摘要:PHP源码,论坛社区,微社区,PHP微博 采用CSS5/HTML5开发的一套仿微博风格的微社区系统——PHPSay World 微社区系统是按照兴趣分类进行交流。界面清新，功能类似于微博的形式，为了获得更好的交互效果，本程序将不能运行于低于IE9的浏览器(火狐/Chrome/Opera浏览器可以)。 运行环境：PHP+MySQL

《药品供销存贮系统》是计算机专业学生进行毕业设计的一项重要课题，主要目的是设计并实现一个能够有效管理药品从采购到销售全过程的信息化系统。这个系统涵盖了药品的入库、出库、库存管理、销售记录等多个关键环节，对于提升药店或医院的运营效率具有重要意义。 在该毕业设计中，学生通常会采用Visual Basic（VB）作为前端开发工具，Access作为后台数据库，构建一个用户友好的图形界面和数据存储解决方案。Visual Basic是一种面向对象的编程语言，适合开发Windows应用程序，其易用性和丰富的控件库使得界面设计变得简单。Access则是一款关系型数据库管理系统，适用于小型企业或个人项目的数据存储和管理，其操作简单，能与VB很好地集成，便于数据的读取和写入。 设计内容可能包括以下几个部分： 1. **封面**：毕业设计的封面通常包含设计题目、作者姓名、指导教师、完成日期等信息，展示设计的基本概况。 2. **开题报告**：开题报告是项目启动阶段的文档，详细阐述了设计目标、研究背景、技术路线、预期成果等内容，为后续工作提供方向。 3. **论文**：论文是设计的理论部分，详细描述了系统的架构设计、功能模块、实现方法、技术难点及解决策略，以及系统测试和性能评估。 4. **任务书**：任务书明确了设计的具体任务和要求，包括系统功能需求、技术指标、进度安排等。 5. **答辩PPT**：答辩PPT是毕业设计展示的辅助材料，通过图表和简要文字说明，让评委快速理解系统的核心功能和创新点。 6. **外文文献及中文翻译**：这部分可能包含相关的学术文章或技术报告，用于拓宽研究视野，理解国内外同类系统的最新进展，并提供翻译以供参考。 7. **源代码**：VB+Access的源代码是实际的程序实现，包括数据库设计、用户界面、业务逻辑等，是系统运行的基础。 通过这个毕业设计，学生将学习到如何结合编程技术和数据库管理，构建一个实用的信息管理系统，同时提升问题解决、文档编写和口头表达能力。这样的项目不仅有助于理论知识的应用，也为未来从事软件开发工作奠定了基础。

本科毕业论文---小波变换在信号及图像处理中的应用研究.doc

【安卓(Android)聊天机器人实现详解】 在安卓平台上开发聊天机器人是一项有趣的挑战，它结合了人机交互、自然语言处理和API调用等多个技术领域。在这个案例中，我们看到的是一款仿微信风格的智能聊天机器人应用，它利用了图灵机器人的API来提供对话功能。 让我们了解一下**图灵机器人API**。图灵机器人是一个智能对话平台，开发者可以通过简单的API接口调用来实现自然语言理解和生成，提供包括聊天、问答、娱乐等多种功能。在这款应用中，只需要发起GET请求，就能获取到机器人的回复。 接下来，我们深入探讨一下应用的核心部分——**代码实现**。这个项目是基于Android的Activity构建的，主要包含以下几个关键组件： 1. **ListView**（mChatView）：用于显示聊天记录，这是聊天界面的基础，它可以展示用户输入的消息以及机器人的回复。 2. **EditText**（mMsg）：作为用户输入框，用户在这里输入想要与机器人交谈的内容。 3. **List**（mDatas）：存储聊天消息的对象列表，每个ChatMessage对象包含了消息类型（用户输入或机器人回复）和消息内容。 4. **ChatMessageAdapter**：自定义的适配器，用于将ChatMessage对象绑定到ListView，确保消息的正确展示。 5. **Handler**（mHandler）：处理从网络获取的机器人回复，并更新UI。当接收到消息时，它会将新的ChatMessage对象添加到mDatas列表中，然后通过adapter的`notifyDataSetChanged()`方法通知UI进行刷新，最后设置ListView的选中位置为最新消息。 在`onCreate()`方法中，初始化了视图元素，设置了布局，创建并设置了适配器。`initView()`方法负责找到并配置各个组件，比如设置ListView和EditText的引用。 在处理用户输入时，通常会监听EditText的`onTextChanged()`事件，当用户输入完成后，调用图灵机器人的API发送GET请求，获取机器人的回复。回复内容会封装成一个新的ChatMessage对象，通过Handler发送到主线程更新UI。 此外，为了模拟真实聊天体验，聊天机器人的设计通常会考虑到交互的细节，如动画效果、消息气泡样式、用户输入的响应速度等。在这个案例中，应用可能还包含了输入法管理，确保用户输入后能隐藏软键盘，提高用户体验。 总结来说，这个安卓聊天机器人应用展示了如何结合图灵机器人的API实现一个简单的聊天功能，通过Activity、ListView、EditText、Adapter和Handler等Android基础组件，实现了人机交互的核心流程。对于开发者来说，这是一个很好的起点，可以在此基础上增加更复杂的功能，比如语音识别、情感分析、个性化回复等，以提升聊天机器人的智能性和趣味性。

