与异常处理编程相邂逅

最新推荐文章于 2025-11-02 16:56:44 发布
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Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理：从文本挖掘到智能对话（十）
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
01-05 4129
本文聚焦 Java 大数据文本分析与 NLP，详述文本采集、挖掘，机器翻译、智能对话，结合金融、旅游案例剖析语义、安全挑战及应对，为文本技术应用添翼。
异常处理机制 --- 相遇篇 （一）
理性的幻想
11-22 1654
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 初次与异常处理编程相邂逅         本文转自http://se.csai.cn/ExpertEyes/No136.htm   　　和其它很多程
我与Vuex的第一次邂逅
aidie7178的博客
06-11 153
new Vue({ // state data () { return { count: 0 } }, // view template: ` <div>{{ count }}</div> `, // actions methods: { increment ...
C++异常处理 王胜祥
10-07
C++异常处理 王胜祥，doc版，很好的材料
希赛网的windows异常处理专题
11-02
一个偶然的机会在希赛网看到的这个专题 是05年写的 不过写得非常透彻，作者是王胜祥老师。 强烈推荐。 这是我保存的MHT网页，可以直接打开。
Android系统system用户权限和root权限的获取
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koozxcv的博客
03-10 3万+
在Android系统中，系统为每一个应用程序（apk）创建了一个用户和组。这个用户和组都是受限用户，不能访问系统的数据，只能访问自己的文件和目录，当然它也不能访问其他应用程序的数据。这样设计可以尽可能地保护应用程序的私有数据，增强系统的安全性和健壮性。 但是有一些应用程序是需要访问一些系统资源的。比如Setting程序，它需要访问WiFi，在系统中创建删除文件等等操作。怎样做到这一
C++多态机制与异常处理技术实现研究
qgHxjwrv的博客
11-02 401
本文提出一种基于C++多态机制与异常处理技术耦合的动态容错对象网络设计范式，通过构建可扩展的异常传递协议与类型感知的异常响应系统，在量子计算模拟、太空探测器控制等强实时性领域实现了突破性验证效果。本研究创新性地设计了多态-异常势能耦合模型，使对象间的异常传递能够自动遵循其多态继承关系，形成具备生物进化学意义的容错自愈系统。> 实验亮点：在火星探测器仿真测试中，当遭遇磁暴导致RF模块失效时，系统在强制建立备用通讯(30μs)同时，自动冻结无关设备初始化，实现任务级容错。//异常二级转发机制。
用 Python 绘制跳动的爱心：一场数学与编程的浪漫邂逅
一名敲代码的苦13程序员
07-01 572
《用Python绘制跳动爱心：技术与创意的结合》本文介绍了如何利用Python编程语言和数学方程在控制台绘制动态爱心图案。通过爱心曲线的参数方程(16sin³t, 13cost-5cos2t-2cos3t-cos4t)，程序实现了从数学公式到可视化图形的转换。文章详细讲解了实现过程，包括坐标转换、边界计算和字符填充等技术细节，并展示了旋转、缩放和闪烁三种动画效果的组合实现。该程序体现了编程与数学的结合，既可作为学习案例，也能个性化定制爱心大小、填充字符和动画速度。文末还展望了3D效果和Web集成等扩展
C++的异常处理
xiayefanxing的专栏
04-10 691
C++ try catch() throw 异常处理 2011-08-06 21:16 其它很多程序员一样，本书的主人公阿愚也是在初学C++时，在C++的sample代码中与异常处理的编程方法初次邂逅的，如下：   // Normal program statements  ...  try  {  // Execute some code that migh
1、R语言：数据处理与分析的全面指南
yhn456789的博客
05-31 114
本博客全面介绍了R语言的基础知识与高级功能，涵盖数据处理、分析、可视化、统计建模、机器学习以及大数据处理等内容。从R语言的安装配置到复杂的数据分析技术，详细展示了R语言在多个领域的应用，适合希望快速掌握R语言核心技能的数据分析师和研究人员参考学习。
C++ try catch() throw 异常处理
jiangxinyu的专栏
05-29 1626
其它很多程序员一样，本书的主人公阿愚也是在初学C++时，在C++的sample代码中与异常处理的编程方法初次邂逅的，如下： // Normal program statements ... try { // Execute some code that might throw an exception. } catch( CException* e ) {
C++异常处理深度解析：编程方法与实践
《第1集初次与异常处理编程相邂逅》介绍了这个基本的概念，让读者对异常处理有了初步认识。接下来的几集深入探讨了`catch(...)`的用法，以及异常如何在类的成员函数（如构造函数和析构函数）中抛出、捕获和传递。...
C++异常处理深度解析
1. **初次与异常处理编程相邂逅**： 异常处理的引入是为了让程序在遇到错误时能够优雅地处理，而不是简单地崩溃。当一段代码抛出一个异常时，执行流程会立即跳转到最近的匹配的`catch`块，如果找不到匹配的`catch`...
