1、从零件图开始，到获得数控机床所需控制介质的全过程称为程序编制，程序编制的方法有手工编程和自动编程。
2、数控机床实现插补运算较为成熟并得到广泛应用的是直线插补和圆弧插补。
3、自动编程根据编程信息的输入与计算机对信息的处理方式不同，分为数控语言编程（APT语言）、交互式图形编程。
4、数控机床由程序载体、输入装置、数控装置、伺服系统、检测装置、机床本体等部分组成。
5、数控机床按控制运动轨迹可分为点位控制、点位直线控制和轮廓控制等几种。
按控制方式又可分为开环控制、闭环控制和半闭环控制等。
6、刀具主要几何角度包括前角、后角、刃倾角、主偏角和副偏角。
7、刀具选择的基本原则：安装调整方便、刚性好、耐用度和精度高；
在满足加工要求的前提下，尽量选择较短的刀柄，以提高刀具加工的刚性。
8、刀具选择应考虑的主要因素有：被加工工件的材料、性能，加工工艺类别，加工工件信息，刀具能承受的切削用量和辅助因数。
9、铣削过程中所选用的切削用量称为铣削用量，铣削用量包括铣削宽度、铣削深度、铣削速度、进给量。
10、铣刀的分类方法很多，若按铣刀的结构分类，可分为整体铣刀、镶齿铣刀和机械夹固式铣刀。
11、加工中心是一种带刀库、自动换刀装置的数控机床。
12、FMC由加工中心和自动交换工件装置所组成。
13、切削加工时，工件材料抵抗刀具切削所产生的阻力称为切削力。
14、工件材料的强度和硬度较低时，前角可以选得大些；
强度和硬度较高时，前角选得小些。
15、常用的刀具材料主要有高速钢、硬质合金钢、陶瓷、立方碳化硼、金刚石等。
16、影响刀具寿命的主要因素有；
工件材料、刀具材料、刀具的几何参数、切削用量。
17、斜楔、螺旋、凸轮等机械夹紧机构的夹紧原理是利用机械摩擦的自锁来夹紧工件。
18、一般机床夹具主要由定位元件、夹紧元件、对刀元件、夹具体等四个部分组成。
根据需要夹具还可以含有其它组成部分，如分度装置、传动装置等。
19、切削运动就是在切削过程中刀具与工件的相对运动，这种运动有重叠的轨迹。
切削运动一般是金属切削机床通过两种以上运动单元组合而成，其一是产生切削力的运动称为主运动，剩下的运动单元保证切削工作连续进行而称为进给运动。
20、切削用量三要素是指切削速度、进给量、背吃刀量。
21、对刀点既是程序的起点，也是程序的终点。
为了提高零件的加工精度，对刀点应尽量选在零件的设计基准或工艺基准

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【员工管理系统】问题描述：每个员工的信息包括：编号、姓名、性别、出生年月、学历、职务、电话、住址等。
系统能够完成员工信息的查询、更新、插入、删除、排序等功能。
基本要求：排序：按不同关键字，对所有员工的信息进行排序；
查询：按特定条件查找员工；
更新，按编号对某个员工的某项信息进行修改；
插入，加入新员工的信息；
删除，按编号删除已离职的员工的信息。
选作内容：实现图形用户界面。
通过链表实现数据结构：#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;typedefstructworkers{charname[15];//姓名chardepartment[18];//单位chargender;//性别unsignedintage;//年龄unsignedlonglongtelephone;//电话unsignedlongwage;//工资unsignedlongnum;//职工号structworkers*next;}*Linklist,Lnode;voidfrist_print(){printf("\t\t⊙▽⊙⊙▽⊙⊙▽⊙⊙▽⊙⊙▽⊙⊙▽⊙\n\n");printf("\t\t\t欢迎进入员工管理系统\n");}voidmenu(){printf("\n\t\t^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n");printf("\t\t\t◎1.创建员工信息\t\n");printf("\t\t\t◎2.插入员工信息\t\n");printf("\t\t\t◎3.修改员工信息\t\n");printf("\t\t\t◎4.删除员工信息\t\n");printf("\t\t\t◎5.查询员工信息\t\n");printf("\t\t\t◎6.员工信息排序\t\n");printf("\t\t\t◎7.显示员工信息\t\n");printf("\t\t\t◎8.员工工资情况\t\n");printf("\n\t\t^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^\n");printf("注意：输入均以回车作为结束\n");printf("pleasechoise1--8:\t");//putchar(12);}voidInset(LinklistHead){Linklists,L;unsignedintagee;unsignedlongwagee,numm;

