代理模式是常用的结构型设计模式之一,当无法直接访问某个对象或访问某个对象存在困难时可以通过一个代理对象来间接访问,为了保证客户端使用的透明性,所访问的真实对象与代理对象需要实现相同的接口.根据代理模式的使用目的不同,代理模式又可以分为多种类型,例如保护代理、远程代理、虚拟代理、缓冲代理等,它们应用于不同的场合,满足用户的不同需求 代码如下:using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks;namespace D
2025/6/16 5:23:29 46KB
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书名:《工业控制计算机典型应用系统编程实践》(电子工业出版社.李江全.葛云.王丽.万畅)PDF格式扫描版,全书分为11章,共389页。
2012年1月出版。
内容简介本书从工程应用的角度出发,较全面和系统地介绍了工业控制计算机典型应用系统,内容包括:利用PC与PLC、PC与PCI数据采集卡、PC与USB数据采集模块、PC与CAN总线模块、PC与单片机、PC与无线数传模块、PC与GSM短信模块、PC与智能仪器及PC与远程I/O模块等组成的控制系统设计。
每个实例首先介绍了相关的硬件技术,然后给出具体的测控线路和完整的VisualBasic、Delphi和KingView程序。
为方便读者学习,本书提供超值配套光盘,内容包括所有实例的源程序、程序运行录屏、系统测试录像、软/硬件资源等。
目录第1章基于三菱PLC的控制系统11.1三菱PLC特殊功能模块与通信协议11.1.1FX2N系列PLC的特殊功能模块11.1.2三菱PLC编程口通信协议81.2PC与三菱FX2NPLC组成的控制系统161.2.1设计任务161.2.2线路连接161.2.3三菱PLC端测控程序设计171.2.4PC端VisualBasic测控程序设计211.2.5PC端Delphi测控程序设计241.2.6PC端KingView测控程序设计28第2章基于西门子PLC的控制系统372.1西门子PLC模拟量扩展模块与通信协议372.1.1西门子PLC模拟量输入模块372.1.2西门子PLCPPI通信协议412.2PC与西门子S7-200PLC组成的控制系统452.2.1设计任务452.2.2线路连接452.2.3西门子PLC端测控程序设计462.2.4PC端VisualBasic测控程序设计502.2.5PC端Delphi测控程序设计532.2.6PC端KingView测控程序设计58第3章基于PCI数据采集卡的控制系统643.1典型数据采集卡简介643.1.1数据采集系统概述643.1.2基于PC的DAQ系统组成673.1.3用PCI-1710HG数据采集卡组成的测控系统703.1.4PCI-1710HG数据采集卡的安装与测试723.2PC与PCI-1710HG数据采集卡组成的控制系统803.2.1设计任务803.2.2线路连接803.2.3VisualBasic测控程序设计813.2.4Delphi测控程序设计883.2.5KingView测控程序设计100第4章基于单片机的控制系统1084.1典型单片机开发板简介1084.1.1单片机控制系统的组成1084.1.2单片机开发板B的功能1114.1.3单片机开发板B的主要电路1124.2PC与单片机开发板B组成的控制系统1144.2.1设计任务1144.2.2线路连接1154.2.3单片机端C51测控程序设计1164.2.4单片机端汇编测控程序设计1234.2.5PC端VisualBasic测控程序设计1314.2.6PC端Delphi测控程序设计135第5章基于分布式I/O模块的控制系统1415.1典型分布式I/O模块简介1415.1.1集散控制系统的结构与特点1415.1.2ADAM4000远程数据采集控制系统1435.1.3ADAM4000系列模块简介1455.1.4ADAM4000系列模块的软件安装1525.2PC与ADAM4000系列模块组成的测控系统程序设计1555.2.1设计任务1555.2.2线路连接1565.2.3VisualBasic测控程序设计1565.2.4Delphi测控程序设计1595.2.5KingView测控程序设计163第6章基于CAN总线模块的控制系统1706.1典型CAN总线功能模块简介1706.1.1现场总线控制技术概述1706.1.2CAN总线控制技术概述1726.1.3CAN接口卡与iCAN系列功能模块简介1766.2PC与iCAN-4000系列模块组成的控制系统1796.2.1设计任务1796.2.2线路连接1796.2.3VisualBasic测控程序设计1806.2.4Delphi测控程序设计185第7章基于USB数据采集模块的控制系统1927.1USB总线在数据采集系统中的应用1927.1.1USB总线及其数
