目录引言 5第一章面向对象的UML建模 71.1面向对象的基本思想 71.2面向对象的软件建模 71.3UML建模语言简介 91.4RUP过程指导与本系统分析设计过程 10第二章仓储系统业务用例建模 132.1仓储系统业务流程分析 132.1.1入库流程分析 132.2业务需求用例建模阶段 152.2.1业务角色的查找及建立 152.2.3业务用例图 182.2.3业务活动图 182.3系统基本功能描述 20第三章仓储系统系统需求用例建模 213.1入库管理需求用例分析 213.1.1确定系统角色 213.1.2确定系统顶层用例 213.1.3入库管理功能性分析 223.1.4到站日报录入管理用例描述 233.1.5码单管理用例描述 253.1.6入库单管理用例描述 273.1.7审核管理用例描述 293.2系统扩展功能需求用例分析 303.3系统整体功能描述 32第四章业务领域分析与设计 334.1系统顺序图，状态图 334.2定义基本对象与类 404.3入库系统类图 414.4定义对象与类的属性与操作 414.5系统设计顺序图，入库类图 534.6系统扩展功能 554.7系统构架设计 63第五章系统实现测试与配置 645.1系统实现的工具与技术 645.2系统实现方式图 655.3系统测试与系统实现界面 66第六章系统开发的思考 686.1数据库设计问题 686.2数据库访问设计问题 69结束语 70参考文献 71致谢 72

问题描述：对任意输入的一段英文，为每个字符编制其相应的赫夫曼编码；
并利用该编码为任意输入的0、1序列进行解码．基本要求：一个完整的系统应具有以下功能：（1）初始化从终端读入一段英文字符，统计每个字符出现的频率，建立赫夫曼树，并将该树存入某文件；
（2）编码利用建好的赫夫曼树对各字符进行编码，用列表的形式显示在屏幕上，并将编码结果存入另一文件中；
（3）解码利用保存的赫夫曼编码，对任意输入的0，1序列能正确解码；

tdc-gp22用户手册，详细描述了gp22的寄存器配置和各种参数

一个帮助你在微信抢红包时战无不胜的Android应用。
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实现原理请见技术文档，注意文档描述的是dev分支(已弃用)的具体实现，而不是stable分支。
若有疑问，请在ISSUES中提出。
更新日志完整的更新日志请见CHANGELOG。
版权及免责声明本项目源自小米去年秋季发布会时演示的MIUI7抢红包测试代码。
插件可能会在一定程度上改变微信的交互方式。
使用本项目中包含的代码及其生成物时，使用者自行承担随之而来的各种风险，包括但不限于“禁用红包功能”、“微信封号”。
本项目使用MIT许可证。

FastDFSAPI文档内置详细接口方法描述

描述：基于51单片机的智能衣架，用于服装店采集顾客在挑选和试穿服装时的行为数据，便于挖掘顾客数据价值。
该智能衣架采用STC89C52RC单片机主控，ADXL345三轴加速度传感器和HX711称重传感器感知，外加LCD1602显示和蓝牙模块构成。
顾客挑选衣服时会拨动衣架，ADXL345传感器检测到衣架的角度变化，单片机记录服装被挑选的次数。
衣架的重力变化，称重传感器采集到数据，计算顾客的试穿次数。
LCD1602实时显示服装被挑选次数和试穿次数。
并将数据通过蓝牙发送到手机上显示。

《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。

交通部新发布的标准协议文档,打包文件里包含了JTT1253-2019.PDF.pdfJTT794-2019.PDF.pdfJTT809-2019.PDF.pdfGBT35658-2017道路运输车辆卫星定位系统　平台技术要求.pdf,以平台描述为主

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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。