layui是一款优秀的前端框架，提供了丰富的组件，包括多图上传功能。在本文中，我们将深入探讨如何在layui中实现多图上传并添加删除功能。我们需要了解layui的上传组件基本用法，然后结合JavaScript和CSS来实现图片预览和删除操作。 1. layui上传组件基础： layui的上传组件（layui.upload）是一个基于HTML5 File API的模块，支持单图和多图上传。它提供了简单的API接口，如elem、url、multiple等参数，用于配置上传按钮的选择器、上传的URL以及是否开启多选模式。 2. HTML结构： 在HTML中，我们需要定义一个layui的上传区域，包含一个layui-btn作为触发上传的按钮，以及一个layui-upload-list用于展示上传的图片。例如： ```html ``` 3. CSS样式： 为了美化上传后的图片显示和添加删除按钮，我们需要定义一些CSS样式。例如： ```css .uploader-list { margin-left: -15px; } .uploader-list .info { /* ... */ } .uploader-list .handle { /* ... */ } .uploader-list .file-iteme { /* ... */ } ``` 4. JavaScript实现： 在layui的upload.render()方法中，我们配置了上传的参数，并在done回调中处理上传成功后的逻辑。在这个例子中，当图片上传成功后，会在uploader-list中动态插入一个新的图片元素，包含图片预览和删除按钮。同时，通过jQuery监听文件项的鼠标悬停事件，控制预览信息和删除按钮的显示与隐藏： ```javascript layui.use(['upload', 'layer'], function () { var upload = layui.upload; var layer = layui.layer; upload.render({ elem: '#test2', url: '', // 上传接口 multiple: true, before: function (obj) { layer.msg('图片上传中...', { icon: 16, shade: 0.01, time: 0 }); }, done: function (res) { layer.close(layer.msg()); $('#uploader-list').append( '' ); } }); $(document).on("mouseenter mouseleave", ".file-iteme", function (event) { if (event.type === "mouseenter") { $(this).children(".info").fadeIn("fast"); $(this).children(".handle").fadeIn("fast"); } else if (event.type === "mouseleave") { $(this).children(".info").fadeOut("fast"); $(this).children(".handle").fadeOut("fast"); } }); // 添加删除事件 $(document).on("click", ".handle .glyphicon-trash", function () { // 在这里编写删除图片的逻辑，例如调用后台接口删除图片 // ... $(this).parent().parent().remove(); }); }); ``` 5. 删除功能： 在CSS中，我们为每个上传的图片添加了一个删除按钮。通过监听删除按钮的点击事件，可以实现图片的前端移除。在实际应用中，可能还需要向服务器发送请求，真正删除存储的图片。 通过以上步骤，我们就实现了layui的多图上传并添加了删除功能。这个例子不仅展示了layui上传组件的基本用法，还涉及到了DOM操作、事件监听和前后端交互的常见实践。在实际项目中，可以根据需求进行调整和优化，例如添加图片裁剪、预览等更多功能。