2025/6/16 3:44:16 28.68MB 串口通信
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《2022年北海地区焊接工程师薪酬调查报告》揭示了该地区焊接工程师的薪酬状况,为行业提供了宝贵的参考数据。
这份报告详细分析了不同类型的企业的薪酬水平,帮助我们了解焊接工程师这一职业在北海地区的薪资分布情况。
报告中的“薪酬水平”部分展示了焊接工程师在北海地区的薪资范围。
数据显示,薪酬分布从较低的94,508元到较高的156,237元不等,反映出薪酬的广泛差异。
中位数(Median)为107,518元,这通常被视为平均薪资的一个稳定指标,因为它不受极端值的影响。
此外,报告还给出了第25百分位数(P25)、第50百分位数(P50,即中位数)、第75百分位数(P75)以及第90百分位数的数据,这些数值分别为94,111元、107,518元、117,835元和127,006元,这表明大部分焊接工程师的薪资集中在这个范围内。
接着,报告按照企业类型对薪酬进行了细分。
可以看到,“Foreign Owned Enterprises”(外资企业)的焊接工程师薪资中位数为100,672元,而“Joint Venture”(合资企业)的中位数为114,390元,这可能反映了外资和合资企业在薪酬政策上的差异,它们通常提供相对较高的薪资以吸引和保留人才。
相比之下,“Local Private Enterprises”(本地私营企业)的中位数为97,368元,略低于合资企业,但高于“State Owned Enterprises”(国有企业)的99,190元。
这可能与企业规模、经济效益以及行业竞争程度有关。
报告还显示,焊接工程师的年薪在100,000元至120,000元之间较为普遍,这可能是北海地区焊接工程师的主流薪酬区间。
然而,最高薪资可以达到152,361元,说明存在一定的高薪岗位,这可能与专业技能、工作经验、项目复杂度等因素相关。
综合来看,2022年北海地区的焊接工程师薪酬水平具有一定的竞争力,但具体薪资会受到企业类型、个人技能和经验等多种因素的影响。
对于求职者和雇主来说,这份报告提供了重要的市场参考,有助于制定合理的薪资策略和职业规划。
2025/6/16 2:41:29 183KB
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数据挖掘技术在科技信息管理中的应用研究一、数据挖掘的定义与目的数据挖掘是一种从大量数据中抽取或“挖掘”信息的过程,旨在发现数据中的潜在规律、模式和关联关系。
它不是简单的数据查询或者数据处理,而是通过特定算法对数据进行分析,以期得到非平凡的、隐含的、先前未知的且具有潜在价值的信息或知识。
这一技术对于科技信息管理尤其重要,因为它可以帮助管理者从海量信息中提取有价值的数据,为决策提供科学依据。
二、数据挖掘在科技信息管理中的应用科技管理信息化的发展导致了信息量的大幅增长,给信息的提取带来了难度。
数据挖掘技术可以有效地挖掘海量数据背后未知的规律或模式,为科技管理决策提供了有力的依据和支持。
在科技信息管理中,数据挖掘可以用来分析科技人员、科技成果、科技项目之间的关联关系,通过数据挖掘模型,发现三者之间的深层关系,为科技管理提供决策支持。
三、数据挖掘技术的分类数据挖掘技术可以分为多个类别,其中包括关联规则、决策树、聚类、分类、变化和偏差分析、回归分析、Web页挖掘等。
每种技术有其特定的适用场景和分析方法。
例如,关联规则挖掘主要通过发现不同数据项集之间的隐藏关联规则来工作,而决策树分析则是构建一个模型,用以预测目标变量的值。
四、关联规则与Apriori算法关联规则挖掘在数据挖掘中是一种重要的技术。
它通过在数据库中找出置信度和支持度都大于给定阈值的规则,揭示数据项集之间的潜在关联。
Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法之一,基于两阶段频集的递推思想,主要通过逐层搜索迭代方法,从大量数据中找出项集之间的关系或规则。
该算法对于处理科技信息管理中的大量数据尤为有效。
五、数据挖掘过程数据挖掘的过程可以分为几个阶段:问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖掘、结果评估与表示等。
在问题定义阶段,首先要明确数据挖掘的目标和任务;
