安卓开机启动应用的.sh脚本示例（以scene为例），可以将脚本放在一个路径下，在init.rc里面去调用这个脚本，这样就可以实现开机自动打开某个APP

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OpenXLSX是一款C++库，专为处理Microsoft Excel（XLSX）文件设计，它提供了方便的API接口，使得开发者能够轻松地在C++应用程序中读取和写入Excel表格数据。对于C++程序员，尤其是那些使用MFC（Microsoft Foundation Classes）框架的开发者来说，OpenXLSX提供了一个高效且易于集成的解决方案。 MFC是微软开发的一个C++类库，它封装了Windows API，简化了Windows应用程序的开发。通过OpenXLSX与MFC的结合，开发者可以构建出功能丰富的桌面应用程序，其中包含了对Excel文件的强大处理能力。 OpenXLSX库的核心功能包括： 1. **创建新工作簿**：你可以使用OpenXLSX创建新的Excel工作簿，并添加工作表。每个工作表可以被看作是Excel中的一个单独的表格页面。 2. **读取工作簿**：库允许你打开已存在的XLSX文件，读取其中的工作簿、工作表以及单元格的数据。这涵盖了文本、数字、日期、公式等各种类型的数据。 3. **写入工作簿**：你可以向单元格中写入各种数据，包括文本、数字、日期和公式。OpenXLSX还支持设置单元格格式，如字体、颜色、对齐方式等。 4. **操作工作表**：可以添加、删除、重命名工作表，调整它们的顺序。 5. **样式和格式**：除了基本的数据输入，OpenXLSX还支持设置单元格样式，如边框、填充、条件格式等，使得生成的Excel文件更加美观和专业。 6. **图表支持**：库还提供了创建和修改图表的功能，允许在工作表中插入和编辑各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等。 7. **效率优化**：OpenXLSX采用内存映射文件技术，减少了对磁盘I/O的依赖，提高了读写性能。 8. **错误处理**：库提供了详细的错误处理机制，帮助开发者捕获和解决可能出现的问题。 在VS2019环境下，开发者可以利用MFC Application Wizard创建一个新项目，然后将OpenXLSX库导入工程。在MFCApplication1.sln文件中，包含了项目的解决方案信息，.vs目录存储了Visual Studio的工作区配置，Release和Debug目录分别存放了编译后的调试和发布版本的可执行文件。MFCApplication1目录则包含了项目源代码和资源文件。 通过这些文件，开发者可以学习如何在MFC项目中集成OpenXLSX，创建一个简单的示例程序来演示读写Excel表格的功能。例如，可以编写一个函数，用于打开一个Excel文件，读取数据，然后根据需要修改数据并保存回文件。这样的示例有助于理解和掌握OpenXLSX库的实际使用方法。 在实际应用中，OpenXLSX库可以广泛应用于数据分析、报表生成、自动化办公等领域。它的强大功能和良好的MFC兼容性，使得C++程序员能够在不依赖于其他第三方工具或服务的情况下，高效地处理Excel任务，提高开发效率。

在机器学习领域，数据预处理是至关重要的一步，其中训练集和测试集的划分是评估模型性能的关键。本文将详细讲解如何使用Python进行这一过程，特别是利用scikit-learn库中的`train_test_split`函数。 让我们了解数据集。在本示例中，我们使用的是UCI机器学习库中的Wine数据集。这个数据集包含178个样本，每个样本有13个特征，用于区分三种不同类型的葡萄酒。数据集的第一列是类标签，其余13列是描述葡萄酒属性的数值特征。 ```python import pandas as pd import numpy as np # 加载Wine数据集 url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data' column_names = ['Class label', 'Alcohol', 'Malic acid', 'Ash', 'Alcalinity of ash', 'Magnesium', 'Total phenols', 'Flavanoids', 'Nonflavanoid phenols', 'Proanthocyanins', 'Color intensity', 'Hue', 'OD280/OD315 of diluted wines', 'Proline'] df_wine = pd.read_csv(url, header=None, names=column_names) ``` 接下来，我们要将数据集划分为训练集和测试集。通常，我们使用一部分数据（如75%）来训练模型，其余部分（如25%）用于测试模型的泛化能力。这可以通过scikit-learn的`train_test_split`函数实现： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split # 提取特征和目标变量 X = df_wine.iloc[:, 1:].values # 所有特征，不包括类标签 y = df_wine.iloc[:, 0].values # 类标签 # 使用train_test_split函数划分数据 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0) ``` 这里的`test_size`参数指定了测试集的比例，`random_state`用于确保每次运行代码时都能得到相同的结果，便于复现实验。`train_test_split`函数会随机选取指定比例的数据作为测试集，其余部分作为训练集。 划分训练集和测试集有助于避免过拟合，即模型在训练数据上表现很好，但在未见过的新数据上表现较差。通过在独立的测试集上评估模型，我们可以更准确地估计模型在实际应用中的效果。此外，还可以使用交叉验证（如k折交叉验证）进一步优化模型性能评估。 在完成训练集和测试集的划分后，我们就可以使用这些数据训练模型（如线性回归、决策树、随机森林或神经网络等），然后在测试集上评估模型的预测性能。评估指标可能包括准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等，具体取决于任务的性质（如分类或回归）。 Python和scikit-learn库提供了一种简单而强大的方式来处理训练集和测试集的划分，使得机器学习项目的实施变得更加便捷。通过合理地划分数据，我们可以更好地理解和优化模型的性能，为实际应用做好准备。

