机房收费系统总结

本文分享了历时两个多月完成的机房收费系统开发经验,重点介绍了用户余额查询、密码修改、充值记录导出等功能的实现细节,特别是导出Excel、强制下机流程及结账窗体的设计。

历时两个多月,机房收费系统终于完成了,师傅验收还算满意,当然也还存在一些问题,好好总结一下吧,好歹也是两个多月的努力。

从一般用户开始,查看余额和修改密码比较简单,在学生查看充值记录和上机记录查看中涉及到了导出excel,这里在模块定义一个公共过程就可以了。

Public Sub ToExcel(Flex As MSHFlexGrid)
   
    On Error Resume Next
    Dim oExcel As Excel.Application
    Dim obook As Excel.Workbook
    Dim objExlSht As Excel.Worksheet

    Dim listrst() As Variant
    Dim lngRows As Long
    Dim lngCols As Long
    Dim intIndex1 As Integer
    Dim intIndex2 As Integer

    Set oExcel = New Excel.Application
    Set obook = oExcel.Workbooks.Add
    Set objExlSht = obook.ActiveSheet

    lngRows = Flex.Rows
    lngCols = Flex.Cols

    ReDim listrst(lngRows, lngCols)

    For intIndex1 = 0 To Flex.Rows - 1
        For intIndex2 = 0 To Flex.Cols - 1
            listrst(intIndex1, intIndex2) = Trim(Flex.TextMatrix(intIndex1, intIndex2))
        Next
    Next

    DoEvents
    With objExlSht
        oExcel.Intersect(.Range(.Rows(1), .Rows(lngRows)), .Range(.Columns(1), .Columns(lngCols))).Value = listrst

    End With
    oExcel.Visible = True
    oExcel.Interactive = True
End Sub


学生上机状态查看中上机管理的强制下机为操作员的操作,强制下机跟下机相似都需要结账,查询时用到了组合查询前面博客中写到了,在这就不重复了。操作员中也有几个窗体用到了组合查询和导出为excel,都是大同小异。管理员的日结账单和周结账单类似,用到了报表需要自己动手做。结账窗体比较复杂,要考虑到多种情况,注册的金额、充值金额、消费金额、退卡金额等。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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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