#8 Layouts and content_for

最新推荐文章于 2025-01-17 15:42:00 发布
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#Java

本文介绍了一种使用 content_for 方法在 Ruby on Rails 中自定义布局的方法。这种方法允许开发者在模板级别指定可以放置在任何布局中的视图代码片段。示例展示了如何在特定页面中引入额外的 CSS 文件，从而实现更灵活的设计控制。
If you want to change something in the layout on a per-template basis, content_for is your answer! This allows templates to specify view code that can be placed anywhere in a layout. 

<!-- projects/index.rhtml -->
<% content_for :head do %>
  <%= stylesheet_link_tag 'projects' %>
<% end %>

<!-- layouts/application.rhtml -->
<head>
  <title>Todo List</title>
  <%= stylesheet_link_tag 'application' %>
  <%= yield :head %>
</head>

lvgl_conf.h
k_daxia的博客
02-03 1279
/** * @file lv_conf.h * Configuration file for v9.0.0 */ /* * Copy this file as `lv_conf.h` * 1. simply next to the `lvgl` folder * 2. or any other places and * - define `LV_CONF_INCLUDE_SIMPLE` * - add the path as include path */ /* *将此文件
LVGL移植ESP32,详细步骤。
qq_66631736的博客
12-26 2248
pio 里面可以找到刚下载的库 找到tft_espi库的User_Setup.h(我的路径是：.pio\libdeps\esp32-s3-devkitm-1\TFT_eSPI\User_Setup.h)src --》是主函数 setup（）初始化 只运行一次 loop （）是移植运行的，.pio ——》是默认下载库文件存放区域 点击白色外星人 ————》open。路径：.pio\libdeps\esp32-s3-devkitm-1\lvgl\lv_conf_template.h。
RailsCasts中文版，#8 Layouts and content_for 使用content_for方法定制布局文件
边晓宇@优快云
11-18 2557
下面分别是全局的布局文件application.rhtml及index Action页面定义： <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> Todo List
RailsCasts8 Layouts and content_for Layouts及content_for
dazhi_100的专栏
08-29 622
下面分别是全局的布局文件application.rhtml及index Action页面定义： ruby DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Strict//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> Todo List/title>
Rails content_for的使用
Squirrel的专栏
10-21 393
转载自：http://blog.tech4k.com/?tag=rails   Rails的Layout非常的好用,可以把Header,Footer,SideBar在一个公共的页面,统一风格而且非常的易于维护. Layout中通常包含了的内容,而JQuery需要在header通过如下的code实现初始化. &lt;script type="text/javascript"&gt; ...
rails中 yeild 与 content_for之间的区别
f71610408的博客
12-10 786
yield is how you specify where your content areas is going to go within a layout. You might have something like this: yield 是你指明您的内容将如何放在一个布局中。你可能会有这样的事情： This is the wrapper! yield :my
图文移植LVGL9.3.0到STM32F429
butfly的专栏
01-17 5045
最新LVGL V9.3 版本移植到STM32，对关键内容进行详细解释和说明。
rails标签值content_tag
北国的雨
05-29 902
今天阅读《Agile Web Development with Rails》时碰到下面的一段代码比较疑惑 #Download depot_n/app/views/layouts/application.html.erb "cart" ) do %> #Download depot_n/app/helpers/application_helper.rb module
嵌入式linux下使用lvgl模拟器（SDL2）
weixin_57152619的博客
11-21 4084
这里就直接开始了，安装虚拟机和c/c++开发环境就请看正点原子的qt教程安装，同时没有CMake教程和SDL2教程，主打一个速记。
import klayout.pya as pya from collections import defaultdict from pptx import Presentation from pptx.util import Inches, Pt from pptx.enum.text import PP_ALIGN from pptx.dml.color import RGBColor from pptx.enum.shapes import MSO_SHAPE import os import re import pandas as pd from PIL import Image, ImageDraw # 新增PIL库用于图像处理 # 算坐标，左下右上 def extract_coordinates(poly_str): # 使用正则表达式提取括号内的所有坐标 match = re.search(r&#39;\(([\d\.,;]+)\)&#39;, poly_str) if not match: raise ValueError("无效的坐标字符串格式") # 分割坐标点并转换为浮点数列表 points = [] for pair in match.group(1).split(&#39;;&#39;): if &#39;,&#39; in pair: x, y = map(float, pair.split(&#39;,&#39;)) points.append((x, y)) if not points: raise ValueError("未找到有效坐标点") # 找到左下角坐标 (x最小, y最小) ll = min(points, key=lambda p: (p[0], p[1])) # 找到右上角坐标 (x最大, y最大) ur = max(points, key=lambda p: (p[0], p[1])) return ll[0], ll[1], ur[0], ur[1] def saveImageAll(lx, ly, rx, ry, output_image_name, lv): # 设置导出区域（单位为微米）- 添加缓冲区 buffer = 1000 # 微米单位的缓冲区大小 # 3. 