这是Gradle 6.9的第四个补丁发布。它修复了以下问题: 1. 依赖图解析:等价排除会导致不必要的图突变[backport 6.x] 2. 反向移植在依赖性验证中仅信任完整的GPG密钥[反向移植6.9.4] 3. 排除规则合并:缺少优化[backport 6.x] 4. 修复kryobackddecoder[Backport 6 . x]中的缓冲区溢出错误 5. 支持GMM中没有版本的约束[Backport 6.9.x] 6. 缺少排除规则合并优化 7. 修复替代依赖项的排除 8. POSIX shell脚本改进 9. 修复由替换/功能冲突导致的损坏的解决方案 10. Gradle版本中log4j漏洞的缓解 11. 选择了多个转换的工件 12. Gradle的最新检查在Windows FAT驱动器上不起作用 13. 重命名和重新创建项目目录会导致Gradle失去对Windows上的更改的跟踪 14. 弃用jcenter()仓库

骚神插件8.5版本是一款专注于助理元素快速定位与脚本开发的工具软件。它在版本迭代中针对功能性和用户体验进行了多方面的优化与更新，以适应日益复杂和多样化的自动化脚本需求。此插件可能涉及的主要知识点包括但不限于： 1. 插件功能与定位技术：插件可能采用了先进的元素定位技术，如XPath、CSS选择器或自定义的ID定位，来实现快速准确地定位网页或应用中的特定元素。快速定位技术是自动化测试、爬虫开发等领域的重要基础。 2. 脚本开发工具：此插件可能提供了一个集成开发环境，用户可以通过图形化界面或代码编辑器快速编写和测试脚本。这些脚本可能用于网页自动化、数据抓取、任务调度等多种场合。 3. 工具开发与效率优化：8.5版本的开发可能关注于提高用户工作效率和脚本执行效率，可能包括了对代码库的优化、对用户界面的改进，以及对运行时性能的提升。 4. 跨平台兼容性：为了适应不同用户的使用习惯和工作环境，此版本的插件可能支持在多个操作系统上运行，如Windows、Linux、MacOS等。 5. 用户社区与技术支持：作为一款开发工具，可能拥有活跃的用户社区，用户可以在这里交流心得、分享脚本、报告问题。同时，该插件可能提供官方的技术支持和文档，帮助用户解决使用过程中遇到的问题。 6. 插件的自定义与扩展性：高级用户可能需要根据自己的需求对插件进行定制化修改，因此此版本可能提供了良好的扩展性和插件接口，以便于用户添加新的功能模块或插件。 7. 安全性与隐私保护：在进行网络爬虫和自动化操作时，用户和开发者的隐私与数据安全是不可忽视的问题。8.5版本的插件在设计时可能考虑了这些因素，确保用户信息的安全性。 8. 插件的维护与更新：软件维护是保证工具长期可用的关键。8.5版本的发布可能是持续维护和更新的结果，不断修复已知问题，并加入新的特性。 此插件的主要应用场景可能包括但不限于自动化测试、网络爬虫开发、数据抓取、自动化任务调度等。用户群体可能为软件测试工程师、数据分析师、网络爬虫开发者和任何需要自动化脚本的个人或企业。 此外，"DP_helper_8.5"这一文件名称暗示了插件可能具有辅助性质，它可能是用来帮助开发者快速完成某些辅助性的任务。文件名中的数字8.5则表明这是一个拥有多个版本迭代的成熟产品，用户可以期待其稳定性和功能性。

内容概要：本文介绍了基于快速探索随机树（RRT）算法的自动驾驶汽车路径规划方法，重点解决在存在静态障碍物环境下实现有效避障与路径搜索的问题。该方法通过在Matlab环境中构建仿真模型，利用RRT算法的随机采样特性扩展搜索树，逐步探索可行路径，最终生成从起点到目标点的安全、连通路径。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和调试算法，同时展示了算法在复杂地图中的路径规划效果，突出了其在非完整约束系统中的适用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事自动驾驶、机器人或智能交通系统相关研究的科研人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①学习RRT算法的基本原理及其在路径规划中的具体实现；②掌握在静态障碍物环境中进行路径搜索与避障的技术方法；③通过Matlab仿真验证算法性能，为进一步改进如RRT*等优化算法奠定基础； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法流程，重点关注随机采样、最近节点查找、路径扩展与碰撞检测等核心模块的实现，配合仿真结果分析算法优缺点，并尝试调整参数或引入优化策略以提升路径质量。

