Struts2框架是一款广泛应用于Java Web开发中的开源MVC框架，它简化了Web应用程序的构建，使得业务逻辑、控制逻辑和视图层得以分离。单元测试对于任何软件项目都至关重要，因为它能确保代码的正确性，提高代码质量和可维护性。在Struts2中，我们通常使用JUnit作为单元测试工具，结合Mockito等库来模拟依赖，进行隔离测试。 了解Struts2的执行流程：请求到达Servlet容器后，通过StrutsPrepareAndExecuteFilter转发到Struts2的核心拦截器链。Action类处理请求，根据配置的Result类型返回相应的视图。单元测试的目标是针对这些Action类及其方法进行验证。 JUnit是Java平台上的一个轻量级单元测试框架，它允许开发者编写测试用例，对代码进行断言以检查预期结果。在Struts2中，我们需要为每个Action创建对应的JUnit测试类。测试类通常继承自`StrutsTestCase`或`StrutsSpringTestCase`（如果使用了Spring框架），这两个类提供了模拟Struts2上下文环境的功能。 以下是一些可能的测试步骤： 1. **创建测试类**：创建一个Java类，例如`MyActionTest`，并继承`StrutsTestCase`。导入必要的测试库，如JUnit、Struts2测试相关的类。 2. **注解测试类**：使用`@Before`和`@After`注解定义测试前后的准备和清理工作，如初始化Struts2上下文，配置Action和ActionMapping。 3. **定义测试方法**：为每个Action方法创建一个测试方法，使用`@Test`注解标记。方法内调用待测试的方法，并设置必要的输入参数。 4. **模拟依赖**：如果Action类依赖其他服务或DAO，可以使用Mockito等工具进行模拟，避免真实数据库交互。例如，`mock(MyService.class)`，然后使用`when()`和`thenReturn()`指定模拟行为。 5. **执行测试**：使用`assertXXX()`系列方法（如`assertEquals()`, `assertTrue()`)进行断言，确保Action方法执行后的结果符合预期。 6. **运行测试**：在Eclipse中，右键点击测试类，选择"Run As" -> "JUnit Test"运行测试，查看测试结果，确保所有测试用例都通过。 在提供的"JavaDemo"目录下，你可能找到以下结构： - `src/main/java`: 包含Struts2 Action类和其他业务逻辑组件。 - `src/test/java`: 存放单元测试代码，每个Action类对应一个测试类。 示例代码可能如下： ```java import org.junit.Before; import org.junit.Test; import static org.junit.Assert.assertEquals; public class MyActionTest extends StrutsTestCase { private MyAction myAction; @Before public void setUp() { // 初始化Action实例 myAction = new MyAction(); } @Test public void testExecute() { // 模拟依赖，如果有的话 // ... // 调用Action方法 String result = myAction.execute(); // 断言结果 assertEquals("success", result); } } ``` 以上就是对"Struts2框架单元测试代码"的详细解析。通过这样的测试，我们可以确保每个Action的逻辑都能正常工作，提高整体项目的稳定性和可靠性。在实际开发中，确保对所有关键业务逻辑进行充分测试，这将有助于减少bug，提升产品质量。

OpenVINO Runtime支持同步或异步模式下的推理。Async API的主要优点是，当设备忙于推理时，应用程序可以并行执行其他任务（例如，填充输入或调度其他请求），而不是等待当前推理首先完成。 当我们使用异步API时，第二个请求的传输与第一个推理的执行重叠，这防止了任何硬件空闲时间。本视频中，我们以YOLOv8模型为例，对比了OpenVINO分别使用同步推理接口以及异步推理接口的推理速度情况。 其中同步推理一帧平均推理时间为43.02毫秒，而异步接口一帧平均推理时间仅为11.37毫秒，异步接口一秒钟平均可以实现87.98FPS的推理，是同步推理的3.78倍，速度快到飞起！！

瑞萨TFT驱动IC初始化代码及IC规格书（DATASHEET），R63311支持FHD分辨率，小米3、OPPO X909、SONY L39H、HTC蝴蝶、金立E6等机型均采用此IC芯片。