更新视图 lv.update_content() # 设置导出区域（单位为微米） export_region = pya.DBox(lx - buffer, ly - buffer, rx + buffer, ry + buffer) # 左下x, 左下y, 右上x, 右上y for layer in lv.each_layer(): layer.visible = True # layer.frame_color = 0x00FFFF # 3. 更新视图 lv.update_content() # 设置视图区域 lv.zoom_box(export_region) # 导出图片 width = 2000 height = 1100 linewidth = 1 oversampling = -2 resolution = 0.0 # 使用正确的参数格式调用save_image_with_options lv.save_image_with_options(output_image_name, width, height, linewidth, oversampling, resolution, export_region, False) &#39;&#39;&#39;===== 新增部分：添加黄色矩形边框 =====&#39;&#39;&#39; try: # 打开导出的图片 img = Image.open(output_image_name) draw = ImageDraw.Draw(img) # 计算图片坐标比例 img_width, img_height = img.size region_width = (rx + buffer) - (lx - buffer) region_height = (ry + buffer) - (ly - buffer) # 将布局坐标转换为图片坐标 def layout_to_image_coords(layout_x, layout_y): """将布局坐标转换为图片像素坐标""" x_percent = (layout_x - (lx - buffer)) / region_width y_percent = 1.0 - ((layout_y - (ly - buffer)) / region_height) # 反转Y轴 img_x = int(x_percent * img_width) img_y = int(y_percent * img_height) return img_x, img_y # 计算矩形边界在图片上的坐标 top_left = layout_to_image_coords(lx, ry) # 左上角 (lx, ry) bottom_right = layout_to_image_coords(rx, ly) # 右下角 (rx, ly) # 绘制黄色矩形边框 (RGB: 255, 255, 0) border_width = 10 # 边框宽度（像素） draw.rectangle( [top_left, bottom_right], outline=(0, 255, 255), # 黄色 width=border_width ) # 保存处理后的图片 img.save(output_image_name) # print(f"已添加亮蓝色矩形边框: {output_image_name}") except Exception as e: print(f"All添加亮蓝色矩形边框异常: {str(e)}") &#39;&#39;&#39;===============================&#39;&#39;&#39; def saveImageByLayer(lx, ly, rx, ry, output_image_name, lv, target_layer_number, data_type,violation_info): # 方案1: 使用re.search() match = re.search(r&#39;\((.*?)\)&#39;, violation_info[0]) # 非贪婪匹配 if match: result = match.group(1) # group(1)直接获取括号内的内容 print(result) # 输出: 0,0;0,5000;5000,5000;5000,0 else: result = "" # 或无匹配时的处理 # 获取源图层信息 for layer in lv.each_layer(): source_layer = layer.source_layer # print(f"层索引 {layer.layer_index()}: Layer Name={source_layer}") # 1. 首先将所有图层设置为不可见 for layer in lv.each_layer(): layer.visible = False # 2. 只将目标图层设置为可见 found = False for layer in lv.each_layer(): # 比较源层号而不是层索引 if layer.source_layer == target_layer_number and layer.source_datatype == data_type: layer.visible = True found = True layer.frame_color = 0xFF0000 # 红色轮廓 # print(f"已设置层号 {target_layer_number} (索引 {layer.layer_index()}) 为可见") if not found: print(f"警告: 未找到层号 {target_layer_number}") # 3. 更新视图 lv.update_content() top_cell = lv.create_cell("TOP") # 定义图层 layer_index = lv.insert_layer(pya.LayerInfo(1, 0)) points = [pya.DPoint(*map(float, pair.split(&#39;,&#39;))) for pair in result.split(&#39;;&#39;)] # 创建多边形并添加到布局 polygon = pya.DPolygon(points) top_cell.shapes(layer_index).insert(polygon) # 3. 