### Python 快速编程入门习题及解析 #### 第1章 Python概述 ##### 一、填空题解析 1. **Python 是面向** **对象** **的高级语言。** - Python 支持多种编程范式，其中面向对象是最主要的一种。 2. **Python 可以在多种平台运行，这体现了Python语言** **跨平台性** **的特性。** - Python 的设计考虑到了跨平台性，使得它能够在Windows、Linux、macOS等不同操作系统上无缝运行。 3. **Python 模块的本质是** **.py** **文件。** - Python 的模块是由.py结尾的文件组成的，这些文件包含了定义和语句。 4. **使用** **import** **关键字可以在当前程序中导入模块。** - `import` 是导入模块的基本方式之一。 5. **使用** **from 模块名 import *** **语句可以将指定模块中的全部内容导入当前程序。** - 这种方式会将模块中的所有非私有成员导入到当前命名空间。 ##### 二、判断题解析 1. **相比C++程序，Python程序的代码更加简洁、语法更加优美，但效率较低。（×）** - 虽然Python的代码通常更为简洁且易于理解，但由于它是解释型语言，所以执行效率一般低于编译型语言如C++。 2. **“from 模块名 import *”语句与“import 模块名”都能导入指定模块的全部内容，相比之下，from… import *导入的内容无须指定模块名，可直接调用，使用更加方便，因此更推荐在程序中此种方式导入指定模块的全部内容。（×）** - 尽管这种方式更为便捷，但它可能导致命名冲突问题，并且降低了代码的可读性。因此，通常推荐使用 `import 模块名` 的方式来导入整个模块。 3. **Python3.x 版本完全兼容Python2.x。（×）** - 实际上，Python 3.x 并不完全兼容 Python 2.x，两者之间存在一定的差异，导致部分代码在两个版本间无法直接迁移。 4. **PyCharm 是Python 的集成开发环境。（√）** - PyCharm 是一款非常流行的Python IDE，提供了一系列功能强大的开发工具。 5. **模块文件的后缀名必定是.py。（√）** - Python 模块通常以.py结尾，这是Python的标准文件扩展名。 ##### 三、选择题解析 1. **下列选项中，不是Python 语言特点的是（C）。** - **A.简洁**、**B.开源**、**D.可移植** 都是Python的特点，而 **C.面向过程** 并不是Python的主要特点，虽然它支持面向过程的编程风格。 2. **下列哪个不是Python的应用领域（D）。** - Python 广泛应用于 **A.Web 开发**、**B.科学计算** 和 **C.游戏开发**，但它并不是专门用于 **D.操作系统管理** 的语言。 3. **下列关于Python的说法中，错误的是（C）。** - **A. Python 是从ABC发展起来的**、**B. Python是一门高级计算机语言**、**D. Python程序的效率比C程序的效率低** 都是正确的，而 **C. Python只能编写面向对象的程序** 是错误的，因为Python支持多种编程范式。 ##### 四、简答题解析 1. **简述Python的特点。** - Python 的特点包括但不限于： - **简洁易读**：语法简洁，易于学习。 - **动态类型**：变量无需声明类型即可使用。 - **面向对象**：支持面向对象编程范式。 - **解释执行**：代码在运行时被解释器逐行解释执行。 - **丰富的标准库**：拥有庞大的标准库，支持各种功能。 - **广泛的应用领域**：可用于Web开发、科学计算、数据分析等多个领域。 - **跨平台**：可在多种操作系统上运行。 - **开源**：拥有活跃的社区支持，持续改进和发展。 2. **简单介绍如何导入与使用模块。** - 在Python中，可以通过以下几种方式导入模块： - 使用 `import` 语句导入整个模块，例如：`import math`。 - 使用 `from ... import ...` 导入特定函数或类，例如：`from math import sqrt`。 - 使用 `from ... import *` 导入模块中的所有公共对象，但不推荐这样做以避免命名冲突。 3. **简述Python中模块、包和库的意义。** - **模块** 是包含Python定义和语句的单个文件，它可以包含函数、类和其他变量。 - **包** 是一种组织多个模块的方式，通常通过目录结构实现，该目录下包含一个名为 `__init__.py` 的特殊文件。 - **库** 是一组模块和包的集合，它们共同提供了某一领域的功能，如NumPy是一个科学计算库。 ##### 五、编程题解析 1. **整数求和。输入整数n，计算1~n之和。** - 正确的代码应为： ```python n = int(input("请输入一个整数：")) sum = 0 for i in range(1, n + 1): sum += i print("从1到", n, "的求和结果为:", sum) ``` 2. **整数排序。输入三个整数，把这三个数由小到大输出。** - 正确的代码应为： ```python l = [] for i in range(3): x = int(input('请输入整数：')) l.append(x) l.sort() print(l) ``` 3. **打印九九乘法表。** - 正确的代码应为： ```python for i in range(1, 10): for j in range(1, i + 1): print(f'{j}x{i}={i*j}', end='\t') print('') ``` 4. **绘制多个起点相同但大小不同的五角星，如图1-29所示。** - 此题的代码已基本正确，只需稍作调整以确保每个五角星之间的大小递增。 ```python import turtle as t def draw_fiveStars(leng): count = 1 while count <= 5: t.forward(leng) t.right(144) count += 1 leng += 10 if leng <= 100: draw_fiveStars(leng) def main(): t.penup() t.backward(100) t.pendown() t.pensize(2) t.pencolor('red') segment = 50 draw_fiveStars(segment) t.exitonclick() if __name__ == '__main__': main() ``` #### 第2章 Python基础 ##### 一、填空题解析 1. **Python中建议使用** **4个空格** **表示一级缩进。** - Python 使用缩进来表示代码块，通常建议使用4个空格。 2. **布尔类型的取值包括** **True** **和** **False**。 - Python 中布尔类型只有两个值：`True` 和 `False`。 3. **使用** **type()** **函数可查看数据的类型。** - `type()` 函数可以返回对象的数据类型。 4. **float()函数用于将数据转换为** **浮点型** **的数据。** - `float()` 函数可以将其他类型的数据转换为浮点型。 5. **若a=3，b=-2，则a+=b的结果为** **1**。 - `a+=b` 等价于 `a = a + b`，因此结果为1。 ##### 二、判断题解析 1. **Python中可以使用关键字作为变量名。（×）** - Python的关键字不能用作变量名。 2. **变量名可以以数字开头。