UCOS2，全称为uC/OS-II，是一款流行的、实时性强、可移植性高的嵌入式操作系统。这个"UCOS2源代码2.91（纯净版）"的资源包含的是该系统的纯源码版本，版本号为2.91，意味着它没有额外的第三方库或特定硬件平台的依赖，更适合开发者进行深入学习和定制。 UCOS2的核心特性包括： 1. **多任务支持**：UCOS2允许同时执行多个任务，通过任务调度器来决定哪个任务应该获得CPU的使用权。每个任务都有其优先级，高优先级任务在没有被阻塞的情况下会抢占低优先级任务。 2. **信号量和互斥锁**：提供同步和资源保护机制。信号量用于控制共享资源的访问数量，互斥锁则确保同一时间只有一个任务可以访问特定资源。 3. **消息队列**：任务间通信的重要手段，一个任务可以发送消息到消息队列，另一个任务则可以从队列中接收消息。 4. **定时器**：可以设置周期性和一次性定时事件，为应用程序提供延时或定期触发功能。 5. **内存管理**：包括动态内存分配和释放，确保有效利用有限的系统内存。 6. **任务切换**：高效的任务切换机制，使得CPU能够在短时间内快速地在不同任务之间切换，从而实现高实时性。 7. **可移植性**：UCOS2设计时考虑了跨平台的兼容性，可以在多种微处理器架构上运行，包括ARM、MIPS、x86等。 源代码的分析和学习对于嵌入式开发人员来说极其重要，因为这有助于理解操作系统的内部工作原理，从而更好地优化应用软件。在"Software"这个文件夹中，可能包含了UCOS2的源码文件、编译脚本、配置文件以及可能的示例项目。开发者可以通过阅读这些源代码，了解任务创建、任务调度、中断处理、内存管理等关键操作的实现细节，并可以根据具体需求进行修改和扩展。 通过学习和实践UCOS2，开发者能够提升在嵌入式系统设计、实时操作系统理解和调试等方面的能力，这对于从事物联网、智能设备、工业自动化等领域的工作至关重要。同时，掌握UCOS2的源代码也有助于开发者过渡到其他类似的操作系统，如FreeRTOS或RT-Thread，因为它们的基本概念和机制是相通的。 "UCOS2源代码2.91（纯净版）"是一份宝贵的教育资源，对于想要深入研究嵌入式实时操作系统的人来说，它提供了丰富的学习材料和实践机会。通过细致地阅读和分析源代码，开发者不仅可以了解UCOS2的内部机制，还能掌握如何有效地利用操作系统来构建高效、可靠的嵌入式应用。

《VB6实现俄罗斯方块详解》 VB6（Visual Basic 6.0）是微软公司推出的一款经典编程语言，以其简单易学、功能强大的特点深受程序员喜爱。在VB6中实现俄罗斯方块这款游戏，不仅可以帮助初学者理解游戏编程的基本原理，也能加深对VB6语法和事件驱动编程的理解。 我们要明白俄罗斯方块的基本机制。游戏的核心部分由以下几个要素组成： 1. **游戏区域**：这是游戏的主面板，通常是一个10x20的网格，每个单元格可以放置一个方块的部分。在VB6中，可以使用多行文本框或者数组控件来创建这个区域。 2. **方块**：游戏有七种不同形状的方块，每种由4个单元格组成。在VB6中，可以用结构体或类来定义方块，包括其形状、颜色和旋转状态。 3. **控制**：玩家可以通过键盘控制方块的移动和旋转。VB6中的`KeyDown`和`KeyDown`事件可以监听用户的输入，实现方块的移动。 4. **逻辑**：当方块落地后，需要检查是否形成完整的一行，如果是，则消除该行并更新得分。VB6中，可以通过循环遍历游戏区域，检查行是否完整。 5. **生成新方块**：游戏开始时和每次方块落地后，需要生成新的方块。VB6中，可以设计一个函数来随机选择一种方块并将其放置在合适的位置。 6. **界面**：良好的用户界面可以提升游戏体验。VB6提供了丰富的图形控件和样式设置，可以创建出多彩的俄罗斯方块界面。 7. **计分系统**：VB6的变量和函数可以用来计算和显示得分，每当消除一行，得分增加。 实现这些功能时，VB6的编程思路通常如下： 1. **初始化**：在程序启动时，创建游戏区域，设置初始方块，启动定时器控制方块自动下落。 2. **事件处理**：通过响应键盘事件，调整方块位置和旋转。定时器事件触发时，检查方块是否能继续下落，如果不能则固定位置并检查消除行。 3. **逻辑判断**：使用循环和条件语句，检查方块是否与已存在的方块或边界相撞，以及是否有完整的行。 4. **图形绘制**：利用VB6的绘图功能，根据方块的位置和形状在游戏区域上绘制方块，同时更新得分显示。 5. **游戏结束**：当游戏区域填满无法放下新的方块时，游戏结束，显示最终得分。 通过VB6实现俄罗斯方块，不仅锻炼了编程技巧，也对程序设计流程有了深入理解。从设计数据结构，编写逻辑控制，到优化用户体验，每一个环节都是对编程思维的实践和提升。因此，无论你是编程初学者还是经验丰富的开发者，通过这个项目都能收获不少知识和乐趣。

