斯坦纳问题的matlab代码

1.拒绝的权限 2.用户名和密码错误 3.连接中间层加密服务失败，请确认中间加密服务已经启动！ 4.定义的应用程序或者对象错误 5.在服务器上创建对象[KdSvrMar.clsact]失败 6.当前使用的功能与其它用户冲突，目前无法使用。 7.该模块使用已超过最大数，并且该帐套已超过演示版期限。 8.K3中间帐套管理登陆提示：文件路径访问错误。 9.K3客户端运行报如图错误。 金蝶K3是一款广泛应用于企业资源规划（ERP）的软件，它为企业提供了全面的财务管理、供应链管理和生产制造等功能。在日常使用过程中，可能会遇到各种问题和故障，以下是一些常见问题及其解决方法： 1. **拒绝的权限**：当运行客户端后出现权限拒绝错误70，通常是因为客户端Windows系统的管理员账户与K3服务器的管理员账户不匹配。解决方法是在服务器端添加与客户端相同用户名和密码的账户，然后重启或注销客户端。 2. **用户名和密码错误**：若提示用户名和密码错误，应检查是否在K3账套中输入了错误的登录信息。解决方法是在服务器的账套管理中修改用户名和密码，确保与客户端输入的一致。 3. **连接中间层加密服务失败**：这个问题通常是由于客户端无法与服务器建立连接。检查客户端的远程组建配置，确保中间层服务器地址正确，并进行测试。如果测试失败，需要检查服务器的服务是否正常运行。 4. **定义的应用程序或对象错误**：这可能是由于服务器组件损坏或加密狗问题导致。检查服务器的账套使用状况，如果发现组件或加密狗异常，尝试重新插拔加密狗或更新驱动程序，同时确保SA密码正确。 5. **在服务器上创建对象[KdSvrMar.clsact]失败**：解决方案包括结束服务器上的“KdSvrMgr”进程并重新启动主控台，或者删除并重新注册COM+应用程序中的相关文件。 6. **功能冲突**：当提示“当前使用的功能与其它用户冲突”时，可能是因为有互斥功能正在运行或客户端异常退出。使用网络控制工具清除其他在线用户。 7. **模块使用超过最大数**：此问题意味着超过模块的并发用户限制，或演示版本过期。在服务端的账套管理中，系统使用状况下擦除长时间未活动的用户。 8. **文件路径访问错误**：中间层帐套管理登录时出现此错误，可能是ACCTCTL.DAT文件损坏。删除文件并重新注册中间层组件，但需要注意这可能带来风险。 9. **客户端运行错误**：如果所有客户端都出现问题，检查中间层组件的K3MBOSInstall组件是否已注册。如果仅部分客户端有问题，可以从正常运行的客户端复制K3MBOSInstall.vbr文件并重新注册。 以上是针对金蝶K3常见问题的排除方法，对于更复杂的问题，建议联系金蝶的官方服务电话4008836836或服务工程师寻求帮助。在处理这些问题时，务必遵循正确的步骤，避免对系统造成不必要的影响。

城市问题上的词云方法 Scopus提供的一些关于城市问题的简单统计数据 数据来源 本统计以爱思唯尔的摘要和应用数据库作为数据来源，所选文献均是标题，摘要以及关键词中匹配检索关键词的文章，时间范围是2012年（含）以来的文章。 方法 本统计利用Scopus自带的文献检索以及信息输出功能，检索命令分别如下： TITLE-ABS-KEY ( "smart city" ) AND PUBYEAR > 2011 TITLE-ABS-KEY ( "urban resilience" ) AND PUBYEAR > 2011 TITLE-ABS-KEY ( "urban water" ) AND PUBYEAR > 2011 TITLE-ABS-KEY ( "urban" ) OR TITLE-ABS-KEY ( "city" ) AND TITLE-ABS-KEY (

FastReport常见的几个问题 1.FastReport中如何共用TFrxreport及TfrxDBDataSet 2.如何打印空白处？ 3.如何打印指定行数后换页？ 4.fastreport中如何把数据显示为百分比 5.FastReport如何打印表格式的空行？ 6.在首页打印本页小计，最后一页打印本页小计和合计(如果只有一页，则打印本页小计和合计) 7.加入自定义函数 8.在FastReport中将两字段连接起来(用脚本实现) 9.数据栏的动态调试设置 10.在Delphi中定义数据字段 11.分组时打印页号（组内分页显示页码）

