很好地运用了面向对象程序设计思想，然后模拟生活中常见的LED显示屏实现动态的显示文字效果，其中可以选择不同的字体，选择不同的动画效果。
2024/2/24 9:07:08
7.8MB
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平时学习时注意做笔记,赫赫,上传上来跟大家分享!内容概要:1、运用Range对象处理Word文档内容；
2、如何使用C#在Word文档中插入图片以及读取Word文档中的图片？3、提取word文档中的图片信息；
4、提取WORD中的所有InlineShape图片并保存成文件；
5、C#编程实现动态生成Word文档{1、2}；
6、C#读取Word文档的详细例子
2、如何使用C#在Word文档中插入图片以及读取Word文档中的图片？3、提取word文档中的图片信息；
4、提取WORD中的所有InlineShape图片并保存成文件；
5、C#编程实现动态生成Word文档{1、2}；
6、C#读取Word文档的详细例子
2024/2/24 8:09:02
36KB
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该压缩包中含有全部原程序，运行所需数据库和一个txt文件，如果下载者不会连接数据库，可以参考这个txt文件，很简单。
只要连接正确，保证可以运行。
相比网上那些用C#写的程序，本程序更方便操作，容易理解。
本程序运行环境为VC++和SQL2008，界面用MFC做的。
运用apriori算法，内容包括关联规则的数据挖掘，通过设置支持度和置信度的值，得出各置信度。
决策树的方法，里面也有相关程序。
适合初学者和做课程设计。
只要连接正确，保证可以运行。
相比网上那些用C#写的程序，本程序更方便操作，容易理解。
本程序运行环境为VC++和SQL2008，界面用MFC做的。
运用apriori算法，内容包括关联规则的数据挖掘，通过设置支持度和置信度的值，得出各置信度。
决策树的方法，里面也有相关程序。
适合初学者和做课程设计。
2024/2/20 11:01:53
8.95MB
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为了提高光伏发电功率预测的精度，本文在结合灰色预测算法（GM）与神经络预测算法优点的基础上，提出一种基于灰色径向基函数（RadicalBasisFunction，RBF）和神经网络光伏发电功率预测模型。
该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及RBF神经网络预测算法自学习能力强的优点。
最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在MATLAB应用平台编程实现对GM-RBF神经网络预测模型的预测精度进行验证，得出基于GM-RBF神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为6.495%、夏季阴天预测误差为12.146%、夏季雨天预测误差为21.531%、冬季晴天预测误差为8.457%、冬季阴天预测误差14.379%、冬季雨天预测误差为18.495%，其预测精度均高于灰色预测算法和RBF神经网络预测算法
该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及RBF神经网络预测算法自学习能力强的优点。
最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在MATLAB应用平台编程实现对GM-RBF神经网络预测模型的预测精度进行验证，得出基于GM-RBF神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为6.495%、夏季阴天预测误差为12.146%、夏季雨天预测误差为21.531%、冬季晴天预测误差为8.457%、冬季阴天预测误差14.379%、冬季雨天预测误差为18.495%，其预测精度均高于灰色预测算法和RBF神经网络预测算法
2024/2/20 1:51:04
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本文介绍了一种工作频率为2143GHz的圆极化四单元矩形微带天线阵的设计方法。
通过对天线单元采用正交馈电激励起两个极化方向正交的、幅度相等的、相位相差90°的线极化波从而使天线单元获得圆极化波。
在利用圆极化条件确定天线尺寸基础上,借助AnsoftHFSS仿真软件对天线进行了仿真,仿真结果和实验结果基本一致。
通过对天线单元采用正交馈电激励起两个极化方向正交的、幅度相等的、相位相差90°的线极化波从而使天线单元获得圆极化波。
在利用圆极化条件确定天线尺寸基础上,借助AnsoftHFSS仿真软件对天线进行了仿真,仿真结果和实验结果基本一致。
2024/2/19 3:26:31
938KB
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自己花费不少心血弄出来的，仅供参考。
图１所示为某工业生产中的加热炉，其任务是将被加热物料加热到一定温度，然后送到下道工序进行加工。
加热炉工艺过程为：被加热物料流过排列炉膛四周的管道后，加热到炉出口工艺所要求的温度。
