计算机二级C++考试知识点汇总: 1. 数据库模式:数据库模式包括内模式、外模式、概念模式和逻辑模式。其中,内模式给出了数据库物理存储结构与物理存取方法。 2. 面向对象程序设计:面向对象程序设计方法涉及封装性、多态性和继承性。封装性是指将数据与操作封装为对象;多态性是指对象能够根据实际状态自动变化;继承性体现在基类与派生类的关系中。 3. 算法效率与存储结构:算法的执行效率与数据的存储结构相关,空间复杂度指的是算法程序中指令或语句的数量。 4. 线性数据结构与树:线性数据结构包括队列、线性表、栈等,而二叉树则属于非线性数据结构。 5. 二叉树的层级结构:在一棵二叉树上,第5层的结点数最多为16个。 6. 结构化程序设计风格:结构化程序设计强调使用顺序、选择和重复三种基本控制结构来展示程序的控制逻辑,不使用goto语句,且模块只有一个入口点,可以有多个出口。 7. 面向对象方法:面向对象方法的核心概念包括对象、继承和类。过程调用不属于面向对象方法。 8. 软件开发阶段:软件开发阶段包括可行性分析、需求分析、详细设计和程序编码等。 9. 数据库系统核心:数据库系统的核心是数据库管理系统和数据库本身,而不是数据模型或软件工具。 10. 数据库设计:数据库设计不包括设计数据库管理系统,而是包括数据结构设计、模块算法定义和系统模型建立等。 11. 数据库技术目标:数据库技术的根本目标是解决数据共享问题。 12. 数据库与操作系统:数据库系统作为一个独立系统,并不需要操作系统的支持。 13. 程序设计语言:C++是一种面向对象的编程语言,广泛用于各类编程和计算机科学教育中。 选择题知识点: (1) 算法效率与存储结构无关的说法是错误的。 (2) 面向对象程序设计中的封装性正确描述是将数据和操作封装在对象中。 (3) 多态性指的是对象的状态会根据运行时要求自动变化。 (4) 在面向对象程序设计中,基类的私有成员在派生类中不可访问。 (5) 判断字符型变量是否为大写字母,应该使用条件表达式:'A'<=ch && ch<='Z'。 (6) 一棵二叉树的第5层最多有16个结点。 (7) 结构化程序设计风格符合的是使用顺序、选择和重复三种基本控制结构来展示程序的控制逻辑。 历年计算机二级C++真题中还涉及了程序编写、控制结构、基本语法等计算机科学基础知识,对考生的编程能力和理解计算机科学概念有较高要求。通过真题练习可以有效地提高应试者的实际编程能力,加深对计算机二级C++考试内容的理解。 实际上,历年真题及答案不仅可以作为复习资料,还可以帮助考生熟悉考试题型,提高解题速度,加强记忆。考生应当针对这些题目进行深入分析,理解每个选项所代表的含义,并在实际练习中不断提高自己的编程技能和解题技巧。 以上总结了历年计算机二级C++真题中涵盖的主要知识点,希望对考生的备考有所帮助。
2026-03-17 15:07:39 315KB 计算机二级 编程语言
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在质子中心质子能量为13 TeV的质子-质子碰撞中,通过与LHC上的ATLAS检测器测量的独家γγ→μ+μ-事件的产生,使用的数据对应于3.2 fb $ ^ { -1} $。 针对12GeV <mμ+μ-<70GeV的μμ不变质量进行测量。 在ATLAS检测器的基准接受区域内确定积分横截面,并根据dimuon不变质量测量微分横截面。 将结果与理论预测进行比较,无论是否对吸收效应进行校正。
2026-03-17 15:07:16 1.67MB Open Access
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标题 "大华录像机视频批量下载工具" 涉及的主要知识点是针对大华品牌录像机的视频管理和下载。大华是一家知名的安防监控设备制造商,其产品包括各种录像机,用于记录和存储视频监控数据。这个批量下载工具显然是为了帮助用户更有效地从大华录像机中提取和管理大量的视频文件。 描述 "大华录像机视频批量下载工具" 确认了这个工具的功能,即能够一次性下载多个视频文件,这对于那些需要处理大量监控视频的用户来说非常实用。可能的应用场景包括但不限于:安全监控分析、事件回顾、证据收集等。 