在Unity引擎中构建一个机械臂模拟系统是一项技术性较强的任务，尤其当涉及到真实世界的设备如KUKA机械臂时。本示例提供了一个简单的流水线，演示如何在Unity环境中使用KUKA机械臂进行物体抓取操作。这个过程通常包括以下几个关键知识点： 1. **Unity环境设置**：Unity是一款跨平台的游戏开发引擎，同时也广泛用于创建虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用程序。在本案例中，Unity被用来模拟机械臂的工作环境，包括场景构建、光照设置、纹理应用等。 2. **KUKA机械臂模型**：KUKA是知名的工业机器人制造商，其机械臂模型需要通过三维建模软件创建并导入到Unity。导入后，需要对模型进行骨骼绑定和动画设置，以便在Unity中进行控制。 3. **逆向运动学（IK）**：逆向运动学是控制多关节机械臂的关键技术，它允许我们指定末端执行器（如机械臂的手爪）的目标位置，然后计算出各关节的合适角度。在Unity中，可以利用内置的Animator组件或自定义脚本来实现IK解决方案。 4. **场景管理（KukaScene.unity）**：`KukaScene.unity`文件是Unity场景的保存格式，包含了场景中的所有对象、相机设置、光照、物理属性等。通过编辑这个文件，可以调整机械臂的工作空间、目标物体的位置以及其他环境元素。 5. **Prefab（Prefab.meta）**：在Unity中，Prefab是一种可重复使用的对象模板。`Prefabs`目录可能包含了机械臂模型、物体模型和其他场景元素。Prefab允许开发者在多个地方实例化相同的对象，方便修改和维护。 6. **材质与纹理（Materials & Materials.meta）**：`Materials`目录包含了场景中的各种材质和纹理，这些决定了物体表面的颜色、反射、透明度等视觉效果。`.meta`文件是Unity为每个资源文件创建的元数据，记录了资源的属性和关联信息。 7. **脚本（Script & Script.meta）**：在Unity中，可以通过C#脚本来控制游戏逻辑和交互。`Script`目录下的文件可能是用于控制机械臂动作、IK解算、物体抓取逻辑的代码。`.meta`文件同样记录了脚本的元信息，如编译状态和依赖关系。 8. **场景应用**：`UnityVR--机械臂场景13-简单流水线应用5`可能是一个系列教程的一部分，讲解了如何将上述元素整合到一个工作流程中，包括机械臂的移动、抓取物体以及与环境的互动。 通过理解和掌握这些知识点，开发者可以在Unity中构建出逼真的机械臂模拟，应用于教育、训练、设计验证等多个领域。这不仅有助于提高工作效率，也能避免在实际物理环境中可能出现的风险。

对KEIL中利用RTX51 TINY实现的traffic（交通灯）例子进行了改造，使之适用于89C52，用proteus搭建电路进行了仿真，方便大家学习嵌入式操作系统的编程方法，理解在操作系统下的程序编程方法，包括信号量的使用方法，任务之间的协作，串口通信驱动程序的编写技巧，及接口函数putchar()的编写技巧，以及putchar()和printf()的重封装技术等，建议认真研读程序。

wireshark的关于tcp、udp、dns等等的trace例子，有需要的朋友可以下载

**多媒体函数库bass.dll详解** Bass.dll是一款强大的多媒体函数库，主要应用于音频处理，如播放、录音、流媒体等。它支持多种音频格式，包括MP3、MP4、WAV、MOD、MIDI等多种常见类型。这个库在Windows平台上广泛使用，尤其在游戏开发和多媒体应用中。其API设计简洁，易于理解和使用，使得开发者可以快速集成音频功能到他们的项目中。 **Bass.dll SDK** Bass.dll的SDK（Software Development Kit）包含了详细的技术文档、示例代码和必要的头文件及动态链接库。这些资源对于开发者来说是至关重要的，因为它们可以帮助理解函数库的工作原理，以及如何在不同的编程语言中正确地调用其功能。例如，"bass24-sdk.zip"可能就是这个SDK的压缩包，包含最新的24位版本的Bass库，其中的文档将涵盖各种函数、常量和结构体的详细解释。 **开发示例** 在描述中提到的"C#频谱图.zip"，很可能是用C#编写的关于使用Bass.dll显示音频频谱图的示例代码。频谱图是音频分析的一种常见方式，能够可视化音频的频率成分。通过这个示例，开发者可以学习如何利用Bass.dll的函数来处理音频数据，并将其转换为可视化的图形界面元素。 **编程语言支持** Bass.dll库不仅支持C++，还支持C#和VB6（Visual Basic 6），这意味着它可以无缝地集成到这些语言的项目中。在C++中，可以直接调用DLL中的函数；而在.NET环境中，如C#，可以通过P/Invoke技术来调用原生DLL。对于VB6，虽然它不支持直接调用原生DLL，但可以通过ActiveX组件或COM接口实现对Bass.dll的调用。 **主要功能** 1. **音频播放**：Bass.dll支持直接播放各种音频文件，无需预先解码，提高了播放速度和效率。 2. **流媒体处理**：能够处理网络流媒体音频，如在线广播。 3. **录音功能**：提供录音接口，可以录制音频到指定的文件格式。 4. **音效处理**：支持各种音效处理，如混响、均衡器等。 5. **定时播放与定时停止**：可设置定时播放和定时停止，适用于需要定时操作的场景。 6. **多声道支持**：支持立体声、环绕声等多声道音频处理。 Bass.dll多媒体函数库是一个全面的音频处理工具，无论你是C++、C#还是VB6的开发者，都可以利用它轻松实现音频功能的开发。通过提供的SDK和示例代码，学习和应用Bass.dll将变得非常直观和高效。

