第1部分Java开发入门第1课Java快速上手1.1开始了解Java1.1.1Java语言的11个特性1.1.2Java语言的构成-JIT.JVM.JRE.JDK1.1.3Java虚拟机JVM1.2安装Java开发环境1.2.1下载JDK1.2.2安装JDK和JRE1.2.3设置环境变量1.2.4学会查找Java帮助和API文档1.3开发第一个Java程序-HelloWorld.java1.3.1编写Java入门实例HelloWorld.java1.3.2编译类文件-javac命令1.3.3运行类文件-java命令1.3.4类文件打包-jar命令1.3.5生成API文档-javadoc命令1.4本课小结1.4.1总结本课的知识点1.4.2要掌握的关键点1.4.3课后上机作业1.4.4继续下一课：JVM内存结构及其调优第2课JVM内存结构及其调优2.1Java虚拟机结构与属性2.1.1Java虚拟机内存结构2.1.2Java虚拟机配置选项2.2Java垃圾回收机制2.2.1垃圾回收的2种方法2.2.2垃圾收集器的7个类型2.3JVM内存区域配置2.3.1配置堆区域2.3.2配置新域与旧域2.3.3配置永久区域2.3.4配置新域子空间2.4JVM性能调优实战2.4.1调优配置参考2.4.2JVM调优实战2.5本课小结2.5.1总结本课的知识点2.5.2要掌握的关键点2.5.3课后上机作业2.5.4继续下一课：在Eclipse下开发Java程序第3课在Eclipse下开发Java程序3.1集成开发工具的对比3.1.1Eclipse-IBM公司3.1.2NetBeans-Sun公司3.1.3JBuilder-Borland公司3.1.4IntelliJ-JetBrains公司3.1.5JCreator-Xinox公司3.1.6对比总结3.2安装和配置Eclipse开发环境3.2.1Eclipse版本与代号3.2.2Eclipse安装包的下载3.2.3Eclipse的安装与启动3.2.4集成配置JDK3.3Eclipse使用演练3.3.1Eclipse工作区使用演练-添加选项卡3.3.2Eclipse透视图使用演练-切换到CVS视图3.3.3Eclipse插件安装演练-安装反编译工具Jad插件3.4使用Eclipse进行Java项目的开发3.4.1在Eclipse中新建Java项目3.4.2编写HelloWorld.java类3.4.3运行Java程序3.4.4调试Java程序3.4.5导出JAR包3.4.6导出可执行的JAR包3.4.7生成Javadoc文档3.5本课小结3.5.1总结本课的知识点3.5.2要掌握的关键点3.5.3课后上机作业3.5.4继续下一课：在Linux下开发Java程序第4课在Linux下开发Java程序4.1Linux系统概述4.1.1Linux系统简介4.1.2Linux系统的特点4.1.3Linux发行版本4.2在虚拟机VMware6.0中安装RedHat9.04.2.1下载VMware6.4.2.2安装VMware6.4.2.3新建Linux类型的虚拟机4.2.4安装RedHat9.0系统4.3Linux系统的使用4.3.1启动Linux并初始化4.3.2Linux终端及常用命令4.3.3使用vi编辑器编辑文件4.3.4关闭系统4.4让Linux与外界建立联系4.4.1配置Linux上网4.4.2让Linux访问Windows下的文件4.4.3使用FTP访问Linux4.4.4使用远程终端Putty访问Linux4.5安装Java开发环境4.5.1下载JDK4.5.2安装JDK4.5.3设置环境变量4.5.4检验JDK是否安装成功4.6开发第一个Java程序4.6.1编写入门实例类HelloWorld.java4.6.2编译类HelloWorld.java4.6.3运行类HelloWorld.class4.7在Linux下使用Eclipse4.7.1下载Eclipse4.7.2安装Eclipse4.7.3启动Eclipse4.7.4使用Eclipse开发入门实例4.8本课小结4.8.1总结本课的知识点4.8.2要掌握的关键点4.8.3课后上机作业4.8.4继续下一

针对日常生活中的行人安全问题，本文采用一种基于彩色和红外特征的多模式行人检测方法，提高行人检测的精度。
本文通过分类检测障碍物和行人区域的颜色和红外特征，设计一个多模式三焦框架，将检测得到的多模式图像特征结合在一起，促进多模式行人检测的发展。
实验结果表明，当颜色、视差和红外特征结合使用时，该方法检测性能显著提高。

针对一类具有非线性扰动不确定时滞系统，研究了使闭环系统渐近稳定且滚动时域性能指标在线最小化的鲁棒预测控制器设计问题。
基于预测控制滚动优化原理，运用Lyapunov稳定性理论和线性不等式方法，将无穷时域“min-max”优化问题转化为凸优化问题，给出了系统稳定的充分条件。
优化问题的可行性保证了算法的鲁棒稳定性。
最后通过仿真验证所提方法的有效性。

