ISBN:7115107955 丛书名: 实效编程百例 作者: 求是科技 出版社:人民邮电出版社 上架日期:2005-10-8 出版日期:2003-4-1 页数:332 版次:1-1 装帧: 附带光盘 开本:16开 所属分类:软件与程序设计 > JAVA > Java 本书通过100多个精选的实例讲解了利用Java进行应用程序开发的各个方面,涵盖了控件、界面、多媒体控制、图像处理、操作系统、磁盘文件、数据库、网络应用、邮件和通信、Java Beans、国际化和本地化等方面的内容。  本书内容突出了实用性,85%以上的实例模仿较常见的优秀软件的相关功能,余下实例大多为帮助读者理解重点、难懂概念所做。本书的另一个特点在于给出了不少实用性很强的“方案实例”(以往的百例图书内容基本上都属于“功能实例”),其内容多为典型或通用的功能模块的解决方案,包括界面设计、操作流程以及代码控制等内容。 本书适用于已经初步掌握Java编程概念、方法的读者阅读,本书可以帮助读者迅速掌握实际应用中的各种经验、技巧。
2026-01-09 21:20:57 15.9MB java 实效编程百例 pdf
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PDF批量转图片工具是一个便捷的软件程序,专为解决将PDF文件格式转换为图片格式而设计。在数字化办公与学习中,经常需要将PDF文件中的信息转换为图片格式以便于编辑、分享或是用于网页展示等场景。该工具能够处理包含文字、图表、图片等多种元素的PDF文档,将其批量转换成标准的图片文件格式,如JPG、PNG、BMP等,极大地提高了工作效率。 使用PDF批量转图片工具时,用户可以轻松设定转换的参数,如图片的分辨率、格式、输出路径等。这对于需要保持原文件质量和风格的专业人员来说尤为重要。同时,该工具支持批量处理,能够将多个PDF文件一次性转换成图片,避免了逐个文件操作的繁琐,节省了宝贵的时间。 对于一些特殊情况,如某些PDF文档可能包含敏感信息,批量转图片工具往往还具备水印添加的功能,能够在转换出的每一张图片上自动添加特定的水印,以保护文件内容不被泄露。此外,该类工具还可能提供预览功能,使用户在转换之前能够检查PDF文件内容,确保转换质量。 在技术实现上,PDF批量转图片工具可能采用不同的转换引擎,以确保转换的准确性和效率。一些工具可能使用了先进的图像处理算法,以保持原始文档的排版和色彩质量。另外,考虑到不同用户对于软件操作便利性的需求,该类工具通常都拥有简洁直观的用户界面,即便是对技术不太熟悉的用户也能够快速上手。 在应用范围上,PDF批量转图片工具不仅适用于个人用户,也广泛应用于商业领域。例如,网络媒体运营者可以将PDF格式的电子杂志批量转换成图片格式,便于上传至网站;教育工作者可以将教学资料转换成图片,制作电子课件;而企业则可将产品目录等资料转换成图片形式,用于线上展示或打印成册。 PDF批量转图片工具作为一种实用的数字化工具,已经成为许多专业人士和企业日常工作流程中不可或缺的一部分。它的出现不仅解决了传统手动转换效率低下、操作复杂的难题,而且为文件的进一步处理和展示提供了极大的便利。
2026-01-09 16:10:04 176.79MB
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ESP32-S3-WROOM-1和ESP32-S3-WROOM-1U是基于ESP32-S3系列SoC的Wi-Fi和蓝牙5模块,采用Xtensa LX7双核32位微处理器,具备高达16MB的闪存和PSRAM,提供36个GPIO接口及丰富的外设功能。模块支持板载PCB天线或外部天线连接器,具备2.4GHz Wi-Fi (802.11b/g/n)功能和蓝牙5兼容性,支持蓝牙mesh网络。模块还集成了多种外围接口,包括SPI、LCD接口、摄像头接口、UART、I2C、I2S、红外遥控、脉冲计数器、LED PWM控制、MCPWM、SDIO主机控制器等。此外,模块搭载40MHz晶振、高达240MHz的处理器核心、全速USB 2.0 OTG、USB串行/JTAG、单精度浮点单元(FPU)、384KB ROM、GDMA、TWAI®控制器(兼容ISO 11898-1标准)、ADC、触摸传感器、温度传感器、定时器、看门狗以及RTC内的16KB SRAM。 