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demo.setBlockOnOpen(true); demo.open(); Display.getCurrent().dispose(); } ``` 5. **添加用户界面元素**： - 使用 JFace 提供的各种工具类来创建对话框、菜单等 UI 元素。例如，使用 `MessageDialog` 来...
app.setBlockOnOpen(true); app.create(); app.open(); app.getShell().dispose(); } } ``` 这个程序创建了一个简单的窗口，中央有一个显示"Hello World from JFace!"的标签。JFace的`ApplicationWindow`类提供...
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2023年新版中国医科大学考试计算机基础与应用在线作业.doc
2023年四川省计算机一级计算机基础知识题库.docx
移动开发是指为移动设备（如智能手机、平板电脑）开发应用程序的过程。常见的移动开发平台包括 Android 和 iOS，开发语言可以是 Java、Kotlin（Android）、Swift 或 Objective-C（iOS）。以下是一个基于 **Android** 的简单例子，展示如何创建一个带有按钮和文本的交互式应用。 --- ### **示例：点击按钮显示消息** #### **功能描述** - 应用包含一个按钮和一个文本框。 - 点击按钮时，文本框显示一条消息（例如 "Hello, World!"）。 --- ### **开发环境** - **工具**：Android Studio - **语言**：Java 或 Kotlin - **框架**：Android SDK --- ### **代码实现（使用 Kotlin）** 1. **项目结构** - 创建一个新的 Android 项目，选择 Empty Activity 模板。 - 项目文件结构如下： ``` app/ src/ main/ java/com/example/myapp/MainActivity.kt res/layout/activity_main.xml ``` 2. **布局文件 (`activity_main.xml`)** 在 `res/layout/activity_main.xml` 中定义界面布局： ```xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
内容概要：本文详细介绍了在MATLAB环境中实现GA_PSO混合算法的方法及其应用场景。该算法将遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）相结合，用于解决复杂的多峰优化问题。文中首先定义了适应度函数Rastringin函数，并展示了如何通过MATLAB代码实现混合算法的关键步骤，包括粒子群初始化、速度和位置更新、遗传操作（交叉和变异）、以及参数设置。此外，文章还讨论了如何处理约束条件，并提供了动态可视化的实现方法，以便更好地理解和展示算法的运行过程。 适用人群：适用于具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师以及学生，特别是那些对优化算法感兴趣的人。 使用场景及目标：该混合算法主要用于解决具有多个局部极值点的复杂优化问题，特别是在高维空间中寻找全局最优解。通过结合GA的全局搜索能力和PSO的局部搜索效率，能够有效地避免陷入局部最优解，提高求解精度和稳定性。 其他说明：建议读者根据具体问题调整相关参数，如交叉概率、变异率、惯性权重等，以获得最佳性能。同时，可以通过修改目标函数来测试算法在不同类型问题上的表现。
2023年西工大秋计算机辅助设计在线作业.doc
2023年spss软件分析异常值检验实验报告.doc
内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB/Simulink R2015b搭建Buck-Boost变换器的开环和闭环控制仿真模型。首先，作者解释了Buck-Boost变换器的基本构成及其在电源设计中的重要性。接着，逐步指导读者构建开环模型，包括设置关键参数如PWM频率、占空比、输入电压等，并展示了开环控制下的输出特性。随后，引入了PID控制器进行闭环控制，强调了PID参数的选择与调整方法，以及如何通过增加电压采样和误差比较来提高系统的稳定性。此外，还分享了一些常见的仿真错误及解决方案，如电感值选取不当、二极管模型过于理想等问题。最后，提供了几个有趣的实验案例，如动态改变占空比、突变负载等，以展示闭环控制的优势。 适合人群：具有一定电力电子和MATLAB/Simulink基础的技术人员或学生。 使用场景及目标：适用于希望深入理解Buck-Boost变换器工作原理及其控制策略的研究者和技术爱好者。通过动手实践，掌握开环与闭环控制的区别，学会优化PID参数，提升电源设计能力。 其他说明：文中附有多处代码片段和实用技巧，有助于读者更好地理解和应用所学知识。同时提醒读者注意不同MATLAB版本间的兼容性问题。
