包含了DELPHI几乎所有的版本，从Delphi5、Delphi6、Delphi7、2005~2010、XE、XE2、XE3、XE4、XE5、XE6、XE7、XE8、Delphi10、Delphi11、Delphi12。 找到对应版本的BAT文件直接支行即可，如： Delphi 2010：Fullc_2010.bat Delphi XE4：Fullc_XE4.bat Delphi 10：Fullc_Seattle.bat Delphi 11：Fullc_Sydney.bat Delphi 12：Fullc_Tokyo.bat

本文详细介绍了匈牙利算法（也称为Munkres分配算法）的原理及其MATLAB实现。匈牙利算法是一种用于求解二分图最大匹配问题的组合优化算法，由美国数学家哈罗德·库恩于1955年提出。文章首先解释了算法的基本步骤，包括成本矩阵的构建、零点的标记与覆盖、交替路径的构造等。随后，提供了MATLAB代码实现，展示了如何通过该算法解决线性分配问题，并支持部分分配和矩形矩阵的处理。代码示例包括5x5矩阵、400x400随机数据以及包含无穷大成本的矩形矩阵。文章还引用了相关参考文献，为读者提供了进一步学习的资源。 匈牙利算法是组合数学中的一种图论算法，主要用于在二分图中寻找最大匹配。这种算法最初由美国数学家哈罗德·库恩提出，因此也常被称为库恩-马克斯算法。它在多个领域中得到应用，尤其是在解决任务分配、网络流量优化等问题时非常有效。二分图是由两个顶点集构成的图，其中每一条边都连接着两个不同顶点集的顶点。而最大匹配指的是在不重复使用任意一个顶点的情况下，能选取最多的边。 在匈牙利算法的实现过程中，第一步是构建一个成本矩阵，该矩阵表示了图中每条边的权重，通常这些权重代表成本、代价或者收益等。算法的目标是找到一个最大权重匹配，即选择边的集合使得它们互不相交且权重之和最大。 为了实现这一目标，算法会进行零点的标记与覆盖。零点指的是成本矩阵中的元素值为零的点。算法通过一系列的步骤来识别这些零点，将它们连接起来构成一个覆盖，最终目的是使得每一个顶点都至少在一个覆盖中出现，从而接近于最大匹配的解。 在交替路径的构造中，算法需要从一个未匹配的顶点开始，通过覆盖和未覆盖的边交替地找到一条路径，这条路径连接了两个未匹配的顶点。如果找到这样的路径，算法可以通过调整匹配方式来增加匹配的数量。这个过程会重复进行，直到不存在这样的交替路径为止。 匈牙利算法的MATLAB实现是一个系统性的过程，它涉及到矩阵操作、循环迭代以及条件判断等编程技巧。MATLAB作为一种矩阵实验室软件，非常适合进行此类算法的编程实现，因为其内建了大量的矩阵操作函数，可以高效地处理复杂的数学问题。 文章中提供的MATLAB代码实现，通过构建特定的函数和脚本，实现了匈牙利算法求解线性分配问题。对于有特殊要求的匹配问题，比如需要进行部分分配或处理非方阵（矩形矩阵）的情况，实现中也有相应的代码来处理这些情况。 代码实现的具体例子包括了不同规模的矩阵，从5x5的小矩阵到400x400的大型随机数据矩阵，甚至还包含了含有所谓“无穷大成本”的矩形矩阵。这些示例不仅展示了算法的普适性，还通过不同的数据规模和特性，验证了算法实现的健壮性和可靠性。 此外，文章提及了若干相关参考文献，这些文献为理解匈牙利算法提供了更深入的背景知识和理论支持。对于希望在该领域进行更深入研究的读者来说，这些参考文献是不可或缺的学习资源。

