QRP文件是由QuickReport报表生成器创建的一种特殊格式，用于存储设计和数据的报表模板。在IT领域，QuickReport是一款广泛使用的报表设计工具，尤其在Delphi和C++Builder等开发环境中，它允许用户创建复杂的数据报表并进行自定义布局。 标题提到的“QRP文件阅读器”是一个专门用来查看和打印QRP文件的应用程序。这种阅读器能够帮助用户快速、便捷地访问和浏览这些通常由报表生成软件产生的文件内容。在没有原始生成软件的情况下，这样的阅读器成为了解决无法打开或打印QRP文件问题的关键工具。 描述中提到的“打印QRP文件”功能，意味着该阅读器不仅支持查看文件，还具备将报表内容输出到打印机的功能。这对于需要物理副本或需要将报表内容呈现给不使用相同软件的人员的用户来说，是十分重要的。特别是那些保存有历史数据或需要进行分析的QRP文件，通过这个阅读器，用户可以轻松完成打印任务，而无需重新生成报表。 QRP文件的打印可能涉及到一些高级功能，如页眉和页脚设置、页面布局调整、列宽调整、数据过滤以及分组和排序。一个好的QRP文件阅读器应该提供这些功能，以确保打印出的报表与原设计尽可能一致。 标签中的“软件/插件”暗示了QRP文件阅读器可能是一个独立的应用程序或者需要安装在某个主程序中的组件。如果是作为插件，它可能会集成到常见的办公软件或数据库应用中，增强这些软件处理QRP文件的能力。 在提供的压缩包中，“QRP文件打印器.exe”很可能是这个阅读器的可执行文件，用户只需双击运行即可开始使用。安装和使用此类软件时，用户需要注意兼容性问题，确保其与操作系统版本匹配，并且在打印前进行预览，以确认报表格式正确无误。 QRP文件阅读器是解决如何打开和打印QuickReport生成的QRP文件的有效解决方案，为那些不熟悉或没有QuickReport软件的用户提供了一种方便的途径来访问和利用这些报表文件。在日常工作中，这样的工具能够提高工作效率，简化报表处理流程，特别是在数据共享和报告分发的场景下。

【送货路线优化设计】在物流行业中，如何设计最优化的送货路线是一个重要的问题，涉及到时间和成本的高效利用。本文以2010年西北工业大学陕西省部分高校数学建模B题为例，探讨了如何解决这个问题。文章针对【送货路线-数学建模-一等奖】的背景，提出了一种基于数学建模的方法，特别是针对旅行商问题（TSP问题）的应用。 【旅行商问题（TSP问题）】TSP问题是一个经典的组合优化问题，它要求找出访问多个城市并返回起点的最短路径，每个城市只访问一次。在这个案例中，TSP问题被用于规划送货员的路线，以最小化送货时间。文章中提到了两种主要的求解策略： 1. **Floyd算法**：首先计算出所有顶点之间的最短路径矩阵，然后选取1~30号货物的目的地顶点间的最短路径，通过二边逐次修正法求解Hamilton圈，即找到一条访问所有城市的最短回路。 2. **蚁群算法**：这是一种启发式搜索算法，能够找到TSP问题的近似最优解。通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中留下的信息素，蚁群算法可以探索多种可能的路线，并逐渐优化找到较优解。 【时间约束的TSP问题】在第二问中，考虑了时间限制，送货员必须在特定时间内完成配送任务。为此，采用了改进的遗传算法。遗传算法是一种全局优化方法，通过模拟生物进化过程来寻找问题的解。在此，根据路线规划的特点，构建了适用于带时间约束的送货路线规划模型。 【分割求解法与蚁群算法的合成算法】对于第三问，当不再考虑所有货物的送达时间限制时，使用了分割求解法和蚁群算法的合成算法。这种方法是将全图分割成多个子图，对每个子图分别求解最优路径，最后组合成全图的最优解。 文章通过实际的案例和算法的实施，验证了所提出的模型和算法的有效性和可行性。送货问题的数学建模不仅考虑了路径最短，还兼顾了载重限制、体积限制以及货物交接时间，这为现实世界的物流规划提供了理论支持和计算工具。 关键词：送货问题；优化路线；TSP模型；蚁群算法；遗传算法 在实际应用中，这种建模方法可以广泛应用于物流配送、城市交通规划等领域，帮助决策者制定更有效的运输策略，降低运营成本，提高服务效率。同时，随着技术的发展，这些算法也可以结合大数据和机器学习技术进一步优化，实现更加智能的路线规划。

