内容概要：本文探讨了两相流体在基质与裂缝双重介质中基于达西定律的流动模式。通过Comsol软件建模和仿真，详细介绍了从模型建立到代码实现的全过程。首先设定了两相流体在基质与裂缝双重介质中流动的模型，考虑了流体的渗透性和孔隙率等因素。然后利用Comsol软件进行了仿真设定，包括定义问题类型、材料属性、创建几何模型、网格划分、求解器设置和编写代码实现仿真。最后通过对流量数据分析，揭示了两相流体在基质与裂缝双重介质中的流动特性和相互作用关系。 适合人群：从事地质工程、石油工程和环境科学研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标：①帮助研究人员理解和预测两相流体在多孔介质和裂缝双重介质中的流动行为；②提供实际应用中的参考依据，如油气开采、地下水污染治理等。 其他说明：本文不仅展示了具体的仿真流程，还强调了模型调整和优化的重要性，为进一步深入研究奠定了基础。

内容概要：本书《Agentic Design Patterns》系统介绍了构建智能AI代理系统的核心设计模式，涵盖提示链、路由、并行化、反思、工具使用、规划、多代理协作、记忆管理、异常处理、人机协同、知识检索（RAG）、代理间通信等关键技术。通过结合Google ADK等实际代码示例，深入讲解了如何构建具备自主决策、动态适应与容错能力的智能体系统，并强调了在金融、医疗等高风险领域中责任、透明度与可信度的重要性。书中还探讨了大模型作为推理引擎的内在机制及其在代理系统中的核心作用。; 适合人群：具备一定AI和编程基础的研发人员、系统架构师、技术负责人，尤其是从事智能系统、自动化流程或AI产品开发的1-3年经验从业者；对AI代理、多智能体系统感兴趣的进阶学习者也适用。; 使用场景及目标：① 掌握如何设计高效、可靠、可扩展的AI代理系统；② 学习在复杂任务中应用并行执行、错误恢复、人机协同等关键模式；③ 理解大语言模型作为“思维引擎”的工作原理及其在智能体中的角色；④ 构建适用于金融、客服、自动化运维等现实场景的鲁棒AI系统。; 阅读建议：本书以实践为导向，建议读者结合代码示例动手实操，尤其关注ADK框架下的代理构建方式。学习过程中应注重理解设计模式背后的原则而非仅复制代码，并思考如何将这些模式应用于自身业务场景中，同时重视系统安全性、伦理规范与工程稳健性。

内容概要：本文详细介绍了基于FPGA实现CRC校验算法的方法，涵盖CRC8、CRC16和CRC32三种常见模式。首先解释了CRC算法的基本原理，即通过模2除法生成校验码，确保数据传输或存储的完整性。接着阐述了FPGA实现CRC的具体步骤，如使用移位寄存器模拟除法过程，并提供了详细的Verilog代码示例。文中还讨论了参数化设计的优势，使得同一模块可以通过修改参数适应不同的CRC标准，提高了灵活性和复用性。此外，文章分享了一些实际应用中的经验教训和技术细节，如资源优化、时序分析和不同标准之间的差异处理。 适合人群：具备一定硬件设计基础，特别是熟悉FPGA和Verilog编程的工程师或研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高性能、高可靠性的数据传输和存储系统的设计，特别是在通信、嵌入式系统等领域。目标是帮助读者掌握如何利用FPGA实现高效的CRC校验机制，提升系统的鲁棒性和性能。 其他说明：文章不仅提供理论讲解，还包括大量实战经验和代码片段，有助于读者快速理解和应用相关技术。同时强调了CRC校验在实际工程项目中的重要性及其广泛应用前景。

