lnxedit - lenix的文本编辑器

于 2020-03-08 10:12:38 发布
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分类专栏： Lenix操作系统
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lnxedit - lenix的文本编辑器

1. lenix的文本编辑器

在我看来，文本编辑器算是操作系统最基本的应用程序之一，就算功能不强，也应该提供一个具备基本功能文本编辑器。

lnxedit就是lenix自带的文本编辑器，没打算为其提供太多的功能，

当然，现在这个还在开发中。不过嘛，界面已经确定了。

2. 运行的界面

界面只有标题栏、菜单栏、行号栏、状态栏。
在这里插入图片描述
当然，标题栏、菜单栏、行号栏、状态栏都是可以隐藏的。比如只保留状态栏
在这里插入图片描述
全屏编辑就是下面这个样子了
在这里插入图片描述

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06-17
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3小时精通HarmonyOS列表懒加载：大数据性能优化.pdf
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文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 HarmonyOS 让应用开发突破设备边界！通过分布式设计，一次开发即可让应用在手机、智慧屏、车载设备等多终端流畅运行。ArkTS 语言搭配简洁的 Declarative UI 框架，代码量减少 50%+，开发效率直线提升。DevEco Studio 提供可视化调试与多端预览工具，新手也能快速上手。华为开放 HMS Core 丰富能力，一键集成推送、支付等功能，助力应用快速落地。现在接入 Harmony 生态，不仅能抢占万物互联时代先机，更可享受开发者扶持计划，快来打造你的跨设备创新应用吧！
自助打印系统源代码完整版
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/0c983733fad2 自助打印系统源码是一个包含完整打印服务软件开发代码的压缩包，旨在为用户提供便捷的打印方式。用户无需借助电脑等设备，只需在支持该系统的终端操作即可完成打印。深入分析源码有助于我们理解系统架构和功能实现，对学习和定制打印系统极具价值。 系统架构：该系统由前端用户界面、后端服务器处理逻辑和数据库三部分构成。前端负责用户交互，如文件选择、支付方式选择等；后端处理用户请求，包括文件上传、打印任务调度、费用计算等；数据库则用于存储用户信息、打印记录和配置数据。 文件管理：源码包含文件上传、存储和检索模块。用户可选择本地文件或云存储中的文件进行打印，系统需支持多种文件格式，并具备安全的文件存储机制以保护用户数据安全。 支付集成：系统需与第三方支付平台（如支付宝、微信支付）集成，实现在线支付功能，涉及API调用、交易状态跟踪和错误处理。 打印作业管理：系统需管理打印作业，包括作业提交、队列排序、打印状态更新、错误处理等，并可能提供作业预览功能，让用户在打印前查看效果。 硬件接口：为与打印机通信，源码包含特定的硬件驱动程序或API接口，需适应不同品牌和型号的打印机，确保打印质量和效率。 用户认证与权限控制：系统需识别并验证用户身份，可能采用账号密码、二维码扫描等方式。不同用户可能有不同的打印权限，如打印份数限制、彩色打印权限等。 日志与统计：源码包含日志记录功能，用于监控系统运行状况和故障排查。统计功能可帮助管理者了解打印业务的使用情况，如打印量、费用收入等。 安全性：源码安全性至关重要，需防止未授权访问和数据泄露。开发者可能采用加密技术保护用户数据，并定期进行安全更新和漏洞修复。 扩展性与可维护性：优秀的源码设计应具备良好的结构和模块化，便于未来功能扩展和问题修复，例如轻松添加新功能，支持更多文件格式
MNIST神经网络HLS实现Zynq7020 FPGA项目Vivado工程文件
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/00cceecb854d 这个项目名为“mnist-nnet-hls-zynq7020-fpga prj”，是一个与机器学习相关的工程，专注于利用高级综合（HLS）技术将针对MNIST数据集设计的神经网络（nnet）实现在Zynq 7020 FPGA平台上，以加速图像识别任务。项目提供的压缩包包含所有相关代码文件，如C/C++源码、HLS接口定义、Vivado HLS项目文件、硬件描述语言代码（Verilog或VHDL）及配置文件等，用户可通过这些代码理解、实现或修改设计流程。 项目标签“mnist-nnet-hls-z”进一步明确了其关注点：MNIST数据集、HLS技术以及Zynq目标平台。MNIST是用于手写数字识别的知名训练数据集；HLS可将高级编程语言转化为硬件描述语言；Zynq 7020是Xilinx的SoC FPGA，融合了ARM处理器与可编程逻辑。文件名中提到的“vivado”指的是Xilinx的Vivado设计套件，它是一个用于FPGA设计、实现、仿真和调试的集成开发环境，其中的Vivado HLS工具能够将C、C++或SystemC编写的算法自动转换为硬件描述语言代码。 项目可能的实施步骤如下：首先，对MNIST数据集进行预处理，如归一化、降维等，使其适配神经网络模型输入；其次，构建适用于手写数字识别的神经网络模型，例如卷积神经网络（CNN）或全连接网络（FCN）；接着，运用HLS工具将神经网络模型转化为硬件描述，并优化性能与资源利用率；然后，在Vivado环境中，将生成的硬件描述代码映射到Zynq 7020的FPGA部分，进行时序分析与综合优化；此外，由于Zynq是SoC，包含处理器系统，还需编写控制软件来管理与调度FPGA上的硬件加速器，可能涉及OpenCV、OpenCL等库的使用；之后，
基于MATLAB的SAR成像自动聚焦与三维图像处理算法
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/6b3e936ec683 这个存储库包含了用于合成孔径雷达（SAR）图像处理以及自动聚焦算法的全部源代码。具体信息可以在每个子目录的README文件中查阅。 data_collection：该目录存放了用于实时采集雷达数据的所有程序。 2d_autofocus：此部分功能与3d_autofocus相似，但仅适用于二维场景。由于3d_autofocus能够更灵活地生成二维光圈，因此建议优先使用3d_autofocus，而不再推荐使用2d_autofocus。 3d_autofocus：包含Matlab脚本，用于实现三维自动对焦功能，并生成相应的模拟数据。 gps：暂无具体说明。 power：暂无具体说明。 support：在处理过程中，使用了一个庞大的Helper MATLAB代码库来提供支持。
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