在Android应用开发中，创建一个类似今日头条的输入框是一个常见的需求，主要目的是提供用户一个方便、直观的界面来发表评论或进行互动。本教程将详细讲解如何使用`DialogFragment`来实现这一功能，重点关注`EditText`组件的使用。 我们要明白`DialogFragment`是Android中的一个类，它继承自`Fragment`，并提供了弹出对话框的能力。使用`DialogFragment`而不是传统的`Dialog`有以下优势：它可以和Fragment生命周期更好地集成，易于管理，同时支持返回栈操作，使用户可以更容易地导航。 要创建一个仿今日头条评论框的`DialogFragment`，我们需要以下步骤： 1. **创建DialogFragment子类**：我们需要创建一个新的`DialogFragment`子类，并重写必要的方法，如`onCreateDialog()`。在这个方法中，我们将设置对话框的样式和内容。 ```java public class CommentDialogFragment extends DialogFragment { //... @NonNull @Override public Dialog onCreateDialog(Bundle savedInstanceState) { // 创建自定义布局 View view = LayoutInflater.from(getActivity()).inflate(R.layout.dialog_comment, null); // 获取EditText EditText editText = view.findViewById(R.id.edit_text_comment); // 设置对话框的基本属性 AlertDialog.Builder builder = new AlertDialog.Builder(getActivity()); builder.setView(view) .setTitle("发表评论") .setPositiveButton("发送", new DialogInterface.OnClickListener() { @Override public void onClick(DialogInterface dialog, int which) { String comment = editText.getText().toString(); // 提交评论逻辑 } }) .setNegativeButton("取消", null); // 取消按钮，不执行任何操作 return builder.create(); } //... } ``` 2. **自定义布局**：在`dialog_comment.xml`布局文件中，我们可以定义一个包含`EditText`的布局。`EditText`是Android中用于接收用户输入文本的控件，我们可以设置它的样式和属性以满足需求。 ```xml android:maxLines="5" android:maxLength="200" android:textSize="16sp" android:background="@android:drawable/edit_text" ``` 3. **显示DialogFragment**：在需要的地方，如点击按钮时，我们可以通过以下代码显示这个`CommentDialogFragment`： ```java CommentDialogFragment dialogFragment = new CommentDialogFragment(); dialogFragment.show(getSupportFragmentManager(), "CommentDialog"); ``` 4. **处理用户输入**：当用户点击“发送”按钮时，我们需要获取`EditText`中的文本，并处理提交评论的逻辑。这通常涉及到网络请求或保存数据到本地数据库。 通过以上步骤，我们就成功地创建了一个仿今日头条评论框的`DialogFragment`，利用`EditText`组件接收用户输入，并提供了基本的交互功能。在实际项目中，你可能还需要考虑更多的细节，如错误处理、输入验证以及与服务器的通信等。记得保持代码的可读性和可维护性，遵循良好的编程实践。