在VC++编程环境中，非模式对话框是一种常见且实用的用户界面元素，它允许用户在主应用程序窗口之外进行交互而不必关闭当前窗口。本篇将深入探讨如何利用VC++实现非模式对话框的创建、销毁以及收缩和扩展功能。 我们需要理解非模式对话框的基本概念。非模式对话框（Non-modal Dialog）不同于模式对话框，它不会阻塞用户的其他操作，用户可以继续在主窗口或其他窗口上进行工作。这对于需要长时间交互或需要提供多个操作的场景非常有用。 创建非模式对话框通常涉及以下几个步骤： 1. **创建对话框类**：我们需要创建一个继承自CDialog的类，这个类将包含对话框的逻辑。在类定义中，使用IDD_Dialog宏指定对话框资源ID。 2. **设计对话框资源**：在资源编辑器中，创建一个新的对话框资源，添加所需的控件并设置它们的属性。 3. **实现DoDataExchange函数**：这是用于数据交换的函数，用于对话框控件与成员变量之间的绑定。 4. **重载OnInitDialog函数**：在这里，我们可以执行对话框初始化的操作，如设置初始值或调整控件的布局。 接下来，我们将讨论如何实现对话框的收缩和扩展功能。这通常涉及到动态改变对话框的大小和控件的位置。以下是一些关键点： 1. **定义收缩和扩展按钮**：在对话框上添加两个按钮，分别用于触发收缩和扩展操作。 2. **处理按钮消息**：为按钮的消息响应函数编写代码，如ON_BN_CLICKED(IDC_BUTTON_COLLAPSE)和ON_BN_CLICKED(IDC_BUTTON_EXPAND)。 3. **计算新的尺寸**：在按钮的响应函数中，根据当前对话框的大小和预设的收缩或扩展尺寸，计算出新的对话框尺寸。 4. **调用MoveWindow函数**：使用CWnd类的MoveWindow函数来改变对话框的大小。同时，可能需要调整对话框内控件的位置以适应新的尺寸。 5. **更新控件的布局**：在调整对话框大小后，可能需要更新某些控件的布局，确保它们仍然可见且布局合理。 6. **刷新屏幕**：调用UpdateWindow函数以使屏幕上的变化立即生效。 在实际项目中，可能还需要考虑对话框的动画效果，比如平滑地改变大小而不是瞬间跳转。这可以通过定时器（Ctimer）来实现，每次改变一点点尺寸，直到达到目标大小。 通过理解非模式对话框的工作原理，并结合C++ MFC库提供的功能，我们可以创建具有收缩和扩展功能的非模式对话框。这不仅提升了用户体验，也为复杂应用提供了更多的交互可能性。在实践中，不断学习和熟练掌握这些技巧是提升VC++编程能力的重要一环。

这是模式识别选修的上机，我用到了tensorflow，matlab。数据集也在里面，为了方便有些数据直接用的库函数调用（没用老师指定的数据，验收时助教也没说），uu们如果缺库函数可能需要配一下（甚至因为我这个是步进运行，之前的运行结果应该还保留着φ(*￣0￣)）。 上机内容如下： 第一次 验证算法: 1）K近邻方法分类; 2）最近邻方法分类; 3）分析k值不同情况或不同方式、比例训练样本情况,画出错误率/正确率曲线; 数据: 1）uSPS手写体 2）ucI数据库中sonar数据源 3）UCI数据库中Iris数据 第二次 比较kmeans算法和FCM算法数据集: 1）sonar和lris数据上验证 2）CIFAR图像数据上验证算法 第三次 验证方法:SVM 数据集:Extended YaleB人脸数据库（选做CIFAR-10数据集) 核函数:高斯核和多项式核 核参数可以手动调节或交叉验证确定 第四次 要求:验证bagging和adaboost算法 在CIFAR-10数据集和ex.ended Yale B数据集上组合分类器自己设定

内容概要：本文详细介绍了在国内注册谷歌邮箱的具体步骤。首先，需要使用国外浏览器并将默认语言更改为英语（美国），以确保操作环境符合要求。接着，通过无痕模式进入指定网址（https://google.com/ncr），避免跳转到其他域名，点击“Sign in”开始注册流程。注册过程中，依次输入个人信息，如姓名、生日、性别、选择邮箱名、设置包含字母、数字和符号的密码。最关键的是手机验证环节，由于浏览器语言设置为英文，可以正常接收验证码。最后，添加安全邮箱（可选），确认信息后完成注册。对于可能遇到的手机验证问题，提供了清除浏览器缓存、更改电脑地区和首选语言、更换设备或上网节点等解决方案。 适用人群：在国内需要注册谷歌邮箱的用户，尤其是对操作流程不太熟悉的用户。 使用场景及目标：①帮助用户在国内成功注册谷歌邮箱；②解决注册过程中可能出现的手机验证等问题。 其他说明：建议按照文中提供的步骤逐一操作，若遇问题可参考提供的解决方法。确保浏览器和设备设置正确是顺利完成注册的关键。

