灰色关联度分析法是将研究对象及影响因素的因子值视为一条线上的点,与待识别对象及影响因素的因子值所绘制的曲线进行比较,比较它们之间的贴近度,并分别量化,计算出研究对象与待识别对象各影响因素之间的贴近程度的关联度,通过比较各关联度的大小来判断待识别对象对研究对象的影响程度。
关联度计算的预处理，一般初值化或者均值化，根据我的实际需要，本程序中使用的是比较序列与参考序列组成的矩阵除以参考序列的列均值等到的，当然也可以是其他方法。
关联度计算的预处理，一般初值化或者均值化，根据我的实际需要，本程序中使用的是比较序列与参考序列组成的矩阵除以参考序列的列均值等到的，当然也可以是其他方法。
2025/3/22 2:43:45
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传统的stm32单片程序的调试和下载需要连接笨重的JLINK，而这个JLINK&串口二合一，只有U盘的大小，并且JLINK和串口集成到一块，不再需要更换串口
2025/3/22 0:13:51
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《大数据HBase——JavaAPI深度解析》在大数据领域，HBase作为一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，因其高效、可扩展的特性而被广泛应用。
本资料主要围绕HBase的JavaAPI进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。
HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。
其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。
HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。
在JavaAPI层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。
创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。
例如：```javaHTableDescriptordesc=newHTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable"));desc.addFamily(newHColumnDescriptor("cf"));//创建一个名为"cf"的列族```插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中：```javaPutput=newPut(Bytes.toBytes("rowKey"));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"),Bytes.toBytes("value"));htable.put(put);```查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值：```javaGetget=newGet(Bytes.toBytes("rowKey"));get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"));Resultresult=htable.get(get);```HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。
通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；
通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。
```javaScanscan=newScan();scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));ResultScannerscanner=htable.getScanner(scan);for(Resultres:scanner){//处理结果}```此外，HBase的JavaAPI也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。
还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。
在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。
例如，合理设置region的大小，避免热点问题；
使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；
使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。
总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其JavaAPI提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。
通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。
本资料主要围绕HBase的JavaAPI进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。
HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。
其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。
HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。
在JavaAPI层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。
创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。
例如：```javaHTableDescriptordesc=newHTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable"));desc.addFamily(newHColumnDescriptor("cf"));//创建一个名为"cf"的列族```插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中：```javaPutput=newPut(Bytes.toBytes("rowKey"));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"),Bytes.toBytes("value"));htable.put(put);```查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值：```javaGetget=newGet(Bytes.toBytes("rowKey"));get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"));Resultresult=htable.get(get);```HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。
通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；
通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。
```javaScanscan=newScan();scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));ResultScannerscanner=htable.getScanner(scan);for(Resultres:scanner){//处理结果}```此外，HBase的JavaAPI也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。
还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。
在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。
例如，合理设置region的大小，避免热点问题；
使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；
使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。
总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其JavaAPI提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。
通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。
2025/3/22 0:51:17
134.67MB
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实验设计：1、用H5设计显示界面。
显示内容有当前播放的歌曲名，歌曲进度，上一首、播放/暂停、下一首按钮，声音大小控制，默认播放的音乐等：
显示内容有当前播放的歌曲名，歌曲进度，上一首、播放/暂停、下一首按钮，声音大小控制，默认播放的音乐等：
2025/3/21 6:48:13
15.77MB
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必做需求：①左侧以树形结构列出本机文件系统，根为“我的电脑”；
②点击左侧结点，右侧以表格展示其下文件/文件夹，包含文件名、大小、修改日期、文件类型等列；
③单击右侧表头可按该列升降排序；
④右侧文件/文件夹支持右键菜单，以完成常用的文件/文件夹管理功能(复制、粘贴、删除、剪切、重命名等)。
选做需求：支持常用文件类型(文本、图片等)的预览
②点击左侧结点，右侧以表格展示其下文件/文件夹，包含文件名、大小、修改日期、文件类型等列；
③单击右侧表头可按该列升降排序；
④右侧文件/文件夹支持右键菜单，以完成常用的文件/文件夹管理功能(复制、粘贴、删除、剪切、重命名等)。
选做需求：支持常用文件类型(文本、图片等)的预览
2025/3/20 1:49:11
23KB
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大小修改日期15.VMWare&Linux;&ngix;-2019-03-2609:1511.SpringMVC-2019-03-2609:1519.Dubbo&ZK;-2019-03-2609:1513.SSM-Maven项目-2019-03-2609:1509.SSH项目-BOS系统-2019-03-2609:1506.Hibernate-2019-03-2609:1507.Spring-2019-03-2609:1504.JavaWeb项目-书城-2019-03-2609:1512.Maven&Git;-2019-03-2609:1502.Java基础(下)-2019-03-2609:1516.redis-2019-03-2609:1514.oracle-2019-03-2609:1518.activeMQ-2019-03-2609:1503.JavaWeb-gyf-2019-03-2609:1517.SpringBoot-2019-03-2609:15Java开发工具-2019-03-2609:1501.Java基础(上)-2019-03-2609:1505.Struts2-2019-03-2609:1508.WebService&RESTFul;-2019-03-2609:1510.MyBatis-2019-03-2609:15精心整理JAVA面试题.zip
2025/3/18 7:17:21
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如果你有许多电脑文件，例如工作用的项目文件，或者是音频、照片等，并且保存在不同的地点，如台式机、笔记本、U盘或移动硬盘上，那么如何管理这些文件呢？这个软件先将所有文件的信息（文件名、时间、大小、保存位置及目录）保存到一个数据库中，这些文件可以有各种来源，多台PC上的硬盘、U盘、移动硬盘、光盘等，全部都导入到同一个数据库中，然后可以在这个数据库灵活查找所需要的文件。
另外还可以复制后进行管理，添加备忘信息。
另外还可以复制后进行管理，添加备忘信息。
2025/3/18 4:43:02
10.4MB
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语音识别技术的第一步是将连续的声音切片，这个代码用了最简单粗暴的方法，根据音量的大小，简单切分，前提是要知道这段语音中包含了多少个字。
可以支撑不同采样率，不同位数，不同声道的各种WAV格式。
可以支撑不同采样率，不同位数，不同声道的各种WAV格式。
2025/3/17 21:34:57
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使用c++语言实现基于visualstudio的聊天程序之服务器，配套客户端使用，因为文件上传受到空间大小的限制，缺少了一个chatserver的文件，文件链接为：http://download.csdn.net/download/qq_28734159/10193560，下载后将其拷贝到此文件夹下即可。
2025/3/17 2:30:14
99.47MB
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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
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