这份资料是吉林省辽源市田家炳高级中学友好学校第六十八届2019-2020学年高二数学上学期期末联考试题，针对文科生。
试题分为选择题和非选择题两部分，总分150分，考试时间120分钟。
试题涉及了多项数学知识点，包括但不限于：1.**秦九韶算法**：在第一道选择题中，要求使用秦九韶算法计算多项式在特定点的值，这是一个中国古代的高效算法，用于求解多项式的值。
2.**数值比较**：第二道选择题要求比较不同数制下的数值大小，涉及到数制转换和数值的比较。
3.**程序流程图理解**：第三题考察对程序流程图的理解，要求判断输出的k值，这涉及到逻辑思维和算法分析。
4.**系统抽样**：第四题提到系统抽样方法，这是一种统计学中的抽样方法，用于从大样本中抽取代表性子集。
5.**平均数与方差**：第五题对比了甲乙两名运动员的成绩平均数和方差，涉及统计学中的中心趋势度量和离中趋势度量。
6.**频率分布直方图**：第六题通过频率分布直方图推断众数和中位数，考察了数据分析能力。
7.**逻辑关系**：第七题涉及逻辑推理，"ab＞1"是否能推出"a＞b＞0"，这是集合论和逻辑学中的概念。
8.**命题否定**：第八题要求

"汽车用品网站-包含源码"指的是一个专门针对汽车用品行业的网站项目，它提供了网站的完整源代码。
这种类型的网站设计通常注重展示汽车配件、工具和其他相关产品的信息，以便于用户浏览、购买或了解相关产品。
源码的提供意味着我们可以对网站进行自定义修改，以适应特定的业务需求。
中的"风格大气，结构简洁"是指这个网站采用了现代化的设计理念，界面布局清晰，视觉效果吸引人，用户能够快速找到他们需要的信息。
适合"做汽车用品，配件、五金等产品类公司企业网站"表明该网站模板特别为这类商业目的而设计，能够有效地展示商品，提升品牌形象，并促进在线销售。
"汽车"、"网站"和"源码"是这个压缩包内容的关键要素。
"汽车"表示这个项目与汽车行业相关，"网站"意味着这是一个互联网平台，而"源码"则强调了这个平台的核心技术部分是可以被查看和修改的，这为开发者提供了更大的灵活性和控制权。
【压缩包子文件的文件名称列表】揭示了网站的基本架构和组成部分：1. **index.aspx**：这是网站的首页文件，通常包含网站的主要内容和导航元素。
2. **web.config**：这是ASP.NET应用程序的配置文件，包含了关于网站设置、安全性、路由等关键信息。
3. **error404.html**：当用户尝试访问不存在的页面时，服务器会显示这个错误页面，提供友好的用户体验。
4. **安装说明文件.txt**：这是一份文档，指导用户如何正确安装和配置这个网站，包括数据库连接、环境设置等步骤。
5. **upload**：可能是一个文件上传目录，用于用户上传图片或其他文件，如产品照片或用户评论。
6. **bin**：这个目录通常包含编译后的ASP.NET类库和其他依赖项。
7. **images**：存储网站上的图片资源，如产品图片、logo、背景图等。
8. **lanmu**：可能代表“栏目”或者“频道”，存储不同分类或主题的网页内容。
9. **incs**：可能是包含文件或脚本的目录，比如JavaScript、CSS样式表或服务器端包含文件，这些文件可以被多个页面共享以保持设计的一致性。
10. **database**：暗示可能存在数据库文件或数据库相关的配置，用于存储产品数据、用户信息、订单记录等。
这个压缩包提供的资源是一个完整的汽车用品网站解决方案，包括设计、功能和源代码。
它不仅适用于建立一个专业的汽车配件销售平台，还为有技术背景的用户提供了自定义和扩展的可能性。
无论是初学者还是经验丰富的开发者，都可以根据自身需求对网站进行定制，从而满足特定的业务目标。

