本文以XDH 为例，实现输出点流水灯，测试输出点是否正常。 用到了FOR NEXT循环和偏移量实现。

小程序，开发工具导入项目即可查看源码分享 小程序是一个易上手的东西， 对于新手来说，多看官方文档，可以初步做出比较完整的小程序，正是因为简单上手，功能实现简单，小程序是越来越火，商业价值也越来越大。 1. 微信web开发者工具：微信小程序官网 这是个比较好用的编辑器，对于小程序编辑很方便。 2. 开发文档：微信小程序宝典秘籍 通过这个查找微信小程序的API，组件，框架等等。 3. 图标库： Iconfont-阿里巴巴矢量图标库 这个可以找到自己想要的几乎所有的小图标，十分方便。 4. Easy Mork： easy-mock 用于后台的模拟，得到JSON数据； 5. weui框架引入， 例如个人信息界面，用weui可以很快很方便的做 微信小程序开发和传统的H5开发还是有些不同的， 容易踩坑。 小程序是基于MVVM的的框架，合理利用数据绑定实现界面的更新是很关键的 开发时不要一股脑的写写写，多看看文档，你会发现你不小心原生写了个组件。。 进入开发平台，注册项目信息->在编辑器中上传版本->在开发版本中选择提交审核->审核通过->项目上线 更多内容下载项目即可查看

测井质量检查是需要面临的基础问题，在拿到数据进行质控的第一步，保证后续处理的准确性意义重大。常规的是二维交会图查看，利用中子-密度-声波三条曲线两两交会查看三张图。 三维的交会图，用起来看着非常直观，虽然细节上不如二维交会图，但是在总体观察效果上的确有优点。 注意：这是小工具，直接使用，具体代码开发细节如下： 采用C#调用LightingChart控件实现，具体开发关键记录参考链接： http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=244606&do=blog&id=1242834

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《基于Spark的外卖大数据平台分析系统实现》 在当今信息化社会，大数据已成为企业决策的关键因素。尤其是在外卖行业中，海量的订单、用户行为、地理位置等数据蕴含着丰富的商业价值。本项目将详细介绍如何利用Apache Spark构建一个高效的数据分析系统，对外卖大数据进行深度挖掘，为业务优化和市场策略提供有力支持。 Apache Spark是大数据处理领域的一款强大工具，以其内存计算、高并发和易用性等特性，被广泛应用于实时和离线数据分析。在构建外卖大数据平台分析系统时，我们首先需要理解Spark的基本架构和核心组件。Spark的核心包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）以及GraphX（图计算）。这些组件协同工作，可实现数据的存储、处理、查询和模型训练等多元化功能。 1. Spark Core：作为基础框架，负责任务调度、内存管理、集群通信等。它提供了弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset, RDD），是Spark处理数据的基本单元，具备容错性和并行计算能力。 2. Spark SQL：结合了SQL查询和DataFrame/Dataset API，使得开发人员可以方便地在SQL和程序化API之间切换，处理结构化和半结构化数据。 3. Spark Streaming：用于实时数据流处理，通过微批处理方式实现低延迟的数据处理。对于外卖平台，这可以用于实时监控订单状态、用户行为等。 4. MLlib：Spark内置的机器学习库，提供多种算法，如分类、回归、聚类、协同过滤等，支持模型评估和调优，为外卖平台的个性化推荐、热点预测等提供可能。 5. GraphX：用于处理图数据，可以用来分析用户关系网络、商家关联等。 在搭建外卖大数据平台时，我们需要考虑以下几个关键步骤： 1. 数据采集：从各种来源（如订单系统、用户APP、第三方API等）收集数据，形成数据湖。 2. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值、异常值，进行数据转换，使其适用于后续分析。 3. 数据存储：使用Hadoop HDFS或Spark原生的分布式文件系统（如Alluxio）存储大量数据。 4. 数据处理：使用Spark SQL进行数据查询和分析，Spark Streaming处理实时数据流，如实时订单跟踪。 5. 数据挖掘与建模：利用MLlib进行特征工程、模型训练和验证，如用户画像构建、需求预测等。 6. 结果可视化：通过Tableau、PowerBI等工具将分析结果以图表形式展示，便于决策者理解。 7. 系统优化：不断调整Spark配置，如分区策略、executor内存大小等，以提高性能和资源利用率。 基于Spark的外卖大数据平台分析系统能够高效处理海量数据，实现快速响应和深度洞察，从而助力外卖行业的精细化运营，提升用户体验，驱动业务增长。

