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原创 于 2008-05-06 21:16:00 发布 · 890 阅读 · 0 ·
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C++ Primer第1章例题和练习题答案
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源码来自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 《C++ Primer》作为C++编程领域中的一部权威著作，主要服务于初学者和经验丰富的开发者，致力于帮助他们深入掌握C++的核心知识。 第一章通常会详细讲解C++语言的基础概念和语法结构，包括变量的使用、数据类型的分类、常量的定义、运算符的应用以及基础的输入输出操作。 接下来，我们将对这一章中的核心知识点和可能的习题解答进行深入分析。 ### 1. 变量与数据类型在C++编程中，变量被视为存储数据的媒介。 每一个变量都必须预先声明其数据类型，常见的数据类型有整型（int）、浮点型（float）、双精度浮点型（double）以及字符型（char）。 例如：```cppint age = 25; // 声明一个整型变量age并赋予其初始值25float weight = 70.5f; // 声明一个浮点型变量weight并赋予其初始值70.5char grade = A; // 声明一个字符型变量grade并赋予其初始值A```### 2. 常量与字面量常量指的是不可更改的值，可以通过`const`关键字进行声明。 例如：```cppconst int MAX_SIZE = 100; // 声明一个整型常量MAX_SIZE，其值为100```字面量是指程序中直接书写的值，如`42`、`3.14`或`"Hello"`。 ### 3. 运算符C++提供了多种运算符，涵盖了算术运算符（+，-，*，/，%）、比较运算符（==，!=，<，>，<=，>=）、逻辑运算符（&&，||，!）以及赋值运算符（=，+=，-=，*=，/=，%=）等。 ### 4. 输入与输出在C++中，使用`std::cin`来实现输...
800M无人机音频检测和识别的音频数据集.zip
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800M无人机音频检测和识别的音频数据集.zip 该数据集由室内环境中录制的无人机螺旋桨噪音组成，并通过随机噪音片段进行了人工增强。数据集包含二分类和多分类两种标注格式，其中"未知"类别的噪音来自开源项目ESC-50和语音命令数据集，同时还包含自创的静音音频片段以平衡数据集。该项目是IWCMC 2019学术会议论文《基于音频的无人机深度学习检测与识别》的配套资源。 主要功能 提供室内环境录制的真实无人机螺旋桨噪音数据 包含二分类（是/否无人机）和多分类标注版本 通过ESC-50和语音命令数据集进行数据增强 支持深度学习模型训练用于无人机音频检测和识别 包含平衡的数据集（无人机音频 + 环境噪音 + 静音）
【仓储管理系统】基于C++的库存管理模型设计：实现多模块集成与高并发处理的智能仓储解决方案 项目介绍 基于 C++的仓库存储管理系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
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内容概要：本文详细介绍了一个基于C++的仓库存储管理系统的设计与实现，涵盖了项目背景、目标、挑战及解决方案，并系统阐述了整体架构设计、数据库建模、功能模块划分、权限安全、并发控制、数据一致性保障、异常处理与可扩展性等关键内容。通过面向对象编程思想，采用分层架构与模块化解耦设计，结合STL容器、多线程、锁机制等C++核心技术，实现了高效的库存管理功能，包括入库、出库、盘点、调拨、权限控制、日志追踪与智能报表分析。文中还提供了核心类如Inventory（库存）、User（用户权限）、LogEntry（操作日志）及WarehouseManager（主控制器）的代码示例，展示了数据结构设计与关键算法逻辑。; 适合人群：具备C++编程基础，熟悉面向对象设计与基本数据结构的软件开发人员，尤其适合从事企业级管理系统开发或希望深入理解系统架构设计的中级开发者（工作1-3年）；也适用于计算机相关专业学生进行课程设计或毕业项目参考； 使用场景及目标：①学习如何使用C++构建复杂业务系统的整体架构与模块划分方法；②掌握高并发、数据一致性、权限控制、异常处理等企业级系统关键技术的实现思路；③理解仓储管理业务流程及其在软件系统中的建模与落地方式；④为开发类似ERP、MES等后台管理系统提供技术原型与设计参考； 阅读建议：此资源不仅提供理论架构与代码片段，更强调系统设计的完整性与工程实践性。建议读者结合代码示例动手实现核心模块，深入理解类之间的关系与交互逻辑，重点关注多线程安全、事务管理与权限校验等难点环节，并尝试扩展功能如对接GUI界面或数据库持久化模块，以全面提升系统开发能力。
利用固定的FMCW雷达进行近距离心跳和呼吸活动的非接触式测量。.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【分布式系统】基于Redis集群的Session高可用管理：计算机竞赛中多节点会话同步与容灾架构设计
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内容概要：本文深入探讨了在大规模计算机竞赛场景下，基于分布式架构的Session管理与实现方案，重点分析了粘性会话与无粘会话、Session复制、集中式存储（如Redis Cluster）、故障转移等关键技术，并结合Node.js + Express + Redis的高可用实现案例，展示了如何通过一致性哈希、双写策略、分层存储、灰度发布等核心技巧保障系统稳定性与用户体验。代码层面详细解析了集群部署、Session共享、答题记录存储、安全机制及自动恢复能力，全面支撑全球同步赛、实时直播赛等高并发场景。; 适合人群：具备一定后端开发经验，熟悉Web会话机制、Redis及Node.js的技术人员，尤其是参与高并发系统设计或竞赛平台开发的1-5年工作经验者； 使用场景及目标：①构建支持跨地域、高可用的分布式竞赛系统；②实现Session在多节点间的无缝共享与容灾恢复；③应对突发流量下的弹性扩容与故障自愈；④提升实时交互类应用的数据一致性与安全性； 阅读建议：此资源强调理论与实践结合，建议读者在理解架构设计理念的同时，动手搭建示例环境，深入调试代码逻辑，重点关注Redis集成、Cluster模式运行及安全配置细节，以掌握分布式Session的核心实现路径。
