Jdevloper资料，绝对经典！！！

转载 于 2007-10-05 12:38:22 发布 · 113 阅读 · 0

提供JDeveloper各章节详尽资料下载，涵盖从第一章到第十章的内容。此外，还探讨了EBS 12i是否使用JDeveloper进行开发的问题，并邀请专业人士分享关于12i开发的相关经验。
Jdevloper资料，绝对经典！！！[@more@].下载地址：
http://www.javaworld.com.tw/jute/upload/JDeveloper/Oracle_JDeveloper_Ch1.pdf
http://www.javaworld.com.tw/jute/upload/JDeveloper/Oracle_JDeveloper_Ch2.pdf
http://www.javaworld.com.tw/jute/upload/JDeveloper/Oracle_JDeveloper_Ch3.pdf
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http://www.javaworld.com.tw/jute/upload/JDeveloper/Oracle_JDeveloper_Ch10.pdf


另外问一下大家，ebs 12i是用Jdev开发的吗？还没有见过，12i全部在浏览器网页里边了？希望高手指点一下12i开发相关的东西。

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cuichui1977
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本章主要学习数据挖掘和建模的一些基本方法和相关的MATLAB命令，包括插值，拟合，回归分析，函数逼近等。 6.1多项式 在MATLAB中，多项式是利用一个行向量来表示的，它的系数是按照降序方式排列例如，多项式pl(x)=x+21x2+20x可以表示为: 的， P1=[1 21 20 0] 常数项为0 6.1.1多项式的求值、求根和部分分式展开 1.多项式求值 函数polyval可以用来计算多项式在给定变量时的值，是按数组运算规则进行计算的。语法: polyval(p,s)说明:p为多项式,s为给定矩阵。 [例6.1]计算pl(x)=x+21x2+20x多项式的值。 >>P1=[1 21 20 0];%计算x=2时多项式的值
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已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 QueueForMcu 基于单片机实现的队列功能模块，主要用于8位、16位、32位非运行RTOS的单片机应用，兼容大多数单片机平台。 开源代码：https://.com/xiaoxinpro/QueueForMcu 一、特性 动态创建队列对象 动态设置队列数据缓冲区 静态指定队列元素数据长度 采用值传递的方式保存队列数据 二、快速使用 三、配置说明 目前QueueForMcu只有一个静态配置项，具体如下： 在文件 中有一个宏定义 用于指定队列元素的数据长度，默认是 ，可以根据需要更改为其他数据类型。 四、数据结构 队列的数据结构为 用于保存队列的状态，源码如下： 其中 为配置项中自定义的数据类型。 五、创建队列 1、创建队列缓存 由于我们采用值传递的方式保存队列数据，因此我们在创建队列前要手动创建一个队列缓存区，用于存放队列数据。 以上代码即创建一个大小为 的队列缓存区。 2、创建队列结构 接下来使用 创建队列结构，用于保存队列的状态： 3、初始化队列 准备好队列缓存和队列结构后调用 函数来创建队列，该函数原型如下： 参数说明： 参考代码： 六、压入队列 1、单数据压入 将数据压入队列尾部使用 函数，该函数原型如下： 参数说明： 返回值说明： 该函数会返回一个 枚举数据类型，返回值会根据队列状态返回以下几个值： 参考代码： 2、多数据压入 若需要将多个数据（数组）压入队列可以使用 函数，原理上循环调用 函数来实现的，函数原型如下： 参数说明： 当数组长度大于队列剩余长度时，数组多余的数据将被忽略。 返回值说明： 该函数将返回实际被压入到队列中的数据长度。 当队列中的剩余长度富余...
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改进MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化路径规划解决二维栅格地图路径规划Matlab代码内容概要：本文介绍了一种改进的MSO精英反向策略结合免疫思想的海市蜃楼优化算法，用于解决二维栅格地图中的路径规划问题，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法在传统海市蜃楼优化基础上引入精英反向学习机制以增强全局搜索能力，同时融合免疫算法的思想提升种群多样性，有效避免早熟收敛，提高寻优效率与路径质量。文档还列举了大量相关的智能优化与仿真研究案例，涵盖路径规划、无人机协同、电力系统调度等多个领域，展示了该算法的应用潜力和技术背景。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、路径规划、机器人或自动化相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于二维栅格地图环境下的机器人或无人机路径规划任务；②为智能优化算法（如MSO、免疫算法）的研究与改进提供参考；③支持科研复现与算法性能对比分析； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行实验验证，重点关注精英反向策略与免疫机制的实现细节，通过设置不同地图场景测试算法的稳定性与收敛性，同时可将其与其他智能算法（如PSO、GA）进行对比研究，深化对优化机制的理解。
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基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要：本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机（PMSM）无位置传感器控制策略展开研究，重点探讨了在缺乏机械位置传感器条件下，如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估算，进而完成高性能的电机控制。文中可能涉及主流的无传感器控制技术，如反电动势法、滑模观测器、扩展卡尔曼滤波及高频注入法等，并结合STM32 F4高性能处理器的硬件资源，实现控制算法的实时运行与系统优化。研究内容涵盖电机数学模型建立、控制策略设计、观测器实现、软件架构设计及实验验证等关键环节。; 适合人群：具备一定电机控制理论基础和嵌入式开发经验，从事电机驱动、电力电子或自动化相关领域的研发人员，尤其是工作1-3年、希望深入理解无位置传感器控制技术的工程师。; 使用场景及目标：①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法；②学习如何在STM32平台上实现复杂的电机控制算法；③为开发高可靠性、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导
温度检测与控制实验-下载即用.zip
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已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/e1c190acf60b 基于LabVIEW的温度数据采集系统，其构成包含若干个不同的文件，这些资料源自其他渠道且质量较高，现将其提供予有需求者。
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