更新视图 lv.update_content() # # 设置导出区域（单位为微米）- 添加缓冲区 # buffer = 1000 # 微米单位的缓冲区大小 # export_region = pya.DBox(lx - buffer, ly - buffer, rx + buffer, ry + buffer) # 设置导出范围(包含整个多边形) bbox = polygon.bbox() margin = 1.0 # 添加1微米边距 export_box = pya.DBox(bbox.left - margin, bbox.bottom - margin, bbox.right + margin, bbox.top + margin) # 设置视图区域 lv.zoom_box(export_box) # 导出图片 width = 2000 height = 1100 linewidth = 1 oversampling = -2 resolution = 0.0 # 导出原始图像 lv.save_image_with_options(output_image_name, width, height, linewidth, oversampling, resolution, export_box, False) # print(f"原始图片已导出到: {output_image_name}") &#39;&#39;&#39;===== 新增部分：添加黄色矩形边框 =====&#39;&#39;&#39; # try: # # 打开导出的图片 # img = Image.open(output_image_name) # draw = ImageDraw.Draw(img) # # # 计算图片坐标比例 # img_width, img_height = img.size # region_width = (rx + buffer) - (lx - buffer) # region_height = (ry + buffer) - (ly - buffer) # # # 将布局坐标转换为图片坐标 # def layout_to_image_coords(layout_x, layout_y): # """将布局坐标转换为图片像素坐标""" # x_percent = (layout_x - (lx - buffer)) / region_width # y_percent = 1.0 - ((layout_y - (ly - buffer)) / region_height) # 反转Y轴 # # img_x = int(x_percent * img_width) # img_y = int(y_percent * img_height) # return img_x, img_y # # # 计算矩形边界在图片上的坐标 # top_left = layout_to_image_coords(lx, ry) # 左上角 (lx, ry) # bottom_right = layout_to_image_coords(rx, ly) # 右下角 (rx, ly) # # # 绘制黄色矩形边框 (RGB: 255, 255, 0) # border_width = 10 # 边框宽度（像素） # draw.rectangle( # [top_left, bottom_right], # outline=(0, 255, 255), # 黄色 # width=border_width # ) # # # 保存处理后的图片 # img.save(output_image_name) # # print(f"已添加亮蓝色矩形边框: {output_image_name}") # except Exception as e: # print(f"ByLayer添加亮蓝色矩形边框异常: {str(e)}") # &#39;&#39;&#39;===============================&#39;&#39;&#39; # 加载DRC报告数据库 report_db = pya.ReportDatabase().load("NEPTUNEZ_FIN.out") # 确保文件存在 gds_path = "NEPTUNEZ_FIN.oas" if not os.path.exists(gds_path): raise FileNotFoundError(f"GDS文件未找到: {gds_path}") # 创建LayoutView实例 lv = pya.LayoutView() # 加载GDS文件 lv.load_layout(gds_path) # 获取当前布局和顶层单元 lv.max_hier() # Show full hierarchy lv.zoom_fit() # Zoom to fit content # 存储所有类别的数据结构 all_categories = [] category_counter = defaultdict(int) # 用于统计每个类别的总项目数 # 遍历所有cell和item for item_cell in report_db.each_cell(): layer_name = item_cell.name() cell_category_data = defaultdict(lambda: {"description": "", "items": []}) for item_id in item_cell.each_item(): category = report_db.category_by_id(item_id.category_id()) cat_name = category.name() # 更新全局类别计数器 category_counter[cat_name] += 1 # 只保存每个类别的前三个项目 if len(cell_category_data[cat_name]["items"]) >= 3: continue # 保存类别描述 if not cell_category_data[cat_name]["description"]: cell_category_data[cat_name]["description"] = category.description # 收集当前项目的所有值 item_values = [str(item_value) for item_value in item_id.each_value()] cell_category_data[cat_name]["items"].append(item_values) # 收集这个cell的所有类别数据 for cat_name, data in cell_category_data.items(): if data["items"]: category_entry = { "layerName": layer_name, "ruleName": cat_name, "description": data["description"], "items": list(data["items"]) } all_categories.append(category_entry) # 创建PPT演示文稿 