Streamlit是一款基于Python的数据可视化和应用开发框架，它允许数据科学家和工程师快速创建交互式的、美观的应用程序，无需深入学习前端技术。
这个“streamlit-example”项目是一个学习和实践Streamlit的好例子，让我们来深入探讨一下Streamlit的核心特性和如何使用它。
Streamlit的工作原理是通过读取Python脚本来构建应用程序的界面。
在你的项目中，`streamlit-example-main`很可能包含了运行Streamlit应用的主文件。
通常，这个文件会有一个或多个`streamlit.write()`函数，用于输出各种类型的数据显示。
1.**安装与启动**：-安装Streamlit库：在命令行或终端中运行`pipinstallstreamlit`。
-运行应用：找到`streamlit-example-main`中的主Python文件（如`app.py`），然后运行`streamlitrunapp.py`。
这将在本地启动一个Web服务器，你可以通过浏览器访问应用程序。
2.**核心组件**：-`streamlit.write()`:这个函数是Streamlit的基础，它可以输出文本、HTML、图像、图表等。
-`streamlit.pyplot()`:用于展示matplotlib生成的图表。
-`streamlit.plotly()`:支持Plotly库的交互式图表。
-`streamlit.altair()`:显示Altair库的静态或交互式图表。
-`streamlit.dataframe()`:直接展示PandasDataFrame。
-`@streamlit.component`:创建自定义的UI组件。
3.**数据交互**：-Streamlit支持用户输入，例如`streamlit.text_input()`和`streamlit.number_input()`，可以创建文本框和数字输入框。
-使用`streamlit.checkbox()`和`streamlit.radio()`让用户选择选项。
-`streamlit.selectbox()`允许用户从下拉菜单中选择。
4.**状态管理**：-Streamlit的`st.cache()`装饰器可以缓存函数结果，提高性能。
-`st.session_state`用于在页面刷新时保持用户的状态。
5.**布局控制**：-使用`streamlit.column()`和`streamlit.row()`可以控制页面的布局。
-`st.beta_container()`提供更灵活的布局选项，比如网格系统。
6.**部署**：-Streamlit提供了一键部署到免费的StreamlitSharing服务，只需运行`streamlitshare`命令。
-也可以将应用部署到Heroku、GoogleCloud或AWS等云平台。
7.**社区和扩展**：-Streamlit有活跃的社区，用户可以分享代码和应用，找到很多有用的示例。
-通过社区创建的库（如streamlit-aggrid、streamlit-dashboards等）可以增强Streamlit的功能。
通过这个`streamlit-example`项目，你可以学习如何使用这些组件和功能，逐步创建自己的数据可视化解析或应用。
记得探索源代码，理解每个部分的作用，这将帮助你更好地掌握Streamlit的使用技巧。
在实践中不断迭代，你会发现Streamlit是一个强大且易用的工具，能帮助你快速将数据分析转化为引人入胜的交互式应用。

针对前端页面的一系列的优化,前端性能优化原理与实践·小册

1.分别使用管道-过滤器风格、调用/返回风格、回溯法和黑板风格(JavaSpace,TSpace或自定义黑板结构)四种架构风格实现N皇后问题；
2.比较4者性能（运行时间）。
输入规模可稍大，多运行几次取平均运行时间；
3.内容包括源文件、文档、参考网址

STC8A系列开发手册STC8A系列单片机系统板手册说明：主要讲解系统板的各硬件功能；
下载方法，IAP版本的仿真方法KEIL软件的安装、驱动安装等等更多的芯片性能请参考资料内STC官方PDF手册和配套程序进行学习、实验。

雅诗兰黛用例：性能分析问题：将全球（互联网）资产的性能分析连接到搜索功能很少的大型数据库（超过一百万）资产中的原始资产。
在资产内部嵌入唯一标识符的问题是，当它们在进入社交媒体的过程中经过许多不同的手/公司时，它们很容易丢失。
使用图像分类，我们可以避免该问题。
目标：为图像资产分析和竞争对手分析奠定基础。
将在社交媒体和零售网站上的数字资产管理系统之外找到的操纵图像资产连接回数字资产管理系统内原始资产的文件路径。
障碍：此项目的训练数据本来就很小，每个资产只有一张图片。
我们只知道图像是被操纵的，而不是图像的实际处理（裁剪，叠加，缩放等）。
一些图像彼此非常相似。
有一条细线可用来区分相似的图片，并连接相同图片的受控版本。
方法：1）图像分类2）自动编码图像分类：使用Keras/Tensorflow，我带了他们的imagedatagenerator并创建了原始图像的合成版本。

AVLcruise是一款燃油经济性以及排放性能的仿真的软件，主要用于对车辆传动系统和发动机的开发。
该文档包含了前驱车（自动挡）的实例建模仿真，有非常完整的步骤，跟着实例学习更加快捷、少走弯路。

移动计算环境的复杂性、网络条件多样性,便携设备有限的资源、弱连接性、安全漏洞等因素,使得系统中故障发生的可能性增加,有效地感知、隔离、恢复故障可提高系统容错性能。
该文针对具有中心结点类的移动计算环境,运用互测比较的方法,通过小区中的移动结点和移动支持站进行交互测试来获取故障征兆信息;基于概率诊断方法对检测结果进行评估,运用不同的处理策略来诊断故障结点集。
对算法性能进行了理论分析和仿真实验,结果表明:算法能够满足移动计算环境下结点故障感知要求,具有较高的可诊断性和较低的时间、通信开销。

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。