**Sentaurus TCAD 例子库概述** Sentaurus TCAD（Technology Computer-Aided Design）是由Synopsys公司开发的一款强大的半导体器件模拟和工艺设计工具。它提供了全面的物理模型和算法，用于模拟半导体器件的行为，包括从原子尺度到宏观尺度的各种过程。这个例子库集合了多种类型的半导体器件，如CMOS、Bipolar、FinFET、Memory以及Opto CIS等，为研究者和工程师提供了一个学习和验证技术的宝贵资源。 **CMOS技术** CMOS（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）是现代微电子技术的核心，广泛应用于集成电路。Sentaurus TCAD中的CMOS例子可以帮助用户理解如何模拟和优化CMOS工艺和器件性能。这包括源漏极掺杂、栅极氧化层厚度、多晶硅栅极材料的选择、漏电流控制、阈值电压调整等关键步骤。通过这些例子，用户可以深入学习CMOS器件的工作原理，以及如何应对工艺中的挑战，如短沟道效应、热载流子效应等。 **Bipolar技术** Bipolar晶体管，如BJT（Bipolar Junction Transistor），在射频和高速电路中扮演着重要角色。Sentaurus TCAD中的Bipolar例子展示了如何分析和设计这类器件，包括基区宽度优化、发射极掺杂浓度、集电极-基区结的设计等。用户可以通过这些例子了解Bipolar器件的工作特性，如电流增益、饱和速度等，并能进行性能预测和故障分析。 **FinFET技术** FinFET（Fin Field-Effect Transistor）是一种三栅极结构的晶体管，解决了传统平面CMOS面临的尺寸缩小问题。Sentaurus TCAD的FinFET例子提供了对FinFET的建模和分析，包括鳍片宽度、高度、角度和栅极堆叠的影响。这些例子有助于理解FinFET如何降低漏电流，提高晶体管的开关性能和驱动能力。 **Memory技术** 在Sentaurus TCAD的例子库中，Memory相关的例子涵盖了各种存储器类型，如DRAM（Dynamic Random Access Memory）、SRAM（Static Random Access Memory）和非易失性存储器（如Flash）。这些例子展示了如何模拟存储单元的电荷保留、读写操作以及耐久性和可靠性。用户可以学习到如何优化存储器的架构和工艺，以提高存储密度和性能。 **Opto CIS技术** Opto CIS（Opto Complementary metal–oxide–semiconductor Image Sensor）是指光电器件与CMOS集成的图像传感器。Sentaurus TCAD的Opto CIS例子涵盖了像素设计、光电二极管的模拟、量子效率分析、暗电流抑制等内容。这些例子有助于理解光电器件与数字电路的集成，以及如何提高图像传感器的灵敏度和信噪比。 通过应用这些Sentaurus TCAD的例子，工程师和研究人员可以在实际的半导体器件开发中节省大量时间和成本，通过模拟提前预测和解决可能出现的问题，推动技术的创新和发展。同时，对于教学和学习，这些实例提供了直观的实践平台，使学习者能够更好地掌握半导体器件的理论和实际应用。

