hiveJDBCjar包。
由于项目使用,此jar包从国外下载费了好大劲,现分享给大家。
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2026/1/7 4:41:52 92.26MB hive-jdbc
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在哈工大计算机设计与实践中,CPU的设计是一个关键部分,涉及到硬件描述语言VHDL的运用,以及FPGA(Field-ProgrammableGateArray)技术。
这个项目旨在让学生深入理解计算机体系结构,通过亲手实现CPU的硬件逻辑,来学习和掌握计算机的工作原理。
CPU(中央处理器)是计算机的核心组件,负责执行指令并控制整个系统的运行。
在这个项目中,CPU的源码可能是用VHDL编写的,这是一种用于硬件描述的语言,允许设计者以接近于自然语言的方式描述数字系统的行为和结构。
VHDL代码可以被综合成逻辑门电路,最终实现于FPGA芯片上。
FPGA是一种可编程的逻辑器件,能够根据需要配置为任何数字逻辑电路,适合于原型验证和小规模生产。
在“cpu设计报告.docx”中,可能包含了关于CPU设计的详细步骤、设计思路、功能描述、时序分析以及性能评估等内容。
报告通常会涵盖以下几点:1.**设计目标**:明确CPU应完成的任务,如支持哪些指令集,处理速度等。
2.**架构设计**:描述CPU的总体结构,包括数据通路、控制器、寄存器、ALU(算术逻辑单元)等组成部分。
3.**指令集**:列出CPU所支持的指令,解释每条指令的功能和操作流程。
4.**时序分析**:分析CPU的时钟周期、时钟速度以及各个阶段的延迟。
5.**VHDL实现**:展示VHDL代码的关键部分,解释其工作原理。
6.**仿真与测试**:介绍如何使用仿真工具验证CPU设计的正确性,以及测试程序和结果。
7.**性能评估**:比较CPU的实际性能与理论预期,可能包括功耗、面积效率等方面的考量。
8.**问题与改进**:讨论设计过程中遇到的问题,以及可能的优化策略。
“data”文件夹可能包含了与CPU设计相关的其他数据,如仿真波形图、测试向量、额外的文档或者源码文件。
这些资料对于理解CPU设计的完整过程和细节至关重要。
这个项目提供了一个实践平台,让学生从理论到实践,深入理解计算机硬件的工作机制。
通过VHDL编程和FPGA实现,不仅锻炼了编程技能,也提高了对计算机体系结构的深刻认知。
这份CPU设计报告和源码是宝贵的教育资源,对于想要深入研究计算机硬件的人来说是一份宝贵的参考资料。
2026/1/6 15:03:35 1.69MB fpga cpu
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最近突然对原来做的一个项目有想法,当时是一个显示文本的界面会循环滚动,因为时间比较仓促,就以实现需求为目的写了一个滚动的TextView,结果还是效果挺好的。
现在想把它分享给大家,这次写demo是从零开始,没在原来的项目基础上改,因为我发现原来的实现方式有些不足,比如:英文单词的切词算法。
另外自己也想加深一下印象,练练手。
当然这个demo不会和我项目的一模一样。
我做了改进。
截图与展示(截图比较卡,实际滚动很平滑):先说说它的优点吧:缺点:适用范围:技术难点提要:用到的api:paint.measureText(string):测量paint画String所需要的宽度view.requestLa
2026/1/6 10:37:28 205KB androidTextView的垂直滚动
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有很多上传资料的人很贪心,很差劲的资料,比如一套试卷就要几分。
这个资料是我从网上搜集的,并且有一些是从csdn中,自己花了不少积分下来的。
应该是到目前为止,软件工程试题中最全的。
2026/1/5 19:14:30 2.59MB 软件工程 试题 答案
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介绍本模板是基于ASP.NETCore和Angular提供给52ABP进行下载的模板项目。
快速启动教程:下载地址通过52ABP来创建属于你自己的独立项目信息:://www.52abp.com/Download/Index启动项目我们推荐你从创建您自己的项目模板,本项目模板为统一的启动模板,您可以像我们贡献您的代码信息。
更多详细的启动教程:备注:默认用户名:admin默认密码:bb123456关于52ABP52ABP是一个整合了前一体的强力框架,只是对.NETCore和ABP框架进行了二次的封装和整合前端是在Angular的基础上整合了Ng-Zorro,Ng-alain等组件架构表面也是一个基于DDD(领域驱动设计)的经典分层架构目标是成为一个强大的基础设施符合国人开发习惯的框架现代WEB应用框架。
教程网易课程地址:文档:前端模板-Stream-Bootstrap4仪表板UI套件开源地址:预览地址:截图代码相关仓库:云:Github:联系我们欢迎关注角落的白板报前端项目的说明如何阅读文档在开始之前有一些文档描述约定说明
2026/1/5 12:53:35 3.14MB angular dotnet ddd dotnet-core
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MacroDroid是一个任务自动化和配置应用程序,它以简单,有吸引力的UI和逐步的逻辑过程着重于可用性。
MacroDroid可以实现自动化的一些示例:===========启动特定应用程序时打开Wifi连接(关闭时再次关闭)。
通过发送您的当前位置来自动响应特定的传入SMS。
切换电源按钮以告诉您时间(无需从口袋里掏出钱)。
使用NFC标签配置设备(打开蓝牙,设置音量等)。