标签 "软件/插件" 暗示这是一个软件程序或者插件,可能需要安装在用户的电脑上运行。它可能是一个独立的程序,或者是一个与大华录像机配套的软件扩展,用来增强原有系统的功能。 从压缩包子文件的名称来看,我们可以推测出以下几个关键点: 1. **dahua_nwr_downloader.py**:这可能是一个Python脚本,用于实现视频的下载功能。Python是一种广泛使用的编程语言,特别适合编写这样的工具,因为它的语法简洁且库支持丰富。 2. **去大华官网下载python的sdk解压到win64文件夹.txt**:这个文件可能是操作指南,指示用户需要从大华的官方网站获取Python SDK(Software Development Kit),SDK通常包含开发和集成所需的所有库、文档和示例代码。SDK的使用是为了与大华录像机进行通信,获取视频数据。解压后,可能需要将SDK放置在特定的“win64”文件夹,表明这个工具可能只支持64位的Windows系统。 3. **NetSDK** 和 **Libs**:这两个文件夹可能包含了大华提供的网络SDK的库文件,这些库文件使得开发者可以通过编程接口与录像机进行交互,例如发送请求以下载视频。 4. **video**:此文件夹可能包含了下载后的视频文件或者是用于测试的样例视频。 总结来说,这个工具是一个基于Python编写的,利用大华官方SDK与大华录像机进行通讯,从而实现批量下载录像机中视频的软件。用户需要先获取SDK,然后按照指导进行配置,最后通过运行Python脚本来执行视频下载任务。这个工具对于需要频繁或大量处理大华录像机视频的用户来说,能极大地提高效率和便利性。
2026-03-17 14:55:51 2.76MB
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海康读码器基础调试步骤 海康读码器基础调试步骤是海康威视 ID3000 读码器的基础调试步骤,旨在帮助用户快速熟悉读码器的使用。下面是基础调试步骤的详细介绍: 连接相机 1. 双击或点击右侧按钮连接相机,读码器 IDMVS 客户端可自动枚举局域网下的设备。 2. 如果设备为不可达状态,说明设备和 PC 不在同一个网段。 3. 双击设备后,界面将弹出修改 IP 地址的窗口,可根据窗口提供的 IP 地址范围修改 IP 使设备可达。 图像配置 1. 将模式调为 test 模式,关闭触发,开启采集。 2. 调整图像亮度以及镜头焦距对成像效果进行观察,手动调焦需拧调焦旋钮,自动调焦点击对焦模式执行。 3. 图像设置完成后调为 normal 模式,并开启触发,关闭采集。 算法配置 1. 根据需要识别的码制进行选择一维码/二维码个数,该参数为每张图片中期望查找并输出的条码最大数量,该参数应大于实际视野中的条码个数。 2. 点击右上角所有参数可绘制 ROI,读码器根据绘制的 ROI 区域寻找所需条码,注:不绘制 ROI 默认为整张图片中进行寻找所需条码。 输入输出 1. 开启触发,选择所需要的触发方式。 2. 对 IO 触发可对触发方式进行设置,并有 3 组 IO 触发可进行设置。 3. 对于 TCP 或串口触发指令触发需设置端口号以及触发指令。 4. 可对停止触发以及输出 IO 进行设置。 通信配置 1. 将模式选择为 normal 后对通信方式进行设置,选择需要配置的协议并开启。 2. 读码器支持通信方式:TCP Client、Serial、FTP、TCP Server、Profinet、Melsec、Ethernet/IP、Modbus、Fins、Slmp。 数据处理 1. 可对条码设置过滤规则(注:过滤规则是对视野中所有条码生效)。 2. Normal 模式下,在关闭触发时,才能对过滤时间进行设置。 3. 数据处理(先选择通信配置):在输出格式化标志符添加条码内容;对条码输出开始以及结束字符做处理:同时可设置换行使能。 配置管理 1. 保存设置:可将上述操作中的参数设置保存到用户参数组中,可选择用户配置 1/2/3。 2. 加载设置:可实时加载读码相机参数,选择“默认”则参数恢复为出厂设置,也可选择用户配置 1/2/3。 3. 启动设置:设置相机上电后启动的参数组,可选择默认或用户配置 1/2/3。 4. 时间设置:开启服务器的 NTP 校时服务后,设备将根据设置的校时间隔,每隔一段时间校时一次。 5. 相机自动工作使能:启用该功能,读码器退出软件后也可以进行读码。 6. 重启相机:可对读码相机进行软重启。点击用户配置 1/2/3 即可保存参数。
