【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。

Vue.js 前端面试题及答案解读 本文对2023前端vue面试题及答案进行了详细的解读，涵盖了Proxy的使用、slot的理解和使用场景、优化大数据渲染的思路等多个方面。 一、Proxy的使用 Proxy是Vue 3.0中引入的一种机制，可以创建对象的虚拟表征，并提供set、get和deleteProperty等处理器，这些处理器可以在访问或修改原始对象上的属性时进行拦截。Proxy的使用可以解决Vue 2中的问题，如Object.defineProperty会改变原始数据。 Proxy实现的响应式原理与Vue 2的实现原理相同，都是通过get收集依赖、Set、delete等触发依赖来实现响应式。Proxy也支持Map、Set、WeakMap和WeakSet等数据结构。 二、Slot的理解和使用场景 Slot是Web Components技术套件的一部分，是Web组件内的一个占位符。Slot可以在后期使用自定义标记语言填充，并且可以在组件模板中占好位置，当使用该组件标签时，组件标签里的内容就会自动填坑。 Slot的使用场景包括： * 通过插槽可以让用户可以拓展组件，并对其进行定制化处理。 * 在父组件中使用插槽可以获取这个组件在不同地方的少量修改，而不需要重写组件。 * Slot可以用来承载分发内容的出口。 三、优化大数据渲染的思路 在大型企业级项目中，渲染大量数据是非常常见的，这时需要采取不同的处理方式来避免卡顿的情况。优化大数据渲染的思路包括： * 采取分页的方式获取数据，避免渲染大量数据。 * 使用虚拟滚动方案，如vue-virtual-scroller，只渲染视界范围内的数据。 * 如果不需要更新，可以使用v-once方式只渲染一次。 * 通过v-memo可以缓存结果，结合v-for使用，避免数据变化时不必要的VNode创建。 * 采用懒加载方式，在用户需要的时候再加载数据。 四、Scoped样式穿透 Scoped样式可以避免组件间样式污染，但是有时我们需要修改组件中的某个样式，但 又不想去除scoped属性。解决方法包括： * 使用/deep/来穿透scoped样式。 * 使用>>>来穿透scoped样式。 本文对2023前端vue面试题及答案进行了详细的解读，涵盖了Proxy的使用、Slot的理解和使用场景、优化大数据渲染的思路等多个方面，旨在帮助读者更好地理解Vue.js前端技术。

根据提供的文档信息，我们可以整理出关于RV1106使用指导文档的重要知识点： ### 一、发布说明 #### 1.1 版本说明 - **版本**: V1.0 - **日期**: 2022-12-12 - **描述**: 初始版本，提供RV1106的使用指导。 #### 1.2 免责声明 - **提供商**: 深圳荣品电子科技有限公司 - **用途**: 仅供参考和指导 - **声明**: 不对文档内容的准确性、可靠性、完整性等提供保证。 - **修订**: 可能会不定期更新或修改文档，无需事先通知。 #### 1.3 版权声明 - **版权所有者**: 深圳荣品电子科技有限公司 - **使用限制**: 未经书面许可，不得擅自复制、传播文档内容。 ### 二、主板基本信息 #### 2.1 RV1106基本信息 - **型号**: RV1106 - **描述**: 文档未具体提供RV1106的详细信息，但根据上下文推测，这是一款嵌入式处理器，可能用于物联网设备或其他嵌入式系统中。 ### 三、编译环境配置 - **特别注意**: 不要在虚拟机或Windows的共享文件夹中编译。 - **推荐系统**: Ubuntu 18.04 - **硬件要求**: - 64位系统 - 至少20GB的硬盘空间 - **软件要求**: - 必需的软件包: - repo, git, ssh, make, gcc, gcc-multilib, expect, g++, gawk, texinfo, libssl-dev, bison, flex, fakeroot, cmake, unzip, gperf, autoconf, device-tree-compiler, libncurses5-dev - 安装命令示例: ```bash sudo apt-get install repo git ssh make gcc gcc-multilib expect g++ gawk texinfo libssl-dev bison flex fakeroot cmake unzip gperf autoconf device-tree-compiler libncurses5-dev ``` ### 四、源码获取 #### 4.1 百度网盘下载源码 - **下载命令**: ```bash sudo apt-get install repo git ssh make gcc gcc-multilib expect g++ gawk texinfo libssl-dev bison flex fakeroot cmake unzip gperf autoconf device-tree-compiler libncurses5-dev ``` - **源码包名称**: `rv1106_XXX.tgz`，其中`XXX`代表SDK的发布日期。 - **目录结构介绍**: - `build.sh`: SDK编译脚本 - `media`: 多媒体编解码、ISP等相关代码 - `sysdrv`: 包含U-Boot、kernel、rootfs目录 - `project`: 参考应用、编译配置以及脚本目录 - `docs`: SDK文档目录 - `tools`: 烧录镜像打包工具及烧录工具 - `output`: SDK编译后的镜像文件存放目录 - `output/image`: 烧录镜像输出目录 - `output/out`: 编译生成的文件 #### 4.2 源码解压 - **解压步骤**: 使用`tar xzvf`命令解压。 - **检查完整性**: 如果解压后无法看到完整源码，请校验压缩包的MD5码是否与官方提供的相符。 #### 4.3 SDK目录说明 - **主目录**: - `.git`: Git版本控制系统目录 - `output/out/app_out`: 参考应用编译后的文件 - `output/out/media_out`: media相关编译后的文件 - `output/out/sysdrv_out`: sysdrv编译后的文件 - `output/out/sysdrv_out/kernel_drv_ko`: 外设和多媒体的ko文件 - `output/out/rootfs_xxx`: 文件系统打包目录 ### 五、编译过程 文档中提到了多个编译步骤，包括版型选择、摄像头配置、各种镜像文件的编译等，但由于文档片段不够完整，这里不再赘述每个具体的编译步骤。 ### 六、USB烧写驱动安装 - 文档中未给出详细说明。 ### 七、镜像升级工具安装 - 文档中未给出详细说明。 ### 八、镜像升级 - 包括固件升级等操作。 ### 九、设置登录密码 - **telnetd**: 设置telnet服务。 ### 十、交叉编译工具 - 未提供详细信息。 ### 十一、内核配置 - 未提供详细信息。 ### 十二、外围设备测试 - 包括摄像头、以太网、GPIO配置与控制、OTG模式切换、4G拨号、WiFi连接等测试。 该文档提供了RV1106的使用指导，覆盖了从编译环境搭建、源码获取、编译流程到外围设备测试等多个方面。对于希望使用RV1106进行项目开发的工程师来说，这份文档是宝贵的参考资料。

