解决了Opencv dnn模块无法使用onnx模型的问题，实现将onnx模型的动态输入转成静态，可配合文章来理解https://blog.csdn.net/weixin_42149550/article/details/133755348

代码编译器是程序员不可或缺的工具，它极大地提升了编写、测试和运行代码的效率。相较于传统的文本编辑器，如记事本，代码编译器提供了更丰富的功能和优化的编程体验。下面我们将深入探讨代码编译器的重要特性、功能以及它们如何改善编程工作流程。 1. **语法高亮**：代码编译器的一大亮点就是能够对不同语言的语法进行颜色区分，使得代码看起来更加清晰，便于阅读和理解。这对于识别错误和提高代码质量至关重要。 2. **自动完成和智能提示**：通过提供上下文相关的代码补全功能，编译器可以帮助程序员快速输入常见函数、类和变量名，减少手动键入的时间，降低出错概率。 3. **代码折叠**：代码编译器允许用户将不活跃或不需要查看的代码块折叠起来，使主要关注的部分更突出，提高代码的可读性。 4. **错误检测与实时反馈**：许多编译器具有实时错误检查功能，可以在编写代码时立即发现语法错误和潜在问题，避免了传统编译过程中的错误排查步骤。 5. **版本控制集成**：很多代码编译器集成了Git等版本控制系统，使得版本管理和协同工作变得简单直观。 6. **调试工具**：内置的调试工具允许程序员设置断点，逐步执行代码，查看变量状态，找出程序中的bug，这对于复杂程序的调试非常有帮助。 7. **性能分析**：部分高级编译器还提供了性能分析工具，可以评估代码运行效率，帮助优化代码性能。 8. **多语言支持**：一个优秀的代码编译器通常能支持多种编程语言，如C++、Java、Python、JavaScript等，满足开发者的多样需求。 9. **插件扩展**：通过插件系统，用户可以自定义和扩展编译器的功能，例如添加特定语言的支持，或者集成其他开发工具。 10. **项目管理**：代码编译器通常具备项目管理功能，方便组织和管理多个文件和目录，对于大型项目尤其有用。 11. **记忆功能**：正如描述中提到的，代码编译器有记忆功能，可以保存用户的偏好设置、代码片段和历史记录，提高工作效率。 12. **协作与分享**：有些编译器支持实时协作，允许团队成员同时编辑同一份代码，便于交流和审查。 代码编译器不仅是简单的文本编辑工具，而是强大的开发环境，为程序员提供了高效、智能的编程支持。选择一款合适的代码编译器，可以显著提升编程体验，使开发者更加专注于创新和解决问题，而非琐碎的编辑任务。通过持续学习和熟练掌握这些工具，开发者能够更好地应对各种编程挑战。

《俄罗斯方块》的基本规则是移动、旋转和摆放游戏自动输出的各种方块，使之排列成完整的一行或多行并且消除得分。该项目基于Xilinx公司的EGO1平台，利用现场可编程门阵列FPGA设计了俄罗斯方块小游戏，并且通过VGA接口来实现对屏幕的控制。整个系统由六个模块组成，分别是键盘输入模块、按键输入处理模块、控制模块、数据路径模块、VGA显示模块以及数码管计分模块。玩家通过键盘上的WASD实现对方块的移动和旋转，并且每消除一行就会进行加分。基本原理是将整个显示屏分为10*20的矩阵，不断对矩阵进行更新和判断是否能消除。俄罗斯方块是一个休闲游戏，它面对的是那些没有精力或兴趣玩大型游戏的玩家，这些人需要一类简单好玩的游戏，拿起来就能进入状态，在忙碌的生活中寻求片刻放松。