标题中的“基于MATLAB的李萨如图形研究”是指利用MATLAB软件来探索和分析李萨如图形的特性。李萨如图形是一种在物理学中常见的现象，特别是在声学和光学领域，它通常由两个互相垂直的振动源（例如，两个频率相近的正弦波）叠加而形成。本篇毕业论文将深入探讨这一主题，并通过MATLAB进行模拟以加深理解。 在描述中，论文可能详细介绍了李萨如图形的物理模型，包括其形成原理、图形的闭合性和周期性，以及图形中振子的能量。李萨如图形的形成原理基于傅里叶级数，当两列完全相同的正弦波在垂直方向上叠加时，会产生复杂的干涉图案，即李萨如图形。这种图形的特点是其在x轴和y轴方向上的频率是可测量的，且图形具有周期性和闭合性，这意味着随着频率的改变，图形会按照一定的模式重复出现。 MATLAB作为一个强大的数值计算和可视化工具，被广泛用于科学计算和工程问题的解决。在论文的第三部分，作者可能详细介绍了如何使用MATLAB进行李萨如图形的模拟。对MATLAB软件进行了简要介绍，然后阐述了如何用MATLAB建立物理模型，设计相应的程序来模拟两列正弦波的叠加，从而生成李萨如图形。程序设计可能涉及到了信号生成、傅里叶变换以及图像绘制等功能。接着，作者可能分析了图形的变化规律，解释了观察到的现象。 进一步地，论文讨论了广义的李萨如图形，包括单一方向上信号振幅或频率衰减对图形的影响。振幅的改变会影响图形的幅度分布，而频率的改变则会影响图形的周期性和形状。这些变化对于理解振动系统的行为和能量分布至关重要。此外，信号衰减对振子能量的影响也是分析的重点，这有助于我们了解能量在不同频率下的分布情况。 论文可能会介绍如何在MATLAB的界面设计工具箱中创建一个用户友好的界面，使非专业用户也能进行李萨如图形的模拟。这部分内容可能涵盖了用户界面的设计、关键代码的实现以及操作和程序代码的详细说明，使得读者可以复现和进一步探索李萨如图形的各种特性。 这篇毕业论文深入研究了李萨如图形的物理模型，使用MATLAB进行了模拟和分析，探讨了图形的形成原理、性质及其与信号参数的关系，同时也展示了如何通过编程实现用户交互式的图形模拟，为理解和应用李萨如图形提供了丰富的理论和实践基础。