农作物叶子健康与疾病实例分割数据集-20251117-000906.zip
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农作物叶子健康与疾病实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称：农作物叶子健康与疾病实例分割数据集 图片数量： - 训练集：7,446张图片 - 验证集：970张图片 - 测试集：182张图片 - 总计：8,598张图片 分类类别： - Apple Healthy（健康苹果叶） - Apple Rust Leaf（苹果锈病叶） - Apple Scab Leaf（苹果黑星病叶） - BellPepper Healthy（健康甜椒叶） - BellPepper Leaf Spot（甜椒叶斑病） - Corn Gray Leaf Spot（玉米灰斑病） - Corn Leaf Blight（玉米叶枯病） - Corn Rust Leaf（玉米锈病叶） - Grape Black Rot（葡萄黑腐病） - Grape Healthy（健康葡萄叶） - Squash Powdery Leaf（南瓜白粉病叶） - Tomato Bacterial Spot（番茄细菌性斑点病） - Tomato Healthy（健康番茄叶） - Tomato Septoria（番茄斑枯病） 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形标注，适用于实例分割任务。 数据格式：图片来源于农业图像数据库，细节清晰。 二、适用场景 农业植物疾病AI检测系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别植物叶子疾病区域并分类的AI模型，辅助农民快速诊断和治理。 精准农业应用研发：集成至农业智能管理系统中，提供实时疾病识别功能，为农作物健康管理提供决策支持。 学术研究与创新：支持农业科学与人工智能交叉领域的研究，助力发表高水平农业AI论文。 农业教育与培训：数据集可用于农业院校或培训机构，作为学生学习植物疾病分类和诊断的重要资源。 三、数据集优势 精准标注与多样性：每张图片均经过准确标注，确保疾病区域分割精确。包
GistMaker fetch code snippets from markdown and host them as points
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/f41e83df7670 的源码改编 GistMaker 能够从markdown文档中提取代码片段，并将其转化为GitHub的要点进行存储。 接下来，将这些摘要内容替换为对应的要点链接地址。 对于在Medium平台上进行博客创作而言十分便利，因为在该平台上，摘要内容必须是以要点形式呈现，这样才能确保语法高亮功能能够正常工作。 需要建立该仓库的克隆版本。 执行npm install操作。 在项目根目录所包含的config-example.js文件中添加必要信息，并将其重命名为config.js文件。 使用方法：该工具通过将要点按照“项目”类别进行分组来对要点进行整理。 该工具通过持续维护项目列表的方式来对项目进行管理...在GitHub上实现:) 在项目根目录位置运行node index.js指令，随后执行相关命令。 存在三个指令：node index.js ge
多旋翼物流无人机节能轨迹规划（Python代码实现）
最新发布
01-04
多旋翼物流无人机节能轨迹规划（Python代码实现）
乳腺癌检测.zip
01-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
C语言复习6-数组求0-100以内的素数
01-04
C语言复习6-数组求0-100以内的素数
基于单信道源分离、小波散射变换和支持矢量机的多负载电路中的串联弧故障检测.zip
01-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
常见物体实例分割数据集-20251117-200343.zip
01-04
常见物体实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称：常见物体实例分割数据集 图片数量：训练集3493张图片、验证集999张图片、测试集500张图片，总计4992张图片 分类类别：包含80个常见物体类别，覆盖人物、动物、交通工具、日常用品等，例如人、汽车、狗、猫、飞机、苹果、背包、香蕉、棒球棒、棒球手套、熊、床、长椅、自行车、鸟、船、书、瓶子、碗、西兰花、巴士、蛋糕、汽车、胡萝卜、猫、手机、椅子、钟、沙发、牛、杯子、餐桌、狗、甜甜圈、大象、消防栓、叉子、飞盘、长颈鹿、吹风机、手提包、马、热狗、键盘、风筝、刀、笔记本电脑、微波炉、摩托车、鼠标、橙子、烤箱、停车计费器、人、比萨、盆栽植物、冰箱、遥控器、三明治、剪刀、羊、水槽、滑板、滑雪板、雪板、勺子、运动球、停止标志、手提箱、冲浪板、泰迪熊、网球拍、领带、烤面包机、马桶、牙刷、交通灯、火车、卡车、电视、雨伞、花瓶、酒杯、斑马等。 标注格式：YOLO格式，提供实例分割标注，包括物体边界和多边形点。 数据格式：图片来源于多种场景，格式为常见图像格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 自动驾驶系统开发：用于识别和分割道路上的各种物体，如车辆、行人、交通标志等，提升环境感知能力。 机器人视觉应用：帮助机器人识别和操作日常物体，增强交互与抓取任务的准确性。 智能监控与分析：在安防监控中，检测和分割特定物体或行为，支持实时分析与预警。 零售与消费商品识别：用于商品识别、库存管理或顾客行为分析，优化零售运营效率。 学术研究与算法基准：作为计算机视觉研究的基准数据集，支持实例分割模型的开发、评估与创新。 三、数据集优势 广泛的类别覆盖：包含80个多样化物体类别，确保模型能处理各种现实世界场景，提升泛化能力。 高质量的标注：采用YOLO格式的实例分割标注，由专业团队完成，保证标注精确度和一致性。 充足的数据量：近5000张图片提供丰富样本，支持模型