在加热用的燃料油管道上装有一个调节阀，用以控制燃料油流量，以达到控制出口温度的目的但是，由于加热炉时间常数大，而且扰动的因素多，单回路反馈控制系统不能满足工艺对加热炉出口温度的要求。
为了提高控制质量，采用串级控制系统，运用副回路的快速作用，有效地提高控制质量，满足生产要求。
1、绘制加热炉出口温度单回路反馈控制系统结构框图。
2、以加热炉出口温度为主变量，选择滞后较小的炉膛温度为副变量，构成炉出口温度与炉膛温度的串级控制系统，要求绘制该串级控制系统结构图。
3、假设主对象的传递函数为，其中,副对象的传递函数为，主、副控制器的传递函数分别为，，,，请确定主、副控制器的参数（要求写出详细的参数估算过程）。
4、利用simulink实现单回路系统仿真和串级系统仿真，分别给出系统输出响应曲线。
5、根据两种系统仿真结果分析串级控制系统的优缺点
图１所示为某工业生产中的加热炉，其任务是将被加热物料加热到一定温度，然后送到下道工序进行加工。
加热炉工艺过程为：被加热物料流过排列炉膛四周的管道后，加热到炉出口工艺所要求的温度。
在加热用的燃料油管道上装有一个调节阀，用以控制燃料油流量，以达到控制出口温度的目的但是，由于加热炉时间常数大，而且扰动的因素多，单回路反馈控制系统不能满足工艺对加热炉出口温度的要求。
为了提高控制质量，采用串级控制系统，运用副回路的快速作用，有效地提高控制质量，满足生产要求。
1、绘制加热炉出口温度单回路反馈控制系统结构框图。
2、以加热炉出口温度为主变量，选择滞后较小的炉膛温度为副变量，构成炉出口温度与炉膛温度的串级控制系统，要求绘制该串级控制系统结构图。
3、假设主对象的传递函数为，其中,副对象的传递函数为，主、副控制器的传递函数分别为，，,，请确定主、副控制器的参数（要求写出详细的参数估算过程）。
4、利用simulink实现单回路系统仿真和串级系统仿真，分别给出系统输出响应曲线。
5、根据两种系统仿真结果分析串级控制系统的优缺点
2024/2/18 19:02:20
589KB
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数据库原理课程设计是信息管理与信息系统专业集中实践性环节之一，是学习完《数据库数据库系统原理及技术》课程后进行的一次全面的综合练习。
其目的在与加深对数据库基础理论和基本知识的理解，掌握开发一个小型数据库系统时设计数据库结构的基本方法，提高运用数据库解决实际问题的能力。
其目的在与加深对数据库基础理论和基本知识的理解，掌握开发一个小型数据库系统时设计数据库结构的基本方法，提高运用数据库解决实际问题的能力。
2024/2/17 20:40:25
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在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别，这一研究已经取得了很大的进步。
运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定，对旋转、缩放、平移是保持不变性的，对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。
RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法，在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价，改进为R-RANSAC（TheRandomizedRANSAC）算法。
对这两个方面进行论述，运用SIFT（尺度不变特征变换）算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配，采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化，尽可能在短的时间里完成匹配矫正，进而加速整个配准的时间。
运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定，对旋转、缩放、平移是保持不变性的，对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。
RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法，在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价，改进为R-RANSAC（TheRandomizedRANSAC）算法。
对这两个方面进行论述，运用SIFT（尺度不变特征变换）算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配，采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化，尽可能在短的时间里完成匹配矫正，进而加速整个配准的时间。
2024/2/17 5:39:03
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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。
2024-04-09 15:03
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