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"迷宫求解算法设计" 数据结构课程设计报告班级：计HR07—7姓名：顾仁杰学号：0720010705 2009年01月07日 概要： 本报告主要介绍迷宫求解算法设计，使用栈数据结构来解决迷宫问题。通过分析迷宫矩阵，寻找一条路径，并将其输出。该算法设计了一个结点结构，用来存储迷宫元素，并定义了pop()函数和push()函数来实现栈的操作。 需求分析： * 输入形式：迷宫矩阵 * 输入值范围：0或1 * 输出形式：路径（倒序输出）或“No Answer !!!” * 程序功能：判断迷宫可否走通，若走通输出路径，走不通输出“No Answer !!!” 概要设计： 1. 数据结构：使用栈数据类型，走通则压入栈，走不通则出栈。 2. 程序模块： * 定义结点结构用来存储迷宫元素 * 定义pop()函数和push()函数来实现栈的操作 3. 各模块之间的调用关系： * 在main()函数中，判断当前结点上下左右是否存在可通路径 * 若有则压入栈中，并将此点标志为1，即已走过，避免重复 * 若当前结点无通路，则出栈，返回到上一节点，继续判断是否可通 详细设计： void main() { while(row!=6||col!=9) { if(a[row][col+1]==0) { col=col+1; push(row,col); a[row][col]=1; continue; } if(a[row-1][col]==0) { row=row-1; push(row,col); a[row][col]=1; continue; } if(a[row][col-1]==0) { col=col-1; push(row,col); a[row][col]=1; continue; } if(a[row+1][col]==0) { row=row+1; push(row,col); a[row][col]=1; continue; } pop(); if(p->next==NULL)break; row=p->row; col=p->col; } if(row==6&&col==9) { while(p!=NULL) { printf("%d %d\n",p->row+1,p->col+1); pop(); } } else { printf("No Answer !!!"); } } 测试与分析： 若迷宫有多条路径，则只输出其中一条。测试结果为路径（此路径为倒序），若不是通路，则测试结果为“No Answer !!!”。 总结： 通过这次课程设计，我更加了解栈的应用，栈的先进先出的特点，在解决迷宫问题上，非常方便！走不通可以随时后退，即出栈；走通又可以随时前进，即入栈，在以后解决实际问题上，我又多了一种实用的思想。 附录： #include "stdio.h" #include "stdlib.h" struct node { int row; int col; struct node *next; };

在IT行业中，C#是一种广泛使用的编程语言，尤其在开发Windows桌面应用和.NET框架相关项目时。本示例中，我们将探讨如何利用C#连接到ACCESS数据库，从中读取数据，并根据这些数据生成日报和月报。这在企业级应用程序中非常常见，用于汇总和分析业务数据。 要连接到ACCESS数据库，你需要使用ADO.NET库，这是.NET Framework的一部分。在C#中，你可以创建一个`OleDbConnection`对象来建立与数据库的连接。以下是一个基本的连接字符串模板： ```csharp string connectionString = "Provider=Microsoft.Jet.OLEDB.4.0;Data Source=TXDB2.mdb;User ID=;Password="; ``` 请注意，这里的`TXDB2.mdb`是你的数据库文件名，如果数据库文件不在程序运行目录下，需要提供完整的路径。对于早期版本的ACCESS（如MDB格式），使用`Microsoft.Jet.OLEDB.4.0`，而对于ACCDB格式的新版本，应使用`Microsoft.ACE.OLEDB.12.0`。 连接数据库后，你需要打开连接： ```csharp using (OleDbConnection connection = new OleDbConnection(connectionString)) { connection.Open(); // ...其他操作 } ``` `using`语句确保在操作完成后会正确关闭并释放资源。 接下来，使用`OleDbCommand`对象执行SQL查询来读取数据。例如，如果你有一个名为`Sales`的表，要获取日报，你可以查询一天内的销售记录： ```csharp string query = "SELECT * FROM Sales WHERE SaleDate = @date"; OleDbCommand command = new OleDbCommand(query, connection); command.Parameters.AddWithValue("@date", DateTime.Today); ``` 同样，为了生成月报，你可能需要修改查询，比如： ```csharp string query = "SELECT * FROM Sales WHERE MONTH(SaleDate) = MONTH(@month) AND YEAR(SaleDate) = YEAR(@year)"; command.Parameters.AddWithValue("@month", DateTime.Now.Month); command.Parameters.AddWithValue("@year", DateTime.Now.Year); ``` 执行命令并使用`OleDbDataReader`读取结果： ```csharp using (OleDbDataReader reader = command.ExecuteReader()) { while (reader.Read()) { // 处理每条数据 } } ``` 生成报表可以使用各种库，如 Crystal Reports 或者直接使用 C# 的数据分析和可视化库，如 EPPlus（用于Excel）或 ReportViewer 控件。数据读取后，可以根据需要进行聚合、过滤和格式化，然后写入报表文件。 在这个过程中，`Access_connect`可能是用于连接数据库的代码示例或实用工具。确保正确引用了相关的DLL文件，并且在使用连接字符串和查询时遵循最佳实践，避免SQL注入等安全问题。 C#连接ACCESS数据库并生成日报、月报的过程包括：建立连接、编写SQL查询、执行查询并读取数据，最后使用适当的数据处理和报表生成工具呈现结果。这个过程涵盖了数据库交互、参数化查询以及报表设计等多个核心IT技能。