江淮地区降水量预测的模糊模式识别主要涉及了模式识别、模糊数学、隶属函数以及模糊语言这些关键知识点。在具体分析这些知识点之前，先要理解这篇论文的研究背景。论文主要是针对江淮地区降水量预测问题，采用模糊模式识别方法建立数学模型，进而提高预测的准确性。以下是对论文中提到的关键知识点的详细解读。 模式识别（Pattern Recognition）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到利用计算机算法对数据进行分类，使得计算机能够识别出数据中的模式特征。在日常生活中，我们不断地进行模式识别，比如区分不同类型的声音、图像和语言信息。在生产实践中，模式识别能够帮助人们自动分类和识别数据，解决了不少实际问题。 模糊数学则是研究和处理模糊性的数学分支，而模糊性是现实世界中普遍存在的现象，它体现在事物的不确定性和不精确性上。在语言表达中，这种模糊性尤为突出，如“近”、“高”、“大”等概念都具有不明确的外延。模糊数学通过构建模糊集和隶属函数来处理这类问题，能够在一定程度上量化和描述这种模糊性。 隶属函数是模糊集理论中的核心概念，它表达了元素对于某个模糊集合的隶属程度。对于降水量的预测，隶属函数可以帮助我们将模糊的语言描述转换为可以计算的数学表达式，进而对降水量进行评价和分类。 模糊语言是模糊集合在语言上的表现形式，它能够表达事物的不精确性和模糊性。在实际应用中，模糊语言可以用于构建模糊规则，通过模糊逻辑进行推理，从而完成对复杂系统行为的描述和预测。比如文中所提到的用“平均气温低”、“二月份气温低于零下5度”等模糊概念构建的模糊集。 论文中通过建立模糊模式识别模型来预测江淮地区的降水量，具体步骤包括建立隶属函数和模糊语言判别模型。在这个过程中，需要确定哪些因素是降水量预测的关键判别因素，并为每个因素构造出隶属函数。这四个评判标准中，如果一个地区的数据满足“冬季平均气温较低”和“二月份气温低于零下5度的天数长”或者“冬季极端气温”和“极端低温持续时间长”两个条件之一或全部，那么该地区的降水量预测结果为较大可能性。 实例分析部分进一步通过具体的江淮地区历史数据，对模型进行了验证和分析。通过计算出的数据变化，来判断某一年的降水量的大小。该方法能够量化预测降水量的可能性，为气象预测提供了一种新的研究思路和手段。 江淮地区降水量预测的模糊模式识别为气象领域提供了一种新的预测方法。该方法通过模糊数学的隶属函数和模糊语言描述来处理原本模糊不清的气象语言信息，将其转化为可以计算和预测的数学模型，从而提高了降水量预测的准确性和实用性。这种方法的提出和应用，对于进一步研究和理解气象变化规律，具有重要的理论和实际意义。

《时间触发嵌入式系统设计模式 8051系列微控制器开发可靠应用》 （Patterns for Time-Triggered Embedded Systems） (随书代码) 需要原书看一看我的其它资源

专为 C++ 开发岗（后端 / 客户端 / 嵌入式等）面试打造的 “八股文原理 + 源代码实战” 手册，覆盖 2025 年大厂高频考察的 120 个 C++ 核心知识点，每个考点配备 可编译运行的源代码示例，用 “代码讲原理” 替代纯文字背诵，帮你彻底搞懂 “面试官为什么这么问”“怎么用代码证明掌握深度”。 在深入分析C++程序设计语言时，理解内存管理是一个至关重要的部分，它涉及到程序运行时的数据存储和资源分配。C++语言将内存划分为几个不同的区域，包括栈、堆、全局/静态存储区、常量存储区和代码区。栈内存用于存储局部变量、函数参数和返回地址，由编译器自动管理，高效但空间有限。堆内存是动态分配的，允许程序员灵活控制内存的申请和释放，但可能导致内存碎片和泄漏。全局和静态变量存储在全局/静态存储区中，程序结束时由操作系统释放。常量存储区用于存放不可修改的数据，而代码区则存储了程序的指令代码。 内存分配的方式也对性能产生影响，栈分配速度快但不灵活，而堆分配虽然灵活但效率较低，且容易产生碎片。在内存分配的过程中，编译器或操作系统必须管理内存空间，保证数据的对齐，以适应硬件架构的限制。对齐内存可以提高数据访问效率并防止硬件异常。 在C++中，变量的生存周期取决于其作用域和存储类别。全局变量在整个程序中都有效，局部变量仅在函数执行期间有效，静态全局和静态局部变量则具有文件作用域或函数作用域，但只被初始化一次。这些不同的作用域和生存周期对程序的行为和资源管理有重要影响。 智能指针是现代C++中用于自动化内存管理的工具，它包括共享指针、弱指针和唯一指针。共享指针允许多个指针拥有同一资源，当最后一个共享指针被销毁时，资源会自动释放。唯一指针则保证了资源的唯一所有权，当唯一指针销毁时，资源也会被释放。弱指针用于解决共享指针的循环引用问题，它不控制资源的生命周期，但可以检测资源是否已经被释放。 在面试准备过程中，理解和实践这些核心概念对于展示一个候选人的能力至关重要。拥有深刻理解内存管理、智能指针使用以及其它核心概念如STL、多线程和模板元编程，能够帮助开发者在面试中脱颖而出。通过理论和实践结合，使用代码实例来证明自己对这些概念的深入理解，是面试准备中不可或缺的一部分。大厂面试官在面试过程中往往注重实际操作能力和对概念的深入理解，通过实际代码来展示自己对于这些考点的理解，无疑是最好的证明。