划分训练集和测试集 在这个示例中，我们使用train_test_split方法将数据集划分为训练集和测试集，并指定了测试集大小的比例和随机数种子。该方法会返回4个元素，分别表示训练集的特征数据、测试集的特征数据、训练集的目标数据和测试集的目标数据。需要注意的是，在实际使用过程中，我们需要根据具体的应用场景选择合适的划分方法，并根据需求对训练集和测试集进行进一步处理。

内容概要：本文介绍了基于Python实现的CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元的多变量时间序列预测模型。该模型融合了CNN的局部特征提取能力和BiGRU的全局时间依赖捕捉能力，旨在提高多变量时间序列预测的准确性和鲁棒性。文章详细描述了模型的架构设计、实现步骤、优化方法及应用场景。模型架构分为三大部分：卷积神经网络层（CNN）、双向GRU层（BiGRU）和全连接层（Dense Layer）。通过卷积核提取局部特征，双向GRU捕捉全局依赖，最终通过全连接层生成预测值。文章还探讨了模型在金融、能源、制造业、交通等领域的应用潜力，并提供了代码示例和可视化工具，以评估模型的预测效果。 适合人群：具备一定编程基础，对深度学习和时间序列预测感兴趣的开发者、研究人员和工程师。 使用场景及目标：①结合CNN和BiGRU，提取时间序列中的局部特征和全局依赖，提升多变量时间序列预测的精度；②通过优化损失函数、正则化技术和自适应学习率等手段，提高模型的泛化能力和稳定性；③应用于金融、能源、制造业、交通等多个领域，帮助企业和机构进行更准确的决策和资源管理。 阅读建议：此资源详细介绍了CNN-BiGRU模型的设计与实现，不仅包含代码编写，还强调了模型优化和实际应用。读者在学习过程中应结合理论与实践，尝试调整模型参数，并通过实验验证其预测效果。

QT框架是Qt公司开发的一款强大的跨平台应用程序开发工具，它提供了丰富的GUI库，支持多种操作系统，包括Windows、Linux和macOS等。在QT下进行MySQL编程，可以让我们利用QT的便利性来操作数据库，实现数据的高效管理和交互。本文将详细介绍如何在QT环境下连接MySQL数据库，并使用QT的控件进行CRUD（创建、读取、更新和删除）操作。 为了在QT中连接MySQL数据库，我们需要确保已经安装了MySQL数据库驱动。在QT Creator中，可以通过添加外部库来安装`qt5_mysql`模块。在项目文件（.pro）中添加以下行： ```cpp QT += sql greaterThan(QT_MAJOR_VERSION, 4): QT += widgets ``` 接下来，我们需要包含必要的头文件，如`QSqlDatabase`、`QSqlQuery`等，用于数据库操作。在代码中引入： ```cpp #include #include #include ``` 连接MySQL数据库通常涉及以下步骤： 1. 初始化数据库连接： 创建一个`QSqlDatabase`对象，并使用`QSqlDatabase::addDatabase()`方法添加MySQL驱动，指定数据库名称和连接参数。例如： ```cpp QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QMYSQL"); db.setHostName("localhost"); // 数据库服务器地址 db.setDatabaseName("mydatabase"); // 数据库名 db.setUserName("username"); // 用户名 db.setPassword("password"); // 密码 ``` 2. 连接数据库： 使用`QSqlDatabase::open()`尝试连接数据库。如果连接失败，可以使用`QSqlDatabase::lastError()`获取错误信息。 ```cpp if (!db.open()) { QMessageBox::critical(0, "Error", db.lastError().text()); return -1; } ``` 3. 执行SQL查询： 通过`QSqlQuery`对象执行SQL语句。例如，创建一个表： ```cpp QSqlQuery query; query.prepare("CREATE TABLE Users (id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50))"); if (!query.exec()) { QMessageBox::critical(0, "Error", query.lastError().text()); return -1; } ``` 4. 插入数据： 使用`QSqlQuery::prepare()`和`QSqlQuery::exec()`插入数据到表中。 ```cpp query.prepare("INSERT INTO Users VALUES (?, ?)"); query.bindValue(0, 1); query.bindValue(1, "John Doe"); if (!query.exec()) { QMessageBox::critical(0, "Error", query.lastError().text()); return -1; } ``` 5. 查询数据： 可以使用`QSqlQuery::exec()`执行SELECT语句，然后通过`QSqlQuery::next()`遍历结果集。 ```cpp query.exec("SELECT * FROM Users"); while (query.next()) { int id = query.value(0).toInt(); QString name = query.value(1).toString(); qDebug() << "ID:" << id << ", Name:" << name; } ``` 6. 更新数据： 更新现有记录时，首先定位到要修改的行，然后执行UPDATE语句。 ```cpp query.prepare("UPDATE Users SET name=? WHERE id=?"); query.bindValue(0, "Jane Doe"); query.bindValue(1, 1); if (!query.exec()) { QMessageBox::critical(0, "Error", query.lastError().text()); return -1; } ``` 7. 删除数据： 使用DELETE语句删除特定记录。 ```cpp query.prepare("DELETE FROM Users WHERE id=?"); query.bindValue(0, 1); if (!query.exec()) { QMessageBox::critical(0, "Error", query.lastError().text()); return -1; } ``` 8. 关闭数据库： 当完成所有操作后，记得关闭数据库连接。 ```cpp db.close(); ``` 在给定的文件中，`checkdbdriver.cpp`和`checkdbdriver.h`可能包含了检查数据库驱动的代码，`main.cpp`可能是程序的入口点，负责初始化和运行整个应用。`connection.h`可能包含了数据库连接的相关类定义，而`checkdbdriver.ui`是使用QT Designer设计的用户界面文件，可能包含了用于输入数据库连接信息和显示查询结果的控件。 QT中的MySQL编程结合了QT的灵活性和MySQL的强大功能，使得在跨平台环境中进行数据库操作变得更加简单。通过以上步骤，开发者可以在QT应用程序中实现对MySQL数据库的完整操作，满足各种数据管理需求。