（×）** - Python 的变量名不能以数字开头。 3. **Python标识符不区分大小写。（×）** - Python 的标识符是区分大小写的。 4. **布尔类型是特殊的浮点型。（×）** - 布尔类型不是浮点型，它是独立的数据类型。 5. **复数类型的实数部分可以为0。（√）** - 复数类型的实数部分可以为任何数值，包括0。 ##### 三、选择题解析 1. **Python中使用（A）符号表示单行注释。** - **A. #** 是Python中表示单行注释的符号。 2. **下列选项中，属于Python关键字的是（B/C/D）。** - **B. if**、**C. is**、**D. and** 都是Python的关键字。 3. **下列选项中，属于数值类型的是（D）。** - **D. 以上全部** 包括整数（如0）、浮点数（如1.0）和复数（如1+2j），这些都是Python中的数值类型。 4. **若将2转换为0b1...** - 这个题目似乎没有完整表述，如果目标是将整数2转换为二进制字符串，可以使用 `bin()` 函数，例如 `bin(2)` 返回 `'0b10'`。

在IT行业中，Adobe Illustrator是一款广泛使用的矢量图形编辑软件，被设计师们用来创作各种图形、插图、标志以及排版等。"Quicker: Adobe Illustrator面板可快速键入生成QR和条形码"是一个插件，它提高了Illustrator在创建二维码（QRCode）和条形码时的工作效率。这个插件的亮点在于其简洁的操作方式，只需快速输入相关数据，即可自动生成这些编码。 安装"Quicker"插件的过程相当简单，用户只需要下载包含该插件的压缩包"Quicker-master"，然后使用Adobe Extension Manager或任何兼容的ZXP安装程序进行安装。ZXP是一种专门用于安装Adobe Creative Suite和Creative Cloud扩展的文件格式。确保你的电脑上已经安装了Adobe Illustrator，并且ZXP安装程序是最新版本，这样可以确保插件的顺利安装和兼容性。 在Adobe Illustrator中，这个JavaScript驱动的插件会添加一个新的面板，允许用户快速生成二维码和条形码。用户只需要在面板中输入想要编码的信息，如网址、文本或数字，插件会自动处理并生成相应的二维码或条形码。这种功能对于设计工作中的数据可视化和互动元素特别有用，减少了手动设置和调整的时间。 插件支持多种条形码格式，包括常见的EAN-13、UPC-A、Code 128等，同时也支持各种类型的二维码，如QR Code JIS X 0510、QR Code ISO/IEC 18004等。这些编码类型覆盖了商业、物流、信息传递等多个领域的需求。 在实际操作中，"Quicker"插件不仅可以生成二维码和条形码，还可以自定义它们的颜色、大小、边框等视觉属性，使得这些元素能够更好地融入到设计作品中。此外，插件可能还提供了错误校正等级的设定，以适应不同的读取环境和错误容忍度。 "Quicker"插件是Adobe Illustrator用户提高生产力的一个实用工具，尤其对于那些经常需要处理二维码和条形码的设计师来说。通过这个插件，他们可以在保持设计质量的同时，大大缩短项目完成的时间，提升工作效率。同时，它的易用性和灵活性也体现了现代设计软件对用户体验的重视。

以树叶凋落的生理学原理为依据，提出了一种树叶凋落快速模拟的方法。该方法首先采用交互式编辑确定叶凋落节律，由气象要素进行局部调整得到叶凋落动态。此外，考虑叶龄和风力对落叶的激励诱导作用，显著标识了树体上的具体凋落树叶，对处于当前凋落状态的树叶，采用合成路径方法模拟其空中飘落运动的过程。文中以杉木为实验树种，模拟了杉木叶随时间凋落的过程。