在IT行业中，高效的数据可视化是至关重要的，尤其是在大数据时代。`QCustomPlot`是一个用于Qt应用程序的开源库，专门设计用于实现高性能的自定义图表绘制。这个库的强大之处在于它能够处理大量的数据，并且保持流畅的用户体验，即使数据集达到百万级别。下面将详细介绍`QCustomPlot`以及与其相关的知识点。 `QCustomPlot`是用C++编写的，它基于流行的Qt框架，提供了一套完整的2D图表组件。这个库的目标是为开发者提供高度定制的图表功能，允许他们创建复杂的图表类型，如折线图、散点图、柱状图、饼图等，同时保持对渲染性能的关注。 1. **大数据支持**：在处理大数据时，`QCustomPlot`采用了一些优化策略。例如，它可以动态地只加载和渲染屏幕可见部分的数据，这是一种称为“虚拟绘图”的技术。这样，即使数据量非常大，也可以避免内存和计算资源的过度消耗，确保图表的响应速度。 2. **高性能绘图**：`QCustomPlot`使用硬件加速来提高绘图性能。通过利用GPU的能力，它可以快速地绘制和更新图表，这对于实时数据显示或交互式应用特别有用。此外，它还支持多线程渲染，进一步提升了处理大量数据时的效率。 3. **自定义能力**：`QCustomPlot`的一大特点就是其高度的自定义性。开发者可以调整几乎每一个元素的样式，包括轴、网格、图例、图元颜色等。此外，还可以添加自定义的鼠标和键盘事件处理器，实现与用户交互的复杂行为。 4. **API设计**：`QCustomPlot`的API设计简洁明了，易于理解和使用。开发者可以通过创建`QCPAbstractPlottable`子类来定义自己的数据模型，然后将其添加到`QCustomPlot`中进行绘制。同时，`QCPAxisRect`类提供了灵活的坐标轴布局管理。 5. **示例代码**：`qCustomPlotDemo`文件可能包含了一系列的示例程序，演示了`QCustomPlot`的各种功能和用法。通过这些示例，开发者可以快速上手并学习如何在实际项目中应用`QCustomPlot`。 6. **扩展性**：`QCustomPlot`不仅限于基础的2D图表，还可以扩展支持3D图表或者其他高级特性，如数据动画、统计分析等。这使得它成为科研、数据分析和工程应用的理想选择。 7. **社区支持**：作为一个开源项目，`QCustomPlot`拥有活跃的开发者社区，不断有新的功能和改进被贡献进来。开发者可以通过官方论坛或者GitHub上的问题跟踪系统获取帮助和支持。 `QCustomPlot`是一个强大的工具，对于需要在Qt环境中处理大数据并实现高性能图表的应用来说，它是一个理想的选择。通过充分利用它的特性，开发者可以创建出既美观又高效的图形界面，满足各种复杂的数据可视化需求。

STM32串口重定向printf发送数据到串口助手是一项在嵌入式系统开发中常见的技术，主要用于在没有显示器或图形界面的情况下，通过串行通信接口（如UART）将调试信息输出到计算机上的串口助手工具，以进行实时监控和故障排查。在STM32微控制器上实现这一功能，主要涉及以下知识点： 1. **STM32串口通信**：STM32系列MCU支持多种串行通信接口，包括USART（通用同步/异步收发传输器）和UART（通用异步收发传输器）。这些接口可以实现与外部设备的数据交换，例如计算机的串口助手软件。 2. **printf函数**：printf是C语言标准库中的一个格式化输出函数，用于向输出流（通常是标准输出）写入格式化的文本。在嵌入式环境中，通常需要将其重定向到串口，以便通过串口助手查看输出信息。 3. **重定向stdio流**：在STM32项目中，为了使printf函数能将数据发送到串口，需要重定向其默认的stdout和stderr流。这通常通过修改或创建`syscalls.c`文件并实现`_write`系统调用来完成。`_write`函数负责将数据写入特定的硬件接口，如串口。 4. **HAL库和LL库**：STM32 HAL（Hardware Abstraction Layer，硬件抽象层）库提供了一套高级API，简化了与硬件接口的交互，而LL（Low Layer，底层）库则提供了更接近硬件的驱动，效率更高。在配置串口和处理数据发送时，可能需要结合使用这两者。 5. **初始化设置**：在初始化阶段，需要配置串口的波特率、数据位、停止位、奇偶校验等参数，并开启串口接收和发送中断。同时，也需要开启中断服务程序来处理数据发送和接收。 6. **中断处理**：中断服务程序是处理串口通信的关键，它在数据准备好发送或接收到数据时被触发。在STM32中，可以使用HAL库的函数如`HAL_UART_Transmit_IT`进行中断传输。 7. **MDK-ARM和EWARM工具链**：这两个是常见的STM32开发工具，MDK-ARM是Keil提供的开发环境，EWARM是IAR Systems的开发环境。它们都支持STM32的项目构建、调试和编程。 8. **.ioc和.mxproject文件**：`.ioc`文件是IAR EWARM项目的配置文件，包含了工程的编译、链接选项和外设配置等信息；`.mxproject`是Keil MDK-ARM的项目文件，同样存储了工程配置信息。 9. **Drivers文件夹**：这个文件夹通常包含STM32的HAL库和LL库，以及必要的设备驱动代码，用于配置和控制STM32的各种外设，如串口。 10. **Core文件夹**：这个文件夹包含STM32的CMSIS（ Cortex Microcontroller Software Interface Standard，Cortex微控制器软件接口标准）核心库，提供了访问CPU寄存器和执行低级别操作的函数。 实现"STM32串口重定向printf发送数据到串口助手"需要理解STM32的串口通信机制，掌握printf函数的重定向，熟悉STM32的HAL和LL库，以及如何在MDK-ARM或EWARM环境中配置和调试项目。通过对这些知识点的深入理解和实践，开发者可以有效地在嵌入式系统中实现串口通信和调试信息的可视化。