在MATLAB中，计算三维散乱点云的曲率是一项重要的几何分析任务，尤其是在计算机图形学、图像处理和机器学习等领域。
曲率是衡量表面局部弯曲程度的一个度量，可以帮助我们理解点云数据的形状特征。
曲率的计算通常涉及主曲率、高斯曲率和平均曲率三个关键概念。
主曲率是描述曲面在某一点沿两个正交方向弯曲的程度，通常记为K1和K2，其中K1是最大曲率，K2是最小曲率。
主曲率可以提供关于曲线形状的局部信息，例如，当K1=K2时，表明该点处的曲面是球形；
当K1=0或K2=0时，可能对应于平面区域。
高斯曲率（Gaussian Curvature）是主曲率的乘积，记为K = K1 * K2。
高斯曲率综合了主曲率的信息，能反映曲面上任意点的全局弯曲特性。
如果高斯曲率为正，表明该点在凸形曲面上；
若为负，则在凹形曲面上；
为零时，表示该点位于平面上。
平均曲率（Mean Curvature）是主曲率的算术平均值，H = (K1 + K2) / 2。
它提供了曲面弯曲的平均程度，对于理解物体表面的整体形状变化非常有用。
例如，平均曲率为零的点可能表示曲面的边缘或者尖锐转折。
在MATLAB中，计算这些曲率通常需要以下步骤：1. **数据预处理**：你需要加载散乱点云数据。
这可以通过读取txt文件（如www.pudn.com.txt）或使用特定的数据集来完成。
数据通常包含每个点的XYZ坐标。
2. **邻域搜索**：确定每个点的邻域，通常采用球形邻域或基于距离的邻域。
邻域的选择直接影响曲率计算的精度和稳定性。
3. **拟合曲面**：使用最近邻插值、移动最小二乘法（Moving Least Squares, MLS）或其他方法，将点云数据拟合成一个连续曲面。
在本例中，"demo_MLS"可能是一个实现MLS算法的MATLAB脚本。
4. **计算几何属性**：在拟合的曲面上，计算每个点的曲率。
这涉及到计算曲面的曲率矩阵、主轴和主曲率。
同时，高斯曲率和平均曲率可以通过已知的主曲率直接计算得出。
5. **结果可视化**：你可以使用MATLAB的图形工具，如`scatter3`或`patch`函数，将曲率信息以颜色编码的方式叠加到原始点云上，以直观展示曲率分布。
在实际应用中，曲率计算对于识别物体特征、形状分析和目标检测等任务具有重要价值。
例如，在机器人导航、医学图像分析和3D重建等领域，理解点云数据的几何特性至关重要。
总结来说，MATLAB中的算法通过一系列数学操作和数据处理，可以有效地计算三维散乱点云的主曲率、高斯曲率和平均曲率，从而揭示其内在的几何结构和形状特征。
正确理解和运用这些曲率概念，有助于在相关领域进行更深入的研究和开发。

