1.构件：是指语义完整，语法正确和有可重用价值的单位软件，是软件重用过程中可以明确辨识的系统；
结构上，它是语义描述通信接口和实现代码的复合体。
2.构件模型：是对构件本质特征的抽象描述。
3.构件组装：是指将库中的构件经适当修改后相互连接，或者将它们与当前开发项目中的软件元素相连接，最终构成新的目标软件。
4.软件体系结构：HayesRoth认为软件体系结构是一个抽象的系统规范，主要包括用其行为来描述的功能构件和构件之间的相互连接、接口和关系。
5.面向服务体系结构（SOA）：本质上是服务的集合，服务间彼此通信，这种通信可能是简单地数据传送，也可能是两个或更多的服务协调进行某些活动。
6.可靠性：是软件系统在应用或系统错误面前，在意外或错误使用的情况下维持软件系统特性的基本能力。
7.可修改性：是指能够快速地以较高的性能价格比对系统进行变更的能力。
通常以某些具体的变更为基准，通过考察这些变更的代价衡量可修改性。
可修改性包括：可维护性、可扩展性、结构重组、可移植性。
8.敏感点：是一个或多个构件（和/或构件之间的关系）的特性。
9.权衡点：是影响多个质量属性的特性，是多个质量属性的敏感点。
10.软件产品线：就是在一个公共的软件资源集合基础上建立起来的共享同一个特性集合的系统集合。
11.框架：是封装了特定应用族抽象设计的抽象类的集合，框架又是一个模板，关键的方法和其他细节在框架实例中实现。

OpenGL开发的三维教室场景，绘制了多个模型，有桌子，黑板，空调，墙面，电脑，场景实现了碰撞检测，可以漫游，模型可以移动和旋转，缩放

这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

根据某毕业设计选题系统的功能描述，使用UML建模技术，完成需求分析的用例模型（UseCase），包括系统的用例及其子用例（如果有，需要标记与主用例的关系）和使用参与者（Actor）。
（1）教师信息维护：教务员录入老师的基本信息；
教师信息包括教师ID、教师名称、教师职称、联系方式、邮箱地址等信息；
可从excel中导入；
指导教师的联系方式在学生选题成功后，才能公开给学生。

LiteGearsforSW二次开发工具是一款专业的CAD制图软件。
软件基于Solidworks的参数化设计、模块化设计以及自动设计思想而开发，是一款功能强大的“SolidWorks二次开发框架”和“设计师辅助工具”。
设计师只要通过编写公式制定一些规则，再在精心设计的输入界面上输入参数，然后运行，软件能让用户的操作更加高效。
需要的朋友快来下载吧！LiteGearsforSW二次开发工具主要功能使用LightDoWorks你可以:根据规则改变SolidWorks模型的特征、尺寸、配置等根据规则编辑生成新3D装配体、零件图、工程图批量编辑或新增SolidWorks文档的属性、命名，对文件打包批量转换SolidWorks工程图到PDF格式，AutoCAD格式(DWG,DXF)批量替换SolidWorks工程图图框和制图标准批量打印SolidWorks工程图批量打印AutoCAD.Dwg和.DXF文件其他小功能LiteGearsforSW二次开发工具截图

安装该插件后，revit模型可以通过该插件导出dae文件格式，然后导入lumion软件中

这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。
针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。
在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。
同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。
此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。
对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

基于多模态数据的3D模型检索算法

拟一维喷管流动的数值解MATLAB程序，模型来自于《计算流体力学基础及其应用》--安德森著，第7章第3小节

1、前端技术JS框架：jquery-2.1.1、Bootstrap.js、JQueryUICSS框架：Bootstrapv3.3.4（稳定是后台，UI方面根据需求自己升级改造吧）。
客户端验证：jQueryValidationPlugin1.9.0。
在线编辑器：ckeditor、simditor上传文件：Uploadifyv3.2.1动态页签：Jerichotab（自己改造）数据表格：jqGrid、BootstrapTalbe对话框：layer-v2.3下拉选择框：jQuerySelect2树结构控件：jQueryzTree、jQuerywdtree页面布局：jquery.layout.js1.4.4图表插件：echarts、highcharts日期控件：My97DatePicker2、后端技术核心框架：ASP.NETMVC5、WEBAPI持久层框架：EntityFramework6.0定时计划任务：Quartz.Net组件安全支持：过滤器、Sql注入、请求伪造服务端验证：实体模型验证、自己封装Validator缓存框架：微软自带Cache、Redis日志管理：Log4net、登录日志、操作日志工具类：NPOI、Newtonsoft.Json、验证码、丰富公共类似

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。