C#和WPF的MVVM模式介绍及代码示例： 第一个Demo：MVVM框架搭建及简单的显示 第二个Demo：MVVM框架搭建及INotifyPropertyChanged、数据绑定和命令模式等核心的使用 在现代软件开发中，模型-视图-视图模型（MVVM）是一种流行的架构模式，尤其在使用C#语言结合Windows Presentation Foundation（WPF）进行桌面应用程序开发时。MVVM模式能够将界面逻辑（View）与业务逻辑（Model）分离，通过数据绑定和命令模式来实现界面与数据的同步更新，从而提高代码的可维护性和可测试性。 C#是微软公司开发的一种面向对象的编程语言，它具有类型安全、垃圾回收机制、元数据以及统一的类型系统等特性。WPF是基于.NET框架的用户界面系统，用于构建Windows客户端应用程序。WPF提供了一种新的方式来定义用户界面，它利用了XAML（可扩展应用程序标记语言），这是一种专门用于定义用户界面的标记语言。 MVVM模式的三个核心组成部分如下： 模型（Model）：代表应用程序的业务逻辑，与具体的用户界面无关。它包含应用程序的数据以及操作数据的方法。 视图（View）：是用户界面的可视化部分，即用户与之交互的界面。它通过数据绑定与视图模型交互，从而实现了UI的逻辑与代码的分离。 视图模型（ViewModel）：作为模型与视图之间的桥梁，它负责暴露模型属性供视图显示，并且将视图中的命令委托给模型来处理。通过实现INotifyPropertyChanged接口，视图模型可以通知视图当绑定的属性值发生变化时更新界面。 在C#和WPF中实现MVVM模式时，开发者需要创建相应的Model、ViewModel以及View类。第一个Demo中，开发者会学习如何搭建MVVM框架以及如何进行简单的显示。这通常涉及创建一个ViewModel类，其中包含一个或多个属性，并确保这些属性实现了INotifyPropertyChanged接口，以便当属性值改变时，视图能够得到更新。视图中的控件通过数据绑定连接到这些属性，从而实现了用户界面与业务逻辑的分离。 第二个Demo则更加深入地展示了MVVM模式的应用。在这个示例中，开发者将学习如何使用命令模式来处理用户的交互，比如按钮点击事件。命令模式允许将命令（或动作）与对象解耦，这样视图就可以独立于视图模型来响应用户的操作。数据绑定也进一步得到应用，开发者会看到如何将复杂的数据结构绑定到视图上，以及如何处理集合的动态更新。 通过这两个示例，开发者不仅可以了解到MVVM模式的基本概念和架构，而且可以掌握实际应用中的具体技术细节。这对于希望使用C#和WPF开发具有复杂用户界面应用程序的开发者来说，是一个宝贵的资源。 为了更好地理解和应用MVVM模式，开发者通常需要具备C#编程的基础知识，熟悉WPF的XAML语法，以及对INotifyPropertyChanged接口有深入的理解。此外，对于命令模式和数据绑定技术的掌握也非常重要。MVVM模式的应用不仅可以提高代码的质量，还可以使得应用程序更加易于测试和维护。 通过C#和WPF实现的MVVM模式为开发者提供了一种高效构建Windows桌面应用程序的方法。通过分离关注点并利用数据绑定和命令模式，开发者能够创建出既美观又功能强大的用户界面，同时保持代码的整洁和可管理性。对于任何希望提升其WPF应用程序开发能力的开发者来说，深入学习和实践MVVM模式都是必不可少的一步。