Navoidroid现在，移动应用已成为人们日常生活中不可或缺的部分。
作为自动GUI测试的补充，手动GUI测试是应用质量的最后一道防线，尤其是在发现可用性和可访问性问题方面，这些问题很难通过自动化测试来检测。
但是，重复的操作以及某些功能的容易丢失使手动测试耗时，费力且效率低下。
受游戏中糖果闪闪发光的糖果启发（提示提示移动）的启发，我们开发了一种名为NaviDroid的工具，可通过突出显示的下一步操作导航人类测试人员，以进行更有效的测试。
示范影片NaviDroid使用场景示例

单例模式的扩展及应用。
编写一个类LimitInstanceClass，该类最多可以实例化指定个数实例。
实例的个数用配置文件InstanceLimit.cfg指定。
例如，如果InstanceLimit.cfg的内容为2，则LimitInstanceClass最多可以同时存在2个对象。
LimitInstanceClass的对象有一个整型成员变量id，保存对象的编号；
有一个boolean型变量isBusy，如果该变量的值为true，表示该对象正在被使用，否则该对象空闲；
如果存在空闲的对象，则调用LimitInstanceClass的getInstance()方法会返回一个空闲对象，同时将该对象的isBusy置为true；
如果不存在空闲对象则返回null。
LimitInstanceClass有一个release()方法，该方法将对象的isBusy置为false。
LimitInstanceClass还有一个String类型的成员变量accessMessage，以及一个成员方法writeAccessMessage(Stringmessage)，该方法将参数message追加到accessMessage。
LimitInstanceClass的printAccessMessage()方法输出accessMessage的内容。
编写一个线程类AccessLimitInstanceClassThread，在其run()方法中获取一个LimitInstanceClass对象，调用获得的对象的writeAccessMessage(Stringmessage)将自己的线程名写入accessMessage，随机休眠0-5秒，再调用printAccessMessage()，最后调用release（）方法。
编写一个UseLimitInstanceClass类，在其main方法中实例化10个AccessLimitInstanceClassThread线程对象，并启动各个线程。
设置InstanceLimit.cfg的内容为3，写出你的程序的运行结果。

轻量级JavaEE企业应用实战第四版配套光盘项目源码，为最后一章的综合项目，spring4.x+hibernate4.x+struct2.x

这里有历年的问题集中也本人2018年面试的情况和问题也在最后列出本人是南邮通院学硕所以复试考通院的学弟学妹可以看看啦

首先确定被评价对象的因素（指标）集和评价（等级）集；
再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度向量，获得模糊评判矩阵；
最后把模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊综合评价结果

visualstudioC++与matlab混合编程出现的无法找到libmx.lib文件问题，可以通过安装MinGW-w64并在matlab中添加路径并使用mex-setup选择语言完成具有上述lib文件的建立，最后修改vs中连接器附加库，即可解决该问题。
太贵请下载腾讯微云链接：https://share.weiyun.com/5Ncokml安装地址：https://blog.csdn.net/qq_39709535/article/details/84593767解决方法：https://www.cnblogs.com/minecity/p/5190852.html

本书首先介绍了场景图形的概念，OSG的历史和开源组织、它的能力、如何获取和正确安装OSG，以及一些简单示例程序的运行；
然后深入探讨了一些OSG的内部管理机制和实用技术，包括内存管理、场景图形结构、OSG的状态属性和模式控制、较复杂的场景图形系统、图形节点的概念和特性、I/O接口、以及文字添加等功能的具体介绍；
最后重点探讨了如何将OSG集成到用户程序中去的各种关键技术，包括场景的渲染、视角的改变、图像节点的选取以及在系统运行时动态地修改场景图形数据的技术。

我是2014级复旦的研究生。
这是一个8位的CPU设计VHDL实现。
本CPU基于RISC架构，实现了cpu的基本功能如：加减乘除运算，跳转等。
此外，里面有一个17位的ROM区，是存储指令的。
你可以写出一段17位的指令代码，并放入ROM区，该CPU即可自动运行出结果。
压缩包里是源代码和我们当时的设计要求。
本源代码的最后调试时在地址0--17是放入的斐波纳契数字(FibonacciNumbers)指令。
通过modelsim仿真即可看到结果。

MaccmsV10是目前最新的版本，也是最后的版本，原因想必大家都知道，因为涉及到版权问题就不在过多介绍，提供程序只为了纪念作者！

为了帮助对视觉障碍患者有效识别道路周围的场景，提出一种基于迁移学习和深度神经网络方法，实现实时盲道场景识别。
首先提取盲道障碍物的瓶颈描述子和判别区域集成显著性特征描述子，并进行特征融合，然后训练新的盲道特征表示，用Softmax函数实现盲道场景识别。
实验中，对成都不同区域盲道周围障碍物采样，分别采用基于Mobilenet模型不同参数训练和测试了提出的新模型，最后在实际应用场景，实现了盲道周边障碍物的实时分类和报警，实验证明提出的方法具有很高准确率和良好的运行性能。

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。