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

据报道，由CMS实验记录的质子-质子碰撞在s = 13 TeV处对应于2.6 fbâ1的综合光度，搜索到包含四个最高夸克（tt'tt）的事件。 分析考虑了单轻子（e或¼）+喷射和相反符号的双轻子（ε+¼，ε±e或e + e）+喷射通道。 它使用增强的决策树来组合有关全球事件和喷气机特性的信息，以区分tt和tt生产。 在所有选择要求之后观察到的事件数量与背景和标准模型信号预测中的预期一致，并且在95％置信水平下在94 fb的标准模型中tt的生产截面上设置了上限（ 10.2×预测值），预期限制为118 fb。 这与来自发布的CMS搜索在相同符号的Dilepton通道中结合的结果，在95％的置信度（7.4×预测）下，改进的限制为69 fb，预期的限制为71 fb。 这些是迄今为止tt产量的最大约束。

给出了在电子和channels子通道中的差分和双差分Drell-Yan截面的测量结果。 它们基于在LHC上用CMS检测器记录的s = 8TeV的质子-质子碰撞数据，对应的综合光度为19.7 fb-1。 从双电子和双介子通道的组合获得的Z峰区域（60–120 GeV）中的测量包含端截面为1138±8（exp）±25（theo）±30（lumi）\，pb，其中 统计不确定性可以忽略不计。 在差分物质质量范围15–2000 GeV中测量微分截面dσ/ dm并校正至整个相空间。 双微分截面d2σ/ dmd | y | 在20至1500 GeV的质量范围内以及从0到2.4的绝对双链快速度下也测得δ值。 此外，还介绍了在s = 7和8 TeV时测得的归一化微分截面的比率。 使用各种parton分布函数（PDF），将这些测量结果与下一个领先和下一个领先（NNLO）订单的摄动QCD的预测进行比较。 结果与使用CT10 NNLO和NNPDF2.1 NNLO PDF的littlez 3.1计算得出的NNLO理论预测一致。 测得的双微分横截面和归一化微分横截面的比率足够精确以约束质子PDF。

使用CMS实验在2016年收集的数据，在s = 13 $$ \ sqrt {s} = 13 $$ TeV的质子-质子碰撞中，对最终状态中包含光子和横向动量缺失的新物理学进行了搜索。 LHC，对应的综合光度为35.9 fb-1。 没有发现与标准模型的预测有偏差。 在暗物质产生和包含额外空间尺寸的模型的背景下解释了结果，并以95％的置信度计算了对新物理参数的限制。 对于所考虑的两个简化的暗物质生产模型，对于1 GeV暗物质，所观察到的（预期）介体质量的下限均为950（1150）GeV。 对于有效的电弱-暗物质接触相互作用，抑制参数Λ的观察到的（预期的）下限是850（950）GeV。 对于3到6个额外的空间尺寸，不包括有效的Planck比例尺值（最高2.85–2.90 TeV）。

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

大型强子对撞中心的CMS协作研究了质子-质子与两个孤立的相同符号轻子碰撞，缺少横向动量和射流的事件的数据样本，以寻找新的物理现象的特征。 数据对应于35.9 fb-1的综合光度和13 TeV的质心能。 事件的属性与标准模型过程的预期一致，并且未观察到过多的产量。 在成对的胶粘剂，鳞片和等号顶夸克，以及与顶夸克相关的重标量或拟标量玻色子衰变到顶夸克的横截面上，设置了95％置信水平的排除极限。 具有四个夸克的事件的标准模型生产。 观察到的低质量极限对于胶粘剂高达1500 GeV，对于底部的夸克而言为830 GeV。 重（伪）标量玻色子的排除质量范围是350–360（350–410）GeV。 此外，还提供了几个拓扑区域中与模型无关的限制，从而可以进一步解释结果。