2023年软件测试工程师考核标准.docx
chromedriver-win64-137.0.7117.2.zip
内容概要：本文详细介绍了基于C#的工业自动化通信开发库，涵盖了多种常见的通信协议和技术。首先讨论了串口通信的基础操作及其注意事项，如波特率设置和事件处理。接着深入探讨了TCP通信，特别是针对高并发场景下的粘包处理和性能优化。文中还详细讲解了Modbus协议的应用，包括RTU和TCP两种模式的具体实现和常见问题解决方法。此外，文章涉及了数据库操作的最佳实践，尤其是EF6与MySQL的配合使用，以及数据转换技巧，如字节序处理和布尔值提取。最后，简述了消息队列（如RabbitMQ）和CAN总线的使用场景和配置要点。每个部分都配有实际代码示例，帮助开发者更好地理解和应用这些技术。 适合人群：从事工业自动化领域的软件开发工程师，尤其是那些需要频繁处理通信协议和数据交互的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要进行PLC通信、数据采集、监控系统集成等项目的开发人员。主要目标是提高开发效率，减少因协议复杂性和数据格式差异带来的困扰，确保系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文章不仅提供了理论指导，还分享了许多实际项目中的经验和教训，强调了在真实环境中可能会遇到的问题及解决方案。对于初学者而言，可以作为入门指南；对于有一定经验的开发者，则可以作为参考手册，帮助他们优化现有系统并避免常见错误。
内容概要：本文档详细介绍了基于灰狼优化算法（GWO）优化逐次变分模态分解（SVMD）的MATLAB项目实例。项目旨在通过GWO优化SVMD中的关键参数（如模态数、惩罚因子等），提高信号分解的精度和效率，解决传统SVMD方法面临的参数选择和优化挑战。GWO算法通过模拟灰狼捕猎行为，实现全局搜索和局部搜索的平衡，增强了SVMD在处理非线性、非平稳和含噪信号时的能力。文档涵盖了项目背景、目标与意义、挑战及解决方案、特点与创新、应用领域、效果预测图程序设计及代码示例、模型架构、算法流程、目录结构设计、注意事项、扩展方向、部署与应用、未来改进方向、总结与结论以及详细的程序设计思路和具体代码实现。 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB和信号处理技术的研发人员，以及从事机械故障诊断、生物医学信号分析、地震信号处理、无线通信和金融市场分析等领域工作的工程师和研究人员。 使用场景及目标：①优化SVMD中的参数设置，提高信号分解的精度和效率；②处理非线性、非平稳和含噪信号，提取有用的特征；③应用于机械故障诊断、生物医学信号分析、地震信号处理、无线通信和金融市场分析等领域；④提供信号噪声抑制功能，减少噪声干扰，确保信号中的有用信息被充分提取；⑤拓宽算法的应用范围，为相关领域的信号处理提供高效、精确的工具。 其他说明：本项目不仅提供了详细的理论背景和技术实现，还附带了完整的代码示例和GUI设计，便于用户实践和调试。项目强调了数据质量和参数调整的重要性，同时对未来改进方向进行了展望，如引入深度学习技术、多模态信号融合、实时故障诊断功能、端到端加速、数据隐私保护与合规性、扩展到边缘计算平台、自动化模型训练与优化、系统的自我修复能力等。通过本项目的成功实现，可以为信号处理领域提供一种更加高效、精确、可靠的解决方案。
资源内项目源码是来自个人的毕业设计，代码都测试ok，包含源码、数据集、可视化页面和部署说明，可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源，毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上，放心下载使用，拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件，仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
2023年操作系统题库.docx
内容概要：本文档介绍了基于MATLAB实现的建设工程风险决策多目标优化项目，该研究结合云模型和遗传算法，旨在优化建筑工程中的风险管理决策。项目首先阐述了背景与目标，强调了优化建筑工程风险管理、提高成本效益、增强风险预测能力的重要性。接着，文档详细描述了项目挑战及解决方案，包括模型准确性、计算效率、不确定性处理等方面。项目特点与创新在于综合运用云模型和遗传算法，引入自适应优化算法，并基于大数据进行风险预测。应用领域涵盖建筑工程管理、制造业风险决策、能源与环境管理、交通运输行业和金融风险管理。文档还展示了项目的效果预测图、程序设计及代码示例，涵盖了数据预处理、云模型风险评估、遗传算法优化、多目标优化决策和结果可视化等模块。最后，文档讨论了项目的未来改进方向，如模型多样化、云平台优化、增强智能决策支持等。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是熟悉MATLAB的工程师和研究人员，以及从事建筑工程管理、风险管理和多目标优化领域的专业人士。 使用场景及目标：①理解云模型和遗传算法在建筑工程风险管理中的应用；②掌握多目标优化的具体实现方法和技术细节；③学习如何构建和优化基于云模型和遗传算法的风险决策系统；④应用于实际建筑工程管理和其他相关领域的风险管理决策。 其他说明：此项目不仅为建筑工程的风险管理提供了科学依据，还为其他行业的多目标决策优化提供了技术参考。项目代码详尽，从环境准备、数据处理到模型训练和评估均有详细示例，便于学习和实践。同时，项目强调了数据质量和模型参数选择的重要性，为后续研究和应用提供了宝贵的经验和指导。