在VC++环境中，读取和写入TXT文件是常见的任务，可以使用MFC（Microsoft Foundation Classes）中的CStdioFile类来实现。本教程将详细解释如何使用VC++的CStdioFile类来读取和保存TXT文件。 我们需要在工程中包含必要的库文件。在VC6.0中，为了使用CStdioFile类，我们需要在源代码中包含`afx.h`头文件。这将提供对MFC库的基本功能，包括文件操作的支持。 接下来，我们创建一个基于对话框的项目，命名为"ReadTxT"。在这个项目中，添加两个按钮，分别名为"Open File"和"Save File"，以及一个CListiBox控件用于显示或接收文件内容。 对于"Open File"按钮，我们创建一个响应函数`OnOpenFile()`。在这个函数中，我们使用`CFileDialog`类打开一个文件对话框，允许用户选择TXT文件。如果用户选择了文件并点击"确定"，我们将打开这个文件并读取其内容。`CStdioFile::Open()`方法用于打开文件，参数是文件名、打开模式（这里是`CFile::modeRead`，表示只读模式）和其他选项。然后，我们遍历文件的每一行，使用`ReadString()`方法读取一行内容，并将其添加到列表框中。确保在完成读取后关闭文件。 `OnSaveFile()`函数则用于保存列表框中的内容到TXT文件。同样使用`CFileDialog`，但这次是让用户选择保存的位置和文件名。在获得文件名后，创建一个新的`CStdioFile`对象，打开文件并设置为创建和写入模式（`CFile::modeCreate | CFile::modeWrite`）。接着，我们遍历列表框中的每一项，获取文本并写入文件，每条文本后添加一个换行符（`\n`）以模拟文本文件中的新行。别忘了关闭文件。 在程序运行时，用户可以通过点击"Open File"按钮加载TXT文件，内容会显示在列表框中。点击"Save File"按钮，列表框中的内容会被保存到一个新的TXT文件中。这个程序已经在Windows XP平台上，使用VC6.0编译器成功通过了调试。 通过这种方式，VC++程序员可以轻松地处理TXT文件的读写操作，而无需编写复杂的文件I/O代码。CStdioFile类提供了一种简单易用的方法，使得在MFC应用程序中处理文本文件变得更加直观和方便。在实际开发中，可以依据这个基础例子进行扩展，例如添加错误处理，支持更大规模的数据读写，或者处理其他格式的文件。

灰色预测例子及程序 在本文中，我们将讨论灰色预测的应用实例，包括灰色 GM(1,1) 模型、ARMA 预测模型和组合预测模型，并使用 MATLAB 实现预测程序。本文的目的是预测未来几年我国基尼系数的变化情况。 让我们了解什么是基尼系数。基尼系数是一种衡量贫富分化的经济指标，它可以反映一个国家或地区的贫富差距。根据统计年鉴，自 1995 年以来，我国的经济高速发展，但贫富分化问题也日益严重。因此，预测基尼系数的变化情况对我国的经济发展和社会稳定非常重要。 在预测基尼系数时，我们可以使用多种预测模型。这里我们将介绍灰色 GM(1,1) 模型、ARMA 模型和组合预测模型。 灰色 GM(1,1) 模型是一种常用的灰色预测模型，它可以对时间序列数据进行预测。该模型的核心思想是将时间序列数据转换为差分方程，然后使用最小二乘法估计模型参数。灰色 GM(1,1) 模型的优点是可以处理不完全信息和不确定性数据。 ARMA 模型是一种常用的时序预测模型，它可以对时间序列数据进行预测。该模型的核心思想是将时间序列数据分解为自回归部分和移动平均部分，然后使用最小二乘法估计模型参数。ARMA 模型的优点是可以处理stationary 时间序列数据。 组合预测模型是将多个预测模型的预测结果进行加权平均，以提高预测精度。在本文中，我们使用基于对数灰关联度的有序加权几何平均组合预测模型，该模型可以根据不同预测模型的预测结果进行加权平均，并且可以根据对数灰关联度的大小确定每个预测模型的权重。 在预测基尼系数时，我们可以使用 MATLAB 实现预测程序。MATLAB 是一种非常流行的科学计算软件，它提供了大量的工具箱和函数，可以方便地实现预测模型的计算和优化。 在本文中，我们还讨论了预测结果的分析和比较。我们使用了五种误差指标来评估预测结果的精度，包括均方根误差、平均绝对误差、mean absolute percentage error、mean squared percentage error 和 Theil 统计量。结果表明，组合预测模型的预测结果最好，误差指标最小。 本文讨论了灰色预测的应用实例，包括灰色 GM(1,1) 模型、ARMA 模型和组合预测模型，并使用 MATLAB 实现预测程序。结果表明，组合预测模型的预测结果最好，误差指标最小。

