最新版本，支持32/64位，.net最新版本。 支持多种编程语言二次开发。 完全自主开发，单机运行，数据绝对安全。 完全自主版权，用户二次开发版权有保证。 支持的文件格式包括：BMP、GIF、ICO、TGA、PCX、WBMP、WMF、JPEG、PNG、MNG、TIFF、JBIG、PNM,PPM,PGM、RAS，DXF ,DWF(4.0-6.0)、DWG(2.5-2005) 、IGS,　MIF,PLT,PRN, 1.普通几何算法：判断相交、垂直、平行、相切，包含等关系。计算交点，切点，夹角，投影点；裁剪，延伸，打断，平移，缩放，旋转，阵列（圆形、　 矩形），镜像，垂直水平缩放等。 2.曲线算法：二次样条线，三次样条线，贝塞尔曲线拟和算法；控制点算法等； 3.线型剖面线：线型算法，复合线型，兼容AutoCAD线型算法；剖面线算法，兼容AutoCAd剖面线算法； 4.长度面积体积算法：任意几何的长度，任意封闭区域的面积即几何体机拟和算法； 5.封闭区域算法：封闭区域的查找算法，查找最大封闭区域，查找最小封闭区域，封闭区域合并、分割，判断隶属关系，封闭区域的扩边，缩小等变换；

一．实验内容 MapReduce编程实践： 使用MapReduce实现多个文本文件中WordCount词频统计功能，实验编写Map处理逻辑、编写Reduce处理逻辑、编写main方法。 二．实验目的 1、通过实验掌握基本的MapReduce编程方法。 2、实现统计HDFS系统中多个文本文件中的单词出现频率。 三．实验过程截图及说明 1、在本地创建多个文本文件并上传到Hadoop： （1）创建本地存放文件的文件夹： （2）使用vim命令向文件里添加内容： （3）在Hadoop里创建存放文件的目录： （4）将本地的3个文件上传到Hadoop上： 2、编写java代码来操作读取文件并统计： （1）启动idea： （2）目录结构： （3）编写log4j.properties文件： （4）引入需要用到的依赖： 。。。。。。 ### 大数据实验四-MapReduce编程实践 #### 一、实验内容与目的 ##### 实验内容概述 本次实验的主要内容是使用MapReduce框架来实现WordCount词频统计功能，即统计HDFS（Hadoop Distributed File System）系统中多个文本文件内的单词出现频率。具体步骤包括： 1. **编写Map处理逻辑**：设计一个Map函数，负责读取输入文件中的每一行数据，将其拆分为单词，并为每个单词分配一个初始计数值（通常是1）。 2. **编写Reduce处理逻辑**：设计一个Reduce函数，对中间结果进行汇总，将所有相同单词的计数值相加，得到该单词在整个文件集合中的总出现次数。 3. **编写main方法**：设置MapReduce作业的配置信息，如指定输入输出路径、Mapper和Reducer类等，并启动作业执行。 ##### 实验目的 1. **掌握基本的MapReduce编程方法**：理解MapReduce的基本原理和编程流程，学会如何使用Java编写MapReduce程序。 2. **实现统计HDFS系统中多个文本文件中的单词出现频率**：通过实际操作，体验MapReduce在处理大数据集时的高效性。 #### 二、实验过程详解 ##### 1. 在本地创建多个文本文件并上传到Hadoop - **创建本地存放文件的文件夹**：首先在本地机器上创建一个文件夹用于存放即将上传至Hadoop的文本文件。 - **使用vim命令向文件里添加内容**：使用文本编辑器或Linux下的`vim`命令创建多个文本文件（例如words1.txt、words2.txt、words3.txt），并在这些文件中写入一些测试数据。 - **在Hadoop里创建存放文件的目录**：登录到Hadoop集群，使用`hadoop fs -mkdir`命令在HDFS上创建一个新的目录来存放即将上传的文件。 - **将本地的3个文件上传到Hadoop上**：使用`hadoop fs -put`命令将本地的测试文件上传到HDFS上指定的目录中。 ##### 2. 编写Java代码来操作读取文件并统计 - **启动IDEA**：打开IntelliJ IDEA或其他集成开发环境。 - **目录结构**：创建项目目录结构，通常包含src/main/java、src/main/resources等目录。 - **编写log4j.properties文件**：在资源目录下创建log4j配置文件，用于日志管理。 - **引入需要用到的依赖**：在项目的build.gradle或pom.xml文件中添加必要的Hadoop和MapReduce依赖。 - **编写Mapper处理逻辑**：定义一个Mapper类，继承自`org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper`，重写`map()`方法，用于处理输入的文本数据并输出键值对（k表示单词，v表示计数值）。 - **编写Reducer处理逻辑**：定义一个Reducer类，继承自`org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer`，重写`reduce()`方法，用于对相同键（单词）的所有值（计数值）进行汇总。 - **编写main函数驱动模块**：创建一个Driver类，用于配置MapReduce作业参数，并启动作业。 - **运行main函数方法**：在IDEA中运行Driver类的main方法，提交作业至Hadoop集群执行。 - **运行成功后查看输出文件内容**：作业完成后，在HDFS上指定的输出目录中查看统计结果。 #### 三、实验总结及心得体会 **实验总结**：通过本次实验，不仅掌握了MapReduce的基本编程方法，还了解了其在大数据处理领域的重要作用。MapReduce能够高效地处理大量数据，极大地提升了数据分析的速度和准确性。 **心得体会**： 1. **理解MapReduce的工作原理**：深入学习MapReduce的工作机制，理解其分布式计算的优势。 2. **实际编程经验积累**：通过编写MapReduce程序，积累了实际编程经验，熟悉了Hadoop和MapReduce的API。 3. **分布式计算的认识**：认识到分布式计算的局限性与优势，在实际应用中需要权衡数据规模和计算需求。 4. **Hadoop框架的理解**：对Hadoop框架有了更全面的认识，为进一步学习Hadoop生态系统打下基础。 5. **编程能力提升**：通过不断调试和优化代码，提高了编程技能和解决问题的能力。 本次实验不仅是一次技术上的尝试，更是对未来大数据处理技术和分布式计算领域的一次深入探索。

**内容概要**：本资源包提供了一个以端午节为主题的接粽子小游戏。该游戏通过简单的操作，玩家可以控制角色在屏幕底部左右移动，接住从天而降的粽子，得分越高获得的奖励越丰富。游戏包含完整的源码、详细的开发文档、部署和运行说明。 **适合人群**：对游戏开发感兴趣的初学者、想要学习基础游戏开发的编程爱好者、寻找节日主题游戏的开发者。 **能学到什么**： 1. 学习游戏开发的基本流程和方法。 2. 掌握使用HTML5、JavaScript、CSS等前端技术进行游戏开发。 3. 了解如何实现简单的物理碰撞检测和动画效果。 4. 学习游戏逻辑设计和得分系统的实现。 5. 提升前端开发技能，掌握更多关于图形和交互的技术。 **阅读建议**：建议读者先学习HTML5、JavaScript、CSS的基础知识，了解其语法和常用功能。然后，阅读项目提供的开发文档，了解接粽子游戏的设计思路和功能模块。详细阅读源码，学习每个功能模块的具体实现和代码逻辑。通过部署和运行游戏，进一步理解游戏开发的流程和技巧。在学习过程中，结合实际需求，尝试进行功能扩展和代码优化，提升自己的开发能力和项目管理水平。 通过本

Qt之音视频编程2：QtAV的使用例子

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