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1.一棵二叉树的顺序存储情况如下：树中，度为2的结点数为（）。
A．1B．2C．3D．42.一棵“完全二叉树”结点数为25，高度为（）。
A．4B．5C．6D．不确定3．下列说法中，（）是正确的。
A.二叉树就是度为2的树B.二叉树中不存在度大于2的结点C.二叉树是有序树D.二叉树中每个结点的度均为24.一棵二叉树的前序遍历序列为ABCDEFG,它的中序遍历序列可能是（）。
A.CABDEFGB.BCDAEFGC.DACEFBGD.ADBCFEG5．线索二叉树中的线索指的是（）。
A．左孩子B.遍历C.指针D.标志6.建立线索二叉树的目的是（）。
A.方便查找某结点的前驱或后继B.方便二叉树的插入与删除C.方便查找某结点的双亲D.使二叉树的遍历结果唯一7.有abc三个结点的右单枝二叉树的顺序存储结构应该用（）示意。
A.abcB.ab^cC.ab^^cD.a^b^^^c8.一颗有2046个结点的完全二叉树的第10层上共有（）个结点。
A.511B.512C.1023D.10249.一棵完全二叉树一定是一棵（）。
A.平衡二叉树B.二叉排序树C.堆D.哈夫曼树10．某二叉树的中序遍历序列和后序遍历序列正好相反，则该二叉树一定是（）的二叉树。
A．空或只有一个结点B．高度等于其结点数C．任一结点无左孩子D．任一结点无右孩子11．一棵二叉树的顺序存储情况如下：123456789101112131415ABCDE0F00GH000X结点D的左孩子结点为（）。
A．EB．CC．FD．没有12．一棵“完全二叉树”结点数为25，高度为（）。
A．4B．5C．6D．不确定二、填空题（每空3分，共18分）。
1.树的路径长度：是从树根到每个结点的路径长度之和。
对结点数相同的树来说，路径长度最短的是完全二叉树。
2.在有n个叶子结点的哈夫曼树中，总结点数是2n-1。
3.在有n个结点的二叉链表中，值为非空的链域的个数为n-1。
4.某二叉树的中序遍历序列和后序遍历序列正好相反，则该二叉树一定是任一结点无左孩子的二叉树。
5.深度为k的二叉树最多有个结点，最少有k个结点。
三、综合题（共58分）。
1.假定字符集{a，b，c，d，e，f}中的字符在电码中出现的次数如下：字符abcdef频度9122023155构造一棵哈夫曼树（6分），给出每个字符的哈夫曼编码（4分），并计算哈夫曼树的加权路径长度WPL（2分）。
（符合WPL最小的均为哈夫曼树，答案不唯一）哈夫曼编码:2.假设用于通信的电文由字符集{a,b,c,d,e,f,g}中的字符构成，它们在电文中出现的频率分别为{0.31,0.16,0.10,0.08,0.11,0.20,0.04}。
要求：(1)为这7个字符设计哈夫曼树（6分）。
(2)据此哈夫曼树设计哈夫曼编码（4分）。
(3)假设电文的长度为100字符，使用哈夫曼编码比使用3位二进制数等长编码使电文总长压缩多少？（4分）(1)为这7个字符设计哈夫曼树为（符合WPL最小的均为哈夫曼树，答案不唯一）：(2)哈夫曼编码为：a:01;b:001;c:100;d:0001;e:101;f:11;g:0000(3)假设电文的长度为100字符，使用哈夫曼编码比使用3位二进制数等长编码使电文总长压缩多少？采用等长码，100个字符需要300位二进制数，采用哈夫曼编码发送这100个字符需要261二进制位，压缩了30

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

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。