在Wi-Fi方面,ESP32-S3-WROOM-1/ESP32-S3-WROOM-1U支持高达150Mbps的数据传输速率,提供了A-MPDU和A-MSDU聚合功能,并在2412~2484MHz的中心频率范围内工作。在蓝牙方面,支持蓝牙5版本,包括蓝牙mesh功能,提供125Kbps、500Kbps、1Mbps和2Mbps的通信速度,具备多广告集扩展功能。模块的运行条件包括3.0~3.6V的供电电压,以及在不同的温度环境下,如-65°C至+65°C、-40°C至+85°C和-40°C至+105°C的运行温度范围。 认证方面,该模块支持RF认证,并且具备RoHS/REACH绿色认证。此外,ESP32-S3-WROOM-1/WROOM-1U模块通过了多项高可靠性测试,如高温寿命测试(HTOL)、高温存储寿命测试(HTSL)、无铅高温空气蒸汽测试(uHAST)、温度循环测试(TCT)以及电应力加速退化测试(ESD)。 ESP32-S3-WROOM-1与ESP32-S3-WROOM-1U的区别主要在于天线选项,ESP32-S3-WROOM-1集成了PCB天线,而ESP32-S3-WROOM-1U提供外部天线连接器,以便于在更灵活的天线设计中使用。这些特性使得ESP32-S3-WROOM-1/WROOM-1U模块适合于多样化且要求较高的物联网应用,例如智能家居、工业自动化、健康监测和各种可穿戴设备。
2026-01-09 14:57:01 1.21MB
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### 2018年计算机学科专业基础综合考试大纲(408)解析 #### I. 考试性质 **计算机学科专业基础综合考试**是面向计算机科学与技术领域硕士研究生入学设置的一种选拔性考试。该考试旨在通过标准化的方式评估考生是否掌握了计算机科学与技术本科阶段的核心知识和技能,并能够运用这些知识来分析与解决问题。 #### II. 考查目标 此考试覆盖了数据结构、计算机组成原理、操作系统和计算机网络等核心课程。具体来说,考生需要: - **掌握基本概念、原理与方法**:对于每一门课程,考生都需要熟悉基本概念、理论和实践方法。 - **分析与解决问题**:能够将所学的知识应用于解决具体的理论和实际问题。 - **综合运用能力**:具备将不同课程的知识融合起来解决复杂问题的能力。 #### III. 考试形式和试卷结构 - **试卷满分及考试时间**:考试总分为150分,考试时间为180分钟。 - **答题方式**:闭卷笔试。 - **试卷内容结构**: - 数据结构:45分 - 计算机组成原理:45分 - 操作系统:35分 - 计算机网络:25分 - **试卷题型结构**: - 单项选择题:80分(40题,每题2分) - 综合应用题:70分 #### IV. 考查内容详解 ##### 数据结构 - **考查目标**: - 掌握数据结构的基本概念、原理和方法。 - 理解数据的逻辑结构、存储结构及基本操作实现,并能分析算法的时间和空间复杂度。 - 能够使用数据结构的基本原理和方法分析并解决问题,具备使用C或C++语言设计与实现算法的能力。 - **具体内容**: - **线性表**:包括线性表的定义、基本操作和实现方法(顺序存储与链式存储)。 - **栈、队列和数组**:涵盖基本概念、存储结构(顺序存储与链式存储)及其应用。 - **树与二叉树**:介绍树的基本概念、二叉树的定义与特征、存储结构(顺序与链式)、遍历方法、线索二叉树、树和森林的转换等。 - **图**:探讨图的基本概念、存储结构(邻接矩阵、邻接表、邻接多重表等)、遍历算法(深度优先、广度优先)以及图的应用(最小生成树、最短路径、拓扑排序等)。 - **查找**:讲解查找的基本概念、各种查找方法(顺序、分块、折半等)、散列表以及字符串模式匹配等。 - **排序**:包括排序的基本概念、各种排序算法(插入、气泡、选择、希尔、快速、堆、归并等)、基数排序以及排序算法的应用。 ##### 计算机组成原理 - **考查目标**: - 理解单处理器计算机系统各部件的工作原理、结构和连接方式,建立整体的计算机系统概念。 - 掌握计算机系统层次化结构概念、硬件与软件之间的界面以及指令集体系结构的相关知识。 - 能够综合运用计算机组成的原理和方法解决理论和实际问题,并能够对高级程序设计语言中的相关问题进行分析。 - **具体内容**: - **计算机系统概述**:包括计算机的发展历程、系统层次结构、基本组成、性能指标等。 - **数据的表示和运算**:涉及数制与编码、定点数和浮点数的表示与运算、算术逻辑单元ALU的设计等。 该考试大纲全面覆盖了计算机科学与技术领域的核心知识,旨在通过全面考察考生的基础理论知识、分析问题能力和解决实际问题的能力,为高等教育机构提供一个客观公正的评估标准,从而保证硕士研究生招生的质量。
2026-01-09 11:33:17 350KB 2018 考试大纲 pdf
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ds180_7Series_Overview.pdf
2026-01-08 23:48:03 236KB xilinx
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解决pdf文件的电子签章功能,通过输入或实时数据库信息计算; 支持多页批量处理,文件支持后台批处理生成。 可以通过编码进行自定义设置,例如印章所在的页码和位置等。还支持电子签约、电子签章 账单的生成等等一系列的模板类的pdf的生成或者合成
2026-01-08 20:57:06 165KB java pdf
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Python100道基础⼊门练习题(附答案) 实例001:数字组合 题⽬ 有四个数字:1、2、3、4,能组成多少个互不相同且⽆重复数字的三位数?各是多少? 程序分析 遍历全部可能,把有重复的剃掉。 num=0 for a in range(1,5): for b in range(1,5): for c in range(1,5): if((a!=b)and(a!=c)and(b!=c)): print(a,b,c) num+=1 print (num) 实例002:"个税计算" 题⽬ 企业发放的奖⾦根据利润提成。利润(I)低于或等于10万元时,奖⾦可提10%;利润⾼于10万元,低于20万元时,低于10万元的部分 按10%提成,⾼于10万元的部分,可提成7.5%;20万到40万之间时,⾼于20万元的部分,可提成5%;40万到60万之间时⾼于40万元 的部分,可提成3%;60万到100万之间时,⾼于60万元的部分,可提成1.5%,⾼于100万元时,超过100万元的部分按1%提成,从键 盘输⼊当⽉利润I,求应发放奖⾦总数? 程序分析 分区间计算即可。 1 profit=int(input( Python作为一门易学且功能强大的编程语言,是初学者入门编程的理想选择。通过解决实际问题,我们可以更好地理解和掌握Python的基础知识。以下是从给定的题目中提取出的一些关键知识点: 1. 循环与条件语句: - `for`循环用于遍历范围或列表,如`for a in range(1, 5)`。 - `if`语句用于判断条件,例如检查三个数字是否互不相同。 - `while`循环在满足条件时持续执行,如在寻找完全平方数时。 2. 数组与列表操作: - 列表推导式,如`[(a, b, c) for a in range(1, 5) for b in range(1, 5) for c in range(1, 5) if (a != b) and (a != c) and (b != c)]`,可以快速生成所有可能的组合。 - `append()`方法将元素添加到列表末尾。 - `sorted()`函数用于对列表进行排序,如`sorted(raw2)`。 3. 函数和输入/输出: - `input()`函数用于接收用户输入,如`profit=int(input('Show me the money: '))`。 - 自定义函数,如`isLeapYear()`用于判断闰年。 - `print()`函数用于输出结果,例如`print(a, b, c)`。 4. 数学计算: - 百分比计算,例如在奖金计算中使用`profit * rate`。 - 平方根计算,如`(i + 168) ** 0.5`。 - 使用整数除法`//`和地板除法`**0.5`来判断一个数是否为完全平方数。 5. 条件判断与区间计算: - 在处理不同利润区间的奖金计算时,使用多个`if`和`break`语句来确定正确的提成比例。 6. 字符串操作: - 字符串格式化,如`'int%d: '`用于创建带有占位符的字符串。 7. 逻辑运算符: - `and`和`or`用于连接条件,如`(a != b) and (a != c) and (b != c)`。 8. 编程技巧: - 使用`range()`函数时,通常会包含起点但不包含终点,即`range(start, stop)`。 - 变量初始化,如`num=0`用于计数。 - 通过列表存储阈值和税率,然后遍历它们进行计算,如`thresholds`和`rates`。 这些练习题涵盖了Python的基础概念,包括数据类型、控制流、函数和数学运算等。通过解决这些问题,初学者能够巩固他们的编程技能,同时逐步提升解决问题的能力。在学习过程中,不断地实践和应用这些知识,将有助于加深对Python的理解并为进阶学习打下坚实基础。
2026-01-08 19:51:22 338KB 文档资料
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STMicroelectronics STEVAL-SPIN3201评估板是一款三相无刷直流电机驱动器。 该评估板采用了STSPIN32F0控制器和STD140N6F7 MOSFET。STEVAL-SPIN3201 为实现低压电机驱动应用提供了一个既经济实惠又易于使用的解决方案。 这些应用包括风扇、无人机和电动工具。 该评估板设计用于传感器或无传感器矢量控制 - 具有3分流检测的FOC算法。
2026-01-08 19:24:19 189KB  STSPIN32F0  开发板原理图
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在现代数字设计领域中,集成电路(IC)设计正变得越来越复杂,集成不同功能模块成为提高设计效率和性能的关键。为了简化这个过程,Xilinx推出了Vivado设计套件,其中包含创建和封装自定义IP(Intellectual Property)的核心功能。本篇文章详细介绍如何在Vivado设计套件中创建和封装自定义IP,并通过设计流程指导用户,以实现IP设计的高效率和高质量输出。 本文档强调了通过设计流程导航内容的重要性。Vivado设计套件的设计流程包括了多个步骤,从定义设计需求到综合、实现以及生成比特流文件。在这一系列流程中,创建和封装自定义IP是其中的关键环节。为了帮助用户更有效地导航设计流程,文档提供了清晰的章节划分和索引,方便用户根据实际需要快速找到相关内容。 对于支持的IP打包器输入,文档指出,Vivado设计套件支持不同类型的输入格式。用户可以通过多种方式提供IP设计数据,例如HDL代码(硬件描述语言代码)、图形设计文件或XML文件等。这些输入经过验证和预处理后,可以生成与Xilinx平台兼容的封装格式,为后续设计工作奠定基础。 关于IP打包器的输出,文档详细介绍了封装完成后,用户可以获得的输出内容。这些输出通常包括封装的IP核文件、必要的配置文件和文档说明。这些内容使得IP模块可以在Vivado设计环境中被轻松地集成和使用。输出的封装形式和内容要求严格遵循Xilinx的相关规范,以确保与其他设计流程和工具的兼容性。 此外,用户在使用打包程序设置时,能够根据具体的项目需求进行详细配置。文档中提供了关于如何设置打包参数的指南,例如打包器的版本、输出目录和封装选项等。这些设置会直接影响封装IP的质量和后续使用的便利性。 第二章专注于IP封装的基础知识,这是创建高质量自定义IP核的基石。本章从基础概念讲起,逐步引导用户了解什么是IP核、IP核在设计中的作用以及如何有效地创建和封装IP核。