序　　前言　　第1篇面向过程的软件工程　　第1章软件危机、软件工程　　11软件工程的发展史　　111程序设计时代　　112程序系统时代　　113软件工程时代　　12软件危机主要表现形式　　13产生软件危机的原因及解决途径　　131产生软件危机的原因　　132解决软件危机的途径　　14软件和软件工程　　141软件　　142软件工程　　15软件质量　　16软件的生存周期及开发模型　　161软件生存周期　　162软件开发模型　　17习题　　第2章可行性研究　　21可行性研究的目的与任务　　22可行性研究的步骤　　23系统流程图　　231系统流程图的符号　　232系统流程图示例　　24成本-效益分析　　241货币的时间价值　　242投资回收期　　243纯收入　　25可行性研究报告的主要内容　　26习题　　第3章软件需求分析　　31需求分析的任务和步骤　　311需求分析的任务　　312需求分析的步骤　　32需求获取的常用方法　　321常规的需求获取方法　　322快速建立软件原型来获取需求　　33需求分析的方法　　331功能分解方法　　332结构化分析方法　　333信息建模方法　　334面向对象的分析　　34结构化分析方法　　341自顶向下逐层分解的分析策略　　342结构化分析描述工具　　343数据流图　　344数据字典　　345加工逻辑的描述　　35需求分析图形工具　　351层次方框图　　352Warnier图　　353IPO图　　36SA方法的应用　　37习题　　第4章软件总体设计　　41软件总体设计的目标和任务　　42软件设计的概念和原理　　421模块和模块化　　422抽象　　423信息隐蔽和局部化　　424模块独立性及其度量　　43软件结构设计准则　　44软件结构设计的图形工具　　441软件结构图　　442层次图　　443HIPO图　　45结构化设计方法　　451数据流图的类型　　452结构化设计方法的步骤　　453变换型分析设计　　454事务型分析设计　　46习题　　第5章软件详细设计　　51详细设计的目的与任务　　52结构化程序设计　　53详细设计工具　　531程序流程图　　532NS图　　533PAD图　　534过程设计语言　　54习题　　第6章软件编码　　61程序设计语言的分类　　611基础语言　　612结构化语言　　613面向对象的语言　　62程序设计语言的选择　　63程序设计风格　　631程序内部文档　　632数据说明　　633语句构造　　634输入/输出　　635效率　　64习题　　第7章软件测试　　71软件测试的目标　　72软件测试的原则　　73软件测试方法　　731静态测试与动态测试　　732黑盒测试法与白盒测试法　　74软件测试用例的设计　　741白盒技术　　742黑盒技术　　75软件测试过程　　751单元测试　　752集成测试　　753确认测试　　754系统测试　　76调试　　761调试的目的　　762调试技术　　77习题　　第8章软件维护　　81软件维护的分类　　82软件维护的特点　　821结构化维护与非结构化维护　　822维护的代价　　823软件维护中存在的问题　　83软件可维护性　　831软件可维护性的定义　　832软件可维护性的度量　　833提高软件可维护性的方法　　84维护的副作用　　85软件再工程　　851软件再工程与逆向工程的概念　　852实施软件再工程的原因　　853软件再工程技术　　86习题　　第2篇UML与面向对象的软件工程　　第9章UML简介　　91UML概述　　911UML的组成　　912UML的特点和用途　　913UML的模型视图简介　　92UML软件开发工具简介　　921RationalRose　　922Visio简介　　93习题　　第10章面向对象的概念　　101面向对象的方法学　　1011面向对象建模　　1012面向对象的方法与传统软件方法的比较　　102对象与类及其UML表示　　1021对象　　1022类与实例　　1023对象属性与操作　　1024对象类的关联　　103聚集、组合、继承和多态　　1031聚集与组合　　1032抽象与继承　　1033多态　　104习题　　第11章对象设计模式　　111对象设计模式概念　　1111历史背景　　1112对象设计模式　　1113设计模式的分类　　112几种典型的对象设计模式及应用　　1121行为型模式中的职

