X-Scan是国内最著名的综合扫描器之一,它完全免费,是不需要安装的绿色软件、界面支持中文和英文两种语言、包括图形界面和命令行方式。
2025/6/27 9:33:18 11.64MB Xscan
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一个小型的html的班级网站,美化的相当不错.包括综合案例源代码,可以作为网页设计的期末考评作业
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本软件是为方便管理仓库的入库、出库、库存情况而设计。
主要功能为:入库管理、出库管理、库存管理、综合信息管理、用户管理。
2025/6/25 15:22:38 8.7MB java
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《MATLAB图像处理实例详解》对图像处理的基础概念做了必要交代,重点给出了MATLAB在图像处理各个环节中的实现方法,在讲解各个知识点时列举了丰富的实例,使得《MATLAB图像处理实例详解》应用性很强。
书中的实例程序完整,在基于MATLAB编程的图像处理应用和开发中有很高的实用价值。
《MATLAB图像处理实例详解》附带1张光盘,收录了《MATLAB图像处理实例详解》重点内容的配套多媒体教学视频及书中涉及的实例源文件。
这些资料可以大大方便读者高效、直观地学习《MATLAB图像处理实例详解》内容。
《MATLAB图像处理实例详解》共15章,分为3篇。
第1篇为MATLAB及图像基础,涵盖的内容有图像基础、MATLAB基础和MATLAB数字图像处理基础;
第2篇为基于MATLAB的常见图像处理技术,涵盖的内容有数字图像的运算、数字图像增强技术、数字图像复原技术、图像分割技术、图像变换技术和彩色图像处理;
第3篇为基于MATLAB的高级图像处理技术及应用,涵盖的内容有图像压缩编码、图像特征分析、图像形态学处理、小波在图像处理中的应用、基于Simulink的视频和图像处理和MATLAB图像处理综合实例。
2025/6/23 10:03:04 122.4MB MATLAB 图像处理 程序
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这个是很经典的问题实验题目:生产者与消费者(综合性实验)实验环境:C语言编译器实验内容:①由用户指定要产生的进程及其类别,存入进入就绪队列。
  ②调度程序从就绪队列中提取一个就绪进程运行。
如果申请的资源被阻塞则进入相应的等待队列,调度程序调度就绪队列中的下一个进程。
进程运行结束时,会检查对应的等待队列,激活队列中的进程进入就绪队列。
运行结束的进程进入over链表。
重复这一过程直至就绪队列为空。
  ③程序询问是否要继续?如果要转直①开始执行,否则退出程序。
实验目的:通过实验模拟生产者与消费者之间的关系,了解并掌握他们之间的关系及其原理。
由此增加对进程同步的问题的了解。
实验要求:每个进程有一个进程控制块(PCB)表示。
进程控制块可以包含如下信息:进程类型标号、进程系统号、进程状态、进程产品(字符)、进程链指针等等。
系统开辟了一个缓冲区,大小由buffersize指定。
程序中有三个链队列,一个链表。
一个就绪队列(ready),两个等待队列:生产者等待队列(producer);
消费者队列(consumer)。
一个链表(over),用于收集已经运行结束的进程本程序通过函数模拟信号量的操作。
参考书目:1)徐甲同等编,计算机操作系统教程,西安电子科技大学出版社2)AndrewS.Tanenbaum著,陈向群,马红兵译.现代操作系统(第2版).机械工业出版社3)AbranhamSilberschatz,PeterBaerGalvin,GregGagne著.郑扣根译.操作系统概念(第2版).高等教育出版社4)张尧学编著.计算机操作系统教程(第2版)习题解答与实验指导.清华大学出版社实验报告要求:(1)每位同学交一份电子版本的实验报告,上传到202.204.125.21服务器中。
(2)文件名格式为班级、学号加上个人姓名,例如:电子04-1-040824101**.doc  表示电子04-1班学号为040824101号的**同学的实验报告。
(3)实验报告内容的开始处要列出实验的目的,实验环境、实验内容等的说明,报告中要附上程序代码,并对实验过程进行说明。
基本数据结构:PCB*readyhead=NULL,*readytail=NULL;//就绪队列PCB*consumerhead=NULL,*consumertail=NULL;//消费者队列PCB*producerhead=NULL,*producertail=NULL;//生产者队列over=(PCB*)malloc(sizeof(PCB));//over链表intproductnum=0;//产品数量intfull=0,empty=buffersize;//semaphorecharbuffer[buffersize];//缓冲区intbufferpoint=0;//缓冲区指针structpcb{/*定义进程控制块PCB*/intflag;//flag=1denoteproducer;flag=2denoteconsumer;intnumlabel;charproduct;charstate;structpcb*processlink;……};processproc()---给PCB分配内存。
产生相应的的进程:输入1为生产者进程;
输入2为消费者进程,并把这些进程放入就绪队列中。
waitempty()---如果缓冲区满,该进程进入生产者等待队列;
linkqueue(exe,&producertail);//把就绪队列里的进程放入生产者队列的尾部voidsignalempty()boolwaitfull()voidsignalfull()voidproducerrun()voidcomsuerrun()voidmain(){processproc();element=hasElement(readyhead);while(element){exe=getq(readyhead,&readytail);printf("进程%d申请运行,它是一个",exe->numlabel);exe->flag==1?printf("生产者\n"):printf("消费者\n");if(exe->flag==1)producerrun();elsecomsuerrun();element=hasElement(readyhead);}printf("就绪队列没有进程\n");if(ha
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针对基于元数据或传统主题图的知识组织模式没有实现知识的多层次多粒度表示,以及知识融合过程中相似性算法准确性不高而影响融合质量的问题,结合全信息理论与扩展主题图结构特点及语义信息,提出了面向多源知识融合的扩展主题图相似性算法(ETMSC)和阈值选取的相关性、层次对应和实验确定三原则.该算法综合了语法、语义和语用的相似性,扩展了主题图元素间组成结构上的相似性,同时充分考虑了涵义及所处语境的相似性.主题图相似性的判别准则与阈值有关,阈值的确定与数据集相关.实验结果表明,ETMSC算法与单纯基于语法或语义的相似性算法相比,准确性提高了9.2%~11.1%.
