2014年11月1日-11月14日，共21小时，剩4/411小时

最新推荐文章于 2016-02-23 15:26:00 发布
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本文概述了近期在软件与硬件开发领域的进展，包括龙书章节的完成情况，软引擎的封装，OSGEARTH视频教程的调试，以及设备仿真实验的进行。共投入约21小时。

计划：

龙书完成第七，八章5个DEMO

软引擎完成9-3的封装。

OSGEARTH视频教程第14讲


实际完成：龙书第7章，软引擎完成9-3的封装，

OSGEARTH视频教程重新调试了下第一讲和第六讲，OK

设备仿真的物理实验做了一些，

平均3*7= 21小时

2014年1月2日初二地理期末考试题.ppt
11-13
1. 中国位于北半球和东半球，处于亚洲东部，太平洋西岸，所以选项C正确。 2. 我国疆界的最北端和最东端都在黑龙江省，简称黑。 3. 少数民族最多的省份通常是中国的云南省，因为这里有众多的民族聚居。 4. 中国的首都...
信息技术与信息安全公需科目考试答案(2014年7月22日新版).docx
10-02
2. 超级计算机：2013年6月17日，全球最快的超级计算机是“天河二号”，它在国际超级计算机大会上的表现突出，以高计算速度领先。 3. 网络类型：覆盖全省乃至全国的计算机网络属于广域网（WAN），如党政机关和商业...
序
coder
01-19 400
昨天，看SHADOWVOLUME的时候，才发现，原来SDK的DXUT包（含CORE和OPTIONAL)，我以前只是把里面的例子当黑盒对待。所以老是隔靴搔痒之感。也曾经看过，但是没太在意。 从外到内进行例子。用到哪些类就使用哪些，封装哪些。再把例子逐次封装。
MFC与DX11结合
coder
01-07 1900
现在，要一步步地把以前的DX9代码改成DX11，OK
VTK渲染DEM数据
lemon的空间
03-21 2868
#!/usr/bin/env python import vtk from vtk.test import Testing from vtk.util.misc import vtkGetDataRoot VTK_DATA_ROOT = vtkGetDataRoot() # Create the RenderWindow, Renderer and both Actors #
关于当前设计的问题
coder
02-23 536
这段时间，由于应聘一个兼职每月8K的工作，不得不分析了下代码如何设计。而不能满足于以前的只实现模块的功能。 其实，模块的功能上，倒是没什么。感觉从全局的考虑上进行设计，真是个头疼的事情，或许要参考下卡马克的开源游戏，最低版本就行。 从某种角度上，上个项目实际上是失败的，因为加载过慢，都在一个大循环里。尽管结构清晰，但是地形是个大数据。 第二点，没加上SHADER，这点以后再说。
fraccalc:APCS 的分数计算器项目。 2014-2015 学年，截止日期为 2014 年 11 月 14 日
07-11
2014-2015学年的项目，意味着这是一个学生在学习高级计算机科学时可能完成的作业或练习，截止日期设定在2014年11月14日，这表明了项目的时间框架。 描述中提到的“分形”可能是指项目中涉及的数学概念。分形是具有...
2014年11月信息系统项目管理师考试说明、书籍推荐、备考方法等
07-23
2014年11月的考试时间为当月的第二个周六（即11月8日）。考生需要准备的内容较为全面，既要有扎实的基础知识，又要有较强的分析能力和写作能力。 #### 二、考试用书推荐 为了更好地准备这次考试，推荐以下几本参考...
OSGEARTH视频教程学习29讲，两个飞机高亮显示
coder
06-22 3308
此贴已废
coder
01-24 684
其实，我觉得将来我做引擎比较合适，我并不欣赏快餐文化。为何要学COCOS2DX呢？ 一，白天搞DX,耗费精力太大，晚上怎么也想玩，效率不高，还不如学点简单的东西， 二，同事前几天白天老想和我一起打游戏，而我也爱打游戏，但是，白天，是我封装3D软引擎和用DX11写设备仿真的关键时间，于是拿出了上周买的COCOS2DX书（看了一小时便扔到一边去了），说，咱们一起学吧，手机游戏很热门，并且赚钱，虽然
勇于尝试，敢于失败
coder
10-02 746
这两天心情不佳，正要准备放弃，因为
6月突击OSGEARTH
coder
06-10 963
上周日，去了次北京，老师
34讲学习，指南针
coder
06-24 1483
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
2014年3月全国计算机二级C语言题库实测
本资源是一份针对2014年3月全国计算机二级C语言考试的题库，由作者在2014年3月29日提供，并强调经过实际测试，确保其真实性，对即将在30号参加考试的学生具有参考价值。题库包含了一系列C语言编程题目，涵盖了函数...
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