定义了MTX类，用于保存矩阵，为了方便计算，用运算符重载来实现矩阵运算。

用C++重载操作运算符+，使之能够完成两个字符串的连接

MFC tabctrl控件重载， 实现标签加载BMP图片， 美化标签. 找了N久终于找到了， 不容易啊!

2．2蒙特卡洛方法的基本特性 2．2．1蒙特卡洛方法的收敛性和误差 收敛性和误差，众所周知，分别是计算方法不容忽视的两个要点，由前面介绍 可知，蒙特卡洛方法作为计算方法的一种，更不可小觑，蒙特卡洛方法通常是由服 从某一概率分布的随机变量X的简单子样的算术平均值作为所求问题解的近似值。 根据“柯尔莫哥罗夫加强大数定理"可得，当五，置，．．．，坞独立同分布，且具有有限 期望值时，随机变量x的简单子样的算术平均值是以概率1的方式收敛到期望，即 尸晚iⅣ=E(x)J=1 (2．2) 依据中心极限定理，对于任意的丸>O都有 p(pⅢ，I<等)≈去卜扩出一口㈣ 成立，其中盯是随机变量的标准差，口为显著水平，丸为正态差，与置信水平 口是一一对应的。那么可得 p酗)I<等 (2．4) 是在l一口的置信水平下成立，也即以近似地以概率为1一口成立。通常情况 下，为保证近似的更精确，口的取值都很小，一般取值为O．01或0．05，公式表明， 样本平均值收敛到随机变量的期望的速度的阶为D(1／√Ⅳ)。而且如果方差不等于零 时，蒙特卡洛方法计算结果的误差即为： ．一丸仃 一面 (2．5) 显然，在口已经确定的前提下，蒙特卡洛方法的误差是由三部分决定的，即s， 仃，√万，且与标准差成正比，与抽样数成反比，即若想提高实验结果的精度，要 么减小方差，要么增大实验抽样数。在标准差保持不变时，如果我们要提高一个数 量级的精度，就要加大试验次数Ⅳ到100倍，也即模拟实验的次数需加大两个数 量级，因此，只是一味地增大Ⅳ并非最有效的举措，因为它降低了实验效率。通 7 万方数据

设计了一种新型分级传动螺旋式千斤顶,分别阐述了快速驱动、重载驱动等机构的结构和工作原理,并对快速驱动和重载驱动部分的承载力和速度进行了计算和推导。通过Solid Works集成设计环境对千斤顶各零部件进行了三维模型的构建及整体三维图的装配,并使用Simulation插件对支撑架进行有限元分析和优化,为千斤顶的设计提供了依据。

Java定义方法、重载方法、方法的递归调用相关总结。

通过运算符重载，实现了二维向量的加减、点乘、叉乘运算。

svg-to-vue-component为什么在将.svg文件作为Vue组件而不是使用URL导入文件时，可以使用CSS对其进行样式设置，并向该组件添加其他DOM属性或事件处理程序，从而直接将svg-to- vue-component为什么在将.svg文件作为Vue组件而不是使用URL导入文件时，可以使用CSS对其进行样式设置，并直接向该组件添加其他DOM属性或事件处理程序。 该项目与vue-svg-loader的区别在于：由于SVG代码是通过vue-loader编译的，因此该项目具有对webpack的内置热重载支持。 后者仅支持生成的组件上的类和样式属性，而我们支持所有DOM属性。

c++代码做一个复数类,重载了+-*/等运算符.

这个是使用C++是实现的矩阵基本运算，使用了运算符重载技术和动态生成数组技术！