最近做项目，功能是在用户上传图片成功后显示该图片，在本地测试（WAMP环境）下正常显示，但是部署到服务器上（LNMP）下无法显示。 因为LNMP环境下域名直接指向Laravel框架下的public目录，public为Laravel框架唯一对外公开的文件夹，而我的图片保存在storage/images，无法直接访问。查了官网文档发现可以在Linux下建立文件软链接，但试了以后没成功（可能是我打开的方式不对）。而且这样做在WAMP下又不能显示图片了 最后，还是决定将图片保存在public/images，一方面图片资源本来就不是什么隐私文件，本来就是要对外开放的，另一方面，WAMP和LNMP环境下都

# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:... #  EXCEPTION_ILLEGAL_INSTRUCTION (0xc000001d) at pc=0x00007ffd8b593879, pid=14824, tid=21124... # Problematic frame: # C  [librocksdbjni16453428871776924811.dll+0x573879]... # No core dump will be written. Minidumps are not enabled by default on client versions of Windows # # An error report file with more information is saved as: # D:\***\***\***\hs_err_pid14824.log...

### BW面试问题详解 #### 1. 过去几年的工作经验及项目背景 - **项目经验**: 面试者需要清楚地介绍自己在过去几年中参与的项目类型及其具体内容。例如，提到了曾经参与过电商和通信行业的项目，并具体提到了负责的报表种类，如财务报表、销售报表以及仓储物流明细报表等。 - **数据源**: 需要明确这些报表的数据来源，以及是否熟悉数据源的增量更新机制(delta机制)。 #### 2. 项目团队结构及工作分配 - **团队规模**: 在一个典型的项目中，团队规模为5人，其中3人专注于建模工作，另外2人则负责报表开发。 - **任务分配**: 团队成员根据各自的专长和项目需求被分配到不同的任务中，这种分工有助于提高效率并确保项目的顺利进行。 #### 3. BW项目建模 - **模块数据抽取**: 对于需要从某一模块抽取数据的情况，一般会有3-4个模型、7-8个DSO。这样的设计主要是为了实现数据的分层备份和高效管理。 - **设计原因**: 采用分层备份的设计方法是为了确保数据的安全性和完整性，同时也能更好地适应不同类型的数据需求。 #### 4. DSO与Cube的数据加载 - **数据加载频率**: 数据加载通常安排在每天晚上进行，以减少对日常业务的影响。 - **数据量**: 加载的数据量从十几万条到几百万条不等，这取决于实际业务需求和系统的处理能力。 #### 5. 开发成果的传输 - **成果传输**: 开发好的模型和查询可以通过SE10进行释放，再通过STMS传输到生产环境。 #### 6. 模型的协同开发 - **请求号分配**: 在协同开发过程中，新加入的开发者会自动将其工作内容关联到先前请求的下方，以避免冲突并保持开发的一致性。 #### 7. 数据源的复制 - **未复制的影响**: 如果在BW端没有正确复制数据源，会导致系统报错，提示需要复制数据源。 #### 8. R3底表的熟悉程度 - **数据源表格**: 可以通过`help.sap.com`查询具体的表名，这表明面试者对R3底表有一定的了解。 #### 9. 