（1）Python爬虫进行数据爬取； （2）搭建Hadoop分布式集群； （3）Hive数仓存储原始数据； （4）Spark整合Hive完成数据分析，结果存入MySQL； （5）Spring Boot+ECharts进行数据可视化。

Hough 变换(Hough Transform)是一种常用的检测图形的算法。主要原理是通过在参数空间中的投票统计来检测图像中的基本形状。 它通过搜索特定形状(如直线,圆,椭圆等)在参数空间的累加器中的局部最大值来检测形状。Hough 变换主要用于检测图像中的基本形状,如直线,圆等。 用于图像处理领域的经典算法，Hough直线检测、圆检测、椭圆检测的c++算法实现

基于Java Web的校园二手交易平台是一个利用Java EE技术开发的在线市场，旨在为在校师生提供一个安全、便捷的买卖闲置物品的场所。该平台采用Spring框架进行业务逻辑处理和事务管理，使用Spring MVC实现前端请求与后端服务的解耦，以及MyBatis或Hibernate作为ORM工具与数据库交互。主要功能包括用户注册与登录、商品浏览、发布与编辑二手商品、在线沟通、交易管理、订单处理、评价系统和后台管理等。通过友好的用户界面和直观的操作流程，校园二手交易平台不仅促进了校园内部资源的循环利用，减少了浪费，而且为计算机专业学生提供了一个实践Web开发、数据库管理和网络通信技术的项目机会。

：“Iframe+Cookie实现简单的单点登录” 单点登录（Single Sign-On，SSO）是一种身份验证机制，允许用户在多个相互关联的应用系统中登录一次，然后在整个会话期间无需再次输入凭证即可访问这些系统。在本文中，我们将探讨如何利用Iframe和Cookie技术来实现一个简单的SSO解决方案。 ： 虽然没有提供具体的描述，但我们可以根据标题推测，这篇文章可能讲解了如何使用Iframe和Cookie来构建一个基础的SSO系统。通常，Iframe用于在不刷新整个页面的情况下加载其他网页内容，而Cookie则用来在客户端存储用户的身份验证信息。通过这两个技术的结合，可以实现在一个主应用中登录后，其他子应用自动识别用户身份的效果。 ：“源码”、“工具” “源码”标签暗示文章可能包含实际的代码示例，帮助读者理解SSO系统的实现细节。而“工具”标签可能意味着作者可能会介绍一些辅助工具或技术，如JavaScript库、框架或开发工具，用于辅助SSO的实现。 【基于IFRAME.doc】： 文档可能包含以下内容： 1. **原理介绍**：解释Iframe如何在幕后通信，以及如何利用Cookie进行跨域的身份传递。 2. **系统架构**：展示一个基本的SSO系统架构，包括认证中心（Identity Provider，IdP）和各个服务提供商（Service Provider，SP）。 3. **实现步骤**： - **创建认证中心**：设计一个页面处理用户的登录验证，成功后生成一个包含用户信息的Cookie。 - **嵌入Iframe**：在各服务提供商的页面中，通过Iframe嵌入认证中心的验证页面，以便在后台检查Cookie。 - **通信机制**：利用`window.postMessage`或者修改Iframe的`src`属性来实现父页面与Iframe之间的通信，从而传递验证信息。 - **处理登录状态**：当检测到有效的Cookie时，自动触发服务提供商的登录过程，无需用户手动输入凭证。 4. **源码示例**：可能提供JavaScript或HTML片段，展示如何创建Iframe、读取Cookie以及如何处理跨域通信。 5. **注意事项**：讨论安全问题，如防止CSRF攻击，限制Cookie的生命周期和作用域，以及考虑无Cookie的浏览器或隐私模式。 6. **工具推荐**：可能推荐使用某些库，如CAS（Central Authentication Service）或OAuth，以简化SSO的实现。 这篇文章可能是一个实用的教程，适合那些想要了解或构建简单SSO系统的技术人员。通过阅读和理解提供的源码，读者将能够掌握使用Iframe和Cookie实施SSO的基本方法，并能将其应用到自己的项目中。

