harmonyos应用开发者高级 基于harmonyos-arkTs开发的高仿微信app软件+源码+文档 基于harmonyos-arkTs开发的高仿微信app软件+源码+文档 基于harmonyos-arkTs开发的高仿微信app软件+源码+文档 基于harmonyos-arkTs开发的高仿微信app软件+源码+文档 基于harmonyos-arkTs开发的高仿微信app软件+源码+文档 基于harmonyos-arkTs开发的高仿微信app软件+源码+文档 基于harmonyos-arkTs开发的高仿微信app软件+源码+文档 基于harmonyos-arkTs开发的高仿微信app软件+源码+文档

ISO 34502-2022 道路车辆 - 自动驾驶系统的测试场景 - 基于场景的安全评估框架（中文版）

基于JavaWeb的停车场管理系统源码+报告+说明。内含详细的技术实验报告和安装操作教程，可以说是傻瓜是操作，按步骤来就可以了，新手也可自己搞定。 本课程设计要求实现管理员功能：停车场管理员登录，停车记录查看，停车场使用情况，停车场数据统计，停车记录修改，现阶段停车预计收入查看。 车辆停车功能：车辆驶入停车，车辆驶出结算，车辆照片添加，车辆照片查看，停车场余量判断，停车场车位自动分配。 通过实现停车场管理系统的功能，培养自己WEB应用设计与开发的能力，综合应用WEB开发中js技术、Servlet与JSP，以及JavaBean、自定义标签等技术，结合后台数据库管理，并且设计一套关于停车时间计算的收费标准，设计并实现基于MVC架构的停车场管理系统，以提高对WEB应用系统的可维护性、可扩展性、可移植性和组件的可复用性的分析设计能力和解决实际问题的能力。

基于Spring Boot实现的乡村研学旅行平台微信小程序，旨在为广大用户提供一个便捷、全面的乡村研学旅行服务体验。该平台结合了乡村旅游和研学教育的特点，为用户提供了一系列实用且富有教育意义的功能。 首先，平台提供了丰富的乡村研学旅行线路展示和查询功能。用户可以根据自己的兴趣和需求，浏览不同主题的研学线路，如农耕体验、非遗传承等，并查看详细的行程安排和价格信息。 其次，平台支持在线预约和支付功能。用户可以直接在小程序上选择心仪的研学线路，填写预约信息并完成支付，极大地简化了报名流程。 此外，平台还具备用户评价和反馈机制。用户可以在完成研学旅行后，对线路和服务进行评价，分享自己的体验感受，为其他用户提供参考。同时，平台也会根据用户反馈，不断优化服务质量和线路设计。 最后，平台还提供了丰富的乡村文化和旅游资源展示。用户可以通过浏览图片、视频和文字介绍，了解乡村的风土人情、历史文化和自然风光，增强对乡村研学旅行的兴趣和期待。 总之，基于Spring Boot实现的乡村研学旅行平台微信小程序，不仅为用户提供了便捷的研学旅行服务，还通过丰富的乡村文化和旅游资源展示，促进了乡村旅游和研学

