本资源包为计算机专业学生或相关从业人员提供了一套完整的健身俱乐部会员系统的开发资源。该系统采用了jsp技术，是目前Web开发中常用的技术之一，特别适合动态网站和应用程序的开发。资源包中包含了源代码、数据库文件以及一篇完整的毕业论文，旨在为需要完成计算机课程设计、毕业设计或毕业论文的学生提供一个参考和学习的案例。 源代码部分（05源代码.rar）提供了系统的后端代码，这些代码是基于Java语言编写的，能够直接运行在支持jsp技术的服务器上。用户可以通过源代码了解如何使用jsp进行网络编程，并且通过解析这些代码来学习Web应用程序的结构和开发流程。 数据库文件（04数据库.rar）包含了系统所依赖的所有数据表结构和必要的数据记录。它为系统提供了数据存储和管理的功能，是整个系统运作的核心。通过研究数据库文件，用户可以掌握数据库设计的基本原则，以及如何使用SQL语言进行数据的查询、更新、插入和删除操作。 截图文件（02截图.rar）则为用户展示了系统运行时的界面和功能，这些截图能够帮助用户直观地理解系统设计的布局和用户交互的方式。通过查看截图，用户可以更快速地把握系统的功能模块和操作流程，对系统有一个整体的认识。 论文文件（03论文.rar）详细阐述了系统开发的全过程，从需求分析、系统设计、功能实现到测试评估，每一部分都有详尽的说明和论述。论文不仅为用户提供了一个如何撰写毕业论文的模板，还包含了许多实际开发中遇到的问题和解决方案，具有很高的参考价值。 整体来看，这个资源包为学习jsp技术、数据库应用以及Web开发的学生提供了一个难得的实践机会。它不仅包括了完整的项目文件，还提供了详细的开发文档和学习资料，对于理解计算机专业课程内容、提高实践能力具有重要作用。用户通过研究和模仿这个项目，可以加深对课程知识的理解，增强解决实际问题的能力。

车牌识别技术是计算机视觉领域中一个重要的应用，广泛用于交通管理、安全监控和自动化停车系统等多个场景。本资源提供了一个完整的基于Matlab的车牌识别系统的设计方案，旨在帮助开发者理解和实现高效的车牌识别算法。 本资源包括： 系统概述：介绍车牌识别系统的基本框架和工作原理，包括图像采集、预处理、特征提取、字符分割和字符识别等关键步骤。 Matlab实现：详细说明如何使用Matlab进行车牌识别系统的开发，包括相关函数和工具箱的使用方法。 图像处理技术：探讨使用Matlab实现的图像处理技术，如图像二值化、边缘检测和形态学操作，以及它们在车牌识别中的应用。 字符识别方法：介绍基于模式匹配和机器学习方法的字符识别技术，并提供Matlab代码实例。 性能优化：分析系统性能瓶颈并提供优化策略，如算法优化、计算效率提升和准确率改进。 实际应用案例：展示系统在实际环境中的应用示例，包括测试数据和结果分析。 通过本资源，用户不仅能够构建一个基于Matlab的车牌识别系统，还能深入理解车牌识别技术的各个方面，从图像处理到字符识别的详细过程。这将帮助开发者在实际工作中更好地设计和实施相关系统。

