TestRSSReader.rar

最新推荐文章于 2009-10-30 22:35:00 发布
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本文介绍了一款自制的多线程RSS新闻阅读器，并提供了完整的源码压缩包下载。该阅读器利用多线程技术提高了RSS新闻的抓取效率。
【自己动手制作多线程RSS新闻阅读器】文章附带源码压缩包

fj.pngTestRSSReader.rar

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import java.io.*;class BankAccount{ String ownerName; int accountNumber; float balance; String getOwnerName(){ return ownerName; } void setOwnerName(String ownerName){ this.owner
C# 构建多线程RSS新闻阅读器教程
2. 功能模块：根据标题和描述，“TestRSSReader”应用程序的功能模块应该包括线程管理模块（用于多线程处理）、RSS解析模块（用于解析RSS源）、数据存储模块（用于存储新闻内容）和用户界面模块（用于展示和交互）。...
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【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）
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【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“评估多目标跟踪方法”，重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程，并基于Matlab提供完整的代码实现。通过模拟高度动态的目标运动轨迹，生成相应的测量数据，用于验证和评估多目标跟踪算法的性能，如目标关联、轨迹连续性和跟踪精度等关键指标。该研究适用于复杂、高机动场景下的雷达、无人机编队或智能监控系统中的目标跟踪任务，强调算法在密集目标环境下的鲁棒性与准确性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事雷达信号处理、智能交通、无人机编队控制、计算机视觉或多目标跟踪相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于多目标跟踪算法（如JPDA、IMM-UKF、GM-PHD等）的仿真验证与性能对比；②为高机动目标轨迹建模与传感器测量仿真提供参考实现；③支持后续在雷达系统、空中交通管制或智能监控中的算法开发与优化。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码，深入理解轨迹建模与测量生成机制，调试并可视化结果，进一步在此基础上引入噪声、遮挡或目标交叉等复杂因素，以提升实际应用场景下的算法鲁棒性。
【Linux系统运维】CentOS 7.9环境下NVIDIA RTX 4090显卡驱动安装与内核升级指南
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内容概要：本文详细介绍了在CentOS 7.9系统上安装NVIDIA RTX 4090显卡的完整流程，重点包括内核升级至6.9.4版本的操作步骤和显卡驱动的安装方法。文中首先强调了关闭主板安全启动的必要性，随后依次讲解了安装编译环境、升级GCC工具链、下载并编译Linux内核源码、配置GRUB引导以及重启生效新内核的过程。完成内核升级后，提供了执行NVIDIA官方驱动安装命令的具体方式，并推荐使用特定参数避免冲突。整个过程涵盖系统准备、内核编译、引导配置和显卡驱动安装等关键环节。; 适合人群：具备Linux系统管理经验，熟悉命令行操作，有一定运维或深度学习环境搭建需求的技术人员；适用于需要在CentOS 7.9上部署高性能GPU计算环境的研发或运维人员。; 使用场景及目标：①为支持RTX 4090显卡在老旧CentOS 7.9系统上运行而进行高版本内核升级；②解决因内核过旧导致的驱动兼容性问题，实现NVIDIA显卡成功识别与使用；③构建可用于AI训练、科学计算等场景的稳定GPU服务器环境。; 阅读建议：操作涉及内核编译与系统引导修改，存在一定风险，建议在测试环境中先行验证，备份重要数据，并确保网络和电源稳定。严格按照文档顺序执行，注意CPU核心数对编译参数的影响。
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【Android开发】基于Android Studio的性能优化实践：电商应用流畅度提升关键技术与系统性调优方案设计
11-27
内容概要：本文以一款电商类Android应用为案例，系统讲解了在Android Studio环境下进行性能优化的全过程。文章首先分析了常见的性能问题，如卡顿、内存泄漏和启动缓慢，并深入探讨其成因；随后介绍了Android Studio提供的三大性能分析工具——CPU Profiler、Memory Profiler和Network Profiler的使用方法；接着通过实际项目，详细展示了从代码、布局、内存到图片四个维度的具体优化措施，包括异步处理网络请求、算法优化、使用ConstraintLayout减少布局层级、修复内存泄漏、图片压缩与缓存等；最后通过启动时间、帧率和内存占用的数据对比，验证了优化效果显著，应用启动时间缩短60%，帧率提升至接近60fps，内存占用明显下降并趋于稳定。; 适合人群：具备一定Android开发经验，熟悉基本组件和Java/Kotlin语言，工作1-3年的移动端研发人员。; 使用场景及目标：①学习如何使用Android Studio内置性能工具定位卡顿、内存泄漏和启动慢等问题；②掌握从代码、布局、内存、图片等方面进行综合性能优化的实战方法；③提升应用用户体验，增强应用稳定性与竞争力。; 阅读建议：此资源以真实项目为背景，强调理论与实践结合，建议读者边阅读边动手复现文中提到的工具使用和优化代码，并结合自身项目进行性能检测与调优，深入理解每项优化背后的原理。
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