文件上传与数据优化 - **批量处理**: 当面对大量数据文件上传时，可以通过编写程序实现分批次上传，每批次的数据量建议控制在1-2万条之间。 - **数据流转路径**: 数据从TXT文件导入到内表，再到R3系统中，整个过程中需要合理规划数据的分批处理和清除策略。 #### 10. 工作中的挑战与解决方案 - **解决问题能力**: 面试者需要分享自己在实际工作中遇到的具体挑战，并详细介绍是如何克服这些挑战的。 #### 11. 建模步骤 - **基本步骤**: 虽然具体内容未给出，但一般涉及需求分析、数据准备、模型设计、测试验证等多个阶段。 #### 12. 限定关键指标(RKF) - **概念**: 在报表中使用特征来限制关键值的范围，从而实现更精确的数据筛选和展示。 #### 13. 计算关键指标(CKF) - **概念**: 通过组合多个关键值进行计算得出新的关键指标，用于复杂的数据分析场景。 #### 14. 设置条件后的结果 - **结果展示**: 设置条件后，报表将仅显示符合指定特征的数据。 #### 15. 设置例外后的结果 - **结果展示**: 设置例外规则后，报表会突出显示不符合常规的数据点。 #### 16. 查询中的变量设置 - **变量窗口**: 创建报表时添加变量会自动生成相应的输入窗口，无需额外配置。 #### 17. DSO与Cube的区别 - **主要差异**: - 处理关键值方面，Cube仅支持累加，而DSO支持累加和覆盖。 - 存储粒度方面，DSO适合存储较小的数据粒度，而Cube适合存储较大的数据粒度。 - 聚合能力方面，DSO不支持聚合操作，而Cube可以进行数据聚合。 - 数据模型方面，DSO通常采用平面表存储方式，而Cube采用星型模型。 - Delta机制方面，两者有所不同。 #### 18. 虚拟立方体、信息集与多立方体的区别 - **虚拟立方体**: - 支持直接访问数据源中的数据，无需通过PSA。 - 使用虚拟立方体可能会影响OLTP性能。 - 适用于需要即时数据的报表场景。 - **信息集**: - 提供了一种跨不同数据对象的数据视图。 - 不存储数据，仅作为数据视图的语法层。 - 类似于数据库表的JOIN操作，用于查询字段相等的数据。 - **多立方体**: - 可以包含多种类型的信息对象，如InfoSet、Cube和ODS。 - 实现了数据的灵活组织和展示。 #### 19. 数据集市的应用场景 - **应用场景**: - 适用于集团总部与各分公司之间需要进行数据交换的情况。 - 通过数据集市实现分布式计算和集中管理。 - 在同一系统中，数据集市可以作为其他数据目标的数据源。 #### 20. 聚集次数的判断依据 - **依据**: 虽然具体内容未给出，但通常聚集次数的判断依据可能是根据数据的性质、查询的需求以及系统的性能等因素来决定的。 #### 21. 数据源的Delta机制 - **Delta机制**: - LO: 使用队列(queue)机制。 - FI: 使用时间戳机制。 #### 22. LO的增量机制详解 - **增量机制步骤**: - 传输数据源。 - 维护提取结构。 - 维护生成的数据源。 - 复制和激活SAPBI中的数据源。 - 维护数据目标。 - 维护数据源与数据目标之间的转换关系。 - 创建数据传输流程。 - 激活提取结构。 - 删除设置表/执行设置提取。 - 选择更新方法。 - 初始化增量信息包。 - 必要时，计划V3集中运行。 - 执行增量上载的信息包。

在处理小米电视盒子安装第三方应用失败的问题时，我们可以尝试以下两种方法来解决。我们需要了解该问题通常由什么原因导致。小米电视盒子可能因为系统安全机制，拒绝安装那些含有违规功能的应用程序。这类违规功能可能涉及到版权侵犯、非法内容或者不符合当地法规的应用。 第一种方法是尝试修改小米电视盒子的设置，允许安装来自未知来源的应用。操作步骤如下：首先在主界面找到“安全与限制”设置选项，然后启用“安装未知来源应用”的权限。这一步通常允许用户安装不在官方商店列表中的第三方应用。