2025/6/22 20:11:01 228KB 知识融合;主题图;相似性算法
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【增值税的税务筹划】是企业财务管理和税务管理中的重要内容,旨在通过合法合规的方式减少税收负担,提高企业经济效益。
增值税的筹划主要包括以下几个方面:1. **销售结算方式选择**:企业在销售过程中可以选择不同的结算方式,例如预收款销售、分期收款销售等,以影响纳税时点,从而调整现金流和税负。
2. **销售方式的筹划**:企业可以考虑采用直销、代销、赊销等方式,每种方式对增值税的影响不同,需根据具体情况权衡。
3. **货物价款与价外费用分离**:企业可以通过适当分离价款和价外费用,如服务费、包装费等,以合理降低增值税基数,减少税负。
4. **兼营销售和混合销售的筹划**:兼营销售和混合销售在增值税处理上有差异,企业应正确区分并规划,以利用税收优惠政策。
5. **货物出口的纳税筹划**:出口货物可享受零税率或退税政策,企业需了解相关规定,制定合理的出口策略。
6. **销售使用过的固定资产的筹划**:销售旧资产时,不同条件下的税率和处理方式不同,企业应选择最有利的方案。
7. **企业重组活动的增值税筹划**:企业通过分立、合并或联营等方式重组,可以改变增值税纳税主体,从而实现税务优化。
8. **充分利用税收优惠政策**:政府通常会给予特定行业、地区或企业性质的税收优惠,企业应充分研究这些政策,如按行业优惠、地区优惠和生产主体性质优惠,合理安排投资和经营活动,以最大限度享受税收优惠。
在选择纳税人身份方面,一般纳税人和小规模纳税人的税负不同。
一般纳税人可以抵扣进项税,适合产业链完善、购销规模大的企业;
而小规模纳税人税负相对较重,但其销售价格相对较低,可能吸引无法抵扣进项税的客户。
企业在选择纳税人身份时,应综合考虑市场环境、成本结构和产品销售情况。
增值税的税务筹划是一项复杂的工作,涉及到企业经营的多个环节,需要结合企业实际情况,灵活运用各种筹划方法,确保在遵守税法的前提下,降低税收成本,提升企业的盈利能力。
在实际操作中,企业应咨询专业税务顾问,确保税务筹划方案的合法性、有效性和可行性。
2025/6/19 13:19:32 285KB
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【系统测试报告实例】是详述软件测试过程和结果的文档,主要目的是评估软件质量、分析测试过程,并为未来的测试活动提供参考。
本报告聚焦于XX后台管理系统,涵盖了测试总结、测试概要、测试环境等多个方面。
在【引言】部分,报告明确了编写目的:1. 分析测试结果以评估软件质量。
2. 通过分析测试过程、产品和资源,为后续测试计划提供指导。
3. 检视测试执行与测试计划的符合程度。
4. 针对发现的系统缺陷提出修复和预防建议。
【背景】和【用户群】未给出具体信息,但通常会包含项目的业务背景、目标用户和预期读者。
【定义】中列出了严重bug的标准,主要包括系统无响应、页面无法显示、操作异常错误以及必填字段验证失败等情况。
【测试对象】在这份报告中被省略,一般会详细列出测试的系统或模块。
【测试阶段】表明这是系统测试阶段,主要关注整个系统的综合功能和性能。
【测试工具】提到使用了Bugzilla作为缺陷管理系统,用于跟踪和管理测试中发现的问题。
【参考资料】列出了涉及的需求文档、设计说明、测试计划和用例等,这些是测试活动的基础。
【测试概要】提供了关键数据:- 测试从2007年7月2日开始,持续39天。
- 测试了174个功能点,执行了2385个测试用例。
- 发现了427个bug,其中严重级别68个,无效44个。
- 有11个测试版本,B1至B5是计划内的迭代开发,B6至B11为回归测试版本。
- 版本发布和测试进度与计划基本吻合,部分版本因延迟增加了额外工作日。
【进度回顾】详细记录了各版本的开始、完成时间及是否需要加班和增加资源。
【测试执行】强调了严格按照计划执行,覆盖了所有测试对象,遵循了测试策略和用例。
【测试用例】分为功能性测试和易用性测试:- 功能性测试涵盖了查询、添加、修改、删除等主要功能,以及分配酒店、权限、渠道绑定等次要功能,确保需求规定的输入输出和限制条件得到验证。