内容概要：本文详细介绍了六自由度机械臂轨迹规划的三种插值方法及其MATLAB实现。首先解释了三次多项式的简单直接特性，适用于两点间的直线运动；接着深入探讨了五次多项式对中间点的精细处理，确保加速度连续；最后讨论了七次多项式对加加速度的控制，以及B样条曲线的局部支撑性特点。每种方法都附有详细的源码注释，便于理解和修改。此外，还包括了一个绘制圆弧轨迹的例子，展示了如何在笛卡尔空间进行规划并解决可能遇到的问题。 适合人群：对机械臂轨迹规划感兴趣的科研人员、工程师及高校学生。 使用场景及目标：① 学习和掌握多种插值方法的应用；② 实现六自由度机械臂的精准轨迹规划；③ 修改和优化现有代码以适应特定应用场景。 其他说明：文中提供了大量实用的代码片段和注意事项，帮助读者避免常见错误，如正确设置时间参数、调整DH参数等。同时强调了不同插值方法的选择依据，为实际项目提供指导。

【基于 FPGA 的出租车计费系统设计】 出租车计费器在出租车行业中扮演着至关重要的角色，作为乘客和司机之间交易的规范，它确保了公平且准确的费用计算。传统的计费器通常采用单片机实现，但这种方法存在升级复杂、成本高昂的问题。随着技术的发展，基于 FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）的出租车计费系统应运而生，解决了小型化、低功耗、高可靠性的挑战，并且具有更短的开发周期和更低的开发成本，尤其适用于小批量、多品种的产品需求。 FPGA 是一种可编程逻辑器件，采用 CMOS-SRAM 工艺制造，由 Xilinx 公司于1985年首次推出。它允许用户根据特定应用进行逻辑配置，提供灵活且高效的硬件解决方案。在出租车计费系统中，FPGA 可以快速地执行复杂的计费算法，确保计费的准确性和实时性。 本文介绍的设计方案涵盖了使用 VHDL（VHSIC Hardware Description Language，超高速集成电路硬件描述语言）对计费器模块进行描述。VHDL 是一种用于数字电路设计的标准化语言，允许设计师以行为和结构的方式描述硬件逻辑。通过 MAX+PlusⅡ 软件进行模块级别的仿真，可以预先验证设计的正确性，减少硬件实施阶段的错误。 在设计过程中，首先定义了计费器所需的各种功能模块，如里程计算、时间计费、等待时间处理等，然后使用 VHDL 对这些模块进行详细描述。接下来，通过仿真工具 MAX+PlusⅡ 对这些模块进行联合仿真，确保它们在不同条件下的正确工作。 设计通过 DVCC-EJH 教学实验系统得以实现，选择 ALTERA 公司的 ACEX1K 系列 EP1K100Q208-3CN 芯片进行系统下载和仿真调试。ALTERA 的 FPGA 芯片以其高性能和灵活性被广泛应用于各种嵌入式系统中，是实现出租车计费系统理想的硬件平台。 关键词：电子设计自动化（EDA）、FPGA、VHDL、MAX+PlusⅡ、出租车计费器 基于 FPGA 的出租车计费系统设计是一种创新且高效的解决方案，它克服了传统计费器的局限性，提高了系统的可靠性，降低了维护成本，为出租车行业的现代化发展做出了贡献。同时，该设计方法也为其他类似领域的应用提供了借鉴，如公共交通、物流跟踪等，展示了 FPGA 在嵌入式系统中的广阔应用前景。