通过介绍IP核的不同类型和设计层次,用户能够了解封装过程中需要考虑的关键要素,如可重用性、可维护性以及与设计环境的兼容性等。 文档还深入讨论了封装IP核所需遵循的设计原则和流程,包括如何在设计中整合和优化功能模块,以及如何处理设计中的边界条件和异常情况。这些内容为设计出高性能且稳定的自定义IP核提供了理论支持和实践指导。 整体而言,Vivado设计套件的用户指南提供了全面的指导信息,帮助设计人员在复杂的设计环境中创建和封装高质量的自定义IP核。通过遵循本文档的指示,用户不仅能够理解封装过程中的关键步骤,还能够灵活使用Vivado设计套件中的工具和资源,以达到提高设计效率和产品性能的目标。
2026-01-08 17:52:30 8.71MB
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### 短期4D轨迹预测方法基于LSTM-IMM的研究 #### 摘要与背景 在本文中,作者提出了一种基于长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network,简称LSTM)与交互式多模型算法(Interacting Multiple Model,简称IMM)相结合的方法,用于短期4D轨迹预测。该方法旨在解决传统IMM算法难以准确预测时间信息的问题,并进一步提高经纬度和高度等三维位置信息的预测精度。 #### 关键技术与方法 ##### 交互式多模型算法(IMM) IMM算法是一种广泛应用于轨迹预测领域的算法,能够有效地预测目标物体的三维位置信息,即经度、纬度和高度。然而,由于其固有的局限性,在预测时间信息方面存在一定的不足。为了解决这一问题,本文通过引入LSTM神经网络对时间信息进行建模,并结合IMM算法的优势来实现更精准的4D轨迹预测。 ##### 长短时记忆神经网络(LSTM) LSTM是一种特殊的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),特别适用于处理序列数据中的长期依赖关系。它通过引入门控机制解决了传统RNN在训练过程中出现的梯度消失或爆炸问题,因此非常适合用于预测时间序列数据。 #### 方法概述 本研究提出的方法主要包括以下几个步骤: 1. **数据预处理**:收集历史轨迹数据,并对其进行预处理,包括数据清洗、特征提取等。 2. **IMM算法应用**:首先使用IMM算法预测目标的三维位置信息(经度、纬度、高度)。 3. **LSTM模型构建**: - 时间预测:利用相邻轨迹点之间的时间间隔作为特征,通过LSTM模型预测未来轨迹点的时间信息。 - 误差补偿:通过LSTM模型预测IMM算法预测结果与实际轨迹之间的误差值,并将这些误差值用于补偿IMM算法预测的三维位置信息。 4. **融合预测**:将IMM算法预测的三维位置信息与LSTM模型预测的时间信息及误差补偿后的三维位置信息进行融合,得到最终的4D轨迹预测结果。 #### 实验验证与结果分析 为了验证所提方法的有效性和准确性,研究人员使用了实际飞行数据进行了实验。实验结果显示,该方法不仅能够准确预测轨迹点的时间信息,还显著提高了所有飞行阶段的预测精度。具体来说: - 在时间预测方面,通过对相邻轨迹点之间的时间间隔进行学习,LSTM模型能够有效地预测未来轨迹点的准确时间。 - 在三维位置信息预测方面,通过引入LSTM模型预测的误差值对IMM算法的结果进行补偿,显著提高了经度、纬度和高度的预测精度。 - 此外,该方法还表现出了较快的响应速度,适合于实时或近实时的短期4D轨迹预测场景。 #### 结论与展望 本文提出了一种结合LSTM神经网络与IMM算法的短期4D轨迹预测方法,有效解决了传统IMM算法在时间预测方面的局限性,并提高了三维位置信息的预测精度。该方法通过实验验证了其在实际飞行数据中的有效性,展现出较好的应用前景。未来的研究可以进一步探索如何优化LSTM模型的结构与参数,以及如何将这种方法扩展到更复杂的飞行环境和其他领域中的轨迹预测任务。
2026-01-08 17:44:38 1.93MB
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