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《GB 35114-2017 公共安全视频监控联网信息安全技术要求》是一份重要的中国国家标准文件，它为公共安全视频监控系统的联网信息安全设定了技术要求。这份标准涵盖了多个技术方面，包括了视频监控系统中信息传输、处理和存储等环节的安全性。对于从事视频监控技术开发、安装、运营、维护的工作人员来说，掌握这份标准的要求是至关重要的。 标准中提到了协议接口规范，这是视频监控系统互联互通的技术基础。一个统一的协议接口规范能确保不同厂商生产的监控设备能够在同一个网络环境中顺畅地交换数据。在协议接口的制定上，需要考虑到数据封装格式、传输协议、会话控制、身份认证、信息加密等诸多方面。比如，应当明确传输过程中数据包的结构，包括头部信息和负载数据部分，确保接收端能够正确解析发送端的数据。此外，会话控制需要定义设备间建立、维护和终止通信会话的过程以及通信双方的数据交换顺序。 在平台操作命令的支持上，标准提出了对视频监控系统中心控制平台的指令集要求。这些操作命令涵盖了从最基本的设备开/关机、参数配置、视频录制和回放到更高级的事件响应、用户管理、数据分析等功能。要实现这些命令的标准执行，就需要有一个清晰定义的命令集，并且要求所有支持该标准的监控设备都能够理解和执行这些命令。 文档还强调了视频监控数据的加密传输。在传输链路中，数据的安全性是至关重要的，一旦数据被截获，可能导致隐私泄露、监控信息被篡改等风险。因此，标准中会提出对数据进行加密的要求，常见的加密方法包括对称加密和非对称加密。对称加密算法具有处理速度快、效率高的特点，适用于大量数据的加密传输；而非对称加密算法则在密钥分发和管理上更为安全，适合用于身份认证和安全通信会话的建立。在实际应用中，二者往往结合使用，即利用非对称加密算法交换对称加密密钥，然后用对称加密算法加密传输数据。 标准还可能要求视频监控系统具有安全审计功能。审计日志记录了系统中所有重要的操作和事件，是进行安全事件分析和故障排查的重要手段。因此，标准会规定审计日志的存储、保护、备份和审查等方面的要求，以保证审计日志的完整性和不可否认性。 除了上述技术要求外，标准还可能涉及以下方面： - 视频监控系统的信息存储安全，如数据库安全、数据备份与恢复策略等； - 系统运行时的故障恢复能力和应急处理措施； - 用户权限管理和身份认证机制，以防止未授权访问和操作； - 系统的物理安全措施，防止物理破坏或非法进入机房设备； - 视频监控系统与外部系统的数据交互接口安全。 由于提供的文件部分内容有限，并且存在OCR扫描识别错误，上述内容是根据《GB 35114-2017 公共安全视频监控联网信息安全技术要求》标准的描述和一般知识推测的可能知识点。在实际工作中，需要获取完整的标准文件以了解全部的技术要求，并且在应用时要遵循文件中的具体规定。这份标准对整个视频监控系统的安全性起到了指导和规范作用，确保了视频监控数据的安全传输和处理，对公共安全领域有着极为重要的意义。

