个人的课程设计，由于GitHub登不上了，又怕辛辛苦苦写的代码丢了，想了想放在这吧，完美解决马的遍历问题，并有个人认为美到炸的动态演示界面，Qt写的，比较满意的一个程序，展示完满足感爆棚。

具有正交架构的DDD Spring微服务 这是一个示例项目，旨在演示在使用域驱动设计（DDD）方法进行设计后，将正交软件体系结构与Spring子模块结合使用的好处。 经过大量研究，我找不到使用这种方法的代码。 因此，我开始结合可以在Internet上找到的内容和我自己的想法来完善此软件。 如果您不熟悉所描述的某些概念，请查看以下部分，其中我将对每个概念进行一些简要说明，并提供一些链接，以便您阅读更多信息。 域驱动设计（DDD） 指的是一种软件开发方法，该方法将开发重点放在对领域模型进行编程，该模型对领域的过程和规则有丰富的了解。 该名称来自Eric Evans在2003年写的一本书，该书通过一系列模式描述了该方法。 在这种方法中，主要思想是通过了解真实的词过程和参与者来开始设计，并在面向对象的编程语言中将它们建模为类。 这些代表现实世界参与者和过程的类应该与框架无关，并且仅使用面向

该项目演示了使Unity UI LayoutGroup动画化的技术。 Unity UI的布局系统通常非常健壮，但缺乏对动画的支持，因此我们不得不对其稍作改动。

LALR分析表构造算法之一： (1)构造文法G的LR（1）项目集族C={ I0，I1，……,In} 把所有的同心集合并在一起，记作C’={ J0，J1，……,Jm}为全并后的新族，含有项目[S’→S·，#]的项集Jk为分析表的初始状态集 (2)对于C’构造ACTION表： a) 若该项目为移入项，即为[A→α·aβ，b]形式则置ACTION[k.a]为Sj,其中Jj=GO(Jk，a) b) 若该项目为归约项，即为[A→α·,b]的形式，则置ACTION[k,b]=rj,其中j为第j个产生式 c) 若项目为[S’→S·,#]，则置ACTION[k,#]为“接受”，即acc (3) GOTO表的构造 假定Jk是Ii1, Ii2, Ii3,……Iit全并后的新集。由于所有这些Ii同心，那么GO（Ii1,X）, GO(Ii2,X),GO(Ii3,X),……GO(Iit,X)也同心，于是将这些同心集合并起来，记为Jj,则有GO（Jk，X）= Jj于是若GO（Jk，A）=Jj,则置GOTO[k,A]=j,其中A∈Vn (4) 分析表中空即为出错

正弦信号的matlab代码傅立叶综合 傅里叶综合Matlab演示应用程序。 使用App Designer和Symbolic Math Toolbox构建。 由于符号数学工具箱中包含的代码/功能重新分配方面的限制，因此无法实时进行系数计算。 解决这些限制会导致使用预先计算的傅立叶系数。 因此，我们需要预先计算系数（请参见下面的步骤）。 由于这更多是一种教学工具，因此限制不是交易破坏因素。 但是您应该意识到这一点。 我们正在做信号（和系统），这就是为什么没有单元（至少在y轴上）的原因。 想象一下，这是一些已归一化为最大幅度为“ 1”的电压。 如何准备傅立叶系数/函数 设置Matlab进行傅立叶系数的符号计算： syms x k L n evalin(symengine,'assume(k,Type::Integer)'); 定义要近似的函数： % Triangular Puse Train f= triangularPulse(-1,1,1,x) + triangularPulse(-1,1,1,x-2) + triangularPulse(-1,1,1,x-4) + triangular

Android读取ppt和pdf文件的代码例子。用于演示在手机屏幕上显示ppt和pdf文件内容的功能，其中读取ppt采用了读取纯文本与读取图文的两种方式，读取pdf采用了Vudroid框架和MuPDF框架分别进行解析，并对不同方式和框架进行了效果对比。

枫枫VB下载演示,带进度条VB6源码，简单的一个下载演示，带进度条的！

Sara - Rasa 演示机器人 :person_surfing: 介绍 此 repo 的目的是展示使用开源 Rasa 框架构建的上下文 AI 助手。 Sara 是 alpha 版本，存在于我们的文档中，帮助开发人员开始使用我们的开源工具。 它支持以下用户目标： 理解 Rasa 框架 开始使用 Rasa 回答一些关于 Rasa 的常见问题 将技术问题指向特定文档 订阅 Rasa 通讯 请求与 Rasa 的销售团队通话 处理基本的闲聊 您可以在找到 Sara 的计划增强功能 :construction_worker:‍ 安装 要安装 Sara，请克隆 repo 并运行： cd rasa-demo make install 这将安装机器人及其所有要求。 请注意，此机器人应与 python 3.6 或 3.7 一起使用。 :robot: 运行萨拉： 使用rasa train训练模型（这将需要大量内存来训练，如果您想更快地训练它，请尝试使用--augment

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