001 政务服务大数据可视化监管平台 002 水质情况实时监测预警系统 003 酷炫智能大屏数据中心 004 政务大数据共享交换平台 005 可视化监控管理 006 全国疫情实时监控 ...... 030 全国图书零售检测中心 ...... 102 人口增长对经济影响可视化分析 ... 110 崇明观测站

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反应堆抗中微子的异常可以通过反应堆抗中微子向eV质量的无菌中微子的振荡来解释。 为了探究这一假设，STEREO实验测量了六个不同探测器电池中的抗中微子能谱，该探测器电池中的基线距离ILL研究堆的紧凑堆芯在9至11 m之间。 在这封信中，报告了反应堆开启66天和反应堆关闭138天的结果。 基于脉冲形状鉴别参数的分布，开发了一种提取抗中微子速率的新方法。 通过比较独立于绝对归一化和反应堆光谱预测的细胞比率，可以对无菌中微子进行新的振荡测试。 发现结果与零振荡假说是相容的，并且在97.5％C.L下排除了反应堆抗中微子异常的最佳拟合。

第八章 单据插件开发 一、 插件开发特点 １）业务逻辑扩展

泰坦尼克号数据集是数据分析和机器学习领域中一个著名的案例研究材料，它源自于1912年发生的泰坦尼克号沉船事件。这个数据集包含了乘客的个人信息、票务信息以及生存情况等，被广泛用于数据科学竞赛和教学。通过分析这些数据，研究人员和数据科学家可以尝试构建预测模型，用于预测乘客是否在灾难中幸存。 泰坦尼克号数据集通常包含以下字段：乘客ID、生存（Survived）、等级（Pclass）、姓名（Name）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数（SibSp）、父母子女数（Parch）、票号（Ticket）、票价（Fare）、舱位（Cabin）和登船港口（Embarked）。这些字段为研究者提供了多种分析角度，比如性别、社会经济地位、家庭大小以及登船位置等，它们可能都与乘客的生存几率有关。 在进行泰坦尼克号数据分析时，数据预处理是一个重要的步骤。首先需要检查数据集中的缺失值，例如年龄、登船港口和舱位信息可能缺失。然后决定如何处理这些缺失数据，比如使用均值填补、中位数填补或模型预测等方法。接下来，数据清洗还包括将非数值型数据转换成数值型数据，例如对性别进行编码，将“男”、“女”转换为数值1和0。 在数据分析阶段，研究者可以性统计来了解数据的分布，例如计算生存者的平均年龄、不同等级的乘客生存率等。通过可视化手段，如直方图、箱型图、散点图等，可以直观地展示数据特征和潜在的模式。探索性数据分析（EDA）可以揭示数据中潜在的关联，比如乘客的社会经济地位是否影响了生存几率。 机器学习模型的构建是数据科学解决方案中的核心环节。常见的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等。在训练模型时，研究者需要将数据集分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，并在测试集上评估模型的性能。交叉验证是常用的评估方法，可以减少模型在特定数据集上的过拟合风险。模型的性能评估指标可能包括准确度、精确度、召回率、F1分数等。 模型调优也是提高预测性能的关键步骤。参数优化和特征选择是两种常用的调优方法。参数优化涉及调整模型内部参数以达到最佳性能，如随机森林中的树的数量和深度。特征选择则是筛选出对于预测目标最有帮助的特征，比如在这里可能发现“性别”和“年龄”是预测生存的关键特征。 最终，研究者会使用最佳模型对泰坦尼克号的数据进行预测，并通过模型解释性分析来理解哪些因素对乘客生存影响最大。模型的解释性对于数据分析的可信度至关重要，特别是在需要报告给非专业人员时。 泰坦尼克号数据集的分析和机器学习模型构建不仅是一个技术过程，也是一种对历史事件的探索和对数据科学能力的检验。通过这个案例，数据科学家们可以实践从数据清洗到模型部署的全流程，提升解决实际问题的能力。