在MATLAB中，计算三维散乱点云的曲率是一项重要的几何分析任务，尤其是在计算机图形学、图像处理和机器学习等领域。
曲率是衡量表面局部弯曲程度的一个度量，可以帮助我们理解点云数据的形状特征。
曲率的计算通常涉及主曲率、高斯曲率和平均曲率三个关键概念。
主曲率是描述曲面在某一点沿两个正交方向弯曲的程度，通常记为K1和K2，其中K1是最大曲率，K2是最小曲率。
主曲率可以提供关于曲线形状的局部信息，例如，当K1=K2时，表明该点处的曲面是球形；
当K1=0或K2=0时，可能对应于平面区域。
高斯曲率（Gaussian Curvature）是主曲率的乘积，记为K = K1 * K2。
高斯曲率综合了主曲率的信息，能反映曲面上任意点的全局弯曲特性。
如果高斯曲率为正，表明该点在凸形曲面上；
若为负，则在凹形曲面上；
为零时，表示该点位于平面上。
平均曲率（Mean Curvature）是主曲率的算术平均值，H = (K1 + K2) / 2。
它提供了曲面弯曲的平均程度，对于理解物体表面的整体形状变化非常有用。
例如，平均曲率为零的点可能表示曲面的边缘或者尖锐转折。
在MATLAB中，计算这些曲率通常需要以下步骤：1. **数据预处理**：你需要加载散乱点云数据。
这可以通过读取txt文件（如www.pudn.com.txt）或使用特定的数据集来完成。
数据通常包含每个点的XYZ坐标。
2. **邻域搜索**：确定每个点的邻域，通常采用球形邻域或基于距离的邻域。
邻域的选择直接影响曲率计算的精度和稳定性。
3. **拟合曲面**：使用最近邻插值、移动最小二乘法（Moving Least Squares, MLS）或其他方法，将点云数据拟合成一个连续曲面。
在本例中，"demo_MLS"可能是一个实现MLS算法的MATLAB脚本。
4. **计算几何属性**：在拟合的曲面上，计算每个点的曲率。
这涉及到计算曲面的曲率矩阵、主轴和主曲率。
同时，高斯曲率和平均曲率可以通过已知的主曲率直接计算得出。
5. **结果可视化**：你可以使用MATLAB的图形工具，如`scatter3`或`patch`函数，将曲率信息以颜色编码的方式叠加到原始点云上，以直观展示曲率分布。
在实际应用中，曲率计算对于识别物体特征、形状分析和目标检测等任务具有重要价值。
例如，在机器人导航、医学图像分析和3D重建等领域，理解点云数据的几何特性至关重要。
总结来说，MATLAB中的算法通过一系列数学操作和数据处理，可以有效地计算三维散乱点云的主曲率、高斯曲率和平均曲率，从而揭示其内在的几何结构和形状特征。
正确理解和运用这些曲率概念，有助于在相关领域进行更深入的研究和开发。

java语言编写的画图工具，打包成jar，可以方便的引入项目，比如java项目，python，matlab等。
图形工具是功能强大的Highstock，支持的图形种类很多，功能强大。

SEGGER公司的图形工具,本人英盲用起来十分不顺手,索性将菜单翻成了中文没多大意思凑合着用吧

STM32CubeMX中文UM1718翻译版重新排版带书签STM32CubeMX是32位ARM®Cortex®STM32微控制器的图形工具。
它是STMCube™计划的一部分（请参阅第一节），可以作为独立的应用程序使用，也可以作为集成开发环境（IDE）中集成的Eclipse插件使用。
STM32CubeMX具有以下主要特点：•简单的微控制器选择涵盖整个STM32系列•从意法半导体电路板上选择电路板•简单的微控制器配置（引脚，时钟树，外设，中间件）并生成相应的初始化C代码•通过将以前保存的配置导入到新的MCU项目，轻松切换到另一个微控制器