基于AUTOSAR标准的汽车电子软件开发平台分析和设计 AUTOSAR（AUTomotive Open System ARchitecture）标准是汽车行业中广泛应用的开放式软件架构标准。该标准提供了一套统一的接口和规范，方便汽车电子软件的开发和集成。AUTOSAR标准的优势在于提供统一的软件架构和接口标准，鼓励软硬件分离，提供了一套完整的工具链和支持服务。 基于AUTOSAR标准的汽车电子软件开发平台系统架构设计应满足以下功能和性能要求： 1. 支持AUTOSAR标准，提供标准的接口和协议。 2. 提供软件组件的描述和配置功能，方便软件开发和集成。 3. 支持多种编程语言和开发工具，提高开发效率。 4. 提供代码生成、编译、调试、测试等开发工具，保证软件质量。 5. 支持远程更新和故障诊断，方便车辆维护和升级。 系统架构设计包括以下模块： 1. 应用程序模块：这是软件开发平台的核心模块，它包含各种应用程序和软件组件，这些组件通过AUTOSAR标准接口进行交互。 2. 软件框架模块：提供软件开发框架，包括操作系统、设备驱动程序和中间件等。 3. 开发工具模块：提供代码生成、编译、调试、测试等开发工具。 4. 测试和验证模块：提供测试和验证工具，确保软件的可靠性和质量。 5. 维护和升级模块：提供远程更新和故障诊断功能，方便车辆维护和升级。 此外，基于AUTOSAR标准的汽车电子软件开发平台还需要考虑以下几点： 1. 软件架构设计：需要合理设计软件架构，确保软件的可靠性、互操作性和可维护性。 2. 接口定义：需要定义统一的接口标准，方便软件组件之间的交互。 3. 软件组件开发：需要开发高质量的软件组件，满足汽车电子软件的需求。 4. 测试和验证：需要进行充分的测试和验证，确保软件的可靠性和质量。 基于AUTOSAR标准的汽车电子软件开发平台需要满足汽车电子软件的需求，提供统一的接口和规范，鼓励软硬件分离，提供了一套完整的工具链和支持服务。这将大大提高汽车电子软件的开发效率和质量，满足汽车行业的需求。

Dijkstra算法python实现，基于邻接矩阵及优先队列 不仅能够求解其实节点到各个节点的最短路径长度，而且并确定各条最短路径上的节点信息

演示网站： : 人人社交媒体完整项目 基于社交媒体应用程序的 MERN 堆栈项目。 这是完全可行的项目。 它的完全响应式应用程序。 MongoDB Express React Redux NodeJs 是这个项目的用户。 本项目包含的功能： 用户特点： 注册和登录用户。 可以使用相机或文件系统上传帖子图像。 每页分页。 黑暗模式。 复制帖子链接。 报告垃圾邮件帖子。 按用户名搜索其他用户。 用户建议菜单。 将任何帖子保存到收藏夹。 保存的帖子页面。 删除帖子和评论。 包括管理面板。 探索页面以查看随机用户的其他帖子。 通知页面。 个人资料页。 编辑个人资料页面用户数据。 密码以加盐加密格式存储在数据库中。 创建和编辑帖子。 喜欢，评论，分享和编辑帖子。 帖子包括文本（标题）和图像。 对帖子发表评论。 回复评论。 像彗星。 清除通知选项。

【基于移动教学平台的中职会计专业混合式教学模式研究】 随着信息技术的快速发展，移动教学平台已成为教育领域的重要工具，尤其对于中等职业教育（中职）的会计专业来说，利用移动教学平台实施混合式教学模式，能有效提升教学质量。本文以“基础会计”课程为例，探讨如何将线上与线下教学相结合，构建出适应现代教育需求的教学模式。 混合式教学模式结合了传统的面对面教学和数字化学习，旨在提高学生的学习自主性，强化师生间的互动，同时充分利用移动设备的便利性，使得学习不受时间和地点的限制。在这种模式下，教师可以预先录制教学视频，发布在线课程资料，学生可以在课前预习，课堂上则可以更多地进行讨论、实践操作和案例分析，从而实现个性化学习和深度学习。 在中职会计专业中，混合式教学模式能够解决传统教学中的一些问题，如教学内容单一、学生参与度低、理论与实践脱节等。通过移动教学平台，教师可以提供丰富多样的学习资源，如会计法规、模拟实训软件、在线练习题库等，使学生能够在实践中巩固理论知识，提高实际操作能力。 具体到“基础会计”课程，教师可以设计线上线下相结合的教学环节。例如，线上部分可以通过移动教学平台进行会计术语解释、基础概念的讲解，以及会计凭证的制作步骤展示；线下则可以组织小组讨论，让学生分析实际案例，解决实际问题，培养他们的批判性思维和团队协作能力。 此外，移动教学平台还提供了即时反馈和评估的功能，教师可以随时查看学生的学习进度，了解他们对知识的掌握程度，及时调整教学策略。同时，学生也能自我评估，通过在线测试和自我反馈来改进学习效果。 基于移动教学平台的中职会计专业混合式教学模式，不仅提升了教学效率，还增强了学生的学习兴趣和自主性，有助于培养符合社会需求的会计专业人才。这种模式的应用需要教师不断探索和创新，以适应教育信息化的发展趋势，同时也需要学校提供相应的技术支持和政策支持，以确保混合式教学的有效实施。