在Android开发中，Launcher是用户接触最频繁的界面之一，它作为手机桌面，承载着应用图标、小部件等元素。为了提升用户体验，许多开发者会尝试模仿原生Launcher的某些特性，比如 Workspace 的左右滑动切换功能。这个功能使得用户可以方便地在不同的主屏幕之间进行切换，浏览和启动应用。本篇将详细介绍如何实现这一效果。 我们要理解 Workspace 是什么。在 Launcher 中，Workspace 是一系列可以左右滑动的屏幕，每个屏幕都包含了若干个桌面图标和小部件。用户可以通过手指左右滑动来浏览不同屏幕，找到他们需要的应用或操作。 实现 Workspace 左右滑动切换的核心技术主要包括两部分：手势检测和视图切换。 1. **手势检测**：Android 提供了 `GestureDetector` 类来处理用户的滑动手势。我们可以通过重写 `GestureDetector.SimpleOnGestureListener` 的 `onDown()`、`onScroll()` 和 `onFling()` 方法来捕获滑动事件。`onDown()` 捕获手指触摸屏幕的瞬间，`onScroll()` 处理手指在屏幕上移动的过程，`onFling()` 则用于识别快速滑动（fling）动作，这通常是用户想要快速切换 Workspace 的标志。 2. **视图切换**：当手势检测到滑动事件后，我们需要更新 Workspace 的显示。这通常涉及到对 ViewGroup（如 `LinearLayout` 或 `RelativeLayout`）的操作，通过改变子 View 的可见性或者调整其位置来模拟屏幕间的切换。例如，可以使用 `ViewGroup.getChildAt()` 获取当前显示的 Workspace，然后根据滑动方向调整其索引，使用 `ViewGroup.removeViewAt()`、`ViewGroup.addView()` 或 `ViewGroup.setChildFocus()` 进行视图的添加、删除和焦点转移。 在这个项目中，"FeelScrollLayout" 应该是一个自定义的布局组件，它扩展了 Android 的 `ViewGroup` 类，并实现了滑动切换的功能。可能包含以下关键部分： - **初始化**：在构造函数中设置初始的 Workspace 显示，并注册手势监听器。 - **滑动手势处理**：覆盖 `onTouchEvent()` 方法，将触控事件传递给 `GestureDetector` 进行处理。 - **视图动画**：为了提供更流畅的用户体验，可以使用 `ObjectAnimator` 或 `PropertyValuesHolder` 添加平滑的过渡动画，使屏幕切换看起来更加自然。 - **状态管理**：维护当前显示的 Workspace 索引，确保在滑动过程中不会出现错误的屏幕显示。 实际开发时，还需要考虑边缘滑动的效果，即在屏幕边缘滑动时能顺畅地切换到下一个或上一个 Workspace。此外，可能需要处理多点触控事件，防止在切换 Workspace 的同时误触发其他手势。 仿照 Launcher 的 Workspace 实现左右滑动切换是一项涉及手势检测、视图操作和动画设计的任务。通过自定义布局组件，我们可以实现类似原生 Launcher 的交互体验，为用户提供更为便捷的操作方式。