基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第1页。 1实验目的 使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 2实验环境 2.1Weka介绍 Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 图1Weka主界面 Weka系统包括处理标准数据挖掘问题的所有方法：回归、分类、聚类、关联规则以及属性选择。分析要进行处理的数据是重要的一个环节，Weka提供了很多用于数据可视化和与处理的工具。输入数据可以有两种形式，第一种是以ARFF格式为代表的文件；另一种是直接读取数据库表。 使用Weka的方式主要有三种：第一种是将学习方案应用于某个数据集，然后分析其输出，从而更多地了解这些数据；第二种是使用已经学习到的模型对新实例进预测；第三种是使用多种学习器，然后根据其性能表现选择其中一种来进行预测。用户使用交互式界面菜单中选择一种学习方基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。法，大部分学习方案都带有可调节的参数，用户可通过属性列表或对象编辑器修改参数，然后通过同一个评估模块对学习方案的性能进行评估。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第2页。 2.2数据和数据集 根据应用的不同，数据挖掘的对象可以是各种各样的数据，这些数据可以是各种形式的存储，如数据库、数据仓库、数据文件、流数据、多媒体、网页，等等。即可以集中存储在数据存储库中，也可以分布在世界各地的网络服务器上。 大部分数据集都以数据库表和数据文件的形式存在，Weka支持读取数据库表和多种格 式的数据文件，其中，使用最多的是一种称为ARFF格式的文件。 ARFF格式是一种Weka专用的文件格式，Weka的正式文档中说明AREF代表Attribute-RelationFileFormat（属性-关系文件格式）。该文件是ASCII文本文件，描述共享一组属性结构的实例列表，由独立且无序的实例组成，是Weka表示数据集的标准方法，AREF不涉及实例之间的关系。 3数据预处理 本实验采用Weka平台，数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iri.arff。 Iri是鸢尾花的意思，鸢尾花是鸢尾属植物，是一种草本开花植物的统称。鸢尾花只有三枚花瓣，其余外围的那三瓣乃是保护花蕾的花萼，只是由于这三枚瓣状花萼长得酷似花瓣，以致常常以假乱真，令人难以辨认。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。由于本次使用平台自带的ARFF格式数据，所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图2所示。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。 基于Weka的数据分类分析实验报告范文全文共6页，当前为第3页。 图2AREF格式数据集（iri.arff） 鸢尾花的数据集包括三个类别：IriSetoa（山鸢尾）、IriVericolour（变色鸢尾）和IriVirginica（维吉尼亚鸢尾），每个类别各有50个实例。数据集定义了5个属性：epallength（花萼长）、epalwidth（花萼宽）、petallength（花瓣长）、petalwidth（花瓣宽）、cla（类别）。最后一个属性一般作为类别属性，其余属性都是数值，单位为cm（厘米）。 实验数据集中所有的数据都是实验所需的，因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数 据集中存在大量的与实验无关的属性，则需要使用weka平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 实验所需的训练集和测试集均为iri.arff。 4实验过程及结果 应用iri.arff数据集，分别采用LibSVM、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价，分别在训练数据上训练分类模型，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最 《基于Weka的数据分类分析实验报告》 实验的主要目的是运用数据挖掘中的分类算法对特定数据集进行训练和测试，以对比不同算法的效果，并熟悉Weka这一数据挖掘工具的使用。Weka是由新西兰怀卡托大学开发的一款开源软件，它支持在多种操作系统上运行，涵盖了回归、分类、聚类、关联规则和属性选择等多种数据挖掘任务。Weka提供了一个直观的用户界面，用户可以通过菜单选择不同的学习算法，调整参数，并通过内置的评估模块来比较不同方案的性能。 实验环境主要涉及到Weka的介绍和数据集的选择。Weka能够处理多种数据源，包括ARFF格式的文件，这是Weka专用的一种属性-关系文件格式，用于描述具有相同属性结构的实例列表。实验选用的数据集是iri.arff，源自鸢尾花数据，包含了三个鸢尾花品种，每个品种有50个实例，共有5个属性，包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度和类别。数据集中的所有属性对于实验都是必要的，因此无需进行属性筛选。 在数据预处理阶段，实验直接使用了Weka自带的iri.arff数据，无需进行格式转换。实验过程中，分别使用了LibSVM、C4.5决策树和朴素贝叶斯三种分类器对数据集进行训练和测试，寻找最佳的模型参数。在模型训练后，通过对模型的全面评价，选取性能最佳的分类模型。 实验过程中的关键步骤包括使用Weka的Explorer界面，切换到Classify选项，选择相应的分类算法（如LibSVM），并设置交叉验证为10折，以确保模型的泛化能力。训练完成后，通过比较不同模型在训练集上的表现，确定最优模型及其参数，然后使用该模型对测试数据进行预测，以评估其在未知数据上的效果。 实验的结果分析会对比三种分类器的准确性、精度、召回率等指标，最终选择性能最优的模型。这种比较有助于理解不同算法的特性，同时也为实际问题的数据分类提供了参考。通过这样的实验，不仅能深入理解Weka工具的使用，还能掌握数据分类的基本流程和评价方法，对机器学习和数据挖掘有更深入的理解。

