星载多普勒测风激光雷达系统（ALADIN）机载演示器（A2D）分别在2007年11月、2008年12月、2009年9月进行了3次飞行任务。
利用获取的海表面反射信号进行海表面反射率特性的研究。
在海表面反射率模型中综合考虑白帽、海面光谱反射和海水体的散射贡献，对355nm海表面反射测量结果和模型进行了对比，测量结果体现了受海面风驱动的海表面反射率的变化特征，以及来自海水体的不可忽视的贡献，并利用较高入射天底角的测量数据对海水体散射贡献进行了估计。

一、单项选择题ABCBDACBDC二、简答题1.链式存储结构。
原因：线性表在处理过程中长度会动态地变化，说明对线性表的操作使以增加和删除数据为主。
而顺序存储结构在增加和删除数据的时候需要整体移动数据的位置，比较复杂，所以宜采用链式存储结构。
2.最少有73个，最多有235个。
3.（1）矩阵中不为0的元素的二分之一。
（2）矩阵中对应该顶点的行或列中非零元素的个数。
（3）矩阵中i对应的行和j对应的列的交点元素是否为0。
为0的话就不存在边，不为0则存在边。
4.①折半插入排序比较次数取决于每一趟的折半次数，而折半次数只取决于元素个数而与序列的初始状态无关。
②当排序序列元素个数较小时。
三、综合题1.交换双向链表中某个指定结点与其直接后继结点的位置。
2.三个。
如下图 6 2 3 4 5 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3.前序：ABDEGCFH后序：DGEBHFCA4.深度优先：ACBDE广度优先：ACEBD四、算法设计题

基于K-means聚类算法的图像分割算法的基本原理： 基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点，按照指定的簇数进行聚类，然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代，重构该图像。
算法步骤：①随机选取K个初始聚类中心；
②计算每个样本到各聚类中心的距离，同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心；
③对每个簇，以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心；
④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化；
⑤结束，得到K个聚类。

大家都知道，C++MFC中的listcontrol默认是不可编辑的，一些资料也提供了建立CEditlist类的方法，但该方法有一缺陷就是编辑部分显示的大小会变化，为了防止这一情况，编写了该代码。

实验一OpenGL+GLUT开发平台搭建5小实验1：开发环境设置5小实验2：控制窗口位置和大小6小实验3：默认的可视化范围6小实验4：自定义可视化范围7小实验5：几何对象变形的原因8小实验6：视口坐标系及视口定义8小实验7：动态调整长宽比例，保证几何对象不变形9实验二动画和交互10小实验1：单缓冲动画技术10小实验2：双缓冲动画技术11小实验3：键盘控制13小实验4：鼠标控制【试着单击鼠标左键或者右键，试着按下鼠标左键后再移动】14实验三几何变换、观察变换、三维对象16小实验1：二维几何变换16小实验2：建模观察（MODELVIEW）矩阵堆栈17小实验3：正平行投影119小实验4：正平行投影219小实验5：正平行投影320小实验6：透射投影121小实验6：透射投影222小实验7：三维对象24实验四光照模型和纹理映射26小实验1：光照模型1----OpenGL简单光照效果的关键步骤。
26小实验2：光照模型2----光源位置的问题28小实验3：光照模型3----光源位置的问题31小实验4：光照模型4----光源位置的问题33小实验5：光照模型5----光源位置的问题35小实验6：光照模型6----光源位置的问题38小实验7：光照模型7----光源位置的动态变化40小实验8：光照模型8----光源位置的动态变化43小实验9：光照模型9---光源位置的动态变化45小实验10：光照模型10---聚光灯效果模拟48小实验11：光照模型11---多光源效果模拟50小实验12：光照效果和雾效果的结合53小实验13：纹理映射初步—掌握OpenGL纹理映射的一般步骤56小实验13：纹理映射—纹理坐标的自动生成（基于参数的曲面映射）59小实验14：纹理映射—纹理坐标的自动生成（基于参考面距离）61

Android图片框架Glide-3.7.0（最新，很强大），超好用的图片框架（包含jar和源码）Glide是一个高效、开源、Android设备上的媒体管理框架，它遵循BSD、MIT以及Apache2.0协议发布。
Glide具有获取、解码和展示视频剧照、图片、动画等功能，它还有灵活的API，这些API使开发者能够将Glide应用在几乎任何网络协议栈里。
创建Glide的主要目的有两个，一个是实现平滑的图片列表滚动效果，另一个是支持远程图片的获取、大小调整和展示。
近日，Glide3.0发布，现已提供jar包下载，同时还支持使用Gradle以及Maven进行构建。
该版本包括很多值得关注的新功能，如支持Gif动画和视频剧照解码、智能的暂停和重新开始请求、支持缩略图等，具体新增功能如下如下：GIF动画的解码：通过调用Glide.with(context).load(“图片路径“)方法，GIF动画图片可以自动显示为动画效果。
如果想有更多的控制，还可以使用Glide.with(context).load(“图片路径“).asBitmap()方法加载静态图片，使用Glide.with(context).load(“图片路径“).asGif()方法加载动画图片本地视频剧照的解码：通过调用Glide.with(context).load(“图片路径“)方法，Glide能够支持Android设备中的所有视频剧照的加载和展示缩略图的支持：为了减少在同一个view组件里同时加载多张图片的时间，可以调用Glide.with(context).load(“图片路径“).thumbnail(“缩略比例“).into(“view组件“)方法加载一个缩略图，还可以控制thumbnail()中的参数的大小，以控制显示不同比例大小的缩略图Activity生命周期的集成：当Activity暂停和重启时，Glide能够做到智能的暂停和重新开始请求，并且当Android设备的连接状态变化时，所有失败的请求能够自动重新请求转码的支持：Glide的toBytes()和transcode()两个方法可以用来获取、解码和变换背景图片，并且transcode()方法还能够改变图片的样式动画的支持：新增支持图片的淡入淡出动画效果（调用crossFade()方法）和查看动画的属性的功能OkHttp和Volley的支持：默认选择HttpUrlConnection作为网络协议栈，还可以选择OkHttp和Volley作为网络协议栈其他功能：如在图片加载过程中，使用Drawables对象作为占位符、图片请求的优化、图片的宽度和高度可重新设定、缩略图和原图的缓存等功能

flyway-springboot.zip_springboot集成flyway数据库版本管理工具,用flyway,可以自动监控sql脚本的变化,实现sql脚本的版本管理