数据抽取阶段,是从数据库或数据仓库中提取相关数据;
数据预处理阶段,对提取的数据进行清洗、转换等操作,使之适合进行挖掘;
数据挖掘阶段,运用特定算法对预处理后的数据进行分析,以提取信息和知识;
最后在结果评估与表示阶段,对挖掘出的模式进行评价,并以易于理解的方式展示结果。
六、数据挖掘在安阳市科技信息管理系统中的应用实例文章中提到安阳市科学技术信息研究所利用数据挖掘技术,通过安阳市科技信息管理系统,对512名科技人员、899项科技成果和3014项科技项目进行关联分析。
通过构建数据挖掘模型,研究科技人员的年龄、职称、单位等信息与所产出的科技成果、参与的科技项目之间的关联规则。
通过这种方式,不仅能够发现隐藏的关系和规律,还能够为科技人才合理分配和科技项目管理提供参考。
七、数据准备与处理数据准备是数据挖掘过程中的首要步骤,它包括数据选择、数据预处理和数据变换等环节。
数据选择需要从现有的数据库或数据仓库中提取相关数据,形成目标数据集。
数据预处理和变换则是为了消除数据中的噪声和不一致性,提高数据质量,确保挖掘结果的准确性。
八、结论随着信息化和大数据时代的到来,数据挖掘技术已经成为科技信息管理不可或缺的重要工具。
它能够从庞大的科技信息数据库中提炼出有价值的信息,帮助管理者做出更加精准和高效的决策。
通过持续研究和实践,数据挖掘在科技信息管理中的应用将更加广泛,对科技进步的贡献也将更加显著。
2025/6/16 2:41:25 274KB
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内容概要:文章详细介绍了如何运用Java及其相关技术栈(Spring Boot、Redis、RabbitMQ)来构建高性能电商秒杀系统。
内容涵盖了项目背景的重要性,针对高并发环境下常见的三大技术难题(超卖、数据库高压、恶意流量)提出了解决方案。
重点描述了系统的三层架构,核心组件之间的交互逻辑,特别是使用Redis进行库存预减以减轻数据库压力、RabbitMQ作为消息队列实现订单异步处理以及采用Redisson实现出库存操作时的分布式锁定防止超买问题。
此外,还包括详细的代码实例和性能优化措施比如分库分表、缓存机制、读写分离及令牌桶算法等。
适合人群:对Java开发有兴趣或是正在从事互联网行业尤其是电商平台开发工作的工程师和技术爱好者。
使用场景及目标:适用于想要深入理解Java在电商高并发场景的应用方式,以及希望掌握实际项目中面对高并发时采取的各种解决方案的专业人士。
文章不仅提供了详尽的设计思路还给出了实用的操作指南和优化方法。
阅读建议:鉴于本篇文章涵盖较多实战技术和最佳实践经验,在学习过程中可以边阅读代码边实验。
关注每一部分的关键点,尤其是性能瓶颈在哪里以及是如何被克服的。
2025/6/15 22:25:56 18KB
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Java极限编程,通常指的是在软件开发过程中采用极限编程(Extreme Programming, XP)方法来优化Java项目。
极限编程是一种敏捷开发框架,它强调快速反馈、团队合作以及对变化的灵活响应。
这一部分的内容可能是关于如何在Java开发环境中应用XP实践的详细讲解。
在极限编程中,有几个核心原则和实践:1. **小批量**:通过频繁地提交小规模的代码更改,可以更快地发现并修复错误,避免大规模重构。
2. **持续集成**:团队成员应经常将他们的工作合并到主分支,确保代码始终处于可部署状态。
3. **结对编程**:两个开发者共享一个工作站,一起编写代码,即时检查对方的工作,提高代码质量和团队协作。
4. **客户测试驱动开发(Customer-Test Driven Development, TDD)**:在编写功能代码之前先编写客户测试用例,确保代码满足需求。
5. **重构**:定期整理和改进代码结构,保持代码的简洁性和可读性。
6. **计划游戏**:与客户协商确定优先级,制定短期工作计划。
7. **集体代码所有制**:所有团队成员都可以修改任何代码,鼓励代码审查和共享知识。
8. **简单的设计**:仅实现必要的功能,避免过度设计。
9. **现场客户**:客户代表常驻开发团队,即时提供反馈,减少沟通延迟。
10. **编码标准**:团队共同制定并遵守统一的编码规范,保证代码一致性。
这个“Java极限编程.part04”可能涵盖了上述某些实践在Java项目中的具体应用,例如如何在Java环境中实现持续集成,如何进行有效的结对编程,或者如何利用JUnit等工具进行测试驱动开发。