==========创建自定义宏很容易:==========单击“添加宏”,从列表中选择一个触发器-(例如,电池电量)。
配置特定于触发器的设置(例如,电池电量-10%)从列表中选择一个动作
2026/1/4 11:33:07 26.99MB MacroDroid Pro
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有需要的可以下载InteropTools全版本集合,从0.9到1.9
2026/1/4 9:46:18 6.56MB wp
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主要在VC6.0上用MFC完成的排序算法和搜索算法:首先弹出一个对话框,上面有排序前和排序后的编辑框,在排序前编辑框中输入整型数组,然后选择排序的方法,点排序按钮即将排序好的数组呈现在排序后的编辑框中。
排序顺序分“升序”和“降序”,排序方法总共7种,分别是:冒泡排序,简单选择排序,直接插入排序,希尔排序,快速排序,堆排序和基数排序。
这些方法都是用c++实现的。
还有一个搜索的功能,分别可以“线性搜索”和“二分搜索”,线性搜索时从排序前的数组中搜索,二分搜索时从排序后的数组中搜索,且必须为升序排序后的数组。
2026/1/4 5:52:51 53KB 搜索 排序 算法
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机房收费管理系统1、主要功能模块:(1)登录模块(2)上机管理模块说明:上机登记时,余额不足3元或卡处于挂失状态,则拒绝登记;
每位同学的一次上机形成一条记录,每36S遍历一次上机记录表,对表中所有正上机字段为TRUE的记录的上机用时增加36S,同时从上机卡表的余额减少(3)上机卡管理模块(4)充值挂失模块(5)查找统计模块(统计某天上机的总时数、每次上机的平均时数和机房的收入;
某学生上机的次数、上机总时数、每次上机平均时间;
挂失和查询余额)2、参考相关数据表结构如下:(1)上机卡(卡号,姓名,专业班级,余额,状态)状态的取值有:正常(能自费上机)和挂失;
(2)上机记录(卡号,上机日期,开始时间,上机用时,正上机,管理号代码);
说明:上机用时:记录学生上机时间(S);
正上机是一个布尔型,为True表示正上机,每36秒刷新其上机用时并扣除上机费用,为False表示上机结束。
上机记录表永久保存,用于事后查询和统计(1)管理员(代码,姓名,口令)。
2026/1/4 1:28:17 6.9MB mysql
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DBSCAN,全称为Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise,是一种在数据挖掘和机器学习领域广泛应用的聚类算法。
它与传统的K-Means、层次聚类等方法不同,DBSCAN不依赖于预先设定的簇数量,而是通过度量数据点的密度来自动发现具有任意形状的聚类。
在MATLAB中实现DBSCAN可以帮助我们分析复杂的数据集,识别出其中的模式和结构。
DBSCAN算法的基本思想是将高密度区域视为聚类,低密度区域视为噪声或边界。
它主要由两个关键参数决定:ε(epsilon)半径和minPts(最小邻域点数)。
ε定义了数据点周围的邻域范围,而minPts则指定了一个点成为聚类中心所需的邻域内最少点的数量。
如果一个点在其ε邻域内有至少minPts个点(包括自身),那么这个点被标记为“核心点”。
核心点可以连接形成聚类,只要这些点之间的路径上存在其他核心点,且路径上的所有点都在ε半径内。
在MATLAB中实现DBSCAN,通常会涉及以下步骤:1.**数据预处理**:我们需要加载数据,可能需要进行数据清洗、归一化等操作,以确保算法的有效运行。
2.**设置参数**:根据数据集的特点,选择合适的ε和minPts值。
这通常需要实验调整,找到既能有效区分聚类又能排除噪声的最佳参数。
3.**邻域搜索**:使用MATLAB的邻域搜索工具,如kd树(kdtree)或球树(balltree),快速找出每个点的ε邻域内的点。
4.**核心点、边界点和噪声点的识别**:遍历所有数据点,依据ε和minPts判断每个点的类型。
5.**聚类生长**:从每个核心点开始,将与其相连的核心点加入同一聚类,直到找不到新的相连点为止。
6.**结果评估**:使用合适的评价指标,如轮廓系数,评估聚类的质量。
在MATLAB中,可以使用`clusterdata`函数配合`dbscan`选项来实现DBSCAN,或者直接使用第三方库如`mlpack`或自定义代码来实现更灵活的控制。
例如:```matlab%假设X是数据矩阵tree=pdist2(X,X);%计算所有点之间的距离[~,~,idx]=knnsearch(tree,X,'K',minPts+1);%获取每个点的minPts近邻density=sum(idx>1,2);%计算每个点的密度%执行DBSCANcc=clusterdata(X,'Method','dbscan','Eps',epsilon,'Minpts',minPts);%输出聚类结果disp(cc);```DBSCAN的优势在于它可以发现不规则形状的聚类,并对异常值具有良好的鲁棒性。
然而,它的缺点是参数选择较困难,且对于高维数据性能可能下降。
因此,在实际应用中,我们需要结合具体的数据集和需求,适当调整参数,以获得最佳的聚类效果。
同时,理解DBSCAN的原理并掌握其MATLAB实现,对于数据科学家来说是非常重要的技能。
2026/1/4 0:49:14 121KB
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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