端口扫描器程序(VB6.0代码编写) 端口扫描器 QQ223857666勾月

《数据挖掘》 Weka实验报告 姓名 ＿ 学号＿ 指导教师 开课学期 2015 至 2016 学年 2 学期 完成日期 2015年6月12日 1.实验目的 基于http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori - ginal%29的数据，使用数据挖掘中的分类算法，运用Weka平台的基本功能对数据集进 行分类，对算法结果进行性能比较，画出性能比较图，另外针对不同数量的训练集进行 对比实验，并画出性能比较图训练并测试。 2.实验环境 实验采用Weka平台，数据使用来自http://archive.ics.uci.edu/ml/Datasets/Br- east+Cancer+WiscOnsin+%28Original%29，主要使用其中的Breast Cancer Wisc- onsin (Original) Data Set数据。Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使 用Java写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作 平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界 面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集， 并评估由不同的学习方案所得出的结果。 3.实验步骤 3.1数据预处理 本实验是针对威斯康辛州(原始)的乳腺癌数据集进行分类，该表含有Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size（均匀的细胞大小）， Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），其中第二项到第十项取值均为1- 10，分类中2代表良性，4代表恶性。 通过实验，希望能找出患乳腺癌客户各指标的分布情况。 该数据的数据属性如下： 1. Sample code number（numeric），样本代码； 2. Clump Thickness（numeric），丛厚度； 3.Uniformity of Cell Size（numeric）均匀的细胞大小； 4. Uniformity of Cell Shape（numeric），均匀的细胞形状； 5.Marginal Adhesion（numeric），边际粘连； 6.Single Epithelial Cell Size（numeric），单一的上皮细胞大小； 7.Bare Nuclei（numeric），裸核； 8.Bland Chromatin（numeric），平淡的染色质； 9. Normal Nucleoli（numeric），正常的核仁； 10.Mitoses（numeric），有丝分裂； 11.Class（enum），分类。 3.2数据分析 由http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+WiscOnsin+%28Ori- ginal%29得到一组由逗号隔开的数据，复制粘贴至excel表中，选择数据——分列——下 一步——逗号——完成，该数据是有关乳腺癌数据集，有11个属性，分别为Sample code number（样本代码)，Clump Thickness（丛厚度），Uniformity of Cell Size（均匀的细胞大小），Uniformity of Cell Shape （均匀的细胞形状），Marginal Adhesion（边际粘连），Single Epithelial Cell Size（单一的上皮细胞大小），Bare Nuclei（裸核），Bland Chromatin（平淡的染色质），Normal Nucleoli（正常的核仁）， Mitoses（有丝分裂），Class（分类），因为复制粘贴过来的数据没有属性，所以手工 添加一行属性名。Weka分类数据需把excel保存为一个csv文件。 3.2.1 .csv -> .arff 将CSV转换为ARFF最迅捷的办法是使用WEKA所带的命令行工具。 打开weka,之后出现GUI界面，如图1所示： （图1） 点击进入"Exploer"模块，要将.csv 格式转换为 .arff格式，点击open file...,打开刚保存的"乳腺癌数据集.csv 数据挖掘实验报告主要探讨了如何使用Weka这一数据挖掘工具对乳腺癌数据集进行分类和分析。实验的目标是基于UCI机器学习库中的Breast Cancer Wisconsin (Original)数据集，利用Weka的分类算法进行预测，并对不同算法的性能进行比较。Weka是由新西兰怀卡托大学开发的开源软件，它支持多种操作系统，并提供了丰富的数据预处理、学习算法和评估工具。 实验环境主要涉及Weka平台和乳腺癌数据集。乳腺癌数据集包含了11个属性，包括丛厚度、细胞大小均匀性、细胞形状均匀性等，以及一个分类标签，表示肿瘤是良性还是恶性。实验者需要先对数据进行预处理，例如在Excel中整理数据，并将其转换为Weka可读的CSV格式。 在数据预处理阶段，首先需要了解每个属性的意义，然后导入数据，通常需要手动添加属性名称。由于Weka需要ARFF格式的数据，因此需要将CSV文件转换为ARFF。这可以通过Weka的命令行工具或图形用户界面（GUI）实现，比如在“Explorer”模块中选择打开CSV文件，系统会自动将其转换为ARFF格式。 数据分析阶段，实验者可能应用了Weka中的一系列分类算法，如决策树、贝叶斯网络、随机森林等，并对这些算法的性能进行了评估。性能比较通常包括准确率、召回率、F1分数等指标，同时通过绘制混淆矩阵和ROC曲线来直观地展示模型的优劣。此外，实验可能还涉及到训练集大小对模型性能的影响，通过改变训练集的数量，观察并比较不同规模训练集下的分类效果。 通过这样的实验，可以学习到数据挖掘的基本流程，包括数据清洗、特征工程、模型构建和评估。同时，还能掌握Weka工具的使用，理解不同分类算法的工作原理和适用场景。实验报告最后会总结实验结果，提出可能的改进策略，例如特征选择、参数调优等，以提高模型的预测能力。这样的实践对于理解数据挖掘技术在实际问题中的应用具有重要意义。