C++异常处理深度探索
1. 初次与异常处理编程相邂逅：这部分内容可能涵盖了异常处理的基本概念，如`try`、`catch`和`throw`关键字的使用。`try`块包含可能抛出异常的代码，`catch`块用于捕获和处理异常，`throw`用于在代码中引发异常。 2...
安全帽与口罩检测数据集_20251118_043642.zip
12-27
安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称：安全帽与口罩检测数据集 图片数量： - 训练集：1690张图片 - 验证集：212张图片 - 测试集：211张图片 - 总计：2113张实际场景图片 分类类别： - HelmetHelmet：戴安全帽的人员，用于安全防护场景的检测。 - personwithmask：戴口罩的人员，适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask：未戴口罩的人员，用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 数据格式：JPEG/PNG图片，来源于实际监控和场景采集，细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型，适用于建筑工地、工厂等环境，提升安全管理效率。 公共卫生管理应用： 集成至公共场所监控系统，实时监测口罩佩戴情况，为疫情防控提供自动化支持，辅助合规检查。 智能安防与合规检查： 用于企业和机构的自动化安全审计，减少人工干预，提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新： 支持计算机视觉目标检测领域的研究，适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性： 每张图片均经过标注，边界框定位准确，类别定义清晰，确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性： 包含安全帽和口罩相关类别，覆盖工业、公共场所以及多种实际环境，样本丰富，提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强： 标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于目标检测任务，便于快速集成和部署。 实际应用价值突出： 专注于工业安全和公共健康领域，为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑，具有较高的社会和经济价值。
FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛方面的应用-面向多场景优化的代码实战与趋势前瞻.docx
12-27
内容概要：本文围绕FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛中的应用，系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念，并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验与热仿真等核心技巧，展示了高实时性与稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景，论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构与任务同步机制，强化工程实践能力。最后展望数字孪生、低代码平台与边缘AI等未来趋势，体现技术前瞻性。; 适合人群：具备嵌入式开发基础、熟悉C语言与实时操作系统（如FreeRTOS）的高校学生或参赛开发者，尤其适合参与智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员（经验1-3年为佳）。; 使用场景及目标：① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现；② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术；③ 提升复杂机电系统的问题分析与优化能力； 阅读建议：此资源强调实战导向，建议结合STM32等开发平台边学边练，重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡与观测器稳定性优化，并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试，深入理解代码与系统动态行为的关系。
场景削减拉丁超立方抽样方法场景削减（Matlab代码实现）
最新发布
12-27
【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling, LHS）方法的场景削减技术，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题，特别是在电力系统、可再生能源等领域中，通过对大量可能场景进行高效抽样并削减冗余场景，从而降低计算复杂度，提高优化调度等分析工作的效率。文中强调了拉丁超立方抽样在保持样本代表性的同时提升抽样精度的优势，并结合实际科研背景阐述了其应用场景与价值。此外，文档还附带多个相关科研方向的Matlab仿真案例和资源下载链接，涵盖风电、光伏、电动汽车、微电网优化等多个领域，突出其实用性和可复现性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、可再生能源、优化调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于含高比例可再生能源的电力系统不确定性建模；②用于风电、光伏出力等随机变量的场景生成与削减；③支撑优化调度、风险评估、低碳运行等研究中的数据预处理环节；④帮助科研人员快速实现LHS抽样与场景削减算法，提升仿真效率与模型准确性。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，理解拉丁超立方抽样的原理与实现步骤，并参考附带的其他科研案例拓展应用思路；同时注意区分场景生成与场景削减两个阶段，确保在实际项目中正确应用该方法。
道路坑洞目标检测数据集_20251118_065219.zip
12-27
道路坑洞目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称：道路坑洞目标检测数据集 • 图片数量： 训练集：708张图片 验证集：158张图片 总计：866张图片 • 训练集：708张图片 • 验证集：158张图片 • 总计：866张图片 • 分类类别： CirEllPothole CrackPothole IrrPothole • CirEllPothole • CrackPothole • IrrPothole • 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 • 数据格式：图片为常见格式（如JPEG/PNG），来源于相关数据采集。 二、适用场景 • 智能交通监控系统开发：用于自动检测道路坑洞，实现实时预警和维护响应，提升道路安全。 • 自动驾驶与辅助驾驶系统：帮助车辆识别道路缺陷，避免潜在事故，增强行驶稳定性。 • 城市基础设施管理：用于道路状况评估和定期检查，优化维护资源分配和规划。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉在公共安全和交通领域的应用，推动算法优化和模型开发。 三、数据集优势 • 精准标注与类别覆盖：标注高质量，包含三种常见坑洞类型（CirEllPothole、CrackPothole、IrrPothole），覆盖不同形态道路缺陷。 • 数据多样性：数据集涵盖多种场景，提升模型在复杂环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于目标检测任务，支持快速模型迭代。 • 实际应用价值：专注于道路安全与维护，为智能交通和城市管理提供可靠数据支撑，促进效率提升。
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