这部分内容可能还涉及了如何处理Java特有的挑战,比如垃圾回收、多线程编程,以及如何利用Java库和框架来简化极限编程的实践。
文件列表中的“Java极限编程.part04”表明这是一个分卷压缩文件的一部分,可能是一个系列教程或文档的第四部分,它可能详细解释了前面几部分的基础知识,并引入了更高级的概念或实践案例。
为了全面理解Java极限编程,需要结合其他部分的内容一同学习。
极限编程在Java开发中的应用旨在提升项目的灵活性、质量和开发效率,通过团队合作和严格的过程管理,降低项目风险,提高客户满意度。
这个压缩包资源对于想深入了解和实践极限编程的Java开发者来说,无疑是一份宝贵的学习资料。
2025/6/15 22:25:29 4.17MB
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#$K+千里马酒店前台管理系统 Pegasus HMS 7.0昨夜西风凋碧树,欲上高楼,望尽天涯路;
衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴;
众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处 宝剑锋从磨砺出、梅花香自苦寒来,三年磨一剑,全新设计的新一代千里马酒店管理系统Pegasus HMS 7.0横空出世。
千里马V7的设计以当前最先进的酒店管理理论为基础,继承了千里马的优秀品质,融合了国内外先进软件的功能特性,吸取了几百家酒店客户的使用意见。
在传统的“以财务为核心、前后台一体化”的基础上,吸收了收益管理、客户关系管理、营销分析、决策支持等先进管理思想,百炼成钢。
V7前台系统之先进的理念、严谨的设计、全面的功能、优异的性能、非常的稳定、友好的界面、快捷的操作等等,必将令你眼前一亮、怦然心动,为你带来无尽的乐趣和动力!V7前台系统包括客房预订、客人接待、收银管理、夜间稽核、客房管家、问讯留言、礼宾服务、公关销售、报表系统、基本设置、系统管理、外围接口、常用工具等功能模块。
酒店前台管理是一个流程复杂、实时性强的系统,是酒店的标志性的关键核心业务。
前台管理的水平,决定了整个酒店管理系统的水平。
因此,前台管理系统是千里马酒店管理系统的核心系统。
通常房务管理(Room Division)分为前厅部(Front Office)和客房部(House Keeping)。
前厅部又名客务部、前台部、总服务台、大堂部,是酒店组织客源、销售客房、沟通和协调各部门的对客服务、并为宾客提供前厅服务的综合性部门。
前厅部被喻为酒店的“神经中枢”、联系宾客的“桥梁和纽带”、酒店经营管理的“橱窗和门面”。
前厅部是酒店的营业中心、协调中心、信息中心,在酒店经营中起着销售、沟通、控制、协调服务和辅助决策的作用。
V7前台系统是采用先进的技术开发而成。
系统架构是面向对象的逻辑三层结构,保证了软件具有良好的体系结构和易扩充性;
用户界面采用视图-对象-状态-操作-权限绑定的智能动态工作图表技术,保证了操作的简明直观、流畅易用、各司其职;
所有录入界面、报表格式、工作视图、功能菜单、部分操作流程均支持用户自定义,保证了系统有最大限度的自适应性,满足不同酒店的具体需求。
数据处理充分利用SQL DBMS的索引技术,保证了在业务繁忙时段和数据量较大时仍然具有快速的响应和良好的性能。
客、房、帐、表的穿透查询技术更是独一无二的创新。
系统经过公司内部的严格测试和实际用户的实战检验,具有很好的稳定性。
2025/6/15 22:23:10 1.59MB
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《全国青少年信息学奥林匹克联赛(NOIP)2006-2011年提高组初赛C++试题及答案解析》全国青少年信息学奥林匹克联赛(NOIP)是中国计算机学会主办的一项旨在培养青少年计算机科学素养的比赛。
提高组初赛是NOIP中面向有一定编程基础的参赛者设置的竞赛环节,其试题涵盖算法设计、数据结构、逻辑推理等多个方面,旨在测试选手的编程能力和问题解决能力。
这份资料集合了从2006年至2011年连续六年的提高组初赛C++试题与对应的解答,对于想要深入了解NOIP考试模式、提升编程技能的学生和教师来说,具有极高的参考价值。
在这六年的试题中,我们可以看到C++作为主要编程语言的运用,这不仅是因为C++在信息学竞赛中的广泛使用,还因为它的灵活性和效率。
考生需要掌握基本的C++语法,包括类、对象、模板等面向对象编程概念,以及STL(Standard Template Library)中的容器、算法等。
同时,对于C++中的指针操作和内存管理也需要有深入理解,这些都是解决复杂算法问题的基础。