prs = Presentation() # 读取Excel文件 file_path = &#39;layerInfo202509051508.xlsx&#39; df = pd.read_excel(file_path) # 创建以layerName为键的字典 layer_dict = {} for _, row in df.iterrows(): layer_name = row[&#39;Layer Name&#39;] layer_dict[layer_name] = { &#39;GDS&#39;: row[&#39;GDS&#39;], &#39;Data Type&#39;: row[&#39;Data Type&#39;], } # 为每个违规类别创建详细页 for category in all_categories: slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[6]) # === 规则描述处理 === full_description = category["description"] rule_name = category["ruleName"] prefix_rule_name = rule_name.split(&#39;_&#39;, 1)[0] total_errors = category_counter[rule_name] pattern = r&#39;Rule File Pathname:.*?Rule File Title:&#39; full_description = re.sub(pattern, &#39;Rule File Title:&#39;, full_description, flags=re.DOTALL) # 规则描述超过50字符时显示省略号 if len(full_description) > 300: display_description = full_description[:300] + "..." else: display_description = full_description # === 将完整描述添加到备注 === notes_slide = slide.notes_slide notes_text_frame = notes_slide.notes_text_frame notes_text_frame.text = f"Rule Detail:\n{full_description}" # === 左侧区域：规则描述 === left_start = Inches(0.2) left_width = Inches(2.8) # 左侧区域宽度 # 添加标题（图层+规则名） title_box = slide.shapes.add_textbox(left_start, Inches(-0.2), left_width, Inches(1)) title_frame = title_box.text_frame title_para = title_frame.add_paragraph() title_para.text = f"{category[&#39;layerName&#39;]} - {category[&#39;ruleName&#39;]}" title_para.font.size = Pt(24) title_para.font.bold = True title_para.alignment = PP_ALIGN.LEFT # 添加规则描述区域 desc_box = slide.shapes.add_textbox(left_start, Inches(0.8), left_width, Inches(2.0)) desc_frame = desc_box.text_frame desc_frame.word_wrap = True # 添加描述文本 desc_para = desc_frame.add_paragraph() desc_para.text = "Rule Detail:" desc_para.font.size = Pt(14) desc_para.font.bold = True desc_content = desc_frame.add_paragraph() desc_content.text = display_description desc_content.font.size = Pt(10) desc_content.font.color.rgb = RGBColor(70, 70, 70) # ===== Zensemi Comment文本框 ===== risk_box_y = Inches(0.8) + Inches(2.0) + Inches(0.2) risk_box = slide.shapes.add_textbox(left_start, risk_box_y, left_width, Inches(0.8)) risk_frame = risk_box.text_frame risk_frame.word_wrap = True # 标题 risk_title = risk_frame.add_paragraph() risk_title.text = "Zensemi comment:" risk_title.font.size = Pt(14) risk_title.font.bold = True risk_title.font.color.rgb = RGBColor(200, 0, 0) # ===== 评论(CTM Comment)文本框 ===== comment_box_y = risk_box_y + Inches(0.8) + Inches(0.5) comment_box = slide.shapes.add_textbox(left_start, comment_box_y, left_width, Inches(1.5)) comment_frame = comment_box.text_frame comment_frame.word_wrap = True # 标题 comment_title = comment_frame.add_paragraph() comment_title.text = "CTM comment(Please input \u2713):" comment_title.font.size = Pt(14) comment_title.font.bold = True comment_title.font.color.rgb = RGBColor(0, 100, 200) # 内容（占位符） comment_content = comment_frame.add_paragraph() comment_content.text = "#Waive:" comment_content.font.size = Pt(12) comment_content.font.color.rgb = RGBColor(100, 100, 100) # 内容（占位符） comment_content = comment_frame.add_paragraph() comment_content.text = "#Update