在本资源中，"MATLAB计算机视觉与深度学习实战代码 - 基于块匹配的全景图像拼接.rar" 提供了使用MATLAB进行计算机视觉和深度学习实践的一个实例，特别是涉及到了全景图像的拼接技术。全景图像拼接是通过将多张局部图像融合成一个广阔的单一图像来实现的，常用于摄影、无人机航拍等领域，能够提供更全面的视角。 我们来了解计算机视觉。计算机视觉是一门多领域交叉学科，它旨在让计算机模仿人类视觉系统，理解并解释现实世界的图像和视频。在这个过程中，关键步骤包括图像采集、预处理、特征检测、物体识别、场景理解等。MATLAB作为强大的数值计算和可视化工具，提供了丰富的计算机视觉库，如Computer Vision Toolbox，使得开发者可以方便地进行图像处理和分析。 然后，深入到深度学习。深度学习是机器学习的一个分支，主要依赖于人工神经网络的多层结构，以模拟人脑的学习方式。通过大量的数据训练，深度学习模型能自动学习特征，并用于分类、识别、预测等多种任务。在计算机视觉领域，深度学习被广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割和图像生成等。 本实例中提到的“基于块匹配的全景图像拼接”是一种经典的图像拼接方法。块匹配涉及到将源图像的不同部分（块）与参考图像进行比较，找到最佳匹配的对应区域，以此来确定图像间的相似性和变换参数。通常，块匹配会计算SIFT（尺度不变特征转换）、SURF（加速稳健特征）或ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等局部特征，以找到对应点。找到这些对应点后，通过估计几何变换（如仿射变换或透视变换），就可以将多张图像融合成全景图像。 在实际操作中，MATLAB的Computer Vision Toolbox提供了块匹配算法的实现，以及图像变换和融合的函数。例如，`vision.BlockMatcher` 可用于块匹配，`estimateGeometricTransform` 可以估算变换参数，而`imwarp` 或 `imfuse` 可以进行图像的变形和融合。 通过这个实战代码，学习者可以深入了解计算机视觉中的图像拼接技术，同时也可以学习如何在MATLAB环境中结合深度学习技术解决实际问题。这将有助于提升对图像处理、特征匹配和几何变换的理解，为开发更复杂的计算机视觉应用打下坚实基础。

计算机网络复习（思维导图）

交互式计算机图形学是计算机科学领域的一个重要分支，主要研究如何在计算机系统中生成、处理和显示图形。它广泛应用于游戏开发、虚拟现实、动画制作、工程设计等多个领域。《交互式计算机图形学》第5版是一本深入探讨这一主题的经典教材，其课后习题旨在帮助读者巩固理论知识并提升实践能力。以下是对1-13章课后题答案的详细解析，旨在帮助学习者更好地理解和应用书中所讲解的概念。 1. **基本概念与数学基础**：这部分可能涉及向量、矩阵、坐标变换、投影等基础知识。例如，理解二维和三维空间中的向量运算，掌握齐次坐标与非齐次坐标的转换，以及了解线性变换矩阵的应用。 2. **图形管线**：理解OpenGL或其它图形API的工作原理，包括顶点处理、裁剪、视口变换、光照计算等步骤。课后题可能要求读者分析特定图形如何经过管线生成。 3. **颜色理论**：理解RGB、HSV等颜色模型，以及颜色混合和光照效果的计算。习题可能要求计算不同颜色组合的效果，或者模拟光照环境下的物体着色。 4. **几何建模**：包括点、线、面的表示，多边形网格的构建，以及曲线曲面的描述。解题可能需要创建和操作几何对象，或者解决拓扑问题。 5. **变换与动画**：掌握平移、旋转、缩放等基本变换，理解仿射变换和非仿射变换的区别，以及如何实现连续的动画效果。课后题可能要求实现特定的几何变换或设计动态场景。 6. **视角与投影**：理解透视投影和平行投影的区别，计算透视图和正交图，以及解决视点选择的问题。习题可能涉及绘制视图或解释不同投影方式的影响。 7. **光与影**：学习光照模型，如Phong模型，理解阴影的生成方法，以及环境光、直射光和漫反射光的影响。解题可能需要计算光照效果，或者设计复杂的光照环境。 8. **纹理映射**：理解纹理坐标、纹理坐标系和纹理贴图的概念，学习不同的纹理过滤技术，如最近邻插值和双线性插值。课后题可能涉及到纹理的映射和混合，或者优化纹理采样。 9. **抗锯齿**：了解抗锯齿的原理，包括多采样抗锯齿（MSAA）和超级采样抗锯齿（SSAA）。可能的题目会要求分析不同抗锯齿技术对图像质量的影响。 10. **深度缓冲**：理解深度测试的机制，以及深度缓冲在渲染过程中的作用。解题可能涉及模拟深度缓冲，或者分析深度冲突的情况。 11. **剪辑与遮挡**：学习如何使用平面剪辑和视锥体剪辑来剔除不可见的几何体，理解遮挡消除的重要性。课后题可能需要实现剪辑算法或解决遮挡问题。 12. **算法与数据结构**：如遍历算法、图形数据结构（如kd-tree、Octree）等，用于加速图形处理。习题可能涉及设计和实现高效的图形算法。 13. **高级主题**：如法线映射、屏幕空间反射、实时渲染技术等，这些都是现代计算机图形学的重要组成部分。题目可能要求实现这些高级效果或分析其性能。 通过解决这些课后题，学习者可以深化对交互式计算机图形学的理解，为将来在该领域的深入研究和实践打下坚实的基础。在解答过程中，建议结合理论知识与实际编程实践，以达到最佳的学习效果。