**正文** PlatformIO是一个强大的开源开发平台，专为嵌入式系统设计，支持多种硬件平台和软件框架。它提供了一种统一的、跨平台的方式来管理编译、调试和上传固件到各种微控制器，如ESP32和ESP8266。在本资源包中，你将找到离线安装PlatformIO的所需文件，这对于没有稳定网络连接或希望提高工作效率的开发者来说非常实用。 让我们深入了解PlatformIO的核心功能： 1. **跨平台支持**：PlatformIO可在Windows、macOS和Linux等操作系统上运行，提供一致的开发体验。 2. **多框架集成**：它不仅支持Arduino框架，还支持Micropython、CMSIS-DSP、mbed等多个嵌入式开发框架，使得开发者能够灵活选择适合项目的工具。 3. **项目管理**：PlatformIO项目结构清晰，允许你组织源代码、库和其他资源，并通过配置文件指定构建选项。 4. **库管理器**：内置的库管理器允许快速查找、安装和更新所需的第三方库，简化了代码复用的过程。 5. **编译与调试**：PlatformIO提供了编译、上传和调试工具链，支持GDB等调试器进行远程调试，增强了开发效率。 6. **持续集成/持续部署(CI/CD)**：PlatformIO可以与GitHub Actions、Travis CI、Jenkins等服务集成，实现自动化测试和部署。 在这个资源包中，`.platformio`文件夹包含了离线安装PlatformIO所需的所有组件，包括特定版本的PlatformIO核心、库以及针对ESP32和ESP8266的Arduino框架。以下是你如何使用这些文件进行离线安装的步骤： 1. **下载并解压**：从阿里云盘提供的链接下载压缩包，然后在本地解压。 2. **安装VSCode扩展**：如果你打算使用Visual Studio Code作为IDE，你需要先安装PlatformIO的VSCode扩展。确保VSCode已经安装，然后离线安装扩展通常可以通过将`.vsix`文件拖放到VSCode的扩展视图来完成。 3. **配置PlatformIO**：在VSCode中打开用户设置（`settings.json`），添加路径到解压后的`.platformio`文件夹，这样VSCode就能找到离线的PlatformIO资源。 ``` "platformio.ide.path": "/path/to/unzipped/platformio" ``` 4. **验证安装**：重启VSCode后，你应该能在左侧的活动栏看到PlatformIO图标。点击后，如果设置正确，你应该能看到PlatformIO的界面，并且能够创建新的项目。 对于ESP32和ESP8266的Arduino框架开发，PlatformIO提供了预配置的平台定义，你可以通过在`platformio.ini`配置文件中指定相应的平台来使用： ```ini [env:esp32dev] platform = espressif32 board = esp32dev framework = arduino [env:esp8266] platform = espressif8266 board = generic framework = arduino ``` 以上就是关于PlatformIO离线安装资源的相关知识。有了这个资源包，即使在没有网络的情况下，你也能继续进行基于ESP32和ESP8266的Arduino框架开发工作，享受到PlatformIO带来的高效与便捷。

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标题基于Django的智慧农业管理系统设计与实现AI更换标题第1章引言介绍智慧农业管理系统的研究背景、意义、国内外现状及论文方法与创新点。1.1研究背景与意义阐述智慧农业对农业现代化的推动作用及系统开发的必要性。1.2国内外研究现状分析国内外智慧农业管理系统的发展现状与差距。1.3研究方法以及创新点概述本文采用Django框架开发系统的方法及创新之处。第2章相关理论总结与智慧农业管理系统相关的理论和技术基础。2.1Django框架基础介绍Django框架的特点、优势及其在Web开发中的应用。2.2农业信息化理论阐述农业信息化对智慧农业管理系统设计的指导作用。2.3数据库设计理论讨论数据库设计原则及其在系统中的应用。第3章系统设计详细介绍基于Django的智慧农业管理系统的设计方案。3.1系统架构设计系统的整体架构，包括前端、后端和数据库的设计。3.2功能模块设计详细阐述系统的各个功能模块，如作物管理、环境监测等。3.3数据库设计介绍数据库表结构、字段设置及数据关系。第4章系统实现阐述基于Django的智慧农业管理系统的实现过程。4.1Django项目搭建Django项目的创建、配置及环境搭建。4.2功能模块实现详细介绍各个功能模块的实现代码和逻辑。4.3系统测试与优化介绍系统测试方法、测试结果及优化措施。第5章研究结果展示基于Django的智慧农业管理系统的实现效果与数据分析。5.1系统界面展示通过截图展示系统的主要界面和功能操作。5.2系统性能分析分析系统的响应时间、负载能力等性能指标。5.3用户反馈与评价收集用户反馈，评价系统的实用性和易用性。第6章结论与展望总结系统设计与实现的主要成果，并展望未来的发展方向。6.1研究结论概括系统设计与实现的主要成果和创新点。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进和扩展的方向。