【DSLogic示波器扩展模块模拟前端原理图详解】 DSLogic示波器模块的模拟前端原理图主要展示了信号采集和预处理的电路设计。这部分电路是示波器的关键组件，负责将输入的模拟信号转化为数字信号，供后续的数字信号处理器（如FPGA）进行分析。尽管描述中提到不包含FPGA核心部分的原理图，但模拟前端的设计至关重要，因为它直接影响到示波器的精度、带宽和动态范围。 1. **信号输入与隔离**： - `CHA_AD_IN+` 和 `CHA_AD_IN-`：这是通道A的差分输入，用于接收来自被测设备的模拟信号。差分输入可以降低共模干扰，提高信号质量。 - `CHB_AD_IN+` 和 `CHB_AD_IN-`：同理，这是通道B的差分输入，提供了第二个独立的信号路径。 2. **电压基准和偏置**： - `CHA_VDBS` 和 `CHB_VDBS`：这些是通道增益调整和偏置设置，用于确保测量的线性度和精确度。 - `CHA_DC` 和 `CHB_DC`：这些节点用于检测输入信号的直流成分，帮助校准和补偿系统。 3. **采样时钟和同步**： - `ADC_CLKA` 和 `ADC_CLKB`：这些是ADC（模拟到数字转换器）的时钟输入，决定了采样速率。 - `TMS`、`TCK`、`TRST` 和 `TDI/TDO`：这些是JTAG（联合测试行动组）接口信号，用于FPGA的配置和调试。 4. **信号调理**： - `CHA_ATT_OUT` 和 `CHB_ATT_OUT`：这是通道的衰减输出，可以调整输入信号的幅度，以适应ADC的输入范围。 - `CHA_DIV2_OUT` 和 `CHB_DIV2_OUT`：这些是信号分频输出，可能用于降低采样速率或提供不同分辨率的采样。 - `CHA_DIV50_OUT` 和 `CHB_DIV50_OUT`：这些节点提供了信号的50倍分频，可能用于降低信号频率，使其更适合ADC采样。 5. **控制信号和接口**： - `CTL0` 和 `CTL1`：这些是控制信号，用于切换和配置模拟前端的不同功能。 - `CH_SEL`：通道选择信号，用于切换不同输入通道。 - `ADC_S1` 和 `ADC_S2`：ADC的采样控制信号，决定何时启动转换过程。 6. **电源和接地**： - `+3.3V`, `-3.3V`, `+5.0V`: 这些是系统工作所需的电源电压。 - `GND`：接地网络，确保电路的稳定运行。 7. **滤波和缓冲**： - 电容如`C11`, `C48`, `C49`等：用作耦合和去耦电容，减少电源噪声对信号的影响。 - 电阻如`R16`, `R38`, `R40`等：配合电容形成低通滤波器，平滑信号并去除高频噪声。 8. **放大器和比较器**： - `U1` (`AD8330`) 和 `U9` (`AD9288`)：分别是运算放大器和ADC，它们是模拟前端的核心组件，负责信号放大、转换。 DSLogic示波器模拟前端的原理图揭示了其在信号采集、调理、转换和控制方面的复杂设计。这种设计旨在确保高精度、高带宽和良好的信噪比，满足各种电子信号的测量需求。由于模拟前端已经过验证，用户可以信赖其性能和稳定性。