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移动开发是指为移动设备（如智能手机、平板电脑）开发应用程序的过程。常见的移动开发平台包括 Android 和 iOS，开发语言可以是 Java、Kotlin（Android）、Swift 或 Objective-C（iOS）。以下是一个基于 **Android** 的简单例子，展示如何创建一个带有按钮和文本的交互式应用。 --- ### **示例：点击按钮显示消息** #### **功能描述** - 应用包含一个按钮和一个文本框。 - 点击按钮时，文本框显示一条消息（例如 "Hello, World!"）。 --- ### **开发环境** - **工具**：Android Studio - **语言**：Java 或 Kotlin - **框架**：Android SDK --- ### **代码实现（使用 Kotlin）** 1. **项目结构** - 创建一个新的 Android 项目，选择 Empty Activity 模板。 - 项目文件结构如下： ``` app/ src/ main/ java/com/example/myapp/MainActivity.kt res/layout/activity_main.xml ``` 2. **布局文件 (`activity_main.xml`)** 在 `res/layout/activity_main.xml` 中定义界面布局： ```xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
内容概要：本文详细介绍了在MATLAB环境中实现GA_PSO混合算法的方法及其应用场景。该算法将遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO）相结合，用于解决复杂的多峰优化问题。文中首先定义了适应度函数Rastringin函数，并展示了如何通过MATLAB代码实现混合算法的关键步骤，包括粒子群初始化、速度和位置更新、遗传操作（交叉和变异）、以及参数设置。此外，文章还讨论了如何处理约束条件，并提供了动态可视化的实现方法，以便更好地理解和展示算法的运行过程。 适用人群：适用于具有一定MATLAB编程基础和技术背景的研究人员、工程师以及学生，特别是那些对优化算法感兴趣的人。 使用场景及目标：该混合算法主要用于解决具有多个局部极值点的复杂优化问题，特别是在高维空间中寻找全局最优解。通过结合GA的全局搜索能力和PSO的局部搜索效率，能够有效地避免陷入局部最优解，提高求解精度和稳定性。 其他说明：建议读者根据具体问题调整相关参数，如交叉概率、变异率、惯性权重等，以获得最佳性能。同时，可以通过修改目标函数来测试算法在不同类型问题上的表现。
2023年西工大秋计算机辅助设计在线作业.doc
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内容概要：本文详细介绍了如何使用MATLAB/Simulink R2015b搭建Buck-Boost变换器的开环和闭环控制仿真模型。首先，作者解释了Buck-Boost变换器的基本构成及其在电源设计中的重要性。接着，逐步指导读者构建开环模型，包括设置关键参数如PWM频率、占空比、输入电压等，并展示了开环控制下的输出特性。随后，引入了PID控制器进行闭环控制，强调了PID参数的选择与调整方法，以及如何通过增加电压采样和误差比较来提高系统的稳定性。此外，还分享了一些常见的仿真错误及解决方案，如电感值选取不当、二极管模型过于理想等问题。最后，提供了几个有趣的实验案例，如动态改变占空比、突变负载等，以展示闭环控制的优势。 适合人群：具有一定电力电子和MATLAB/Simulink基础的技术人员或学生。 使用场景及目标：适用于希望深入理解Buck-Boost变换器工作原理及其控制策略的研究者和技术爱好者。通过动手实践，掌握开环与闭环控制的区别，学会优化PID参数，提升电源设计能力。 其他说明：文中附有多处代码片段和实用技巧，有助于读者更好地理解和应用所学知识。同时提醒读者注意不同MATLAB版本间的兼容性问题。