10多年前从网上找来的控件用在当时我自己写的网络语音对讲软件里面，基于 Delphi 7 的程序。最近有人提起网络通话，从电脑里面翻出来，看看能不能在现在的 WINDOWS 和新的 Delphi 版本上用。经过测试，只做了一点修改就可以在 Delphi 10.4 和 Windows 11 上使用了。里面有一个测试工程的代码是我写的，测试通过。同时这个代码也演示了这个控件如何使用。不需要安装控件，直接引用控件的源代码单元，动态创建控件就可以了。 当然，这个只能用于 Windows 平台。

MATLAB环境下一种基于稀疏最大谐波噪声比的解卷积机械振动信号处理方法。 算法运行环境为MATLAB r2018a，实现基于稀疏最大谐波噪声比解卷积的机械振动信号处理方法，提供两个振动信号处理的例子。 算法可迁移至金融时间序列，地震 微震信号，机械振动信号，声发射信号，电压 电流信号，语音信号，声信号，生理信号（ECG,EEG,EMG）等信号。 压缩包＝程序＋数据＋参考。 MATLAB环境下实现的基于稀疏最大谐波噪声比（Sparse Maximum Harmonic-to-Noise Ratio, SMHNR）的解卷积机械振动信号处理方法，是一种先进的信号处理技术。该方法能够在MATLAB r2018a这一特定的算法运行环境中应用，其主要作用是对机械振动信号进行高效处理。SMHNR解卷积算法通过识别和分离信号中的谐波成分，从而有效去除噪声，提高信号的清晰度。 该技术的核心在于稀疏表示，这使得算法能够以非常少的数据点表示复杂的信号。稀疏技术的应用能够使信号处理在不牺牲信号重要特征的前提下，有效减少数据量。同时，最大谐波噪声比的计算则是基于信号的谐波成分与噪声比值的最大化，这种方法能够保证从信号中提取出最重要的成分，而抑制那些噪声带来的干扰。 机械振动信号处理是该方法的一个主要应用场景。机械系统在运行过程中会产生各种振动信号，这些信号包含了丰富的系统状态信息。通过对振动信号的分析，可以识别出设备的磨损、故障和性能下降等问题。因此，该算法能够对机械系统的健康状况进行实时监测，有助于提前发现潜在的问题，并采取相应的维护措施。 除了机械振动信号之外，该算法还可以应用到金融时间序列分析、地震和微震信号的处理、声发射信号分析、电压和电流信号的监测、语音信号的处理等多个领域。这些应用表明，SMHNR解卷积技术具有广泛的适用性和强大的通用性。 为了更好地理解和应用这一技术，开发者在压缩包中提供了包括程序代码、处理数据和相关参考文献在内的完整资源。这些资源的提供，能够帮助研究人员和工程师快速上手，实现算法的复现和进一步的开发。 在实现上，该方法提供了两个具体的振动信号处理例子，这些例子不仅展示了算法的应用过程，同时也验证了其处理效果。通过实例演示，用户可以更加直观地了解算法的性能，并根据实际需要对算法进行调整和优化。 基于稀疏最大谐波噪声比的解卷积机械振动信号处理方法，因其在噪声去除和信号提取方面的优势，为机械振动分析和其他信号处理领域提供了一种有效的解决方案。而MATLAB环境下的实现，更是为信号处理领域提供了强大的工具支持。