2026-03-17 14:54:38 1.84MB 海康威视
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acm.jar
2026-03-17 14:52:58 466KB
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IGBT(绝缘栅双极晶体管)是功率电子领域广泛使用的一种半导体开关器件,它具有栅极控制方便、耐高压和大电流的特点。栅极电阻RG是IGBT驱动电路中重要的外部控制元件,它直接影响到IGBT的开关特性,包括开关时间、开关损耗以及电磁干扰EMI等。本文将深入分析栅极电阻对IGBT开关特性的性能影响,探讨如何选择和优化栅极电阻,以及它如何影响电路设计、布局和最终的系统性能。 栅极电阻的主要作用是限制IGBT在导通和关断过程中的栅极电流脉冲幅值。由于IGBT的输入电容在开关过程中是变化的,需要充放电来完成开关动作,栅极电阻通过调整充放电时间来影响开关过程。栅极电流的脉冲幅值越高,相应的开关时间就越短,开关损耗也会减少。但是,如果栅极电流脉冲幅值过大,可能会导致IGBT的导通和关断速度过快,进而产生过高的电流上升率di/dt。这个高di/dt可能会在电路中产生的杂散电感上引起大的电压尖峰,这些尖峰会损坏IGBT,尤其是在短路关断操作时,di/dt的值很大。 在IGBT关断过程中,栅极电阻同样影响着集电极-发射极电压上的瞬间电压尖峰,减小这些尖峰有助于减少IGBT的损坏风险。但是,快速的导通和关断同时也会带来较高的电压变化率dv/dt和电流变化率di/dt,进而可能产生更多的电磁干扰(EMI),影响电路的正常工作。为了平衡这些性能指标,通常需要在IGBT数据手册中指定的值附近进行优化选择栅极电阻。 对于驱动器输出级设计,典型的栅极驱动电路采用两个MOSFET组成的图腾柱形式,以实现推挽输出,提供对称或不对称的栅极控制。这种设计可以根据实际需求选择使用一路或两路输出,并相应地配置栅极电阻。 栅极电阻的选择需要考虑到IGBT模块的额定电流大小,一般来说,额定电流大的IGBT模块使用较小的栅极电阻,额定电流小的IGBT模块则需要较大的栅极电阻。这是因为较大的栅极电阻会导致IGBT在开关期间长时间运行在线性模式下,容易引起栅极振荡。在选择和设计栅极电阻时,还需注意电阻的功耗和峰值功率能力,以防电阻过热或烧毁。 此外,设计和布局也至关重要。使用并联方式来增加栅极电阻的冗余性,可以保证在某个电阻损坏的情况下,系统还能暂时运行,尽管开关损耗会变大。同时,为了保持IGBT关断过电压在数据手册的指定范围内,减少寄生电感是非常重要的。在最终系统中进行测试和衡量是确定最优栅极电阻值的唯一途径。 对于续流二极管的开关特性,栅极电阻同样起着决定性作用。栅极电阻的减小会增加IGBT的过电压应力,同时也会增加二极管的过压极限。使用特殊设计和优化的软恢复功能的CAL(可控轴向寿命)二极管可以减小反向峰值电流,从而减少IGBT导通电流,提高整个桥路的性能。 栅极电阻对IGBT的开关性能有着显著的影响,其选择和优化需要结合实际应用的参数和工作条件,以达到最佳的性能。在设计、布局和疑难解答的过程中,需要考虑栅极电阻的峰值功率能力、功耗、并联冗余和寄生电感等因素,以确保IGBT的可靠性和系统的稳定性。
2026-03-17 14:49:22 144KB 电阻|电容|电感