【标题】"东软云医院系统前后端代码"是一个基于SpringBoot和Vue技术栈的实训项目，旨在构建一个完整的云医疗服务系统。这个项目涵盖了医疗信息化领域的重要功能，提供了从前端用户界面到后端数据处理的全方位解决方案。 【描述】中的知识点： 1. **云医院系统**：这是一种利用云计算技术实现的医疗机构信息化管理系统，可以提供在线预约、电子病历管理、药品库存跟踪、远程诊疗等服务，旨在提高医疗服务效率和患者体验。 2. **实训项目**：该系统作为实训项目，意味着它不仅是一个实际运行的应用，还具有教学和学习价值，可以帮助开发者掌握医疗信息化系统的开发流程和最佳实践。 3. **前后端代码**：项目包含前端和后端两部分代码，前端负责用户交互和界面展示，而后端则处理业务逻辑和数据存储。这种分离式的开发模式提高了代码的可维护性和可扩展性。 4. **SQL脚本**：这些脚本用于数据库的创建、初始化和数据操作，是后端开发中不可或缺的一部分，对于理解和部署系统至关重要。 【标签】"springboot vue"揭示了项目的技术选型： 1. **SpringBoot**：这是一个基于Spring框架的快速开发工具，简化了Java web应用的配置，提供了内置的Tomcat服务器和自动配置功能，使得开发更高效、更简洁。 2. **Vue.js**：这是一款流行的前端JavaScript框架，用于构建用户界面。Vue的特点包括组件化开发、响应式数据绑定和轻量级，适合构建单页应用（SPA）。 结合【压缩包子文件的文件名称列表】"项目源代码"，我们可以推测项目结构可能包括以下几个部分： 1. **前端源码**：通常包含Vue组件、路由、样式文件（CSS/SCSS）、图片资源等，用于构建用户界面。 2. **后端源码**：可能包括SpringBoot的主配置文件、实体类、控制器、服务层和DAO层代码，负责处理HTTP请求、数据库操作和业务逻辑。 3. **数据库脚本**：SQL文件，用于创建数据库表结构、初始化数据和执行其他数据库操作。 4. **配置文件**：如application.properties或application.yml，用于设置SpringBoot应用的环境变量和配置。 5. **测试代码**：包括单元测试和集成测试，确保代码质量。 6. **构建与部署脚本**：如Maven的pom.xml或Gradle的build.gradle，以及Dockerfile等，帮助开发者自动化构建和部署应用。 通过深入学习和理解这个项目，开发者不仅能掌握SpringBoot和Vue的基础知识，还能了解到医疗行业的业务逻辑和规范，提升在医疗信息化领域的专业技能。同时，这个实训项目也适用于教学，帮助学生将理论知识转化为实际操作能力。

该资源主要是参考博客http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/40627599中实现的android工程,主要包括3个功能，添加相框两种方法、圆角显示图片和图像合成。希望对大家有所帮助，免费资源仅供大家学习分享。By:Eastmount

LINUX egl X11 opengl代码 可以直接运行，包括makefile文件，可以参考编译

ASP网上办公自动化系统是一款基于ASP（Active Server Pages）技术构建的Web应用程序，旨在提升企事业单位的内部工作效率，实现办公流程的电子化、自动化。该系统包括了源代码、毕业设计文档、开题报告、文献综述、英文文献以及答辩PPT等丰富资料，为学习者提供了全面了解和研究此类系统的材料。 1. **ASP技术**：ASP是微软开发的一种服务器端脚本环境，用于创建动态交互式网页。它允许开发者使用HTML、VBScript或JScript编写网页，并在服务器端运行脚本，生成HTML返回给客户端浏览器。ASP具有易学易用、跨平台支持、与.NET Framework兼容等优点。 2. **办公自动化系统**：办公自动化（Office Automation System, OAS）是利用计算机技术，将办公室中的各种事务处理自动化，如文档管理、信息传递、任务调度等。通过网络连接，员工可以在任何地点访问系统，提高协同工作能力。 3. **源代码分析**：源代码是理解系统设计和实现的关键。在ASP网上办公自动化系统的源代码中，可以学习到如何使用ASP进行数据库交互、用户认证、权限管理、表单处理、页面跳转等常见功能的实现。 4. **毕业设计文档**：通常包含系统需求分析、系统设计、系统实现、测试与调试、系统维护等内容，是理解整个项目开发过程的重要资料。通过对文档的阅读，可以学习到一个完整的项目开发流程和规范。 5. **开题报告**：开题报告是对项目选题、研究目的、意义、方法、预期成果的初步阐述，对于初学者理解项目的背景和目标十分有帮助。 6. **文献综述**：文献综述是研究者对已有相关研究成果的梳理和总结，有助于开发者了解该领域的研究现状、发展趋势和存在的问题，为项目提供理论依据。 7. **英文文献**：阅读英文文献能提升专业英语能力，同时获取国际上关于办公自动化系统的最新研究成果和技术动态。 8. **答辩PPT**：答辩PPT包含了项目的精华内容，用于展示给评审老师或同学，包括系统概述、主要功能、技术亮点和创新点等，是学习如何有效展示项目的好资源。 通过深入研究这个ASP网上办公自动化系统，不仅能够掌握ASP编程技术，还能了解到办公自动化系统的架构设计和实际应用，对于学习软件开发和信息化管理的学生来说，是一个宝贵的实践案例。