postman针对音乐网站落网的简单垂直领域搜索引擎_使用Python和ElasticSearch技术构建的爬虫系统_通过爬取落网音乐数据并建立索引实现高效搜索_支持用户快速查找和浏览音乐内容_.zip 在当今数字化时代，音乐已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。随着技术的进步，人们期望能够更加方便快捷地获取自己喜欢的音乐资源。垂直领域的搜索引擎应运而生，它们专门针对特定的领域，提供更为精准和深入的搜索服务。本项目针对音乐领域，专注于打造一个简洁而高效的垂直搜索引擎，这个引擎能够通过Python编写的爬虫系统，对特定音乐网站进行数据抓取，并利用ElasticSearch构建索引，最终实现对音乐内容的快速查找和高效浏览。 Python语言因其简洁易学、功能强大而在数据抓取和网站爬虫领域扮演了重要角色。它的众多库如Scrapy、BeautifulSoup和Requests等都为网络爬虫的开发提供了极大的便利。Python在数据处理方面的优势，特别是在文本处理和自然语言处理领域，使得它成为构建搜索引擎的理想选择。通过Python编写爬虫，可以高效地处理网络数据抓取任务，自动化完成网站内容的检索和信息提取工作。 ElasticSearch作为一款基于Lucene构建的开源搜索引擎，提供了水平可扩展的分布式全文搜索引擎框架。它能够快速处理大量的数据，并通过全文搜索技术提供实时搜索功能。ElasticSearch支持简单的RESTful API，易于与各种编程语言进行交互，并且拥有强大的数据可视化和分析能力。这些特性使得ElasticSearch成为构建大型搜索引擎的不二之选。 本项目的重点是将Python爬虫技术和ElasticSearch搜索引擎相结合，通过这个结合创建一个简单而强大的垂直领域音乐搜索引擎。Python爬虫会深入访问特定音乐网站，对网站上的音乐数据进行收集。这些数据可能包括音乐的标题、作者、专辑、流派、歌词、发行时间等详细信息。爬虫需要遵循网站的爬虫协议，以避免对网站造成不必要的负担。在数据收集完成后，爬虫程序会对数据进行预处理，清洗和格式化，以适应ElasticSearch建立索引的需求。 接下来，ElasticSearch将承担起为这些收集到的音乐数据建立索引的重要角色。通过创建合适的索引模板和映射规则，确保每一条音乐数据都能被准确地索引和分类。在索引过程中，ElasticSearch将利用自身的分布式架构，将数据高效地分布在各个节点上，从而保证搜索的高可用性和快速响应能力。一旦索引完成，用户即可通过这个垂直搜索引擎进行音乐搜索。 这个搜索引擎的最大特点就是高效和快速。用户在使用时，只需要在搜索框中输入关键词，系统就能立即从索引中检索相关音乐，并以搜索结果的形式展现给用户。用户不仅可以快速浏览到搜索结果，还可以根据需要对结果进行排序、过滤和分页操作。对于喜欢的音乐，用户还可以进行收藏和分享，享受更加个性化的音乐体验。 此外，这个项目也为音乐爱好者提供了一个新的探索音乐世界的途径。通过这个垂直搜索引擎，用户可以发现很多冷门而独特的音乐资源，从而拓宽他们的音乐视野。对于音乐创作者来说，这样的工具也有助于他们的作品能够被更多人发现和欣赏。 这个由Python和ElasticSearch技术构建的简单垂直领域音乐搜索引擎，不仅展示了当前技术在特定领域应用的潜力，也为用户提供了前所未有的高效音乐搜索体验。它证明了利用现代技术解决实际问题的可能性，并且预示着未来搜索引擎技术的发展方向。

Excel表格模板：订单管理记账系统(智能统计-快速查询).xlsx 在数字化办公环境中，对于任何企业来说，有效的订单管理和记账系统是确保业务流程顺畅、财务数据准确和及时的关键。借助Excel强大的数据处理和分析功能，可以创建一个全面的订单管理记账系统，它不仅能够提供智能统计功能，还能实现快速查询，以满足企业对数据管理的高要求。 一个高效的订单管理记账系统通常包括以下几个核心组成部分： 1. 订单录入界面：该部分用于输入订单基本信息，包括订单编号、客户信息、订单日期、产品信息、数量、单价、总额以及其他相关备注。通过设计友好的输入界面，可有效减少数据输入错误，提高工作效率。 2. 订单信息管理：系统应具备强大的信息管理功能，包括新增订单、编辑订单信息、删除订单以及订单状态的更新。这要求表格模板设计有相应的功能按钮或操作选项，以便用户能够快速对订单数据进行操作。 3. 智能统计功能：通过对订单数据的智能分析和计算，系统可以自动生成各类统计报表，比如销售额统计、产品销量排行、客户购买频次等。这需要利用Excel的数据透视表和公式计算功能，以实现数据的快速汇总和分析。 