《小土豆使用说明书》作为雅奇秘书的升级版，面向汉语编程环境，提出了框架式编程理念，旨在为用户提供一种更为简单和高效的编程方法。以下是根据手册内容提取的知识点： ### 基础篇 #### 1. 初次安装使用 - **安装操作**：用户需按照手册指引完成安装过程，确保系统运行环境的正确配置。 - **创建“用户项目”**：用户在安装后需要创建一个项目，以方便进行后续的设计与开发工作。 - **打开《小土豆》设计器**：设计是编程的关键环节，用户需要熟悉设计器的操作，以便构建项目。 #### 2. 《小土豆》设计器 - **设计器结构**：用户应当了解设计器的各个组成部分及其功能，例如图示化语言的使用。 - **图示化语言**：《小土豆》采用图示化语言，允许用户通过拖拽和配置的方式进行编程，提高了编程的直观性和效率。 #### 3. 模块和流程图 - **流程开始图标**：流程图是程序逻辑的可视化表示，而流程开始图标则是整个流程的起点。 - **“功能模块”和“流程线”**：用户需掌握如何设计功能模块，以及如何通过流程线将各个模块连接起来，形成完整的程序逻辑。 ### 主流程事件篇 #### 1. 项目数据库 - **使用“Access数据库”和“SQLServer数据库”**：用户需要根据项目需求选择合适的数据库系统，并掌握如何配置和使用这些数据库。 - **连接“已有数据库”的重要说明**：如何将《小土豆》系统与用户已有的数据库连接起来，是实现数据互通的关键。 - **“数据库设置”**：用户应当熟练进行数据库设置，包括数据库参数配置等操作。 #### 2. 数据库基础知识 - **数据库和数据表**：这是构建数据库应用的基础，用户需要了解数据库和数据表之间的关系。 - **字段和记录**：字段是数据表中存储数据的单元，记录则是数据表中一行数据的集合。 #### 3. 数据表创建和编辑 - **“数据表”创建**：用户需要学习如何在系统中创建新数据表，并配置其结构。 - **“数据表”编辑**：对已有数据表进行修改、添加或删除字段等操作。 - **应注意的问题**：在操作过程中需要关注数据一致性和完整性等问题。 #### 4. 更改项目数据库说明 - **更改数据库说明**：在项目进行中，可能需要更换或调整数据库，这部分内容指导用户如何处理。 - **系统表的“导出、导入”**：用户可以将系统表导出为文件，或将文件导入系统，实现数据的迁移和备份。 #### 5. 避免网络冲突 - **关于避免网络冲突**：在多用户操作数据库时，需要考虑网络冲突问题，避免数据损坏或丢失。 #### 6. “主流程”创建 - **“主流程”结构**：用户需要理解主流程的概念，并能独立创建主流程图。 - **“系统封面”和“主窗体”**：主流程中包含系统封面与主窗体的设计，这是用户界面的两个关键元素。 #### 7. “系统设置” - **“项目密码”设置**：为了系统安全，用户可以设置项目密码，保护项目内容不被未经授权的访问。 - **“系统图标”设置**：用户可以自定义系统图标，以增强软件的个性化和易用性。 ### 窗体“数据源”篇 #### 1. “常规型”数据源 - **“常规型”数据源创建**：指导用户如何创建和配置常规型数据源。 - **“常规型”数据源的提交机制**：介绍数据提交的机制和原理，确保数据的正确保存。 - **“数据源”应用说明**：说明数据源如何被应用到实际的项目中。 #### 2. “汇总型”数据源 - **“合并汇总”数据源创建**：指导用户如何创建和使用合并汇总型数据源。 - **“交叉汇总”数据源创建**：介绍如何创建交叉汇总型数据源，以及相关的应用实例。 - **“子串分组”的实例说明**：通过实例演示如何进行子串分组操作。 - **“汇总计算”的实例说明**：通过实例介绍如何进行汇总计算。 #### 3. “数据源组”应用 - **原理说明**：阐述数据源组的工作原理及其在系统中的应用。 - **创建“编辑数据”**：指导用户如何创建编辑数据的数据源组，提高数据处理的效率。 总体来说，通过掌握上述知识点，用户能够熟练使用《小土豆》自动编程系统进行编程工作。系统的设计和操作都围绕着提高工作效率和降低编程难度的核心思想，尤其是对汉语编程的支持和图示化语言的引入，使得编程变得更加直观和简单。

由于土豆SDK一直建设中，最近几天抽空写了一套java的SDK。包含了现有的所有请求协议。本套SDK中仅提供了oAuth的方式(引用oAuth.net的java版示例)，并没有在框架中实现，涉及到登录验证的，就麻烦自己去完善框架了。

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作物叶片疾病检测数据集，苹果、玉米、葡萄、土豆和番茄五种作物的健康和患病图像，共包含31397张图像。将5种作物的图像分为25类。在这25个类中，20个类包含患病图像，5个类包含健康图像。对每个图像生成分割图像和灰度图像，然后将数据集分为彩色图像、灰度图像和分割图像三个部分。总体而言，该数据集总共包含94,191张图像。

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