• 一、现实中的组件与接口； • 二、把现实中的思想融入到软件中； • 三、C++程序中的组件与接口； • 四、COM组件与COM接口； • 五、QueryInterface函数，HRESULT类型，IID类型， 数据类型转换。

java se tomcat struts2 spring hibernate java ee 源代码 文件来源 hibernate-release-4.1.3.Final.zip（官方下载） spring-framework-3.1.1.RELEASE-with-docs.zip（官方下载） struts-2.3.4-all.zip（官方下载） apache-tomcat-7.0.30-src.zip（官方下载） jdk-6u23-fcs-src-b05-jrl-12_nov_2010.jar（OpenJDK下载） javaee.src.zip（此文件似乎来自老板本tomacat， 我用上面的新版tomacat源码覆盖了一些文件）（csdn网站资源）

在IT领域，公式解析控件是一种非常重要的工具，尤其对于科学计算、数据分析和教育软件开发而言。"很好用的公式解析控件，支持C语言代码脚本formula1.5"这个标题揭示了我们讨论的核心——一个高效且实用的公式解析库，它不仅能够解析数学公式，还能够处理C语言代码和各种表达式。这样的工具对于程序员来说，无疑极大地提升了他们在项目中处理复杂计算的能力。 我们要理解什么是公式解析。公式解析是将人类可读的数学表达式转换为计算机可以理解和执行的形式的过程。这涉及到符号计算、语法分析和语义解释等多个步骤。公式解析控件能够帮助开发者快速实现这一过程，使得应用程序能够动态地处理用户输入的数学公式。 这个控件的亮点在于它支持C语言代码脚本。这意味着开发者可以用C语言编写算法，然后嵌入到解析器中，这样就可以利用C语言的强大性能来处理复杂的计算任务。C语言作为一种底层编程语言，具有运行效率高、内存管理灵活等优点，因此对于需要高性能计算的应用来说，这是一个非常有价值的特性。 在描述中提到，该控件"非常强大好用"，这可能意味着它拥有良好的用户体验，提供了丰富的API供开发者调用，以及高效的解析引擎。它能够处理各种表达式，这包括但不限于代数表达式、微积分表达式、矩阵运算、逻辑表达式等。这种灵活性使得它适用于多种应用场景，如科学计算软件、在线教育平台、工程设计工具等。 标签中的"formula"指的是数学公式，"脚本"通常是指编程脚本，而"表达式"则涵盖了数学和编程的各种形式的表达。这些标签进一步强调了该控件的主要功能和应用领域。 至于压缩包内的文件"formula1.5"，很可能是一个库文件或者程序的版本号，表明这是公式解析控件的1.5版本。通常，软件的版本更新会带来性能提升、新功能添加或已知问题的修复，因此，使用最新版本的控件通常是明智的选择。 "很好用的公式解析控件，支持C语言代码脚本formula1.5"是一个强大的工具，它提供了解析数学公式和C语言脚本的功能，能够帮助开发者构建能够处理复杂计算任务的应用程序。无论是进行科学计算、数据分析还是教学应用，这个控件都是一个宝贵的资源，其高效性和易用性使其在IT行业中具有很高的价值。

ISAR成像单特显点法。通过整体相关法的包络对齐处理，ISAR各次回波的距离单元已实现初步对齐，各距离单元回波包络序列的幅度和相位的横向变化基本一致。但是并没有实现相位级别的精细化对齐，此时距离变化量相对波长仍有很大的变化，这种随机初相会导致多普勒散焦，严重影响ISAR成像质量，需要予以去除。该代码能够能够实现单特显点法的相位校正，是ISAR成像过程中的重要代码。

这是一个用C#实现的读写sqlite数据库的例子，希望能对正学习这一块的朋友有帮助。 需要使用System.Data.SQLite库 大至步骤如下： 在WinForms项目中添加一个数据库连接。你可以使用SQLiteConnection类来建立数据库连接。 创建SQLiteCommand对象来执行SQL查询。 使用SQLiteDataReader来读取查询结果。 执行增删改查操作。 关于SQLite SQLite是一个轻量级的关系型数据库管理系统，遵守ACID原则，其特点是高度便携、使用方便、结构紧凑、高效和可靠。它不是客户端-服务器结构的数据库，而是嵌入式的数据库引擎，可以将其看作是一个单一的、自包含的、零配置的数据库文件。SQLite支持大多数SQL92标准，可以在所有主要的操作系统上运行，并且其源代码是完全公开的。 SQLite也有一些限制和不足之处，例如不具有高度的并发性和良好的存取权限控制，没有内置的函数集，不支持存储过程以及深奥的SQL语言特性，也不支持XML/Java扩展等。

