LabVIEW database connectivity toolkit 1.0.2.7z 适用于labview 8.6版本,同时含有破解器

Wincc7.5 SP2 Upd8 报表案例，操作简单 不卡顿，只需组态存档数据

基于MATLAB的复杂网络分析工具

VC实现树形菜单节点添加连线的功能代码VC tree menu node to achieve the functions of code to add connectivity

本文研究了车辆网络中的网络连通性问题，重点研究了在具有一个出入口的单向公路上行驶的车辆的双向连通性。 入口和出口将道路分为两个部分，车辆到达时遵循泊松过程。 在入口和出口处，车辆可以进入或离开道路，或者通过入口和出口行驶。 导出了连通性分析模型，用于分析在道路上行驶的车辆的连通性概率。 分析模型考虑了可能影响连接概率的几个参数，包括车辆的到达速度和移动速度以及车辆驶入和驶出的概率。 此外，它考虑了两种进入和退出方案：一种没有部署路边单元（RSU），另一种没有部署路边单元（RSU）。 通过仿真结果证明了该分析模型的合理性，并基于导出的分析模型研究了不同参数对连接概率的影响。

Wi-Fi_Optimized_Connectivity_Specification_v2.0_0 WiFi联盟官方文档

第 5 章 正交区域查找：数据库查询 5.1 一维区域查找 125 组点。这样，查询各数据域分别介于特定范围内的记录，就转化为“报告出落在某个与坐标轴平行 的d维（超）长方体内的所有点”的问题。在计算几何（computational geometry）中，这类查询被称 为矩形区域查询（rectangular range query），或者正交区域查找（orthogonal range query）。本章将 研究支持这类查找的数据结构。 5.1 一维区域查找 在着手处理二维或更高维矩形区域查找问题（range searching problem）之前，让我们首先来看 看一维的情形。给我们的输入数据是一维空间中⎯⎯即一条直线上⎯⎯的一个点集。需要查询的， 是该点集中落在某个一维矩形⎯⎯即某个区间[x : x']⎯⎯内的所有点。 设直线上给定的这一点集为 P := { p1, …, pn }。这个一维的区域查找问题可以有效的解决，为此 可以利用某种众所周知的数据结构⎯⎯平衡二分查找树 T。（当然，直接使用数组也可以圆满地解决 这一问题。然而，这种方法既不能推广到更高维的空间，也不能有效地支持对 P 的动态更新。）T 的叶子分别存储了 P 中的各点，而 T 的内部节点则记录了划分的数值，用来引导查找。将（内部） 节点 v 所对应的划分值记为 xv。我们假设：v 的左子树中存储了（坐标）不超过 xv的所有点，而其 右子树中则存储了（坐标）严格大于 xv 的所有点。 图5-3 在二分查找树上的一维区域查找 为了报告出落在待查询区域[x : x']内的所有点，可以如下进行。在T中分别查找x和x'，设两次查 找分别终止于叶子μ和μ'。于是，位于区间[x : x']之内的点，就对应于介于μ和μ'之间的那些叶子（可 能还要加上μ或μ'本身）。以如 图 5-3 所示的树为例，如果查询的区间是[18 : 77]，需要报告的就是 深灰色的那些叶子，再加上叶子μ自己。那么，如何才能找出介于μ与μ'之间的那些叶子呢？由 图 5-3 可以看出：在对应于μ和μ'的两条查找路径之间，存在一些子树；而需要找出的那些叶子，都分别来 自于其中的某棵子树。（在 图 5-3 中，这些子树已被标为深灰色，而分布于这两条查找路径上的各 个顶点都是淡灰色的。）更准确地讲，我们所选出的每一棵子树，都以介于这两条查找路径之间的 某个节点v为根，而且v的父亲节点位于某条查找路径之上。为了找到这类节点，首先要确定与x和x' 对应的两条查找路径开始分叉的位置，记这个节点为vsplit。这可以由下面的子程序来完成。分别将节

2007 Office system 驱动程序：数据连接组件 此下载将安装一组组件，非 Microsoft Office 应用程序可以使用它们从 2007 Office system 文件中读取数据，例如从 Microsoft Office Access 2007（mdb 和 accdb）文件以及 Microsoft Office Excel 2007（xls、xlsx 和 xlsb）文件中读取数据。这些组件还支持与 Microsoft Windows SharePoint Services 和文本文件建立连接。这是在线安装工具，点击后弹出提示框选择否，将继续下载安装真正的组件。已亲测有效。

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