### 并行体系结构知识点详解 #### 一、并行计算机概述 - **定义**：并行计算机是指能够同时执行多个任务或指令的计算机系统，它通过多个处理单元的协同工作来加速计算过程。 - **Flynn分类法**： - **SISD (Single Instruction Stream, Single Data Stream)**：单指令流单数据流，传统的冯·诺依曼架构计算机即属于此类。 - **SIMD (Single Instruction Stream, Multiple Data Streams)**：单指令流多数据流，适用于需要对大量数据执行相同操作的场景。 - **MISD (Multiple Instruction Streams, Single Data Stream)**：多指令流单数据流，实际应用较少。 - **MIMD (Multiple Instruction Streams, Multiple Data Streams)**：多指令流多数据流，最常见的一种并行处理模式。 #### 二、当代并行机系统 - **并行向量机(PVP)**：专门用于处理向量运算的并行计算机。 - **对称多处理机(SMP)**：多个处理器共享内存和总线的系统。 - **大规模并行处理机(MPP)**：多个节点各自拥有独立的内存，通过网络连接进行通信。 - **分布式共享存储(DSM)**：通过高速网络连接多个节点，每个节点有自己的本地内存，但整体形成一个统一的内存空间。 - **工作站机群(COW)**：由多台工作站组成的工作站集群，通过网络进行通信。 #### 三、并行计算机的需求与发展趋势 - **需求**： - 加快计算速度。 - 提高计算精度。 - 满足快速时效要求。 - 进行无法替代的模拟计算。 - **发展趋势**： - **位级并行**：利用数据的位宽来实现并行处理。 - **指令级并行**：在同一时钟周期内执行多条指令。 - **线程级并行**：通过多个线程的并发执行来提高性能。 #### 四、SIMD阵列机特点 - 使用资源重复方法来开拓计算问题空间的并行性。 - 所有处理单元必须同步工作。 - 与并行算法紧密结合可以提高效率。 - 通常用于特定领域的计算任务。 #### 五、多计算机系统演变 - **第一代(1983-1987)**：如Ipsc/1、Ameteks/14等。 - **第二代(1988-1992)**：如Paragon、Intel Delta等。 - **第三代(1993-1997)**：如MIT的J-machine。 #### 六、并行计算机的访存模型 - **UMA(Uniform Memory Access)**：所有处理器均等访问内存。 - **NUMA(Non-Uniform Memory Access)**：不同处理器访问内存的速度不同。 - **COMA(Cache Only Memory Access)**：所有数据只存在于缓存中。 - **CC-NUMA(Cache Coherent Non-Uniform Memory Access)**：结合了缓存一致性和NUMA的特点。 #### 七、性能评测 - **有效CPI**(Cycles Per Instruction)：衡量执行指令所需时钟周期的数量。 - **MIPS**(Million Instructions Per Second)：每秒百万条指令数，衡量计算机的性能。 - **CPU执行时间**：完成特定任务所需的总时间。 #### 示例题目解答 1. **题目**：使用40MHz主频的标量处理器执行一个典型测试程序，计算执行该程序的有效CPI、MIPS速率及总的CPU执行时间。 - **解答**： - **有效CPI**：\(1.55\) - **MIPS**：\(25.8\) - **CPU执行时间**：\(0.00375\)秒 2. **题目**：欲在40MHz主频的标量处理器上执行20万条目标代码指令程序，计算平均CPI和相应的MIPS速率。 - **解答**： - **平均CPI**：\(2.12\) - **MIPS**：\(18.9\) #### 八、并行机性能评测的意义 - 发挥并行机的优势，提高使用效率。 - 评估并行算法的性能，优化并行策略。 - 为并行计算系统的优化提供依据。 通过对《并行体系结构(陈国良版)》的学习，不仅可以了解并行计算的基本概念和技术，还能深入理解各种并行体系结构的特点及其适用场景，这对于从事高性能计算、大数据处理等领域的人来说尤为重要。同时，通过对书中习题的解答，可以帮助读者更好地掌握并行计算的核心知识和技术要点。