西门子-S7-1200功能描述App
01-04
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 由于所提供的文件包含了关于西门子SIMATIC S7-1200应用程序的相关知识，以下是对文档中涉及知识点的深入阐释。 文档的标题“西门子_Function Description S7-1200 App.pdf”明确表明这是一份关于西门子SIMATIC S7-1200应用程序的说明性文件。 SIMATIC S7-1200是由西门子公司推出的一种适用于小型自动化项目的可编程逻辑控制器（PLC）。 作为工业自动化领域的领先企业，西门子的产品在制造业、汽车、交通、能源和基础设施等多个工业领域得到了广泛的应用。 文档内容指出，该文档源自西门子工业在线支持服务，并强调了使用条款的适用性，同时提供了下载路径。 这反映了西门子在向客户提供文档资料的同时，也注重强调软件使用过程中的版权及使用条件，这是IT行业文档共享时的基本准则。 文档的标签“产品样本”暗示这是一份产品手册，旨在描述和展示西门子S7-1200应用程序的功能和使用方法。 产品手册或样本是任何技术产品不可或缺的组成部分，它们提供了详尽的操作指南、功能说明和故障排除等信息，对于工程师和用户来说，是理解和操作产品的重要参考资料。 从文档内容分析，该应用程序支持与苹果公司的iPhone、iPod或iPad进行互动，使用户能够通过这些设备对S7-1200 PLC进行控制。 这体现了西门子对移动化和智能化趋势的适应，以及公司致力于将自动化技术与消费电子产品结合的努力。 在技术层面，文档中提到了兼容性需求，这意味着S7-1200 App需要在特定的iOS系统版本上运行，这对用户来说是一个重要的前提条件，必须确保他们的设备符合这些要求，才能成功安装和使用该应用程...
电动车基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）
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【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开，利用Matlab代码实现优化模型，旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电，降低电网负荷波动，提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II，兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标，构建了科学合理的数学模型，并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径，便于复现与进一步研究。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度；②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究；③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程，重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制，同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析，以深化对优化策略的理解。
禁用win10、win11系统自动更新脚本
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禁用win10、win11系统自动更新脚本
锈蚀实例分割数据集-20251118-051358.zip
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锈蚀实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：锈蚀实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：4138张图片 验证集：211张图片 测试集：110张图片 总计：4459张图片 • 训练集：4138张图片 • 验证集：211张图片 • 测试集：110张图片 • 总计：4459张图片 • 分类类别： Rust（锈蚀）：金属表面因氧化而产生的腐蚀现象。 Corrosion（腐蚀）：材料因环境因素导致的劣化过程。 • Rust（锈蚀）：金属表面因氧化而产生的腐蚀现象。 • Corrosion（腐蚀）：材料因环境因素导致的劣化过程。 • 标注格式：YOLO格式，提供实例分割标注，适用于锈蚀区域的精确分割。 • 数据格式：JPEG图片数据，来源于实际应用场景。 二、适用场景 • 工业视觉检测系统开发：用于构建能够自动识别和分割金属表面锈蚀的AI模型，提升检测效率和准确性。 • 基础设施维护与风险评估：在建筑、能源、运输等领域，评估结构锈蚀损坏，辅助预防性维护决策。 • 制造业质量控制：集成到生产流程中，实时检测产品表面腐蚀缺陷，确保产品质量。 • 学术研究与创新：支持计算机视觉与材料科学交叉领域的研究，促进锈蚀检测技术的进步。 三、数据集优势 • 精确实例分割标注：每个标注均提供多边形边界，确保锈蚀区域定位准确，适用于细节分析和模型训练。 • 类别针对性强：专注于锈蚀和腐蚀检测，数据内容高度相关，减少无关噪声，提升模型专注度。 • 充足的数据规模：拥有数千张训练图片，为深度学习模型提供充分样本，支持稳健性能。 • 兼容性与易用性：YOLO标注格式兼容主流深度学习框架，如YOLO、Detectron2等，便于快速集成和部署。
多芯片同步控制系统设计1
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多芯片同步控制系统设计1
Adobe XD 2023（XD 57.1）安装教程及下载
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