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LMDB（Lightning Memory-Mapped Database）是一种轻量级、高性能、嵌入式的键值对数据库，常用于数据缓存和日志记录等场景。在计算机科学，尤其是机器学习领域，LMDB因其快速的读写速度和低内存占用，成为了构建数据存储系统，特别是训练深度学习模型时如Caffe框架的数据预处理阶段的首选工具。 标题“lmdb代码——caffe”表明我们关注的是如何在Caffe框架中使用LMDB作为数据存储。Caffe是著名的深度学习框架，以其高效和易用性著称。在Caffe中，数据通常以数据库的形式存储，LMDB就是其中一个选择，它能提供随机访问和高效的批量读取，这对于训练大规模图像分类或识别模型至关重要。 描述提到“lmdb，搭建caffe必备,少的东西我都添加上了，能直接生成”，这暗示了提供的是一个已经配置好且完整的LMDB环境，用户可以直接用于Caffe的数据预处理，无需额外安装或配置，这极大地简化了开发流程。 在使用LMDB与Caffe结合时，主要涉及以下步骤： 1. **数据准备**：你需要将原始数据转换为Caffe所需的格式。这可能包括图片的预处理（如尺度调整、色彩归一化等）以及标签的处理。 2. **创建LMDB数据库**：使用Caffe提供的`convert_imageset`工具或者自定义脚本，将处理后的数据写入到LMDB数据库中。这个过程会将每个样本作为一个键值对存储，键通常是样本的ID，值是预处理后的数据。 3. **配置Caffe的prototxt文件**：在Caffe的训练配置文件（prototxt）中，你需要指定数据层（Data Layer）的参数，包括LMDB数据库的路径、批大小（batch size）、是否进行随机打乱（shuffle）等。 4. **启动训练**：完成上述步骤后，你就可以使用Caffe的`caffe train`命令开始训练模型了。Caffe会自动从LMDB数据库中读取数据进行训练。 关于LMDB的特性，它支持内存映射，这意味着数据库文件可以直接加载到内存中，提供接近于内存的速度。此外，LMDB还具备事务处理能力，保证了数据的一致性和完整性。尽管LMDB不支持复杂的查询，但对于Caffe这样的深度学习框架，简单快速地读取和写入键值对就足够了。 在实际应用中，可能还需要注意LMDB的大小限制。默认情况下，LMDB的大小限制为10GB，但可以通过设置环境变量`MDB_MAP_SIZE`来扩大。同时，为了提高性能，可以调整其他参数，如并发读写控制的`max_readers`。 LMDB在Caffe中的作用是作为数据输入层，提供高效稳定的数据读取，使得深度学习模型的训练过程更加流畅。通过合理的配置和使用，可以充分利用其优势，优化深度学习的训练效率。

在OpenCV基础知识的第十部分，我们将深入探讨人脸识别项目，这是一个非常实用且广泛应用于各种场景的技术。OpenCV，全称为Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的功能，包括图像处理、视频分析以及包括人脸识别在内的多种对象识别。 人脸识别是计算机视觉领域的一个重要课题，它涉及到图像处理、模式识别和机器学习等多个子领域。在这个项目中，我们将学习如何使用OpenCV来实现这一功能，这对于初学者来说是一个很好的实践机会。OpenCV库中包含了Haar特征级联分类器，这是一个经过预先训练的模型，专门用于检测图像中的人脸。 我们需要了解Haar特征，这是一种基于图像强度直方图的局部特征描述符。Haar级联分类器通过一系列的Haar特征和Adaboost算法进行训练，能够有效地检测出图像中的人脸。在OpenCV中，我们可以使用`cv2.CascadeClassifier`类加载预训练的级联分类器XML文件，如`haarcascade_frontalface_default.xml`，用于人脸检测。 接着，我们将学习如何使用OpenCV处理图像和视频流。在处理图像时，我们需要读取图片文件，然后应用级联分类器进行人脸检测。对于视频流，可以打开摄像头并实时处理每一帧，检测其中的人脸。OpenCV提供了`cv2.VideoCapture`类来捕获视频流，并用`cv2.imshow`显示处理结果。 除了人脸识别，这个项目还涵盖了其他几种跟踪技术，如眼睛跟踪、行人跟踪和车牌跟踪。眼睛检测通常使用类似的方法，但可能需要更精细的特征描述符，如LBP（Local Binary Patterns）。行人和车牌的检测则可能涉及更复杂的模型，如HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征和SVM（Support Vector Machines）分类器。 在实现这些功能时，OpenCV提供了一些关键函数，如`cv2.rectangle`用于在图像上绘制矩形框以标记检测到的对象，以及`cv2.waitKey`来控制程序的运行速度和用户交互。此外，可能还需要利用`cv2.resize`对图像进行缩放，以及`cv2.imwrite`将结果保存为图片文件。 在实际项目中，我们还需要考虑性能优化和误报的减少。例如，可以采用多尺度检测来提高人脸检测的准确性，或者使用滑动窗口策略来寻找不同大小和位置的人脸。同时，还可以通过设置阈值来减少非人脸区域的误判。 "OpenCV基础知识（10）- 人脸识别项目完整代码"是一个极好的学习资源，它将引导OpenCV初学者逐步掌握人脸识别和其他对象跟踪技术。通过实践这些代码，不仅可以理解OpenCV的基本操作，还能掌握计算机视觉中的核心概念，为进一步深入学习和应用打下坚实的基础。

环境： Windows 10 pro x64 Visual Studio 2015 OpenCV4.9.0 算法： Face Detection with YuNet Face Recognition with SFace

单尺度retinex，对比较暗的图像进行对比度增强，有很好的结果