计算机专业毕业答辩演讲PPT

计算机设计大赛人工智能挑战赛作品报告填写模板知识点 一、计算机设计大赛人工智能挑战赛作品报告概述 计算机设计大赛人工智能挑战赛作品报告是参加计算机设计大赛人工智能挑战赛的参赛作品的报告书，旨在展示作品的技术路线、创新点和预期测试效果等方面的内容。报告书的填写需要遵守一定的格式和结构，包括标题、描述、标签、部分内容等方面。 二、人工智能挑战赛作品报告的结构和格式 人工智能挑战赛作品报告的结构包括目录、作品概述、问题分析、技术方案、系统实现、测试分析、作品总结和参考文献等部分。每部分都需要按照一定的格式和结构进行填写，例如目录需要使用“目 录”标题，作品概述需要使用“第 1 章 作品概述”标题等。 三、作品概述的填写 作品概述是人工智能挑战赛作品报告的核心内容，需要概要介绍作品的技术路线、创新点，以及预期测试效果等方面的内容。作品概述需要使用“第 1 章 作品概述”标题，以下是作品概述的填写说明： * 作品概述需要概要介绍作品的技术路线、创新点，以及预期测试效果等方面的内容。 * 作品概述需要使用“第 1 章 作品概述”标题。 * 作品概述需要使用三级标题，例如“1.1 二级标题示例”和“1.1.1 三级标题示例”。 * 作品概述需要使用正文示例，例如“正文示例（快捷键 Ctrl + 0）”。 四、问题分析的填写 问题分析是人工智能挑战赛作品报告的重要内容，需要分析作品所解决的问题和挑战。问题分析需要使用“第 2 章 问题分析”标题，以下是问题分析的填写说明： * 问题分析需要分析作品所解决的问题和挑战。 * 问题分析需要使用“第 2 章 问题分析”标题。 * 问题分析需要使用三级标题，例如“2.1 二级标题示例”和“2.1.1 三级标题示例”。 * 问题分析需要使用正文示例，例如“正文示例（快捷键 Ctrl + 0）”。 五、技术方案的填写 技术方案是人工智能挑战赛作品报告的核心内容，需要描述作品的技术路线和实现方式。技术方案需要使用“第 3 章 技术方案”标题，以下是技术方案的填写说明： * 技术方案需要描述作品的技术路线和实现方式。 * 技术方案需要使用“第 3 章 技术方案”标题。 * 技术方案需要使用三级标题，例如“3.1 二级标题示例”和“3.1.1 三级标题示例”。 * 技术方案需要使用正文示例，例如“正文示例（快捷键 Ctrl + 0）”。 六、系统实现的填写 系统实现是人工智能挑战赛作品报告的重要内容，需要描述作品的系统实现方式和技术路线。系统实现需要使用“第 4 章 系统实现”标题，以下是系统实现的填写说明： * 系统实现需要描述作品的系统实现方式和技术路线。 * 系统实现需要使用“第 4 章 系统实现”标题。 * 系统实现需要使用三级标题，例如“4.1 二级标题示例”和“4.1.1 三级标题示例”。 * 系统实现需要使用正文示例，例如“正文示例（快捷键 Ctrl + 0）”。 七、测试分析的填写 测试分析是人工智能挑战赛作品报告的重要内容，需要描述作品的测试结果和分析。测试分析需要使用“第 5 章 测试分析”标题，以下是测试分析的填写说明： * 测试分析需要描述作品的测试结果和分析。 * 测试分析需要使用“第 5 章 测试分析”标题。 * 测试分析需要使用三级标题，例如“5.1 二级标题示例”和“5.1.1 三级标题示例”。 * 测试分析需要使用正文示例，例如“正文示例（快捷键 Ctrl + 0）”。 八、作品总结的填写 作品总结是人工智能挑战赛作品报告的结尾部分，需要总结作品的技术路线、创新点和预期测试效果等方面的内容。作品总结需要使用“第 6 章 作品总结”标题，以下是作品总结的填写说明： * 作品总结需要总结作品的技术路线、创新点和预期测试效果等方面的内容。 * 作品总结需要使用“第 6 章 作品总结”标题。 * 作品总结需要使用三级标题，例如“6.1 作品特色与创新点”和“6.2 作品展望”。 * 作品总结需要使用正文示例，例如“正文示例（快捷键 Ctrl + 0）”。 九、参考文献的填写 参考文献是人工智能挑战赛作品报告的最后一部分，需要列出作品中引用的文献和资源。参考文献需要使用“参考文献”标题，以下是参考文献的填写说明： * 参考文献需要列出作品中引用的文献和资源。 * 参考文献需要使用“参考文献”标题。 * 参考文献需要使用正文示例，例如“正文示例（快捷键 Ctrl + 0）”。 人工智能挑战赛作品报告的填写需要遵守一定的格式和结构，包括标题、描述、标签、部分内容等方面。同时，作品报告需要使用三级标题、正文示例和自动题注等多种格式来展示作品的技术路线、创新点和预期测试效果等方面的内容。