### QT添加外部库lib的方法详解#### 一、前言在使用QT开发过程中，经常需要引入第三方库来实现特定功能或提升开发效率。
本文将详细介绍如何在QT项目中添加并使用外部静态库(lib)的方法。
#### 二、准备工作在开始之前，请确保您已经具备以下条件：1. **安装了QT环境**：包括QT Creator和相应的编译工具链。
2. **已有的QT项目**：如果您还没有项目，可以通过QT Creator新建一个项目。
3. **需要添加的外部库文件**： - 静态库文件(.lib或.a)。
- 相应的头文件(.h)。
#### 三、添加外部库的基本步骤1. **放置库文件**： - 将所需的静态库文件和头文件放置到项目的适当位置。
通常的做法是在项目根目录下创建一个专门的文件夹（例如“API”），并将这些文件放入该文件夹中。
2. **添加头文件**： - 在QT Creator中，右键点击项目名称 -＞ “添加现有文件” -＞ 选择所需的头文件 -＞ 点击“确定”。
这样做的目的是告诉编译器去哪里查找这些头文件。
- 如果出现错误提示，可能是因为编译器无法找到相应的库文件或链接配置有误。
此时，可以尝试调整配置或者按照后续步骤操作。
3. **配置.pro文件**： - 打开项目中的.pro文件，在文件末尾添加以下代码来指定库文件的位置以及链接方式： ```pro LIBS += -L/path/to/your/library -lmylibrary INCLUDEPATH += /path/to/your/include ``` 其中，“/path/to/your/library”是库文件所在的绝对路径，“-lmylibrary”是库文件的名字（不含扩展名）。
而“/path/to/your/include”则是头文件所在的路径。
4. **编译项目**： - 保存所有更改后，重新编译项目以确保库文件被正确链接。
5. **调试与测试**： - 编译完成后，运行程序检查是否成功调用了库中的函数。
如果遇到问题，可以查看编译日志或使用调试工具定位问题所在。
#### 四、常见问题及解决方法1. **编译错误**： - 如果在编译过程中遇到关于找不到库文件的错误，确保您已经在.pro文件中正确指定了库文件和头文件的路径。
- 检查库文件的命名是否正确，尤其是对于不同平台（Windows/Linux等）下的库文件命名差异。
2. **链接错误**： - 如果在链接阶段出现问题，可能是因为没有正确地指定库文件的链接选项。
确保在.pro文件中使用了正确的-L和-l参数。
- 另外，注意库文件的版本兼容性问题，特别是当使用跨平台库时。
3. **运行时错误**： - 如果程序在运行时出现问题，可能是因为库文件的依赖关系没有正确处理。
确保所有必要的依赖项都被正确链接。
#### 五、注意事项1. **路径配置**： - 确保所有路径都为绝对路径，并且符合项目的实际结构。
- 在Windows系统下，路径分隔符为反斜杠(\)，而在Linux/Unix系统下，则使用正斜杠(/)。
2. **编译器兼容性**： - 确认使用的库文件与编译器版本兼容。
例如，某些库文件可能仅支持特定版本的GCC或MSVC编译器。
3. **动态库与静态库的区别**： - 本文主要介绍了如何添加静态库，但有时也会用到动态库（.dll/.so文件）。
对于动态库的处理方式略有不同，需要在运行时加载或使用特定的加载机制。
#### 六、总结通过上述步骤，您应该能够成功地在QT项目中添加并使用外部静态库。
正确配置和使用外部库可以极大地提高开发效率，减少重复劳动。
在遇到具体问题时，可以参考官方文档或其他社区资源获取更多帮助。

AAE认证是AAE认证途径的第一项认证。
这是一项初级认证，主要考查ARMv7架构软件相关方面的知识，尤其是Cortex-A和Cortex-R部分（以及软件工具等常见主题）。
AAE认证的目标群体是广泛了解ARM技术、侧重于应用处理器和实时处理器的一般嵌入式软件和系统开发人员。
1.armAAE考试大纲2.arm汇编手册3.和5.一样建议看5的3.是版本25.是版本3较新的版本4.国人翻译的参考书籍可以参照着3或5来看重点根据大纲的要求看书最重要的是3or51中的颜色为绿色的为重点黄色的至少要了解红色的最好不看考试大纲包括以下主题领域：ARM架构（30%）软件开发（30%）软件优化（15%）系统（10%）软件调试（8%）实施（7%）本书来源均为ARM官网下载！！！

针对霍尔传感器自身固有的零位特性，对其产生的零位误差进行分类和深入分析，零位误差的种类是多样的，构成的因素也各不相同，只有对其影响实施有效遏制才能保证测试的精度，零位误差是其自身所不能克服的。
通过对各类误差的成因、特点及影响的全面剖析，依据各自的特点，制定了相应的应对措施，针对不同类型的零位误差，提出了具体的电路补偿方案。
各项补偿方法简单实用，易于实施，可以有效控制零位误差对测试的影响，保证了霍尔传感器在较高测试精度要求下仍然能够正常工作，获得了满意的补偿效果。