%MATLAB数学建模工具箱%%本工具箱主要包含三部分内容%1.MATLAB常用数学建模工具的中文帮助%2.贡献MATLAB数学建模工具(打*号)%3.中国大学生数学建模竞赛历年试题MATLAB程序%数据拟合%interp1-一元函数插值%spline-样条插值%polyfit-多项式插值或拟合%curvefit-曲线拟合%caspe-各种边界条件的样条插值%casps-样条拟合%interp2-二元函数插值%griddata-不规则数据的二元函数插值%*interp-不单调节点插值%*lagrange-拉格朗日插值法%%方程求根%inv-逆矩阵%roots-多项式的根%fzero-一元函数零点%fsolve-非线性方程组%solve-符号方程解%*newton-牛顿迭代法解非线性方程%%微积分和微分方程%diff-差分%diff-符号导函数%trapz-梯形积分法%quad8-高精度数值积分%int-符号积分%dblquad-矩形域二重积分%ode45-常微分方程%dsolve-符号微分方程%*polyint-多项式积分法%*quadg-高斯积分法%*quad2dg-矩形域高斯二重积分%*dblquad2-非矩形域二重积分%*rk4-常微分方程RungeKutta法%%随机模拟和统计分析%max,min-最大，最小值%sum-求和%mean-均值%std-标准差%sort-排序（升序）%sortrows-按某一列排序(升序)%rand-[0，1]区间均匀分布随机数%randn-标准正态分布随机数%randperm-1...n随机排列%regress-线性回归%classify-统计聚类%*trim-坏数据祛除%*specrnd-给定分布律随机数生成%*randrow-整行随机排列%*randmix-随机置换%*chi2test-分布拟合度卡方检验%%数学规划%lp-线性规划%linprog-线性规划(在MATLAB5.3使用)%fmin-一元函数极值%fminu-多元函数极值拟牛顿法%fmins-多元函数极值单纯形搜索法%constr-非线性规划%fmincon-非线性规划(在MATLAB5.3使用)%%离散优化%*enum-枚举法%*monte-蒙特卡洛法%*lpint-线性整数规划%*L01p_e-0-1整数规划枚举法%*L01p_ie-0-1整数规划隐枚举法%*bnb18-非线性整数规划(在MATLAB5.3使用)%*bnbgui-非线性整数规划图形工具(在MATLAB5.3使用)%*mintreek-最小生成树kruskal算法%*minroute-最短路dijkstra算法%*krusk-最小生成树kruskal算法mex程序%*dijkstra-最短路dijkstra算法mex程序%*dynprog-动态规划%%%图形%plot-平面曲线（一元函数）%plot3-空间曲线%mesh-空间曲面（二元函数）%*meshf-非矩形网格图%*draw-用鼠标划光滑曲线%%中国大学生数学建模竞赛题解%jm96a-捕鱼策略%jm96b-节水洗衣机%jm96bfun-节水洗衣机优化函数%jm97a-零件参数设计%jm97afun-零件参数函数%jm97aoptim-零件参数设计优化函数%jm97b-截断切割%jm97bcount-截断切割枚举法%jm97brule-截断切割优化准则%jm98a1-风险投资模型求解%jm98a2-风险投资模型讨论%jm98a3-收益与风险非线性模型求解%jm98a3fun-收益与风险非线性模型优化函数%jm98b-灾情巡视路线（C程序）%jm99a1-自动化车床模型一%jm99a1fun-自动化车床模型目标函数%jm99a1simu-自动化车床模型随机模拟%jm99asmfun-自动化车床模型费用函数%%演示程序%fun

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MATLAB能做什么MATLAB是一个可视化的计算程序，被广泛地使用于从个人计算机到超级计算机范围内的各种计算机上。
MATLAB包括命令控制、可编程，有上百个预先定义好的命令和函数。
这些函数能通过用户自定义函数进一步扩展。
MATLAB有许多强有力的命令。
例如，MATLAB能够用一个单一的命令求解线性系统，能完成大量的高级矩阵处理。
MATLAB有强有力的二维、三维图形工具。
MATLAB能与其他程序一起使用。
例如，MATLAB的图形功能，可以在一个FORTRAN程序中完成可视化计算。
25个不同的MATLAB工具箱可应用于特殊的应用领域。
MATLAB在以下的领域里解决各种问题是一个十分有效的工具：•工业研究与开发。
•数学教学，特别是线性代数。
所有基本概念都能涉及。
•在数值分析和科学计算方面的教学与研究。
能够详细地研究和比较各种算法。
•在诸如电子学、控制理论和物理学等工程和科学学科方面的教学与研究。
•在诸如经济学、化学和生物学等有计算问题的所有其他领域中的教学与研究。
•在MATLAB中创建的组是矩阵，MATLAB的名字取自矩阵实验室(MATrixLABoratory)。

数字图像处理（DigitalImageProcessing）又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
在数字图像处理过程中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言，同时又是一个科学计算平台。
它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。
根据它提供的500多个数学和工程函数，工程技术人员和科学工作者可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算。
本文阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像等图像类型；
支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG等图像文件格式的读，写和显示。
上述功能均是在MATLAB语言的基础上，编写代码实现的。
这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。

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。