《2023年中国计算机设计大赛物联网赛道：智能瓜果仓储小屋的探索与实践》 在信息技术日新月异的今天，物联网（Internet of Things, IoT）技术以其广泛的应用前景和深度的融合能力，成为了科技领域的重要研究热点。2023年的中国计算机设计大赛物联网赛道，参赛者们围绕这一主题，展示了他们的创新成果——“智能瓜果仓储小屋”。这个项目不仅体现了物联网技术的实际应用，也展现了新一代信息技术人才的创新能力。 智能瓜果仓储小屋的核心在于通过物联网技术实现对瓜果存储环境的智能监测和控制。项目中可能涉及的知识点包括： 1. **物联网硬件**：小屋可能包含了各种传感器，如温度传感器、湿度传感器、光照传感器等，用于实时监测瓜果的存储条件。此外，还有可能使用了无线通信模块，如Wi-Fi或蓝牙，以便将数据传输到云端或者移动设备。 2. **数据采集与处理**：收集到的环境数据需要通过微控制器（如Arduino或Raspberry Pi）进行处理，以判断是否需要调整存储环境。这涉及到编程语言（如C++或Python）的运用以及数据处理算法的设计。 3. **云计算与数据分析**：物联网设备的数据可以上传到云平台，通过大数据分析，提供更准确的环境调节策略。例如，使用阿里云IoT Studio进行设备管理、数据可视化和应用开发。 4. **智能决策系统**：基于机器学习或人工智能的模型，可以预测瓜果的最佳存储条件，并自动调整相关设备，如空调、加湿器等，以确保瓜果的新鲜度和品质。 5. **用户界面**：参赛者可能设计了友好的用户界面，通过手机APP或网页端，用户可以实时查看存储状态，接收警报，甚至远程控制设备。 6. **项目实施与答辩材料**：2023017997-01 作品与答辩材料中，包含了项目的详细设计、实现过程以及团队的阐述，这对于了解项目的全貌和理解其创新点至关重要。 7. **作品演示视频**：2023017997-04 作品演示视频则直观地展示了智能瓜果仓储小屋的运行效果，包括系统的操作流程、功能展示等，使观众能够更加生动地理解项目的实际应用场景。 这个项目不仅在技术层面上展现了物联网的潜力，还在应用层面解决了实际问题，为农业领域的智能化升级提供了新的思路。通过这样的比赛，我们可以看到，新一代的信息技术人才正在通过他们的智慧，推动着物联网技术的边界不断拓展，同时也为我们的生活带来更多的便利和可能性。

解决个税软件报计算机丢失**.bpl错误等故障 xmlrtl70.bpl XPFarmer.bpl xmlrtl60.bpl adortl70.bpl等等等 一、如果您的系统提示“没有找到*.bpl”或者“缺少*.bpl”等类似错误信息，请把对应的*.bpl下载到本机 二、直接拷贝该文件到系统目录里： 　 1、Windows NT/2000系统，则复制到C:\WINNT\System32目录下。 2、Windows XP/Vista/Win7系统，则复制到C:\Windows\System32目录下。 2、64系统，则复制到C:\Windows\SysWOW64目录下。