Flex：Web报表引擎——MyReport 1.2.0.1新功能

最新推荐文章于 2015-12-23 11:07:00 发布
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本文介绍了对MyReport软件进行的更新，包括新增一维码(Code128B)转换显示功能，增强多联标题支持，修正了Sum统计函数问题，并解决了报表编辑器在保存时未能正确生成新添加单元格相关xml数据的bug。此外，提供了MyReport专栏和下载连接等资源。
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Flex：Web报表引擎——MyReport 2.3.0.0 + 免Flex开发集成版
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Flex：Web报表引擎——MyReport 2.3.0.0 + 免Flex开发集成版 --新增功能：重新设计表达式解析引擎，支持更多函数，运算符，支持运算符函数递归嵌套 --新增功能：重新设计表达式编辑器 --新增功能：新增字体颜色设置...
Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用（Matlab代码实现）
12-06
Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用（Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍Zernike多项式在不同形状瞳孔（如圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形）上的应用，并提供了相应的Matlab代码实现方法。该技术常用于光学系统中的波前分析与像差校正，能够有效描述各种非标准瞳孔形状下的光学特性，适用于需要精确建模和仿真光学系统的科研与工程场景。文中强调借助Matlab工具进行算法开发与验证，提升科研效率。; 适合人群：具备一定光学基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事光学系统设计的工程师。; 使用场景及目标：① 光学像差分析与建模；② 自适应光学系统仿真；③ 不规则瞳孔条件下波前传感与矫正算法研究；④ 高级光学教学与实验演示。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，深入理解Zernike多项式的数学原理及其在不同几何形状瞳孔上的正交性与展开特性，同时可参考文档中提供的其他相关案例进行拓展学习。
斯坦福大学深度学习课程CS231n个人学习与作业记录项目_深度学习计算机视觉卷积神经网络图像分类目标检测语义分割神经网络架构反向传播优化算法激活函数损失函数数据增强模型训练验证测试.zip
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mysqltools8-权威指南项目是一个全面深入的MySQL数据库自动化运维与高效管理解决方案的详细技术文档与最佳实践集合_该项目详细阐述了如何利用ansible自动化工具实现M.zip
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基于Vue与SpringCloud的微服务分布式博客系统设计与实现
12-06
**项目名称：** 基于Vue.js与Spring Cloud架构的博客系统设计与开发——微服务分布式应用实践 **项目概述：** 本项目为计算机科学与技术专业本科毕业设计成果，旨在设计并实现一个采用前后端分离架构的现代化博客平台。系统前端基于Vue.js框架构建，提供响应式用户界面；后端采用Spring Cloud微服务架构，通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术，构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问题，体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构：** 1. **前端技术栈：** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈：** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储：** MySQL 8.0（主数据存储）、Redis（缓存与会话管理） 4. **服务通信：** RESTful API、消息队列（可选RabbitMQ/Kafka） 5. **部署与运维：** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块：** - 用户管理：注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理：富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示：首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理：后台仪表盘、用户与内容监控、日志审计 - 微服务治理：服务健康检测、动态配置更新、熔断降级策略 **设计特点：** 1. **架构解耦：** 前后端完全分离，通过API网关统一接入，支持独立开发与部署。 2. **服务拆分：** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计：** 采用服务注册发现机制，配合负载均衡与熔断器，提升系统容错能力。 4. **可扩展性：** 模块化设计支持横向扩展，配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果：** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型，通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性，为云原生应用开发提供了实践参考。 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！
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一种针对带延迟的随机平均场博弈的激励Stackelberg博弈的数值方法（Matlab代码实现）
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一种针对带延迟的随机平均场博弈的激励Stackelberg博弈的数值方法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种针对带延迟的随机平均场博弈中激励Stackelberg博弈的数值求解方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法聚焦于复杂博弈系统中的动态决策过程，结合延迟效应与随机因素，构建数学模型并设计有效的数值算法进行求解，适用于多智能体系统、能源调度、经济调控等需要分层决策与预测分析的场景。文中还提及该资源属于一系列科研仿真技术支持的一部分，涵盖优化算法、机器学习、电力系统等多个交叉领域。; 适合人群：具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事博弈论、优化控制、智能系统等相关方向的研究者。; 使用场景及目标：①研究带时间延迟和随机扰动的动态博弈问题；②实现激励型Stackelberg博弈的数值模拟与均衡求解；③应用于能源管理、智能电网、多智能体协同等实际系统中的分层决策建模。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节，同时参考相关理论文献以掌握模型背后的数学原理，推荐按文档结构逐步学习，并通过调整参数和场景进行仿真实验以增强理解。
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