2024年一线大厂Java面试题及详细讲解（含代码示例）

docker2mqtt 介绍 docker2mqtt启用通过mqtt监视docker容器的功能。 此外，docker2mqtt还支持Home Assistant发现并为每个容器创建一个设备，可以在其中使用不同的传感器来监视容器的当前状态。 该实现是在Rust中实现的。 这样可以使图像尺寸较小，并为长时间运行创造了环境。 docker2mqtt依靠docker.sock读取当前状态。 配置 docker2mqtt是使用yaml配置的。 然后，通过容积将配置物提供给容器。 在docker-compose.yaml中，可以按以下方式初始化容器： version : " 3.0 " services : docker2mqtt : image : serowy/docker2mqtt:latest container_name : docker2mqtt resta

硬件平台：STM32F4系列 程序设计：基于STM32HAL库，UART DMA方式接收与发送，串口数据缓存使用lwrb（FIFO），接收与发送的数据实现零拷贝，为了单片机使用效率，可以参考。 测试验证：上位机向两个串口进行1ms定时发送1024字节，百万数据量收发正常

修改代码的艺术(完整书签)

标题和描述中提到的知识点是关于如何使用AT89S52单片机来实现DTMF（双音多频）信号的译码。DTMF是一种电话拨号系统中使用的信号编码方式，它由两个正弦波组成，一个高频和一个低频，其组合代表特定的数字键。这种技术不仅用于电话拨号，而且在遥控系统及数据传输中也得到了广泛应用。 在设计一个DTMF译码器时，常用的方法是利用集成电路，如MC145436等，这些集成电路专门用于识别DTMF信号中的特定频率组合。然而，这些方法往往需要额外的硬件支持，并可能增加成本。本文提出了一种基于AT89S52单片机的译码算法，该算法通过软件处理而非硬件，能够实现DTMF信号的译码，这样可以降低成本并简化电路设计。 单片机AT89S52是一种常见的8位微控制器，它通常用于各种嵌入式系统和控制应用。通过编程，AT89S52可以执行离散傅立叶变换（DFT）来分析DTMF信号。DFT是一种数学方法，可以将信号从时域转换到频域，从而识别出信号中的特定频率分量。 在本文中，作者通过计算机仿真证明了基于AT89S52单片机的DTMF译码算法是可行的。文章详细描述了DTMF信号的频率组成，这些频率分为了高低两个频段，分别由四个频率组成。每个按键对应一种高低频率的组合，比如按键“*”对应低频941Hz和高频1209Hz的组合。 为了准确译码，需要对DTMF信号进行采样，并计算其在特定频率点的幅值密度。这是因为DTMF信号本质上是有限长的，因此在采样时会产生泄漏效应，这可能会导致一些非目标频率点的幅值密度不为零。但是，对于实际存在的特定频率分量，其幅值密度通常会远大于其他频率点的幅值密度，因此可以通过比较幅值密度来识别按键。 在实际操作中，译码器需要通过整形电路来处理DTMF信号，使其适应单片机的输入要求。整形电路将信号转换为方波信号，这使得离散傅立叶变换计算的复杂度大大降低。通过对整形后的DTMF信号进行采样和分析，可以通过查找表的方式来确定相应的按键。 文章还提出了可能的误差分析，包括时域截断带来的泄漏效应，以及实际电路的非理想性，这些都可能导致幅值密度计算上的误差。但是，总体来说，通过适当的算法和误差校正，这种基于单片机的DTMF译码器能够准确地完成译码任务。 总结来说，本文介绍了如何使用AT89S52单片机结合计算机仿真来实现DTMF信号的译码，以及相关的频率分析、信号整形和误差分析方法。这种设计既能够降低硬件成本，又能满足实际应用中对DTMF译码的要求。