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根据提供的文件内容,本文将详细探讨IGBT(绝缘栅双极晶体管)的门极参数Rge(门极电阻)、Cge(门极电容)和Lg(门极环路电感)对IGBT开关波形的影响。这些参数在IGBT的驱动设计中扮演着至关重要的角色,对开关性能和可靠性有着显著的影响。我们将讨论门极驱动能力以及门极驱动电压对IGBT开关行为的影响。 门极驱动能力主要与驱动器的峰值输出电流有关。一个高输出电流的驱动器能够更快地为门极电容Cge充电和放电,从而实现更快的开关速度。在驱动IGBT时,如果驱动器的峰值电流能力不足,门极电路的响应时间会变长,导致开关速度变慢,从而影响整个电路的效率和性能。 门极电压的大小直接决定了IGBT的导通和关闭状态,通常正门极电压会使得IGBT导通,而负门极电压则有助于保持IGBT的关闭状态。适当的门极电压可以减小IGBT导通时的饱和电压Vcesat,有助于减小导通损耗。然而,驱动器的输出电压不应超过IGBT允许的最大值,否则可能会导致器件损坏。在本文档中提及,对于某些IGBT,最大门极电压允许值为±20V。 接下来,讨论门极电阻Rge的作用。门极电阻Rge是门极驱动电路的一个重要组成部分,它能够控制IGBT的开关速率,具体来说是控制电压变化率(dv/dt)和电流变化率(di/dt)。一个较小的门极电阻值会使得IGBT的开关速度变快,因为门极电压变化更加迅速。但是,过低的Rge值可能会导致电路中的高频振荡,这不仅增加了EMI(电磁干扰)问题,也可能引起器件损坏。一般情况下,门极电阻的选择需要平衡开关速度和EMI之间的关系。 门极电容Cge是IGBT内部结构中的一部分,对于其开关性能也有着决定性的作用。门极电容的大小会影响到门极电压变化的快慢,即影响开关时间。在IGBT导通时,较大的Cge需要更多的电荷来驱动,从而导致更长的导通时间。相对应的,在IGBT关闭时,较大的Cge也会导致更长的关闭时间。因此,门极电容值的大小需要根据具体的应用需求来仔细选择。 门极环路电感Lg(或称为门极引线电感)对IGBT的开关性能也有显著影响。在门极环路中产生的电感会延迟电压变化,增加开关延迟时间。在实际应用中,理想电阻驱动器和实际应用驱动器之间存在差异,这种差异通常是由门极环路电感造成的。为了最小化Lg带来的负面影响,应尽量缩短门极引线的长度,使用较粗的导线,并且尽量减少门极路径中的转折,以降低电感值。 文档中还提到了IGBT在短路情况下的表现。短路时IGBT上的电压Vcesat和电流Isc会受到门极参数的影响。较小的门极电阻Rge和较大的门极电容Cge会导致电流上升速度加快,在短路状态下,快速的电流上升可能会导致电流峰值过高,从而损坏IGBT。 除此之外,文档还涉及了门极驱动的峰值电流能力和功率能力。峰值电流能力决定了驱动器在开关过程中能否快速改变IGBT的状态,而驱动器的功率能力则决定了驱动器能在多大程度上控制IGBT。 在开关电源的设计中,充分理解并优化IGBT的门极参数Rge、Cge和Lg是至关重要的,这将直接影响到整个电源系统的性能和可靠性。在实际操作中,这通常需要设计者进行详细的测试和调试,以找到最佳的门极参数组合,从而确保在满足性能要求的同时也保证了系统的稳定性和安全性。
2026-03-17 14:49:03 424KB 开关电源
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内容概要:本文详细介绍了EnergyPlus在建筑节能改造中的应用,涵盖自然采光、遮阳分析、气流组织等多个方面。作者通过具体案例展示了如何利用EnergyPlus进行照明能耗模拟、遮阳优化、高大空间温度场模拟以及与其他工具(如Fluent、DesignBuilder)的联合使用。同时强调了参数选择和数据校准的重要性,指出避免盲目信任软件默认参数,提倡结合实际情况进行多次验证。此外,还提到了Python、Ruby等编程语言在处理大量数据和自动化任务中的优势。 适合人群:从事建筑设计、暖通空调、建筑节能领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要进行建筑能耗评估、节能改造方案制定的专业人士,旨在提高建筑能效,降低运行成本,确保设计方案的可行性和经济性。 其他说明:文中提供了丰富的代码示例和实践经验分享,帮助读者更好地理解和应用相关技术和工具。
2026-03-17 14:47:54 300KB