在电子硬件设计领域，PCB（Printed Circuit Board，印刷电路板）的设计是至关重要的一个环节，其中涉及到诸多规范和标准。"洗PCB的标准规格问题"是指在PCB制造过程中，清洗步骤所应遵循的特定规定，以确保PCB的质量和可靠性。以下是关于这一主题的详细解释： PCB的线径是设计中的关键参数，它决定了电路的电气性能和物理稳定性。线径的选取通常受到几个因素的影响：电流承载能力、信号完整性、制造工艺限制以及成本。描述中提到，一般外层线径标准为4mil，严格情况下可以做到3.5mil；内层线径标准为4mil，严格情况下3mil。 mil是一个长度单位，1mil等于0.001英寸，因此这些数值对应的实际宽度分别为大约0.1016mm和0.09525mm。更细的线径可能增加断裂的风险，而更粗的线径则可能导致成本上升。 蚀刻公差是另一个关键考虑因素，它定义了实际线宽与设计线宽之间的允许偏差。一般采取20%的公差，例如对于4mil的线径，控制规格在3.2mil至4.8mil之间。如果对公差有更严格的要求，也可以设定为+/-10%。公差的选择直接影响到信号质量和制造成本。 除了线径，线宽也扮演着重要角色，尤其是在满足阻抗匹配需求时。线宽通常会根据PCB的叠层设计进行调整，以确保信号的正确传输。电源线通常需要较粗的线径以减少电阻和热量产生，而信号线的线宽则可能更细，但长距离传输时需要考虑加大线径以减少信号衰减。 此外，PCB设计中的间距和孔径（via的直径）也是不容忽视的。间距决定了元件之间的安全距离，防止短路发生，而via的直径则影响电气连接的可靠性和制造难度。这些参数会受到板子尺寸、层数以及制造工艺的影响。 洗PCB的标准规格问题不仅仅是清洗过程的考量，还包括PCB设计的整体规划和制造工艺的兼容性。设计师需要在电气性能、机械强度、成本控制之间找到平衡点，以确保最终产品的稳定性和效率。在实际操作中，还需要结合具体的PCB制造商的技术能力、设备条件以及应用环境来制定合适的规格标准。

标题中的“jdk1.6集成jjwt的问题”指的是在Java Development Kit (JDK) 版本1.6的环境下，尝试整合JSON Web Token (JWT) 库jjwt时遇到的挑战。JWT是一种开放标准（RFC 7519），用于在各方之间安全地传输信息作为 JSON 对象。这个信息可以被验证和信任，因为它是数字签名的。 jjwt是一个流行的Java库，用于生成、解析和验证JWT。然而，由于JJWT库的一些版本可能依赖于较新的Java版本特性，因此在JDK 1.6这样的较旧环境中集成可能会遇到问题。主要的问题可能包括不兼容的类、方法或API，因为JDK 1.6不支持Java 8及更高版本的一些特性。 描述中没有提供具体的问题细节，但我们可以推测可能遇到的常见问题： 1. **依赖冲突**：jjwt可能依赖于如Jackson库（在文件名中看到的jackson-annotations、jackson-databind和jackson-core）的较新版本，这些版本可能不完全与JDK 1.6兼容。 - **解决方案**：确保使用与JDK 1.6兼容的Jackson库版本，或者使用兼容的JWT库，如java-jwt。 2. **语法不兼容**：JJWT可能使用了Java 7或8的新语法，如Lambda表达式或方法引用，这些在JDK 1.6中不可用。 - **解决方案**：查找并替换使用了新语法的代码，或者使用不依赖这些特性的旧版JJWT。 3. **运行时错误**：在编译期间可能没有问题，但在JDK 1.6环境下运行时可能出现NoClassDefFoundError或NoSuchMethodError。 - **解决方案**：检查项目的类路径和依赖项，确保所有必要的库都在正确的位置，并且与JDK 1.6兼容。 4. **API不兼容**：JJWT可能使用了JDK 1.7或1.8引入的新API，如Optional类。 - **解决方案**：使用兼容JDK 1.6的库或API实现，或者升级到支持这些新API的JDK版本。 解决这些问题通常需要仔细阅读错误信息，理解问题的本质，然后通过调整依赖关系、使用兼容的库版本或修改代码来解决。在JDK 1.6这样的旧环境中，升级JDK到一个更新的版本可能是最佳的长期解决方案，但这可能受到项目其他部分的限制。如果无法升级JDK，那么寻找与JDK 1.6兼容的JWT实现是另一个可行的选项。同时，确保所有的依赖库都针对JDK 1.6进行了优化和测试，这是避免兼容性问题的关键。