西门子S7-1200/1500 PLC Web API 是一种高级功能，允许用户通过网络接口与PLC进行通信，实现远程监控、数据采集和控制。这个范例代码是为开发者提供的一种实践指导，帮助他们理解和应用这项技术。在本文中，我们将深入探讨相关知识点，包括API的基本概念、Web服务器在PLC中的实现以及如何利用这些工具进行编程。 API（Application Programming Interface）是一组预定义的函数、协议和工具，用于构建软件应用程序。在西门子S7-1200/1500 PLC中，Web API使得PLC可以作为Web服务器运行，提供HTTP或HTTPS服务，使远程客户端可以通过网络调用特定的API接口来读取或写入PLC的数据。 西门子的S7-1200/1500系列PLC内置了Web服务器功能，这使得它们能够提供网页界面，用于监控和配置PLC状态。通过Web API，开发者可以利用JavaScript、Python、C#等编程语言编写应用程序，与PLC进行交互，而无需安装额外的硬件或软件。例如，你可以创建一个网页，实时显示PLC的输入/输出状态，或者设置定时任务以自动执行PLC程序。 为了使用西门子PLC的Web API，你需要遵循以下步骤： 1. **配置PLC**：在PLC的编程软件（如TIA Portal）中，设置Web服务器选项，确保其启用并配置好端口和安全设置。 2. **理解接口**：查阅官方手册，了解可用的API函数和参数。这些函数通常会包括读取和写入变量、执行程序、获取系统信息等。 3. **编写客户端代码**：在你的开发环境中，创建一个客户端应用程序，使用HTTP请求（如GET或POST）来调用PLC的API接口。 4. **测试与调试**：连接到PLC的Web服务器，通过发送请求并解析响应来测试你的代码。 在提供的压缩包文件“plcwebapi”中，可能包含了示例代码、配置文件以及详细的说明文档，这些资源可以帮助开发者快速上手。建议先阅读《https://blog.csdn.net/zhypro/article/details/129393306》这篇文章，它可能提供了关于如何使用这些范例代码的详细步骤和技巧。 在实际应用中，Web API的使用场景非常广泛，例如在工业4.0环境中，可以实现设备间的互联互通，提高生产效率；在物联网(IoT)项目中，可以实时收集和分析设备数据，优化运维；在远程监控系统中，可以随时随地查看设备状态，及时处理故障。 掌握西门子S7-1200/1500 PLC的Web API技术，将大大提升你的工程能力和项目实施效果。通过深入学习和实践，你可以创造出更多创新的解决方案，实现自动化系统的智能化升级。

实现技术后台:JAVA+SpringBoot+MybatisPlus+MySQL 前端 : VUE 带数据库文件以及整个后台 可以直接部署运行,功能齐全 包含功能: 扫码点餐 , 在线点餐 , 堂食 , 外卖 , 个人信息管理 , 地址管理 , 后台管理 , 上传下载

Logiscope是面向源代码进行工作的，贯穿于软件开发、代码评审、单元测试、集成测试、系统测试、以及软件维护阶段。 本人上传得LogiScope 6.1属于破解版本，下载安装之后，第一次使用LogiScope6.1时会提示激活该软件，制定Liscense到解压后文件夹的liscense.dat即可激活