针对光线在大角度偏转时菲涅耳损耗大、光强均匀性差等问题，提出了基于最优双偏转能量映射和贝塞尔曲线多参数优化的双自由曲面透镜设计算法，并利用该算法设计了基于板上芯片型（COB）发光二极管（LED）的双自由曲面透镜，该透镜可应用于可见光通信系统的光学发射端。以大面积发光面的COB LED作为光源，通过控制自由曲面透镜内外两个表面上的入射光线偏转角的比例关系（即偏转系数），可降低菲涅耳损耗。构建了出光角分别为180°和260°的大角度均匀光强分布的双自由曲面透镜，其光强均匀度分别为0.92和0.90，其光能利用率分别为89.4%和85.9%。将单自由曲面透镜和双自由曲面透镜的光学性能作对比，结果表明，单自由曲面透镜可实现出光角范围为120°~180°、光强均匀度超过0.85以及光能利用率超过85%的光分布，双自由曲面透镜在达到同样的光强均匀度和光能利用率时，可实现出光角范围为100°~260°之间的均匀光强分布。因此，利用双自由曲面透镜能够实现更大范围出光角的均匀光强分布，从而满足可见光通信系统的光学发射端的光分布要求。

最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）是一种在机器学习领域广泛应用的模型，尤其在时间序列预测中表现出色。它通过最小化平方误差来求解支持向量机问题，相比于原始的支持向量机，计算速度更快且更容易处理大规模数据。在本项目中，黏菌算法（Slime Mould Algorithm, SMA）被用来优化LSSVM的参数，以提升预测精度。 黏菌算法是一种受到自然界黏菌觅食行为启发的生物优化算法。黏菌能够通过其分布和信息素浓度的变化寻找食物源，该算法在解决复杂的优化问题时展现出良好的全局寻优能力。在本案例中，SMA被用于调整LSSVM的核参数和正则化参数，以达到最佳预测性能。 评价模型预测效果的指标有： 1. R2（决定系数）：衡量模型拟合度的指标，值越接近1表示模型拟合度越好，越接近0表示模型解释变量的能力越弱。 2. MAE（平均绝对误差）：平均每个样本点的预测误差的绝对值，越小说明模型的预测误差越小。 3. MSE（均方误差）：所有预测误差的平方和的平均值，同样反映模型预测的准确性，与MAE相比，对大误差更敏感。 4. RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，也是误差的标准差，常用于度量模型的精度。 5. MAPE（平均绝对百分比误差）：预测值与真实值之差占真实值的比例的平均值，适合处理目标变量具有不同尺度的问题。 项目提供的代码文件包括： - SMA.m：黏菌算法的实现代码，包含算法的核心逻辑。 - main.m：主程序，调用SMA和LSSVM进行训练和预测。 - fitnessfunclssvm.m：适应度函数，评估黏菌算法中的个体（即LSSVM参数组合）的优劣。 - initialization.m：初始化黏菌个体的位置，即随机生成LSSVM的参数。 - data_process.m：数据预处理模块，可能包含数据清洗、归一化等操作。 - 使用说明.png、使用说明.txt：详细介绍了如何运行和使用该项目，包括数据加载、模型训练和预测等步骤。 - windspeed.xls：示例数据集，可能是风速数据，用于演示模型的预测能力。 - LSSVMlabv：LSSVM工具箱，提供了LSSVM模型的实现和相关函数。 通过对这些文件的理解和使用，学习者可以深入理解LSSVM的工作原理，掌握黏菌算法的优化过程，并了解如何利用这些工具进行时间序列预测。同时，该模型的评价指标和代码结构为其他类似预测问题提供了可参考的框架。