有人带着菜、羊、狼渡河，人在场的时候大家相安无事，当人不在场的时候，羊会吃掉菜，狼会吃掉羊，小船每次只能带一样物品，请问如何渡河？

经典的Java基础面试题集锦，包括问题与答案，适合学习与面试准备使用

目标检测的概念、应用及问题 目标检测是计算机视觉领域的核心问题之一，其任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。目标检测是一个分类、回归问题的叠加，包含分类、定位、大小和形状等问题。目标检测的应用非常广泛，包括人脸检测、行人检测、车辆检测、遥感检测等。 一、基本概念 1. 目标检测的定义：目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。 2. 目标检测的分类：计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：分类、定位、检测和分割。目标检测是一个分类、回归问题的叠加。 3. 目标检测的核心问题：目标检测的核心问题包括分类问题、定位问题、大小问题和形状问题。 二、目标检测算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两类：Two Stage和One Stage。 1. Two Stage：先进行区域生成，然后通过卷积神经网络进行样本分类。任务流程：特征提取 --> 生成 RP --> 分类/定位回归。常见的Two Stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。 2. One Stage：直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。任务流程：特征提取–> 分类/定位回归。常见的One Stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。 三、目标检测应用 目标检测的应用非常广泛，包括： 1. 人脸检测：智能门控、员工考勤签到、智慧超市、人脸支付、车站、机场实名认证、公共安全等。 2. 行人检测：智能辅助驾驶、智能监控、暴恐检测、移动侦测、区域入侵检测、安全帽/安全带检测等。 3. 车辆检测：自动驾驶、违章查询、关键通道检测、广告检测等。 4. 遥感检测：大地遥感、农作物监控、军事检测等。 四、目标检测原理 目标检测分为两大系列——RCNN系列和YOLO系列，RCNN系列是基于区域检测的代表性算法，YOLO是基于区域提取的代表性算法。另外还有著名的SSD是基于前两个系列的改进。 目标检测原理包括候选区域产生、滑动窗口、选择性搜索等。 1. 候选区域产生：目标检测技术都会涉及候选框（bounding boxes）的生成，物体候选框获取当前主要使用图像分割与区域生长技术。 2. 滑动窗口：滑动窗口是一种常用的目标检测算法，通过滑窗法流程图可以很清晰理解其主要思路。 3. 选择性搜索：选择搜索是一种提高计算效率的方法，通过对图像中最有可能包含物体的区域进行搜索。 目标检测是计算机视觉领域的核心问题之一，其应用非常广泛，包括人脸检测、行人检测、车辆检测、遥感检测等。理解目标检测的概念、应用及问题对研究和应用目标检测技术非常重要。

【优化布局】粒子群算法求解带出入点的车间布局优化问题是一个重要的工业工程与运筹学议题。在现代制造业中，高效的车间布局对于提高生产效率、降低物流成本以及优化工作环境具有重大意义。粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种借鉴自然界中鸟群飞行行为的全局优化算法，它在解决复杂优化问题时表现出优秀的性能。 车间布局优化的目标通常是在满足特定约束条件下，如设备尺寸、工艺流程顺序、安全距离等，寻找最优的设备位置排列，以最小化物料搬运成本或最大化生产效率。带出入点的车间布局问题更进一步考虑了物料的进出路径，确保物料流的顺畅和高效。 粒子群算法的核心思想是通过模拟鸟群中个体间的相互作用来搜索解空间。每个粒子代表一个可能的解决方案，其位置和速度会随着迭代过程动态调整。算法中包含两个关键参数：惯性权重（Inertia Weight）和学习因子（Learning Factors）。惯性权重控制粒子维持当前运动趋势的程度，而学习因子则影响粒子跟随自身经验和全局最佳经验的趋向。 在本案例中，【优化布局】基于matlab粒子群算法求解带出入点的车间布局优化问题【含Matlab源码 011期】.mp4文件可能包含了详细的视频教程，讲解如何利用MATLAB编程实现PSO算法解决这一问题。MATLAB作为一款强大的数值计算和数据可视化工具，非常适合进行优化算法的实现和调试。 MATLAB代码可能会定义粒子群的初始化，包括粒子数量、粒子的位置和速度，以及搜索空间的边界。接着，将设定适应度函数，该函数根据布局方案的优劣评价每个粒子的解。在每次迭代过程中，粒子会更新其速度和位置，同时更新局部最优解和全局最优解。 在迭代过程中，粒子会根据自身历史最优位置（个人最佳，pBest）和群体历史最优位置（全局最佳，gBest）调整其运动方向。通过平衡探索与开发，PSO算法能够有效地避免早熟收敛，从而找到更优的布局方案。 当达到预设的迭代次数或满足其他停止条件时，算法结束，返回全局最优解，即最佳的车间布局方案。此视频教程可能还会涉及如何分析和解释结果，以及如何调整算法参数以获得更好的性能。 利用粒子群算法求解带出入点的车间布局优化问题，是将先进的计算方法应用于实际工业问题的典型示例。通过学习和理解这个案例，不仅可以掌握PSO算法的原理和应用，还能加深对车间布局优化问题的理解，为实际生产中的决策提供科学依据。