HBUpdater关于HBUpdater是一站式商店，用于管理和更新NintendoSwitchHomebrew。
产品特点直接从github下载软件包轻松安装大量流行的自制软件RCM注入器（从github下载的有效载荷）跟踪与HomebrewAppstore兼容的自制软件以及已安装的版本内容包括工具，仿真器，媒体查看器，游戏等不再访问17.53个不同的地方，以确保您拥有所有内容的最新版本查看更新说明并安装旧/旧版本内置RCM喷油器演示版（转到youtube）要求：Workson:macOS,Windows,LinuxPython3.6orgreater如何使用：视窗：解压HBUpdater.zip安装如果进行自定义安装，请记住要安装tcl/tk，将python添加到路径中，并包含pip在命令提示符下，键入pipinstall-rrequirements以安装依赖项双击startHBUpdater.batMacintosh：解压HBUpdater.zipMac用户可能已经安装了兼容版本的pyt

在计算机视觉领域，图像配准是一项关键任务，它涉及到将多张图像对齐，以便进行比较、融合或分析。
OpenCV（开源计算机视觉库）提供了一系列工具和算法来执行这项工作，其中包括相位相关法。
本文将深入探讨如何利用OpenCV实现相位相关图像配准，并详细介绍相关知识点。
相位相关是一种非像素级对齐技术，它通过计算两个图像的频域相位差异来确定它们之间的位移。
这种方法基于傅里叶变换理论，傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，其中图像的高频成分对应于图像的边缘和细节，低频成分则对应于图像的整体结构。
我们需要理解OpenCV中的傅里叶变换过程。
在OpenCV中，可以使用`cv::dft`函数对图像进行离散傅里叶变换。
这个函数将输入的图像转换为频率域表示，结果是一个复数矩阵，包含了图像的所有频率成分。
然后，为了进行相位相关，我们需要计算两个图像的互相关。
这可以通过将一个图像的傅里叶变换与另一个图像的共轭傅里叶变换相乘，然后进行逆傅里叶变换得到。
在OpenCV中，可以使用`cv::mulSpectrums`函数来完成这个步骤，它实现了复数乘法，并且可以指定是否进行对位相加，这是计算互相关的必要条件。
接下来，我们获得的互相关图在中心位置有一个峰值，该峰值的位置对应于两幅图像的最佳位移。
通过找到这个峰值，我们可以确定图像的位移量。
通常，这可以通过寻找最大值或最小二乘解来实现。
OpenCV提供了`cv::minMaxLoc`函数，可以帮助找到这个峰值。
在实际应用中，可能会遇到噪声和图像不完全匹配的情况。
为了提高配准的准确性，可以采用滤波器（如高斯滤波器）预处理图像，降低噪声影响。
此外，还可以通过迭代或金字塔方法逐步细化位移估计，以实现亚像素级别的精度。
在实现过程中，需要注意以下几点：1.图像尺寸：为了进行傅里叶变换，通常需要将图像尺寸调整为2的幂，OpenCV的`cv::getOptimalDFTSize`函数可以帮助完成这一操作。
2.零填充：如果图像尺寸不是2的幂，OpenCV会在边缘添加零，以确保傅里叶变换的效率。
3.归一化：为了使相位相关结果更具可比性，通常需要对傅里叶变换结果进行归一化。
一旦得到配准参数，可以使用`cv::warpAffine`或`cv::remap`函数将一幅图像变换到另一幅图像的空间中，实现精确对齐。
总结来说，OpenCV提供的相位相关方法是图像配准的一种高效工具，尤其适用于寻找微小的位移。
通过理解和运用上述步骤，开发者可以在自己的项目中实现高质量的图像配准功能。

     针对当前模糊隶属函数构造方法中存在的问题，提出一种构造模糊隶属函数方法．采用最小二乘法拟合离散数据来获得隶属函数．为减小拟合误差，采用了3项措施以达到预期目标．所构建的隶属函数，对任意输入物理量可直接得到其对应模糊语言变量的隶属度，从而有效避免专家指定隶属度的主观臆断性及不一致性．该方法简单、求解精度高，具有广泛适用性和较强的应用价值．仿真结果证实了该方法的有效性．

Nexus是一个Maven仓库管理器，用来搭建私有仓库服务器。
建立公司/组织的私有仓库的的好处是便于管理，节省公网带宽，利用内网下载依赖项速度快，还有一个非常有用的功能就是能有效管理内部项目的SNAPSHOT版本，实现各个模块间的共享.

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。