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重要说明:文件太大放服务器了,请先到资源查看然后下载 测试环境:  opencv==4.8.0 onnxruntime==1.16.3 vs2019 cmake==3.24.3  博文地址:blog.csdn.net/2403_88102872/article/details/143558946 视频演示:www.bilibili.com/video/BV1LnD3YdEMj/ 在当前计算机视觉和机器学习领域,目标追踪是一项基础而重要的技术应用。C++作为一种高效、接近硬件层面的编程语言,常被用于执行此类任务的底层实现。而YOLOv5作为YOLO(You Only Look Once)系列中的一个版本,因其速度快且准确率高而广受开发者的青睐。YOLOv5不仅支持多种平台,而且易于集成到各类项目中。为了将这一先进模型应用于目标追踪,结合了OpenCV(开源计算机视觉库)和ByteTrack技术。OpenCV是一个强大的开源库,集成了众多计算机视觉与机器学习算法,非常适合用来进行图像处理和实时视频分析。ByteTrack则是近年来提出的一个新的跟踪算法,它通过优化跟踪逻辑和引入多目标跟踪机制,能有效提升多目标场景下的跟踪精度和鲁棒性。 具体到使用YOLOv5的onnx模型结合OpenCV和ByteTrack实现目标追踪的演示源码,该源码演示了如何结合这些工具和技术来实现一个高效的实时目标追踪系统。其中,ONNX(Open Neural Network Exchange)模型格式是一种开放的模型交换格式,它允许模型在不同的深度学习框架之间进行转换和兼容,从而能方便地将训练好的YOLOv5模型部署到不同的环境中,包括使用OpenCV进行图像处理的应用程序中。 通过使用C++结合上述技术和库,开发者可以实现一套完整的、端到端的目标检测与跟踪系统。该系统可以应用于智能视频监控、自动驾驶汽车、工业自动化等多种场景中,提供高效准确的目标检测与跟踪功能,增强系统对环境的感知能力。 开发此类系统时,测试环境的配置非常关键。在提供的信息中,说明了开发环境的具体配置,包括OpenCV、ONNX Runtime、Visual Studio 2019以及CMake等工具的具体版本。这些版本的指定,是为了保证代码在特定环境下能够正确编译和运行。确保环境一致性是软件开发和运行稳定性的基础。 另外,文档还提供了一个博文链接,指向CSDN(一个专业的IT知识分享平台),详细介绍了相关源码的使用和运行方法。此外,还提供了一个Bilibili视频演示链接,通过视频可以直观地看到目标追踪系统在实际操作中的表现和效果,增强了学习和使用源码的便捷性。 至于下载地址,虽然在描述中提到文件过大,但是给出了一个在线地址用于获取相关代码资源。开发者和研究人员可以通过这个地址下载所需的演示源码,并在搭建好相应环境后进行编译和测试。 C++使用YOLOv5的onnx模型结合OpenCV和ByteTrack实现的目标追踪演示源码,是一个涵盖了深度学习模型部署、计算机视觉算法应用以及多目标跟踪技术的综合性技术实现,非常适合于需要进行复杂图像处理和模式识别的场景中。
2026-03-17 14:34:42 39B 源码
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这封信报告了在s = 8 TeV的质子-质子碰撞中观察到的高横向动量Zbbbb信号,并测量了其生产截面。 分析的数据是在2012年使用大型强子对撞机的ATLAS探测器收集的,对应的综合光度为19.5 fbâ1。 Zâbb衰变是从一对带有b标签的射流重建的,并与R = 0.4的anti-kt射流算法进行聚类,该算法具有较低的角间隔并形成pT> 200 GeV的双射流。 信号产量是从与双射不变质量分布的拟合中提取的,主要的多射背景质量形状是通过采用完全数据驱动的技术来估计的,该技术降低了分析对仿真的依赖性。 基准横截面确定为σZ†bbfid = 2.02±0.20(stat。)±0.25(syst。)±0.06(lumi。)pb = 2.02±0.33 Âpb,与下一阶的理论预测非常吻合。
2026-03-17 14:34:41 1.32MB Open Access
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