实现的效果移步B站：https://www.bilibili.com/video/BV1Bh411j7Bt/?vd_source=20a010d2d5629b298a8583e40d7860f0#reply161844633952 采取方案与逐飞科技的方案一致。

STM8S SX1278 项目和源代码是一个针对STM8S微控制器与SX1278 LoRa模块相结合的开发项目。STM8S是STMicroelectronics公司生产的一款8位微控制器，广泛应用于各种嵌入式系统，因其低功耗、高性能和低成本而受到青睐。SX1278则是Semtech公司生产的长距离、低功耗无线通信芯片，适用于LoRa（Long Range）技术，这种技术在物联网(IoT)应用中非常流行，因为它提供了远距离通信和高能量效率。 STM8S微控制器的知识点包括： 1. **架构**：STM8S采用增强型8051内核，具有高性能和低功耗的特点。 2. **内存配置**：包含闪存、SRAM以及EEPROM等存储资源，用于存储程序代码和数据。 3. **外设接口**：如GPIO（通用输入/输出）、SPI（串行外围接口）、I2C（(inter集成电路)总线）等，这些接口在与SX1278交互时起到关键作用。 4. **定时器和中断**：用于控制执行时间以及处理来自外部事件的响应。 5. **电源管理**：STM8S具备多种省电模式，适应不同应用场景。 SX1278 LoRa模块的知识点包括： 1. **LoRa技术**：LoRa是一种扩频调制技术，通过长码扩频增加信号传输距离，同时保持较低的功耗。 2. **工作频率**：SX1278通常在ISM(工业、科学和医疗)频段工作，如433MHz、868MHz或915MHz，具体取决于地区法规。 3. **数据速率**：LoRa能在宽广的带宽范围内调整数据速率，从0.3kbps到50kbps不等，以平衡距离和数据速率。 4. **扩频因子(SF)**：决定了信号的传播距离和数据速率，SF越高，传输距离越远但数据速率越慢。 5. **接收灵敏度**：SX1278具有极高的接收灵敏度，能接收微弱信号，进一步增强了其通信距离。 6. **SX1278接口**：与STM8S通过SPI进行通信，实现配置和数据交换。 项目代码中的知识点可能涵盖： 1. **初始化配置**：对STM8S的时钟、GPIO、SPI接口等进行初始化设置，以便与SX1278建立连接。 2. **LoRa通信协议**：实现LoRa的帧结构、地址管理和错误校验。 3. **数据发送与接收**：通过SPI接口向SX1278发送数据，并接收LoRa解调后的数据。 4. **功率控制**：根据实际需求调整SX1278的发射功率。 5. **错误处理**：包括硬件错误检测和通信错误恢复机制。 6. **应用层功能**：可能包括传感器数据采集、远程控制等功能，体现了LoRa技术在物联网应用中的实用性。 这个项目对开发者来说极具参考价值，因为可以学习到如何将STM8S微控制器与LoRa通信芯片结合，构建长距离无线通信系统。通过研究源代码，可以深入理解LoRa通信的实现细节以及STM8S的外设使用技巧，这对于设计和开发类似系统具有很大的指导意义。