关于计算机图形学代码！画线，画圆，扫面线填充，扫描线的种子填充算法!

MongoDB与jsp页面相结合的项目

2015年全国、省界、市界和县界县级矢量数据，坐标WGS84,数据格式shp，数据类型面状

互联网Java工程师面试题内容涵盖：Java、MyBatis、ZooKeeper、Dubbo、Elasticsearch、Memcached、Redis、MySQL、Spring、SpringBoot、SpringCloud、RabbitMQ、Kafka、Linux等技术栈

浦发春招机考题目+面试题目+注意事项看各位需要。
。
。

2019JAVAEE面试宝典,包含java基础，多线程，集合，mysql,oracle,ssh,mybatis,hibernate和mybatis比较，面试题等等

涉及到redis的重要知识点、分布式知识概念。
Redis包含多种数据类型，String、List、Set、Hash、ZSet，在新版本的Redis已经支持集群。
。
。

基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一，国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合，以获得更好的预测效果。
因此，本文在借鉴前人的成果基础上，采用串联组合方法分别对基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型、基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型进行了对比研究，同时提出了一种预测效果更佳的基于时间窗口移动技术与神经网络的水质组合预测模型。
首先，本文根据中国环境质量公报（淡水环境）中长江水环境质量状况以及结合重庆市长江流域断面的实际情况筛选出七项水质指标，然后论述了灰色模型、神经网络以及神经网络的相关理论和算法，接着建立了基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型和基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型，并以重庆市长江寸滩断面1998年至2008年的水质数据为例进行了实例测试和结果分析，也对两种组合预测模型的结果进行了对比与讨论，得出了后者预测效果更好等结论。
与此同时，通过以上两种组合预测模型的研究，本文提出了基于时间窗口移动技术与神经网络的水质组合预测模型，并仍以长江寸滩断面为例，经过研究和实例测试表明该模型能够较好的对长江流域寸滩断面的水质进行预测，在整体上其预测效果比前两种组合预测模型更为理想，而且该模型能够较好地应用于水质指标预测和管理中，为河流水质预测提供重要的科学依据。
最后，本文采用基于神经网络的水质评价模型对重庆市长江寸滩各年的水质进行了等级评价，并与中国环境保护部公布的水质评价结果进行了对比分析，其结果表明水质评价结果在一定程度上能够正确地反映长江寸滩当前的水质状况。

使用LayUI对你所做系统进行前端的美化和交互完善设计，使得系统的操作和交互更加符合人机交互理念（以其中一个页面，如登录，注册，后台主页面为例，将截图上传即可，截图包括界面设计、数据交互过程、数据库数据变化，注意不必把所有页面的设计美化进行上传，只需要一个功能的即可！！！！！！）

利用光学傅里叶变换研究多晶硅绒面微结构形貌与反射率之间的关系。
理论分析表明：多晶硅绒面反射率与表面微结构形貌、单位面积上陷阱坑数量有关。
如绒面由V字型槽或坑构成，则绒面反射率比较高；
如多晶硅表面上密集布满U字形坑或槽、内表面绒面化，这种结构构成的绒面反射率低。
实验上用不同比例的酸液刻蚀多晶体表面，用扫描电镜(SEM)观察多晶硅表面SEM图，测量了其表面反射率，分析表面结构形貌与反射率的关系。
实验结果与理论分析相吻合。

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。