需要注意的是，这种方法可能会带来安全风险，因此只建议在信任第三方应用来源的情况下使用。 第二种方法是使用第三方安装助手来绕过正常的安装流程。例如，文件列表中的“小米电视助手”和“【甲壳虫助手】甲壳虫ABD助手”应用，它们可以辅助用户将第三方应用安装到电视盒子上。在使用这些工具时，用户应该确保从可靠的源下载应用和助手软件，以避免恶意软件的风险。具体使用方法，用户可以根据各自下载的助手软件的帮助文档或【使用前必读】文件进行操作。 此外，文件列表中的“【使用前必读】.txt”文件可能会提供一些具体的安装指导和注意事项，而“关于我.url”则可能是一个介绍相关软件开发者或工具的网页链接。在进行任何操作之前，用户应该仔细阅读这些文件，确保了解可能遇到的问题和解决办法。 解决小米电视盒子安装第三方应用失败的问题，用户可以尝试调整系统设置以安装未知来源的应用，或者使用第三方安装助手工具。无论选择哪种方法，都需要用户注意潜在的安全风险，并确保应用来源的安全可靠。

在计算机技术快速发展的今天，浏览器作为我们日常上网使用的核心工具，对于其版本的兼容性和稳定性有着极高的要求。尤其是在不同操作系统之间，相同的软件往往需要适配不同的版本才能确保正常使用。以Windows操作系统为例，微软自推出Win7以来，市场上涌现了大量不同的浏览器版本，而其中谷歌浏览器（Google Chrome）无疑是全球用户量最大的浏览器之一。 然而，随着技术的不断更新，谷歌浏览器在不同Windows版本上安装问题逐渐显现。尤其是在较老的Win7、Win8系统上，用户可能会遇到从谷歌官网和Edge官网下载的浏览器版本无法安装的问题。这些问题可能源于多种原因，包括系统兼容性问题、驱动程序问题、权限设置问题，甚至可能是安全软件与浏览器之间的冲突所导致。这些问题对于非技术用户来说是极为头疼的，因为它们往往需要专业的知识和技术才能解决。 为了解决这些问题，某些技术社区或个人开发者尝试提供定制的谷歌浏览器安装包，使之能够在Win7和Win8系统上顺利安装。这些定制的安装包通常会包含32位和64位两种版本，以满足不同系统架构的需求。这种做法虽然在一定程度上解决了安装问题，但同时也带来了潜在的风险，比如软件的安全性可能无法得到保障，或者可能携带恶意软件。 因此，用户在下载和安装这类定制浏览器之前，必须谨慎选择来源，确认其安全性和合法性。同时，安装之后还需进行病毒扫描，以确保系统的安全。此外，对于一些非主流的浏览器，如Edge，虽然在某些旧系统上也存在安装问题，但由于用户基数较少，相应的解决方案和讨论也相对较少。 对于老旧操作系统用户而言，在寻找浏览器安装解决方案的同时，也需要考虑到安全性问题。如果条件允许，升级操作系统以获得更好的软件兼容性和安全性支持是更为明智的选择。如果升级系统不现实，那么在安装任何第三方提供的软件包之前，确保来源可靠并进行安全检查是必要的预防措施。 无论如何，解决安装问题的过程也是提升个人技术能力和了解软件安装原理的一次机会。对于技术爱好者来说，了解不同浏览器的工作原理和系统兼容性问题，可以帮助他们更好地掌握计算机知识，从而在遇到类似问题时，能够更加自信和有效地解决。

1.简述什么是进程？ 参考答案：‌‌进程是‌计算机中的‌程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位‌。进程是动态的实体，包括程序、数据和进程控制块，具有独立执行、并发执行和动态变化等特征。‌进程的引入是为了更好地描述程序的并发执行，实现‌操作系统的并发性和共享性。 2.简述何为指令？ 参考答案：指令是规定计算机执行一种操作的一组用二进制数表示的符号。 事业单位面试计算机基础知识简答题中，对于计算机操作和基本理论的考察是多方面的。进程作为计算机中的核心概念，是程序关于某数据集合上的一次运行活动，它包含了程序代码、数据和进程控制块三个部分，具备独立执行和并发执行的能力，是系统资源分配和调度的基本单位。进程的引入使得操作系统可以更好地实现程序的并发执行，提高系统效率，实现资源共享。 