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内容概要：本文详细介绍了基于C#的工业自动化通信开发库，涵盖了多种常见的通信协议和技术。首先讨论了串口通信的基础操作及其注意事项，如波特率设置和事件处理。接着深入探讨了TCP通信，特别是针对高并发场景下的粘包处理和性能优化。文中还详细讲解了Modbus协议的应用，包括RTU和TCP两种模式的具体实现和常见问题解决方法。此外，文章涉及了数据库操作的最佳实践，尤其是EF6与MySQL的配合使用，以及数据转换技巧，如字节序处理和布尔值提取。最后，简述了消息队列（如RabbitMQ）和CAN总线的使用场景和配置要点。每个部分都配有实际代码示例，帮助开发者更好地理解和应用这些技术。 适合人群：从事工业自动化领域的软件开发工程师，尤其是那些需要频繁处理通信协议和数据交互的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要进行PLC通信、数据采集、监控系统集成等项目的开发人员。主要目标是提高开发效率，减少因协议复杂性和数据格式差异带来的困扰，确保系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文章不仅提供了理论指导，还分享了许多实际项目中的经验和教训，强调了在真实环境中可能会遇到的问题及解决方案。对于初学者而言，可以作为入门指南；对于有一定经验的开发者，则可以作为参考手册，帮助他们优化现有系统并避免常见错误。
内容概要：本文档详细介绍了基于灰狼优化算法（GWO）优化逐次变分模态分解（SVMD）的MATLAB项目实例。项目旨在通过GWO优化SVMD中的关键参数（如模态数、惩罚因子等），提高信号分解的精度和效率，解决传统SVMD方法面临的参数选择和优化挑战。GWO算法通过模拟灰狼捕猎行为，实现全局搜索和局部搜索的平衡，增强了SVMD在处理非线性、非平稳和含噪信号时的能力。文档涵盖了项目背景、目标与意义、挑战及解决方案、特点与创新、应用领域、效果预测图程序设计及代码示例、模型架构、算法流程、目录结构设计、注意事项、扩展方向、部署与应用、未来改进方向、总结与结论以及详细的程序设计思路和具体代码实现。 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB和信号处理技术的研发人员，以及从事机械故障诊断、生物医学信号分析、地震信号处理、无线通信和金融市场分析等领域工作的工程师和研究人员。 使用场景及目标：①优化SVMD中的参数设置，提高信号分解的精度和效率；②处理非线性、非平稳和含噪信号，提取有用的特征；③应用于机械故障诊断、生物医学信号分析、地震信号处理、无线通信和金融市场分析等领域；④提供信号噪声抑制功能，减少噪声干扰，确保信号中的有用信息被充分提取；⑤拓宽算法的应用范围，为相关领域的信号处理提供高效、精确的工具。 其他说明：本项目不仅提供了详细的理论背景和技术实现，还附带了完整的代码示例和GUI设计，便于用户实践和调试。项目强调了数据质量和参数调整的重要性，同时对未来改进方向进行了展望，如引入深度学习技术、多模态信号融合、实时故障诊断功能、端到端加速、数据隐私保护与合规性、扩展到边缘计算平台、自动化模型训练与优化、系统的自我修复能力等。通过本项目的成功实现，可以为信号处理领域提供一种更加高效、精确、可靠的解决方案。
资源内项目源码是来自个人的毕业设计，代码都测试ok，包含源码、数据集、可视化页面和部署说明，可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源，毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上，放心下载使用，拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件，仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
2023年操作系统题库.docx
内容概要：本文档介绍了基于MATLAB实现的建设工程风险决策多目标优化项目，该研究结合云模型和遗传算法，旨在优化建筑工程中的风险管理决策。项目首先阐述了背景与目标，强调了优化建筑工程风险管理、提高成本效益、增强风险预测能力的重要性。接着，文档详细描述了项目挑战及解决方案，包括模型准确性、计算效率、不确定性处理等方面。项目特点与创新在于综合运用云模型和遗传算法，引入自适应优化算法，并基于大数据进行风险预测。应用领域涵盖建筑工程管理、制造业风险决策、能源与环境管理、交通运输行业和金融风险管理。文档还展示了项目的效果预测图、程序设计及代码示例，涵盖了数据预处理、云模型风险评估、遗传算法优化、多目标优化决策和结果可视化等模块。最后，文档讨论了项目的未来改进方向，如模型多样化、云平台优化、增强智能决策支持等。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是熟悉MATLAB的工程师和研究人员，以及从事建筑工程管理、风险管理和多目标优化领域的专业人士。 使用场景及目标：①理解云模型和遗传算法在建筑工程风险管理中的应用；②掌握多目标优化的具体实现方法和技术细节；③学习如何构建和优化基于云模型和遗传算法的风险决策系统；④应用于实际建筑工程管理和其他相关领域的风险管理决策。 其他说明：此项目不仅为建筑工程的风险管理提供了科学依据，还为其他行业的多目标决策优化提供了技术参考。项目代码详尽，从环境准备、数据处理到模型训练和评估均有详细示例，便于学习和实践。同时，项目强调了数据质量和模型参数选择的重要性，为后续研究和应用提供了宝贵的经验和指导。
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