数字逻辑课程设计VHDL多功能数字钟这个数字钟是我根据我老师的设计自己改编的，内部结构变化挺大的，功能也比较全。
1、具有以二十四小时制计时、显示、整点报时、时间设置和闹钟的功能。
2、设计精度要求为1秒。
（一）计时：正常工作状态下，每日按24h计时制计时并显示，蜂鸣器无声，逢整点报时。
（二）校时：在计时显示状态下，k=1，进入“小时”校准状态，之后按下“k=1”则进入“分”校准状态，继续按下“k=1”则进入“调秒”状态，第三次按下“k键”又恢复到正常计时显示状态。
（1）“小时”校准状态：在“小时”校准状态下，显示“小时”的数码管闪烁，并以1HZ的频率递增计数。
（2）“分”校准状态：在“分”校准状态下，显示“分”的数码管闪烁，并以1HZ的频率递增计数。
（3）“秒”校准状态：在“调秒”状态下，显示“秒”的数码管闪烁，并以1HZ的频率递增计数。
（三）整点报时：蜂鸣器在“59”分钟的第“51”、“53”、“55”、“57”秒发频率为512HZ的低音，在“59”分钟的第“59”秒发频率为1024HZ的高音，结束时为整点。
（四）显示：要求采用扫描显示方式驱动6个LED数码管显示小时、分、秒。
（五）闹钟：闹钟定时时间到，蜂鸣器发出周期为1秒的“滴”、“滴”声，持续时间为60秒；
闹钟定时显示。
（六）闹钟定时设置：在闹钟定时显示状态下，按下“k=1”,进入闹钟的“时”设置状态，之后按下“k=1”进入闹钟的“分”设置状态，继续按下“k=1”，又恢复到闹钟定时显示状态。
（1）闹钟“小时”设置状态：在闹钟“小时”设置状态下，显示“小时”的数码管闪烁，并以1HZ的频率递增计数。
（2）闹钟“分”设置状态：在闹钟“分”设置状态下，显示“分”的数码管闪烁，并以1HZ的频率递增计数。

本书系统的介绍了分布式流域水文模型的理论、方法和实例。
包括：水文循环中的各个物理过程的数学模拟；
数字高程模型；
流域地貌指数的提取与分析；
数字河网的提取；
基于数字高程模型的流域等流时线的推求；
TOPMODEL；
半分布式月水量平衡模型；
TOPKAPI模型；
MIKESHE模型，SHETRAN模型；
DHSVM模型；
ARC/EGMO模型。
本书适合于水利、地理、气象、国土资源等领域的广大科技工作者、工程技术人员参考使用，也可作为高行装院校高年级本科生和研究生的教学参考书。
目录前言第一章绪论第一节分布式流域水文模型第二节目的和全书结构第二章水文时空变化过程模拟基础第一节降雨空间分析方法第二节土壤水运动过程第三节下渗第四节蒸发与散发第五节融雪第六节流域汇流单位线第七节河道流量演算第八节流域分布式汇流演算第三章数字高程模型与地貌指数第一节数字高程模型的数据来源第二节数据采集方法第三节流域地貌指数提取第四节流域地貌指数的水文物理意义第五节温度指数的空间分布分析第六节河网水的生成第四章TOPMODEL第一节TOPMODEL第二节流域降雨－径流关系模拟应用第三节土壤导水率与缺水深函数关系研究第四节结论与讨论第五章基于DEM的流域等流时线和分布式水文模型第一节基于DEM的流域等流时线第二节基于DEM的分布式水文模型第六章半分布式月水量平稀模型第一节月水量平衡模型及其比较研究第二节两参数月水量平衡模型第三节半分布式月水量平衡模型第四节气侯变化对水文水资源的影响评价第七章TOPKAPI模型第一节概述第二节分布式OPKAPI模型第三节集总式OPKAPI模型第四节应用举例第五节结论和展望第八章MIKESHE模型第一节概述第二节水流运动模块第三节平移扩散模块第四节MIKESHE应用情况第五节存在的问題和研究展望第九章SHETRAN模型第一节概述第二节研究进展和应用第三节模型研究展望第十章DHSVM模型第一节概述第二节模型物理过程及数学公式第三节模型评价及应用第四节结论第十一章ARC/EGMO模型第一节概述第二节ARC/EGMO的结构设计第三节空间分解和参数估计第四节模型物理过程及数学公式第五节ARC/EGMO应用的数据处理第六节SAALE流域应用实例第七节结论和展望

适合初学者用，为固定步长MPPT算法，扰动观察法外界环境一定的条件下，光伏电池输出的电流与电压不是线性的，并且功率特性曲线显示，光伏电池存在一个最大输出功率）的工作点，光伏电池应尽可能地工作在最大功率点处以提高光伏系统的效率。
实际情况光照强度、温度一直处于不断变化中，最大功率点跟踪就是通过一定的控制装置和策略，调节等效输入阻抗，使电池获取最大可能的输出功率

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。