指令是计算机语言的最小单位，它规定了计算机进行特定操作的一组二进制数符号。通过不同的指令，计算机能够执行各种复杂的操作，完成用户的计算需求。 OSI七层模型是开放系统互联的通信协议框架，它包括应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层和物理层。每层都有其特定的功能和协议，共同构建了网络通信的基础。 计算机硬件是计算机系统中实际存在的物理部件，主要包括运算器、控制器、存储器、输入输出设备等。运算器是处理数据的核心部件，它负责执行计算机的算术运算和逻辑运算。 OSI模型的最低层是物理层，它主要负责传输比特流，即原始的电子信号。物理层定义了网络硬件的标准，包括连接器、电缆类型和传输速度等。 计算机总线根据传输信息的不同，可以分为地址总线、数据总线和控制总线。地址总线负责传递内存地址，数据总线负责传输实际的数据信息，而控制总线则负责传输控制信号。 路径的概念在计算机文件系统中非常重要。绝对路径是从根目录开始的完整路径描述，而相对路径则是从当前目录出发到达目标文件的路径描述。路径帮助计算机快速定位文件位置。 ROM（只读存储器）和RAM（随机存取存储器）是计算机中用于存储数据的两种不同类型的存储器。ROM能够长期保存数据且不可修改，而RAM用于快速读写临时存储数据，但断电后数据会丢失。两者的主要区别在于读写能力、数据保持性以及存储容量。 源程序是由高级语言编写的程序，它包含了源代码和数据，而目标程序则是源程序经过编译器翻译后的二进制代码文件。源程序需要转换为机器能够理解的目标程序才能在计算机上执行。 计算机的内存储器和外存储器各有其作用。内存储器主要用来存放CPU工作时用到的程序和数据以及计算后得到的结果，而外存储器则用于存放CPU暂时不用的、需要长期保存的程序和数据。

标题中的"FJSP调度问题的标准算例集"指的是 Flexible Job Shop Scheduling Problem（灵活工作车间调度问题）的一个标准数据集合。这是一个在运营管理、工业工程和运筹学领域中广泛研究的问题。FJSP涉及到在多台设备上安排多个任务，每个任务需要在特定的机器上按顺序完成一系列操作，目标是优化某个指标，如最小化总完工时间或最大完工时间。 Barnes、Brandimarte_Data、Dauzere_Data、Hurink_Data、Kacem等数据集是FJSP研究中常用的经典实例，它们通常由一系列工件（jobs）和每工件的一系列操作（operations）组成，每个操作都与特定的机器和加工时间相关联。这些数据集用于测试和比较不同的调度算法的性能。 1. **Barnes数据集**：由Barne于1983年提出，是早期的FJSP实例，包含了一些具有不同特点的简单和复杂问题，如机器冲突、任务依赖性等。 2. **Brandimarte_Data**：源自Brandimarte的研究，可能包含各种复杂的约束，如机器预置时间、任务间的优先级关系等，用于测试高级调度策略。 3. **Dauzere_Data**：Dauzere-Pérès等人提供的数据集，通常包括大型且具有挑战性的实例，以评估算法在处理大规模问题时的能力。 4. **Hurink_Data**：由Hurink等人创建的数据集，可能包含了随机生成的问题，以及实际生产环境中的案例，旨在反映真实世界的复杂性和不确定性。 5. **Kacem Data**：可能包含Kacem等研究人员提出的复杂FJSP实例，这些实例可能具有特殊的结构特性，比如非均匀的机器能力和加工时间。 这些数据集的使用对于算法开发者来说至关重要，因为它们提供了标准的环境来评估新算法的有效性和效率。通过对这些已知问题的解决，研究者可以比较不同算法的性能，从而推动调度理论和技术的进步。同时，这些数据集也常被用来验证和优化现有的调度模型，以满足更高效、更适应变化的需求。对于学习和理解FJSP的人来说，理解和分析这些数据集是必不可少的步骤。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作