软件缺陷预测技术对于确保软件产品的可靠性以及降低软件开发和维护成本具有重要作用。传统的软件缺陷预测方法依赖于软件度量元信息，如代码行数、控制流圈复杂度等，来构建机器学习模型进行缺陷预测。然而，这种方法存在明显的不足，因为它无法充分捕捉软件的语法结构信息和语义信息，导致缺陷预测准确性受限。 为了解决这一问题，本文提出了一种基于程序语义和长短期记忆网络（LSTM）的软件缺陷预测模型，简称为Seml。Seml模型采用深度学习技术来学习程序的语义信息，并用以预测程序中可能出现的缺陷。该模型的一个关键特点是，将程序源码中抽取的token转换成分布式向量表示，这样做能更好地表达代码的语义信息，从而有助于提升软件缺陷预测的准确率。 Seml模型在公开数据集PROMISE上进行的实验结果表明，其在项目内缺陷预测和跨项目缺陷预测方面的准确率均高于现有的基于深度学习的方法以及基于度量元的方法。这表明，Seml模型在捕获程序的语义信息方面更具优势，能够更准确地预测软件缺陷。 在讨论Seml模型的过程中，文章还提到了词嵌入技术。词嵌入是一种将词语映射到实数向量的技术，它使得相似的词语在向量空间中也具有相似的距离。这种方法在处理自然语言处理（NLP）任务中十分常见，而在软件缺陷预测模型中使用词嵌入技术，是为了更有效地处理程序源码中的token，从而更好地捕捉代码的语义信息。 此外，文章还提到了其他一些关键点。比如，软件早期的缺陷预测技术通常利用软件模块及其标签（有缺陷/无缺陷）来构建机器学习模型，并利用构建好的模型预测新模块是否含有缺陷。而大多数现有工作都利用了人工设计的度量元作为特征，例如Halstead特征、McCabe特征、CK特征、Mood特征等。这些特征虽然在一定程度上有助于软件缺陷预测，但仍然无法充分捕捉程序的语义信息。 作者在文献中引用了Wang等人提出的一种基于深度学习的缺陷预测方法，该方法使用了深度信念网络（DBN）来处理从程序源码中抽取的序列，并从中学习程序语义信息。尽管实验结果表明这种方法能够取得比传统方法更高的F1值，但其存在的问题是DBN在处理大规模数据时的效率和准确性。 从这些讨论中我们可以看出，Seml模型的核心优势在于其能够通过深度学习和词嵌入技术，更好地捕捉和表达程序的语义信息。这对于提升软件缺陷预测的准确性和效率至关重要。通过这一点，Seml模型有望在软件工程领域产生积极的影响，为开发者提供更加强大和精确的工具，以辅助他们在软件开发过程中及时发现潜在的缺陷，从而进一步提高软件质量和可靠性。

全球气象AI挑战赛是2018年由阿里云天池平台和IEEE国际数据挖掘大会（ICDM）共同主办的一项竞赛，旨在推动人工智能在气象预测领域的应用。参赛者需要利用机器学习和深度学习技术来预测未来一段时间内的天气状况，提高气象预报的准确性。在这个压缩包文件“Global-AI-Challenge-on-Meteorology-master”中，包含了参赛者可能用到的各种资源和代码示例。 1. **Python编程**：比赛主要使用的编程语言是Python，这是目前数据科学和机器学习领域最广泛的语言。Python拥有丰富的库和框架，如Pandas用于数据处理，Numpy进行数值计算，Matplotlib和Seaborn用于数据可视化，以及TensorFlow、Keras和PyTorch等用于构建和训练深度学习模型。 2. **数据预处理**：在气象预测中，首先需要对收集到的气象数据进行预处理，包括清洗缺失值、异常值检测、时间序列归一化等步骤。Pandas库在数据预处理中起到关键作用，可以方便地读取、合并和操作数据。 3. **特征工程**：参赛者需要从原始数据中提取有意义的特征，这可能涉及时间序列分析、滑动窗口操作，以及基于气象学知识构造新特征。例如，可以计算过去几小时的平均气温、湿度、风速等，以捕捉天气变化的趋势。 4. **机器学习模型**：传统的机器学习模型如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等可能用于基础预测。然而，由于气象预测的复杂性，更可能采用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN）来捕获时间序列数据的动态模式。 5. **模型训练与优化**：参赛者需要使用交叉验证来评估模型性能，并通过调整超参数或采用网格搜索、随机搜索等方法来优化模型。此外，集成学习策略，如bagging和boosting，也可能被用于提高预测准确度。 6. **模型评估**：常见的评估指标可能包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R^2）等。对于时间序列预测，有时还会使用像MASE（平均绝对误差标准化）或SMAPE（对数平均绝对百分比误差）这样的特定指标。 7. **数据并行处理与分布式计算**：面对大规模气象数据，可能需要利用Apache Spark或Dask等工具进行分布式计算，以加快数据处理和模型训练速度。 8. **模型解释性**：虽然黑盒模型如深度学习通常预测精度更高，但理解模型如何做出预测也很重要。可解释性工具如SHAP（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）可以帮助理解模型预测背后的特征重要性。 9. **实验管理**：使用版本控制工具如Git进行代码版本管理，确保实验可重复性。同时，利用如Google Colab或Jupyter Notebook等环境进行交互式编程和文档编写，便于团队协作和结果展示。 "Global-AI-Challenge-on-Meteorology"提供的代码示例涵盖了从数据处理、模型构建到模型评估的完整流程，为参赛者提供了一个实践和学习气象预测AI的平台。通过这个挑战，参赛者不仅可以提升自己的编程技能，还能深入理解如何运用AI技术解决实际问题。