JLinkARM.dll 说明文档

在当今的科技时代，全球定位系统（GPS）已经成为一种不可或缺的工具，它能够为各种设备提供精确的位置信息。而STM32F103C8T6作为STMicroelectronics公司生产的一款性能强大的Cortex-M3微控制器，广泛应用于需要高精度定时器和复杂算法处理的场合。将GPS模块与STM32F103C8T6微控制器结合起来，可以开发出各种定位应用设备。本文将围绕如何使用STM32F103C8T6微控制器处理GPS模块数据进行深入探讨。 GPS模块作为接收和解析全球卫星信号的硬件设备，能够提供有关用户当前位置的详细信息，如经纬度、速度、方向、海拔等。这些信息对于导航、车辆跟踪、户外运动监测等应用至关重要。将GPS模块与STM32F103C8T6微控制器配合使用，可以创建一个功能强大的实时位置跟踪系统。 为了使GPS模块与STM32F103C8T6微控制器协同工作，首先需要通过串行端口（通常是UART）将两者连接起来。STM32F103C8T6微控制器具备丰富的外设接口，其中就包括多个UART端口，这使得与GPS模块的通信变得非常方便。开发者需要配置UART端口，设置好波特率、数据位、停止位以及校验位，这些参数必须与GPS模块的输出设置相匹配。 一旦硬件连接正确设置，开发者需要编写或获取GPS模块的示例代码，并将其嵌入到STM32F103C8T6的开发环境中。在编写代码时，需要使用到STM32的HAL库函数，这些函数简化了对硬件的操作。代码的主要任务是读取GPS模块通过串行端口输出的数据，并将其解析为人类可读的格式。GPS模块通常输出NMEA格式的数据，这是一种包含地理信息的标准格式。开发者需要编写代码以解析GPRMC或GPGGA等NMEA句子，并从中提取位置、时间、速度等关键信息。 接下来，解析出的数据可以用于多种目的，例如在LCD屏幕上实时显示当前位置信息。为了在STM32F103C8T6上驱动LCD显示，开发者可以利用其SPI或I2C等通信接口。此外，如果需要将位置信息传输到其他设备或计算机，可以通过蓝牙、Wi-Fi或者GSM模块实现无线通信。 在开发过程中，调试环节同样重要。开发者需要使用调试工具，如ST-Link，来加载代码到STM32F103C8T6微控制器，并且实时监视程序的运行情况。调试过程中可能会遇到各种问题，例如GPS模块无法获取卫星信号，串行通信错误，或者数据解析错误等。对于这些问题，开发者需要仔细检查硬件连接是否正确，以及代码是否有bug。 通过STM32F103C8T6微控制器与GPS模块的结合，可以实现多种精准定位应用。从硬件连接、软件编程到调试测试，每一步都是实现目标的关键。对于开发者来说，理解并掌握STM32F103C8T6的功能和GPS模块的数据处理方式是开发过程中的核心技能。

用一些软件导出的html代码用notepad++打开后发现就是一行了。没法看。找了找代码格式化软件。tidy2感觉不错。但是使用Notepad++软件，选择插件菜单——Plugin Manager——Show Plugin Manager，在插件列表中找到tidy2进行安装时总是报错： installation of tidy2 failed （我已经翻墙了并且能下载，但是下载完成后就报这个错误），于是只能使用手动安装。手动安装实际就是把 Tidy2.dll 文件放到安装目录里去，安装很简单，找到notepad++安装路径，一般为C:Program FilesNotepad++plugins，放到目录里，重启notepad++即可。