在数据分析领域，关联规则挖掘是一种常用的技术，用于发现数据集中不同项之间的有趣关系。Apriori 算法是关联规则挖掘的经典算法之一，尤其在零售业中的商品购物篮分析中应用广泛。本项目深入探讨了如何利用 Apriori 算法来揭示消费者购买行为的模式。 我们要理解 Apriori 算法的基本原理。Apriori 算法基于“频繁集”概念，即如果一个项集经常出现在数据库中，那么它的所有子集也必须频繁。它通过两阶段过程进行：(1) 构建频繁项集，(2) 生成关联规则。在构建频繁项集时，算法自底向上地生成候选集，并通过数据库扫描验证其频繁性，避免无效的候选项生成。一旦得到频繁项集，算法便会生成满足最小支持度和置信度阈值的关联规则。 在这个项目中，我们首先需要准备数据。数据通常包含顾客的购物篮记录，每一行代表一个购物篮，列则为购买的商品。在预处理阶段，数据可能需要清洗、转换和编码，以适应算法的需求。例如，将商品名称转换为整数编码，便于计算机处理。 接下来，我们将使用编程语言（如Python）实现 Apriori 算法。Python 中有许多库支持关联规则挖掘，如 `mlxtend` 或 `apyori`。这些库提供了 Apriori 函数，只需传入交易数据和最小支持度与置信度参数即可执行算法。运行后，我们能得到频繁项集和关联规则列表。 运行结果通常包括每个规则的支持度和置信度。支持度表示规则覆盖的交易比例，而置信度是规则发生的概率。例如，如果规则 "买牛奶 -> 买面包" 的支持度是 0.3，置信度是 0.7，意味着在所有购物篮中有 30% 包含牛奶和面包，且一旦买了牛奶，70% 的情况下会买面包。 项目报告中，我们会详细解释每一步操作，包括数据处理、算法实现、结果解释等。报告应展示关键代码片段，以便读者理解实现过程。同时，会通过图表和案例来可视化结果，使非技术背景的人也能理解发现的购物模式。 关联规则挖掘的结果可指导商家进行商品推荐或制定营销策略。例如，发现“买尿布 -> 买啤酒”的规则后，商家可能会在尿布区附近放置啤酒，以刺激连带销售。此外，还可以通过调整最小支持度和置信度阈值，挖掘出不同强度的相关性，帮助决策者制定更精细的策略。 本项目通过 Apriori 算法对商品购物篮数据进行了深入分析，揭示了消费者购买行为的潜在规律。通过学习这个项目，读者不仅可以掌握关联规则挖掘的基本方法，还能了解到如何将这些发现应用于实际商业场景中。

大赛优秀作品：　提供了一套完整的六轴机器手臂运动控制解决方案，包括硬件设计、源代码和上位机软件，实现高效的机器手臂控制系统。 　　应用直流伺服反馈控制系统来控制六轴机器手臂的运动。首先阐述了系统的整体设计方案，然后详细解释了直流伺服反馈系统电路的设计，其中包括了使用新唐M451单片机作为主控制芯片的方法。此外，还介绍了如何通过直流伺服马达构建单轴运动系统，并实现了定位功能、过电流和过电压保护功能以及通讯功能，以支持多轴协同运动控制。 适用人群： 电子工程师、自动化技术爱好者、机器人开发者、工业自动化领域专业人士 使用场景： 工业生产线自动化、精密装配、科研实验、教育实训 关键词标签： 六轴机器手臂 直流伺服反馈 运动控制 新唐M451单片机

这个是很多年前编写的一个模拟股市的程序 通过随机函数来模拟股市的K线变化与 通过这个程序 可以学习到 如何读取 钱龙 股票软件的数据 并把这些数据画成K线图 和成交量图 此程序收费较贵 毕竟当年完善程序还是花了不少心血的