每一年的试题都包含了多个题目,每个题目通常涉及不同的算法和思维挑战。
例如,动态规划、贪心算法、回溯法、分治法等经典算法在历年试题中都有体现。
考生需要根据问题特点选择合适的解题策略,有时候还需要进行复杂度分析以确保算法的可行性。
此外,数据结构如数组、链表、树、图等也是常考内容,理解和灵活运用这些数据结构是解决问题的关键。
除了具体的编程技术,这些试题还考察了参赛者的逻辑思维和问题建模能力。
比如,将实际问题抽象成数学模型,再用程序来解决,是信息学竞赛中常见的思维方式。
在解答过程中,考生需要清晰地表达思路,写出规范的代码,并进行必要的测试以验证解决方案的正确性。
通过对这些历年试题的学习和分析,不仅可以提升C++编程技能,还可以培养良好的编程习惯和解题策略。
考生可以从中学习如何有效地阅读和理解题目,如何设计和优化算法,以及如何调试和优化代码。
同时,通过对比不同年份的试题,可以发现信息学竞赛的热点和趋势,为后续的训练和比赛提供方向。
这份包含2006年至2011年NOIP提高组初赛C++试题及答案的资料是一份宝贵的资源,它能帮助参赛者了解竞赛的要求和难度,提高编程和算法设计能力,对准备参加NOIP或其他类似竞赛的选手来说,无疑是宝贵的参考资料。
2025/6/15 22:19:01 206KB
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数据结构是计算机科学中的核心概念,它涉及到如何有效地组织和管理大量数据,以便于高效地进行存储、检索、更新和删除等操作。
C语言是一种强大的系统编程语言,它提供了底层控制,非常适合实现数据结构的算法。
这个“数据结构C语言模拟器”很可能是为了帮助学习者通过实际操作来理解各种数据结构的工作原理。
1. **数组**:数组是最基本的数据结构,它是一组相同类型元素的集合,可以通过索引来访问每个元素。
在C语言中,数组的声明和使用是非常直接的。
2. **链表**:链表是由一系列节点组成,每个节点包含数据以及指向下一个节点的指针。
链表分为单链表、双链表和循环链表等类型,C语言中通常通过结构体来实现链表。
3. **栈**:栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,常用于函数调用、表达式求值等场景。
C语言中可以使用数组或动态内存分配来实现栈。
4. **队列**:队列是一种先进先出(FIFO)的数据结构,常用于任务调度、缓冲区管理等。
C语言中可以使用数组或链表来实现队列。
5. **树**:树是一种非线性的数据结构,每个节点可以有零个或多个子节点。
二叉树、平衡树(如AVL树、红黑树)和搜索树(如B树、B+树)是常见的树形结构。
C语言中,树通常通过指针和结构体来实现。
6. **图**:图是由顶点和边组成的非线性数据结构,用于表示对象之间的关系。
图可以是无向的或有向的,加权的或无权重的。
邻接矩阵和邻接表是常见的图的表示方法。
7. **哈希表**:哈希表提供快速的查找、插入和删除操作,通过哈希函数将键映射到特定位置。
C语言中,哈希表通常通过数组和链表结合的方式来实现。
8. **排序和搜索算法**:包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序以及二分查找、哈希查找等,这些算法在数据结构中起着关键作用。
9. **递归和分治策略**:递归是一种函数直接或间接调用自身的方法,而分治策略是将大问题分解为小问题解决的策略,如归并排序和快速排序算法就应用了这种思想。
10. **动态规划**:动态规划用于求解最优化问题,通过构建状态转移矩阵或数组来找到最优解。
这个“数据结构C语言模拟器”很可能包含了上述所有或部分数据结构的实现,并通过详细解释帮助用户理解它们的工作原理和操作流程。
通过实际操作,学习者可以更好地掌握数据结构的精髓,提高编程能力和问题解决能力。
在学习过程中,理解每个数据结构的特性、适用场景以及优缺点至关重要,同时掌握相应的操作算法也是必不可少的。
这个模拟器无疑为学习者提供了一个实践和巩固理论知识的宝贵平台。
2025/6/15 20:24:23 6.82MB
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简介:
系統分析師培訓教程,一共有9部,這是第一部。
<br><br>想靠系分的同志注意了,對大家有幫助的。
2025/6/15 20:06:44 1.39MB
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