很多同学问我怎么实现全局轨迹加局部局部实时轨迹，下面就是实现的思路。 1、首先，我们的代码主体还是DWA三维的代码； 2、我们生成一条全局的参考代码（也可以是三维RRT算法计算得到的轨迹）； 3、给机器人一个感知范围，当感知到全局路径上有障碍物时，则计算出可以避开障碍物的切入点和切出点，这两个分别是全局路径上的路径点；（切出点就是从全局路径点出来的点，切入点就是回到全局路径上的点）； 在现代机器人技术中，路径规划是指机器人从起始点到目标点进行自主移动的过程中的运动规划。路径规划的核心目标是在机器人运动的过程中，避开障碍物，保证运动的安全性和效率。为了达到这一目的，路径规划通常分为全局路径规划和局部路径规划两个层次。 全局路径规划主要负责在全局的地图信息中为机器人规划出一条从起点到终点的无碰撞路径。为了实现这一目标，研究者们开发出了许多高效的路径规划算法。其中，快速随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）算法就是一种被广泛使用的基于概率的路径规划方法，特别适合于高维空间和复杂环境的路径规划问题。RRT算法的基本思想是从起始状态开始，随机地在空间中扩展树状结构，并逐步逼近目标状态，最终生成一条可行走路径。RRT算法通过随机采样来增加树的节点，再使用贪心策略选择最佳扩展方向，直到找到一条连接起点和终点的路径。 然而，全局路径规划虽能给出一条大致的行走轨迹，但在实际操作过程中，环境信息的实时变化（如动态障碍物的出现）往往要求机器人能够实时调整自己的行进路线。这时就需要局部路径规划发挥其作用。局部路径规划的核心在于根据机器人当前的感知信息快速生成一条避障后的可行路径。动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）就是局部路径规划中的一种常用算法，其主要思想是根据机器人的动态模型，考虑机器人在极短时间内可能达到的所有速度状态，并从中选择一个最优速度以避免障碍物和达到目标。DWA算法能够在短时间内做出快速反应，实现局部路径的实时调整。 将全局路径规划和局部路径规划结合起来，可以使得机器人在运动中既考虑了整体的效率，又能够灵活应对突发事件。这种混合式路径规划方法的实现思路是：首先使用全局路径规划算法生成一条参考路径，然后机器人在执行过程中不断利用局部路径规划算法来微调自己的行动，以避开障碍物。当机器人通过传感器感知到全局路径上存在障碍物时，局部路径规划算法将被激活，计算出一条避开障碍物的切入点和切出点，切入点和切出点都位于全局路径上。切入点是机器人离开全局路径开始避开障碍物的路径点，而切出点则是机器人成功绕过障碍物后重新回到全局路径上的路径点。 结合全局路径规划和局部路径规划的优点，可以实现机器人的高效、安全导航。例如，在实现代码中，尽管代码主体基于DWA算法，但也能够接受通过三维RRT算法计算得到的轨迹作为全局路径参考。这样的策略保证了机器人在复杂环境中的导航能力和实时避障的灵活性。 为了方便其他研究者和工程技术人员理解和复现上述路径规划方法，文章还包含了详细的注释。这样的做法不仅可以帮助读者更好地理解算法原理，同时也能够促进相关技术的交流和创新。