基于DP动态规划的全局最优能量管理策略，程序为MATLAB m编程完成，大约700行左右。 1.车辆构型为功率分流型（ECVT），类似丰田Pruis构型。 2.电池SOC为电量维持型策略。 3.全程序包含逆向迭代和正向寻优过程。 4.DP作为基于优化的整车能量管理策略的基础，对后续ECMS能量管理策略和MPC能量管理策略的开发学习有着重要作用，可以在此程序基础上进行更改和延伸。 在现代汽车技术领域中，能源管理是提高能效、延长续航里程和保障车辆性能的关键技术之一。其中，动态规划（Dynamic Programming，简称DP）作为一种数学优化方法，在汽车的全局最优能量管理策略中扮演着重要角色。动态规划通过将复杂问题分解为较简单的子问题，并利用递推关系和边界条件求解，能够在多阶段决策过程中寻找最优解。 在提供的文件信息中，我们看到的是一种针对功率分流型车辆的能量管理策略，这种车辆结构类似于丰田的普锐斯（Prius）所采用的电子无级变速器（ECVT）。这种车辆构型的核心在于能够将发动机的机械能和电动机的电能合理分配，从而达到最优的动力输出和能量回收。 电池的SOC（State of Charge，电量状态）维持型策略是指在车辆运行过程中，通过实时监控电池的充放电状态，优化电池的充放电过程，以确保电池能在最佳状态下运行。这一策略对于延长电池寿命、提高能源利用效率至关重要。 程序采用MATLAB进行编写，MATLAB是一种广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发的高性能数值计算和可视化软件。通过MATLAB编程，可以有效地实现动态规划算法，完成逆向迭代和正向寻优过程，寻找车辆在特定条件下的全局最优能量管理策略。逆向迭代是从最终状态开始，逐步向前计算最优解；而正向寻优则是从初始状态出发，按照特定策略计算每个阶段的最优决策。 DP算法作为整车能量管理策略的基础，不仅适用于当前程序，还为后续的ECMS（Equivalent Consumption Minimization Strategy，等效消耗最小化策略）和MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）等更高级的能量管理策略提供了良好的研究和开发基础。开发者可以在现有程序的基础上进行修改和扩展，以适应更多样化的车辆系统和运行环境。 动态规划在能量管理策略中的应用，强调了算法在解决实际问题中的重要性。它不仅要求工程师掌握扎实的数学和编程技能，还需要对车辆动力学和能源系统有深入的理解。通过动态规划，工程师可以有效地解决车辆能量管理中的多目标优化问题，实现车辆性能与能耗之间的最佳平衡。 此外，文件名列表中的“基于动态规划的全局最优能量管理策略随着”、“解析随着工业与科”、“分析一引言随着新”、“是一种基于算法”、“程序为”等，提示了文档内容的丰富性和专业性。这些文件名可能包含了对策略的分析、解释、研究和应用案例等内容，是理解和学习动态规划在能量管理中应用的重要参考资料。 动态规划在车辆全局最优能量管理策略中的应用，为工程师提供了强大的工具来优化车辆能源使用，提高能效，同时保证车辆性能。通过MATLAB这种强大的编程平台，可以开发出高效且易于扩展的动态规划算法，以应对未来汽车技术的挑战和需求。

基于DP动态规划的汽车全局最优能量管理策略（适用于功率分流型车辆，含电量维持型电池SOC策略与双向迭代寻优过程）,基于DP动态规划的全局最优能量管理策略：ECVT构型下的电池SOC维持策略与双向迭代寻优算法,基于DP动态规划的全局最优能量管理策略，程序为MATLAB m编程完成，大约700行左右。 1.车辆构型为功率分流型（ECVT），类似丰田Pruis构型。 2.电池SOC为电量维持型策略。 3.全程序包含逆向迭代和正向寻优过程。 4.DP作为基于优化的整车能量管理策略的基础，对后续ECMS能量管理策略和MPC能量管理策略的开发学习有着重要作用，可以在此程序基础上进行更改和延伸。 ,基于DP的动态规划; 全局最优能量管理策略; 车辆构型为功率分流型(ECVT); 电池SOC电量维持型策略; 逆向迭代与正向寻优过程; 程序为MATLAB m语言编程; 700行左右代码。,基于DP动态规划的功率分流型车辆全局最优能量管理策略——MATLAB m程序实现

可用于cesium、threejs等模型文件。 https://i-blog.csdnimg.cn/direct/98ac0015b9ab42d19813fb19a3daaf29.png

一键禁用启用网络脚本批处理，win10亲测可用，如果针对不同网卡，则把以太网改成对应网卡的名字就行，如在win7 ，需要改成本地连接