最小生成树问题在图论和计算机科学中是一个经典问题，其目标是从一个加权无向图中找到一棵包括所有节点的树，使得树的所有边的权重之和最小。Prim算法是一种解决这一问题的有效方法，它是由Vojtěch Jarník在1930年首次提出，后由Robert C. Prim在1957年和Joseph Kruskal几乎同时独立发展出来的。 在MATLAB环境中实现Prim算法，主要涉及以下几个步骤： 1. **初始化**: 首先选择一个起始节点，通常选择图中的任意一个节点作为起点。在这个过程中，我们需要一个数据结构来存储当前生成树的边以及它们的权重，以及每个节点是否已经被加入到最小生成树中。 2. **构建邻接矩阵**: 描述图中节点之间的连接关系，MATLAB中的`D`矩阵就是一个典型的邻接矩阵，其中`D[i][j]`表示节点i到节点j的边的权重。如果不存在边，则权重通常设为无穷大或非常大的数。 3. **循环过程**: 在每次迭代中，Prim算法从当前生成树的边界节点（尚未被加入到树中的节点）中寻找最小权重的边，并将其添加到最小生成树中。边界节点是那些与当前生成树中至少有一个节点有边相连，但自身还未被包含在内的节点。 4. **更新状态**: 添加了新边后，更新节点的状态，将其标记为已加入最小生成树，并更新边界节点集合。这个过程重复，直到所有节点都被加入到最小生成树中。 5. **输出结果**: 最终得到的两行矩阵`T`代表最小生成树的边集，其中每对上下对应的数字表示一条边，即节点i和节点j之间存在一条权重最小的边。 在MATLAB代码中，`prim`函数可能接收两个参数：邻接矩阵`D`和节点个数`n`。函数内部会执行上述步骤，最终返回最小生成树的边集`T`。用户可以根据这个返回值，按照描述中提到的方法，将上下两行数字对应的节点相连，从而可视化最小生成树。 MATLAB作为一种强大的数值计算和图形处理工具，非常适合用来实现和演示算法，如Prim最小生成树算法。通过实际编写和运行代码，可以更直观地理解算法的工作原理，这对于学习和教学都是非常有价值的。 在给定的压缩包文件中，"最小生成树Prim算法"可能是实现上述描述的MATLAB代码文件。用户可以通过阅读和运行这个代码，进一步了解和掌握Prim算法的具体实现细节。同时，也可以结合其他图形可视化工具，如MATLAB的`plot`或`graph`函数，来展示算法的运行过程和结果。

在IT领域，安全是至关重要的，特别是在处理敏感数据时。C#是一种强大的编程语言，它提供了丰富的库和支持来实现各种安全功能，其中包括文件的加密和解密。本篇将深入探讨如何利用C#和AES（高级加密标准）算法来创建一个文件加密解密工具。 AES是一种对称加密算法，广泛应用于数据保护，因为它既高效又安全。它的基本工作原理是通过一系列复杂的数学运算（如置换、混淆等）将明文转换为密文，只有拥有正确密钥的人才能解密并访问原始数据。C#中的System.Security.Cryptography命名空间提供了对AES的支持。 我们需要导入必要的命名空间： ```csharp using System; using System.IO; using System.Security.Cryptography; using System.Text; ``` 然后，我们可以创建一个类，包含加密和解密方法。加密过程通常包括以下几个步骤： 1. **密钥和初始化向量（IV）的生成**：AES需要一个固定长度的密钥和初始化向量。我们可以使用Aes.Create()创建一个新的AES实例，并设置密钥大小（如256位）和块大小（如128位）。 2. **密钥和IV的生成与存储**：由于这些是保密的，我们需要安全地存储它们。可以将其编码为Base64字符串，以便在需要时解码。 3. **文件读取与加密**：读取文件内容到字节数组，然后使用AES对象的CreateEncryptor()方法创建加密器。使用加密器的TransformFinalBlock()方法对数据进行加密。 4. **写入加密后的文件**：将加密结果写入新的文件，或者覆盖原文件。 解密过程与之相反，主要步骤包括： 1. **密钥和IV的加载**：从存储位置加载Base64编码的密钥和IV，然后解码回原始形式。 2. **创建解密器**：使用加载的密钥和IV创建AES解密器。 3. **读取并解密文件**：读取加密文件内容，使用解密器的TransformFinalBlock()方法解密数据。 4. **写入解密后的文件**：将解密结果写入新的文件，或覆盖原文件。 在实际应用中，我们还需要考虑异常处理，确保在操作过程中如果出现错误，程序能够恢复并给出适当的反馈。同时，为了增强安全性，可以使用随机生成的初始化向量，确保每次加密都是唯一的，即使相同的明文也不会得到相同的密文。 文件`exelock`可能是一个示例加密的文件，使用上述C# AES加密工具进行加密。解密这个文件时，用户需要提供正确的密钥和初始化向量，以恢复其原始内容。 总结起来，使用C#和AES算法实现文件加密解密工具是一项涉及密码学、文件操作和异常处理的复杂任务。通过理解这些核心概念和步骤，开发者可以构建出可靠的安全解决方案，确保数据在传输和存储过程中的隐私和安全。