4. 快速查询系统：考虑到数据量可能较大，系统应该提供有效的数据筛选和查找工具，如高级筛选、条件格式、排序和搜索功能。这些工具将帮助用户快速定位特定订单或客户信息，节省查询时间。 5. 财务数据同步：记账系统的一个重要功能是与企业的财务数据同步，包括成本计算、利润分析、应收款和应付款管理等。通过Excel的相关函数和公式，可以实现这些财务数据的实时更新和准确计算。 6. 安全性与备份：由于订单信息和财务数据属于企业重要信息，因此模板设计需要考虑数据安全性，例如设置密码保护工作表，防止未授权访问。同时，定期备份数据也是必不可少的，以免数据丢失。 7. 用户友好性：为了确保非技术用户也能轻松使用系统，用户界面设计应直观易懂，操作流程简单明了，同时配以适当的使用说明和帮助文档。 使用Excel创建这样的订单管理记账系统，既可以利用其强大的数据处理能力，又可以避免昂贵的定制软件开发成本，使企业能够以较低的成本实现高效的订单管理和财务分析。 随着Excel版本的不断更新，其内置的功能也在不断增强，例如Excel 365和Excel 2019中引入的高级数据分析工具和自动化功能。利用这些新工具，用户可以进一步提升其订单管理记账系统的智能化水平和用户体验。 一个设计良好的Excel订单管理记账系统，不仅能够帮助企业管理日常业务流程，还能够提供深入的业务洞察和决策支持，是企业数字化转型过程中的有力工具。

,,滚动轴承故障诊断MATLAB程序：快速谱峭度、谱峭度+包络谱分析。 可以很好的提取出滚动轴承故障特征 ,核心关键词：滚动轴承故障诊断; MATLAB程序; 快速谱峭度; 谱峭度; 包络谱分析; 特征提取。,MATLAB程序：快速谱峭度与包络谱分析助力滚动轴承故障诊断 在现代机械系统中，滚动轴承扮演着至关重要的角色，其可靠性直接影响到整个机械系统的稳定运行。随着机械设备的广泛应用，对于滚动轴承的监控和故障诊断技术变得日益重要。为了提高故障诊断的准确性和效率，科研人员开发了多种基于信号处理的故障诊断方法。其中，快速谱峭度和包络谱分析是两种有效的技术手段。 快速谱峭度（Fast Kurtogram）是一种基于峭度的分析方法，用于检测和分析非平稳信号中包含的瞬态冲击，这对于识别滚动轴承的局部故障非常有效。峭度是衡量信号尖锐度的统计量，而快速谱峭度通过对信号进行多分辨率分解，能够在多个频率分辨率下计算峭度指标，从而优化冲击特征的检测。在滚动轴承的故障诊断中，快速谱峭度能够突出信号中与冲击相关的频率成分，进而揭示轴承的故障模式。 谱峭度（Spectral Kurtosis）则是一种对频谱成分进行分析的工具，它同样基于峭度概念，通过对信号的频谱进行分析，能够识别信号中的异常频率成分。谱峭度的高值通常指示了信号中存在的瞬态故障特征，如滚动轴承的磨损、裂纹或冲击损伤。通过谱峭度分析，可以有效地提取出与轴承故障相关的频率成分，为故障诊断提供有力证据。 包络谱分析是另一种常用的故障诊断技术，特别是针对周期性冲击类故障。当滚动轴承出现损伤时，损伤处会与滚动体产生周期性的撞击，从而产生冲击响应。通过对滚动轴承的振动信号进行包络处理，可以放大故障相关的冲击成分，进而通过频谱分析提取出故障特征。包络谱分析特别适用于轴承故障的早期检测，因为它能够从复杂的背景噪声中分离出周期性的故障特征。 MATLAB程序在滚动轴承故障诊断中起到了核心作用。通过编写专门的程序，工程师能够实现快速谱峭度和包络谱分析的自动化处理，提高故障诊断的效率和准确性。MATLAB不仅提供了丰富的信号处理工具箱，还具有强大的数据可视化功能，使得故障特征的提取和分析更为直观。 在实际应用中，MATLAB程序可以快速处理大量振动数据，通过快速谱峭度和包络谱分析提取出滚动轴承的故障特征，实现故障的早期检测和定位。这不仅有助于减少设备的意外停机时间，提高生产效率，还能显著降低维护成本。 快速谱峭度和包络谱分析在滚动轴承故障诊断中显示出巨大的潜力和优势。结合MATLAB程序的强大功能，这两种技术已经成为机械故障检测领域中不可或缺的工具。随着技术的不断发展，这些方法在未来的智能诊断系统中也将发挥更加重要的作用。

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