电抗器在电力系统中扮演着重要的角色，主要用于限制浪涌电流、抑制谐波和保护设备。本篇主要讨论丹佛斯电抗器在进线和出线中的应用，特别是针对丹佛斯变频器VLT HVAC Driv FC102和VLT AQUA Drivc FC202系列的电抗器选型。 丹佛斯变频器用电抗器分为三相进线电抗器和三相输出电抗器两种类型。进线电抗器通常安装在电源与变频器之间，用来限制启动时的浪涌电流，保护电网不受损害。输出电抗器则用在变频器和电机之间，主要功能是减少高频谐波，提高电机的运行效率和寿命。 选型样本中列出了各种功率等级的丹佛斯变频器适用的电抗器型号、电流参数以及对应的丹佛斯和德润利尔的订货号。例如，对于0.37KW的VLT HVAC Driv FC102，推荐使用的三相进线电抗器型号为PK371.1.35，丹佛斯的订货号和德润利尔的订货号分别为DRLE-SL10-401。同理，对于1000KW的变频器，可能需要的电抗器型号会是P1M0，其电流参数和订货号则会相应增大。 电抗器的电流参数是选型的关键依据，包括输入电流、输出电流和相电流。这些数据需与变频器的额定电流匹配，确保电抗器能够承受并有效控制实际工作电流。比如，对于110KW的FC102/202变频器，推荐的三相进线电抗器P11K22的输入电流为24A，而输出电流为32A。 此外，电抗器的结构号也是选型中不容忽视的一环，它反映了电抗器的物理尺寸和安装方式，如DRLE-SV10-402表示的是适用于某些特定功率和电流的三相输出电抗器。 电抗器的选型还需要考虑工作环境，如温度、湿度等，以及变频器的负载类型和运行条件。在实际应用中，用户应根据具体工况，结合丹佛斯提供的选型样本，选择最适合的电抗器，以确保变频器系统稳定、高效地运行。 丹佛斯电抗器在变频器应用中扮演了电流调节和保护的角色，选型过程中需考虑电抗器的电流参数、变频器的功率、以及电抗器的结构和环境适应性。通过精确选型，可以确保变频器系统整体性能的优化和设备的长久使用寿命。

C-Primer-Plus-5th Step 1: Define the Program Objectives Naturally enough, you should start with a clear idea of what you want the program to do. Think in terms of the information your program needs, the feats of calculation and manipulation the program needs to do, and the information the program should report back to you. At this level of planning, you should be thinking in general terms, not in terms of some specific computer language. ### C Primer Plus 第五版 —— 程序设计基础 #### 一、程序目标的定义 在开始学习任何一种编程语言之前，首先要明确的就是我们要用这个程序来做什么。这一步至关重要，它决定了后续所有工作的方向。对于C Primer Plus第五版而言，作者Stephen Prata在前言中提到的第一步就是**定义程序的目标**。这一环节要求我们在开始编程之前就对程序有一个清晰的认识。 - **所需信息**：明确程序将处理什么样的数据。比如，是数字数据还是文本数据？这些数据是从哪里来的？ - **计算与操作**：确定程序需要执行哪些具体的计算或数据操作。例如，是否需要进行数学运算、字符串处理或者文件读写等。 - **输出信息**：思考程序完成任务后应该返回什么样的结果。例如，是简单的文本报告还是复杂的图形界面展示？ 在这个阶段，我们的思考应该是宏观而抽象的，并不需要涉及特定的编程语言细节。 #### 二、C Primer Plus 第五版简介 《C Primer Plus》第五版由Sams出版社于2004年11月23日出版，作者为Stephen Prata，全书共792页，ISBN号为0-672-32696-5。本书是一本经典的C语言教程书籍，在历次版本中已售出超过50万册。 第五版更新了第三版的内容，整合了新的ANSI/ISO标准——C99标准，并且增加了20多个新的编程练习和改进的例子。C和C++两种语言加起来占据开发者市场的30%，约有300万开发者在使用这两种语言，每年的图书市场价值约为2200万美元。 #### 三、本书特点与目标读者 《C Primer Plus》最初是在1984年编写的，当时C语言还不是很流行。但随着时间的发展，越来越多的人通过这本书学会了C语言。第五版随着语言的发展而不断成熟和完善，旨在帮助读者友好地、易于理解地学习C语言。 - **讲解编程概念**：本书不仅讲解了C语言的具体语法，还涵盖了编程的基本概念。即使你是初学者也能够轻松上手。 - **丰富的示例代码**：书中提供了大量的短小示例，每个示例都聚焦于一两个关键概念，便于读者通过实践来加深理解。 - **图形化辅助材料**：使用图表和插图来解释那些难以用文字表述清楚的概念。 - **总结性框格**：每章末尾的总结性框格帮助读者快速回顾章节要点。 - **习题与测试**：每一章的最后都有复习问题和编程练习题，用于检测并巩固所学知识。 为了最大化地从本书中受益，建议读者采取积极的学习态度。不仅要阅读示例代码，还要亲自敲入代码，并尝试运行它们。由于C语言具有很高的可移植性，因此可能会出现程序在不同系统上表现不同的情况。通过实验和修改程序代码，可以更好地理解程序的工作原理以及语言的特点。 #### 四、C语言发展历程 从最初的非正式的K&R标准到1990年的ISO/ANSI标准再到1999年的ISO/ANSI标准，C语言一直在不断发展和完善。《C Primer Plus》也随之不断地修订和升级，以适应语言的变化和技术的进步。 通过以上介绍可以看出，《C Primer Plus》第五版不仅是一本优秀的C语言入门书籍，也是学习计算机编程基础知识的好教材。无论是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中获得宝贵的知识和技能。