GDS:" comment_content.font.size = Pt(12) comment_content.font.color.rgb = RGBColor(100, 100, 100) # ===== remark文本框 ===== remark_box_y = comment_box_y + Inches(0.8) + Inches(0.5) remark_box = slide.shapes.add_textbox(left_start, remark_box_y, left_width, Inches(1.5)) remark_frame = remark_box.text_frame remark_frame.word_wrap = True remark_content = remark_frame.add_paragraph() remark_content.text = "Remark:" remark_content.font.size = Pt(14) remark_content.font.bold = True remark_content.font.color.rgb = RGBColor(34, 139, 34) # === 右侧区域：违规表格 === right_start = left_start + left_width + Inches(0.3) right_width = Inches(5.0) # 表格标题 table_title = slide.shapes.add_textbox(right_start, Inches(0.1), right_width, Inches(0.2)) title_frame = table_title.text_frame title_para = title_frame.add_paragraph() title_para.font.size = Pt(14) title_para.font.bold = True title_para.alignment = PP_ALIGN.CENTER # 添加违规项目表格 if category["items"]: num_items = len(category["items"]) rows = num_items + 1 cols = 4 # 创建表格 table_shape = slide.shapes.add_table( rows, cols, right_start, Inches(1.0), right_width, Inches(1.0 * rows) ) table = table_shape.table # 设置表头样式 headers = ["#", f"Error[{total_errors}]", "ALL", f"{prefix_rule_name}"] for col in range(cols): cell = table.cell(0, col) cell.text = headers[col] cell.fill.solid() cell.fill.fore_color.rgb = RGBColor(59, 89, 152) cell.text_frame.paragraphs[0].font.color.rgb = RGBColor(255, 255, 255) cell.text_frame.paragraphs[0].font.bold = True # 设置列宽比例 if col == 0: table.columns[col].width = Inches(0.3) elif col == 1: table.columns[col].width = Inches(1.6) else: table.columns[col].width = Inches(2.4) # 缩短表头行高 table.rows[0].height = Inches(0.5) # 填充数据行 for row_idx in range(1, rows): # 序号列 table.cell(row_idx, 0).text = str(row_idx) table.cell(row_idx, 0).text_frame.paragraphs[0].font.bold = True table.cell(row_idx, 0).text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(12) # 违规信息列 violation_info = category["items"][row_idx - 1] coordinates = extract_coordinates(&#39;&#39;.join(violation_info)) saveImageAll(coordinates[0], coordinates[1], coordinates[2], coordinates[3], f"screenshots/{category[&#39;ruleName&#39;]}.png", lv) if prefix_rule_name in layer_dict: info = layer_dict[prefix_rule_name] saveImageByLayer(coordinates[0], coordinates[1], coordinates[2], coordinates[3], f"screenshots/{category[&#39;ruleName&#39;]}_{info[&#39;GDS&#39;]}_{info[&#39;Data Type&#39;]}.png", lv, info[&#39;GDS&#39;], info[&#39;Data Type&#39;],violation_info) info_cell = table.cell(row_idx, 1) info_cell.text = "\n".join(violation_info) info_cell.text_frame.paragraphs[0].font.size = Pt(11) info_cell.text_frame.word_wrap = True # 调整行高 table.rows[row_idx].height = Inches(2.0) # 截图列 for col_idx in [2, 3]: cell = table.cell(row_idx, col_idx) cell.text = "" # 计算单元格位置 cell_left = table_shape.left + sum([table.columns[c].width for c in range(col_idx)]) cell_top = table_shape.top + sum([table.rows[r].height for r in range(row_idx)]) # 图片尺寸 pic_width = table.columns[col_idx].width - Inches(0.1) pic_height = table.rows[row_idx].height - Inches(0.1) # 添加图片占位符 placeholder = slide.shapes.add_shape( MSO_SHAPE.ROUNDED_RECTANGLE, cell_left + Inches(0.05), cell_top + Inches(0.05), pic_width, pic_height ) placeholder.fill.solid() placeholder.fill.fore_color.rgb = RGBColor(230, 230, 230) screenshot_path = f"1.png" if col_idx == 2: screenshot_path = f"screenshots/{category[&#39;ruleName&#39;]}.png" elif col_idx == 3: if prefix_rule_name in layer_dict: info = layer_dict[prefix_rule_name] screenshot_path = f"screenshots/{category[&#39;ruleName&#39;]}_{info[&#39;GDS&#39;]}_{info[&#39;Data Type&#39;]}.png" # 添加截图 if os.path.exists(screenshot_path): slide.shapes.add_picture( screenshot_path, cell_left + Inches(0.05), cell_top + Inches(0.05), width=pic_width, height=pic_height ) # 保存PPT文件 # === 动态生成PPT文件名 === oas_base_name = os.path.splitext(os.path.basename(gds_path))[0] ppt_filename = f"{oas_base_name}_DRCReport.pptx" prs.save(ppt_filename) print("PPT报告生成完成")这是我的，下面是画多边形的 import pya import os # 创建输出目录 output_dir = r"D:\out" os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 创建新布局 layout = pya.Layout() top_cell = layout.create_cell("TOP") # 定义图层 layer_index = layout.insert_layer(pya.LayerInfo(1, 0)) # 输入坐标点字符串并解析 coord_str = "614.22,0.5;614.22,3;615.335,4.11;615.335,4.945;613.665,4.945;613.665,4.39;613.11,4.39;613.11,5.5;615.89,5.5;615.89,3.835;614.78,2.72;614.78,0.5" points = [pya.DPoint(*map(float, pair.split(&#39;,&#39;))) for pair in coord_str.split(&#39;;&#39;)] # 创建多边形并添加到布局 polygon = pya.DPolygon(points) top_cell.shapes(layer_index).insert(polygon) # 获取当前视图 view = pya.Application.instance().main_window().current_view() view.select_cell(top_cell.cell_index(), 0) view.max_hier() # 设置导出范围(包含整个多边形) bbox = polygon.bbox() margin = 1.0 # 添加1微米边距 export_box = pya.DBox(bbox.left - margin, bbox.bottom - margin, bbox.right + margin, bbox.top + margin) # 导出图片到指定路径 view.save_image("D:/out/output.png", 2048, 2048) # 参数：文件名、宽度、高度这是高亮多边形的，帮我修改saveImageByLayer的代码
09-17
for layer_name, bbox in layer_dict.items(): try: # 裁剪图层区域 cropped = image.crop(bbox) # 生成文件名: 前缀+图层名+格式 filename = f"{prefix}{layer_name}.{format.lower()}" save_path = os....
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
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内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
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commonapi-dbus-demo
DeepSeek+7大场景+50大案例+全套提示词
11-26
DeepSeek+7大场景+50大案例+全套提示词
EtherNet/IP协议测试与实现源码库
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标题中的"EthernetIP-master.zip"压缩文档涉及工业自动化领域的以太网通信协议EtherNet/IP。该协议由罗克韦尔自动化公司基于TCP/IP技术架构开发，已广泛应用于ControlLogix系列控制设备。该压缩包内可能封装了协议实现代码、技术文档或测试工具等核心组件。 根据描述信息判断，该资源主要用于验证EtherNet/IP通信功能，可能包含测试用例、参数配置模板及故障诊断方案。标签系统通过多种拼写形式强化了协议主题标识，其中"swimo6q"字段需结合具体应用场景才能准确定义其技术含义。 从文件结构分析，该压缩包采用主分支命名规范，符合开源项目管理的基本特征。解压后预期可获取以下技术资料： 1. 项目说明文档：阐述开发目标、环境配置要求及授权条款 2. 核心算法源码：采用工业级编程语言实现的通信协议栈 3. 参数配置文件：预设网络地址、通信端口等连接参数 4. 自动化测试套件：包含协议一致性验证和性能基准测试 5. 技术参考手册：详细说明API接口规范与集成方法 6. 应用示范程序：展示设备数据交换的标准流程 7. 工程构建脚本：支持跨平台编译和部署流程 8. 法律声明文件：明确知识产权归属及使用限制 该测试平台可用于构建协议仿真环境，验证工业控制器与现场设备间的数据交互可靠性。在正式部署前开展此类测试，能够有效识别系统兼容性问题，提升工程实施质量。建议用户在解压文件后优先查阅许可协议，严格遵循技术文档的操作指引，同时需具备EtherNet/IP协议栈的基础知识以深入理解通信机制。 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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