统功能设计与编码实现 结合前述作业内容，针对新定义的内容补充完善详细设计，重点完善如下设计： （1）并发事务控制；（2）数据转储与故障恢复；（3）查询优化 系统最终实现应包括前端、WEB服务器端和数据库服务器端的所有功能模块和接口模块的实现。 在单一银行的基本存取款业务的基础上，增加跨行业务的服务功能以及银行间的资金流动周转功能，设计了跨银行服务与管理数据库系统。 所用语言：python 所用框架：web.py, pymysql

python 实现遗传算法 课程设计 课程作业 Genetic Algorithm 基本字符串 Basic String 遗传算法是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等等。 遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解可抽象表示为染色体，使种群向更好的解进化。 在遗传算法里，优化问题的解被称为个体，它表示为一个变量序列，叫做染色体或者基因串。染色体一般被表达为简单的字符串或数字符串，不过也有其他的依赖于特殊问题的表示方法适用，这一过程称为编码。首先，算法随机生成一定数量的个体，有时候操作者也可以干预这个随机产生过程，以提高初始种群的质量。在每一代中，都会评价每一个体，并通过计算适应度函数得到适应度数值。按照适应度排序种群个体，适应度高的在前面。这里的“高”是相对于初始的种群的低适应度而言。

Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，由Guido van Rossum于1989年发起，1991年正式发布。Python以简洁而清晰的语法著称，强调代码的可读性和易于维护。以下是Python的一些主要特点和优势： 易学易用： Python的语法设计简单直观，更接近自然语言，使初学者更容易上手。这种易学易用的特性促使了Python在教育领域和初学者中的广泛应用。 高级语言： Python是一种高级编程语言，提供了自动内存管理（垃圾回收）等功能，减轻了程序员的负担，同时具有动态类型和面向对象的特性。 跨平台性： Python具有很好的跨平台性，可以在多个操作系统上运行，包括Windows、Linux、macOS等，使得开发的代码可以轻松迁移。 丰富的标准库： Python内置了大量的模块和库，涵盖了文件操作、网络编程、数据库访问等各个方面。这些标准库使得开发者能够快速构建功能丰富的应用程序。 开源： Python是开源的，任何人都可以免费使用并查看源代码。这种开放性促进了Python社区的发展，使得有大量的第三方库和框架可供使用。 强大的社区支持： Python拥有庞大而活跃的开发社区，这使得开发者可以轻松获取帮助、分享经验，并参与到Python的发展中。 适用于多个领域： Python在各种领域都有广泛的应用，包括Web开发、数据科学、人工智能、自动化测试、网络编程等。特别是在数据科学和人工智能领域，Python成为了主流的编程语言之一。 支持面向对象编程： Python支持面向对象编程，允许开发者使用类和对象的概念，提高了代码的重用性和可维护性。