本书全面讲述了C语言编程的相关概念和知识。
全书共17章。第1、2章学习C语言编程所需的预备知识。第3到15章介绍了C语言的相关知识，包括数据类型、格式化输入输出、运算符、表达式、流程控制语句、函数、数组和指针、字符串操作、内存管理、位操作等等，知识内容都针对C99标准；另外，第10章强化了对指针的讨论，第12章引入了动态内存分配的概念，这些内容更加适合读者的需求。第16章和第17章讨论了C预处理器和C库函数、高级数据表示（数据结构）方面的内容。附录给出了各章后面复习题、编程练习的答案和丰富的C编程参考资料。
本书适合希望系统学习C语言的读者，也适用于精通其他编程语言并希望进一步掌握和巩固C编程技术的程序

这是一部全面讲解最新版C语言的书;看者有益

阿里云推荐引擎深入剖析 作为一名IT行业大师，我将从给定的文件中生成相关知识点，并对阿里云推荐引擎进行深入剖析。 阿里云推荐引擎概述 阿里云推荐引擎是阿里云推出的一个智能化推荐系统，旨在帮助企业快速搭建推荐系统，提高用户体验和商业价值。该引擎基于深入学习和机器学习算法，能够实时地对用户行为和物品特征进行分析和计算，从而提供更加精准的推荐结果。 阿里云推荐引擎架构 阿里云推荐引擎的架构主要包括Offline Algorithm Library、Online Algorithm Library和Nearline Algorithm Library三个部分。Offline Algorithm Library主要用于离线计算，负责处理大量的用户行为数据和物品特征数据，并生成推荐模型。Online Algorithm Library主要用于在线计算，负责实时处理用户请求和推荐结果。Nearline Algorithm Library主要用于近线计算，负责实时修正和匹配推荐结果。 阿里云推荐引擎计算架构 阿里云推荐引擎的计算架构主要包括Table Store、DTBoost、Zerg和MaxCompute四个部分。Table Store主要用于存储用户行为数据和物品特征数据。DTBoost是一种机器学习算法，主要用于推荐模型的训练和优化。Zerg是一种在线计算引擎，主要用于实时处理用户请求和推荐结果。MaxCompute是一种大数据处理引擎，主要用于处理大量的用户行为数据和物品特征数据。 阿里云推荐引擎流程 阿里云推荐引擎的流程主要包括数据上传、数据处理、推荐计算、推荐结果排序和推荐结果返回五个步骤。用户行为数据和物品特征数据会被上传到Table Store中。然后，数据会被处理和转换成推荐模型的输入格式。接着，推荐模型会被训练和优化，并生成推荐结果。推荐结果会被排序和返回给用户。 阿里云推荐引擎算法策略 阿里云推荐引擎的算法策略主要包括基于因子分解的推荐算法、基于内容的推荐算法和基于协同过滤的推荐算法三种。基于因子分解的推荐算法主要用于将用户行为数据和物品特征数据分解成潜在因子，以提高推荐的准确性。基于内容的推荐算法主要用于根据物品的特征和属性推荐相似物品。基于协同过滤的推荐算法主要用于根据用户之间的相似性推荐物品。 阿里云推荐引擎特征工程 阿里云推荐引擎的特征工程主要包括用户特征工程、物品特征工程和行为评分建模三部分。用户特征工程主要用于提取用户的行为特征和偏好特征。物品特征工程主要用于提取物品的特征和属性。行为评分建模主要用于评估用户对物品的偏好和评分。 阿里云推荐引擎优点 阿里云推荐引擎具有许多优点，包括实时推荐、精准推荐、个性化推荐和智能优化等。实时推荐能够实时地对用户行为和物品特征进行分析和计算，从而提供更加精准的推荐结果。精准推荐能够根据用户的行为和偏好提供更加个性化的推荐结果。智能优化能够实时地对推荐结果进行优化和调整，从而提高推荐的准确性和效率。 阿里云推荐引擎是一个功能强大且智能化的推荐系统，能够帮助企业快速搭建推荐系统，提高用户体验和商业价值。