- 易用性测试关注操作提示信息的正确性、一致性和可理解性,以及必填项标识和输入方式,还有中文界面的本地化一致性。
【测试环境】部分介绍了软硬件配置,包括应用服务器、数据库服务器和客户端的CPU、内存、硬盘和操作系统等信息。
这份报告全面展示了XX后台管理系统测试的全貌,为项目管理和后续测试提供了重要参考。
通过这样的报告,可以清晰地了解测试的深度和广度,以及软件的质量状况。
对于项目团队来说,它不仅是评估和改进产品质量的依据,也是提升项目管理效率的重要工具。
2025/6/19 9:27:49 625KB
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3.1 数据架构设计 3.1.1 数据主题 主题是对业务数据的一种抽象,是在较高层次上对京东信息系统中的数据进行归纳、整理、综合、归类和分析利用的一个抽象概念。
面向主题的数据组织和存储包含两个方面:一是根据业务的特点来抽象出主题。
二是根据源系统业务数据的内容确定每个主题所包含的数据内容。
分析得出的数据主题是对分析对象数据的一个完整并且一致的描述,能刻画各个分析对象所涉及的企业数据。
我们对京东所有业务数据进行了逐一梳理,得到京东的数据主题如图 22 所示。
图 22:数据主题域划分
2025/6/19 9:27:29 5.31MB
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在MATLAB中,计算三维散乱点云的曲率是一项重要的几何分析任务,尤其是在计算机图形学、图像处理和机器学习等领域。
曲率是衡量表面局部弯曲程度的一个度量,可以帮助我们理解点云数据的形状特征。
曲率的计算通常涉及主曲率、高斯曲率和平均曲率三个关键概念。
主曲率是描述曲面在某一点沿两个正交方向弯曲的程度,通常记为K1和K2,其中K1是最大曲率,K2是最小曲率。
主曲率可以提供关于曲线形状的局部信息,例如,当K1=K2时,表明该点处的曲面是球形;
当K1=0或K2=0时,可能对应于平面区域。
高斯曲率(Gaussian Curvature)是主曲率的乘积,记为K = K1 * K2。
高斯曲率综合了主曲率的信息,能反映曲面上任意点的全局弯曲特性。
如果高斯曲率为正,表明该点在凸形曲面上;
若为负,则在凹形曲面上;
为零时,表示该点位于平面上。
平均曲率(Mean Curvature)是主曲率的算术平均值,H = (K1 + K2) / 2。
它提供了曲面弯曲的平均程度,对于理解物体表面的整体形状变化非常有用。
例如,平均曲率为零的点可能表示曲面的边缘或者尖锐转折。
在MATLAB中,计算这些曲率通常需要以下步骤:1. **数据预处理**:你需要加载散乱点云数据。
这可以通过读取txt文件(如www.pudn.com.txt)或使用特定的数据集来完成。
数据通常包含每个点的XYZ坐标。
2. **邻域搜索**:确定每个点的邻域,通常采用球形邻域或基于距离的邻域。
邻域的选择直接影响曲率计算的精度和稳定性。
3. **拟合曲面**:使用最近邻插值、移动最小二乘法(Moving Least Squares, MLS)或其他方法,将点云数据拟合成一个连续曲面。
在本例中,"demo_MLS"可能是一个实现MLS算法的MATLAB脚本。
4. **计算几何属性**:在拟合的曲面上,计算每个点的曲率。
这涉及到计算曲面的曲率矩阵、主轴和主曲率。
同时,高斯曲率和平均曲率可以通过已知的主曲率直接计算得出。
5. **结果可视化**:你可以使用MATLAB的图形工具,如`scatter3`或`patch`函数,将曲率信息以颜色编码的方式叠加到原始点云上,以直观展示曲率分布。
在实际应用中,曲率计算对于识别物体特征、形状分析和目标检测等任务具有重要价值。
例如,在机器人导航、医学图像分析和3D重建等领域,理解点云数据的几何特性至关重要。
总结来说,MATLAB中的算法通过一系列数学操作和数据处理,可以有效地计算三维散乱点云的主曲率、高斯曲率和平均曲率,从而揭示其内在的几何结构和形状特征。
正确理解和运用这些曲率概念,有助于在相关领域进行更深入的研究和开发。
2025/6/18 16:18:34 130KB
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