mac 下 dreamweaver version11.0 build 4909 如何升级为 version 11.5 build 5366

原创 于 2012-11-02 11:53:09 发布 · 574 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

提供Adobe Dreamweaver的最新更新及下载链接，确保用户能够获取到最新的版本以获得最佳的网页编辑体验。
2025-2031全球与中国半导体陶瓷加热器市场现状及未来发展趋势.pdf
12-12
2025-2031全球与中国半导体陶瓷加热器市场现状及未来发展趋势.pdf
（63页PPT）数字智慧方案化学化工行业数字化转型ERP项目企业信息化规划实施方案.pptx
12-12
（63页PPT）数字智慧方案化学化工行业数字化转型ERP项目企业信息化规划实施方案.pptx
数美-2025年AIGC全生命周期业务风控白皮书
12-12
数美-2025年AIGC全生命周期业务风控白皮书
（95页PPT）DG数字化智能化数字孪生车间建设方案.pptx
12-12
（95页PPT）DG数字化智能化数字孪生车间建设方案.pptx
路径规划（螺旋）基于A星全覆盖路径规划研究（Matlab代码实现）
12-12
【路径规划】（螺旋）基于A星全覆盖路径规划研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究，重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制，并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率，确保覆盖完整性。同时，文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分，涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事机器人、自动化、智能控制及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应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计；②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用，特别是如何结合特定搜索策略（如螺旋）提升算法性能；③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断，并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验，进一步掌握算法适应性与优化方向。
财务系统产品规划和功能需求及开发规划文档.zip
12-12
文件内容：财务系统产品需求说明书*1；财务系统功能需求规划书*1；财务系统开发规划*1；财务系统需求文档*1； 文件说明：此文件为公司技术部内部开发文档，属于绝密型文件，禁止商用和扩散，仅供学习和参考。
vscode-server-linux-x64.tar.gz
12-12
vscode-server-linux-x64.tar.gz
（60页PPT）DG行业最新逻辑结构，含所有平台架构体系运营建设设计.pptx
12-12
（60页PPT）DG行业最新逻辑结构，含所有平台架构体系运营建设设计.pptx
ADS功率放大器设计源文件
12-12
ADS功率放大器设计源文件
（110页PPT）智慧方案智能化弱电各个子系统详细介绍.pptx
12-12
（110页PPT）智慧方案智能化弱电各个子系统详细介绍.pptx
KepOPC工业互联网数据交换平台V2.4.9
12-12
KepOPC工业互联网数据交换平台V2.4.9
【JavaWeb开发】基于MVC模式的JSP全栈项目设计：毕业设计中高并发场景的代码生成与一键部署实现
12-12
内容概要：本文围绕基于MVC模式的JSP动态网页开发实战项目在毕业设计中的全栈应用展开，系统阐述了如何通过现代化开发实践提升毕业设计的技术深度与工程价值。文章以“导师双选系统”为例，详细展示了从需求分析、数据库设计、DAO与Service层实现（含事务与Redis缓存）、RESTful控制层到JSP视图层的完整开发流程，并强调前后端分离、代码生成、热部署与Docker一键部署等关键技术的应用。项目不仅实现了高并发下的冲突检测与抢选功能，还通过JMeter验证了系统的高性能与数据一致性，体现了工业级开发标准在教学场景中的可行性。; 适合人群：计算机相关专业本科或研究生，具备JavaWeb基础并正在进行毕业设计的学生，以及希望提升项目工程化水平的初学者； 使用场景及目标：①将传统“论文+截图”式毕业设计升级为可运行、可部署的全栈项目，增强答辩竞争力；②掌握MVC架构、JSP+Servlet+DAO协同开发、Redis缓存优化、RESTful接口设计与高并发处理等核心技术；③实现代码自动化生成与容器化部署，提升开发效率与系统可维护性； 阅读建议：建议结合文中提供的完整代码案例动手实践，重点理解DAO层乐观锁、Service层事务控制与缓存策略、前端异步交互机制，并尝试扩展为Spring Boot或前后端分离架构，深入体会从学术项目向工业级系统演进的设计思路。
【无人机路径规划】基于灰狼算法与B样条曲线的三维航迹优化方法： 有图有真相 MATLAB实现基于灰狼算法+B样条曲线优化无人机三维路径规划（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）
最新发布
12-12
内容概要：本文介绍了一套基于MATLAB实现的无人机三维路径规划解决方案，融合灰狼优化算法（GWO）与B样条曲线技术，在复杂三维环境中生成安全、平滑且高效的飞行路径。系统首先通过模拟生成包含风速、障碍密度、通信干扰等多种环境因素的5万条数据，训练路径代价预测模型（采用岭回归与回归树对比选优），随后构建含8个球形障碍物的三维空间环境，利用灰狼算法优化B样条控制点，以最小化路径长度、平滑度、避障惩罚和安全裕度等综合代价函数。整个流程涵盖参数设置、模型训练、路径优化、代价预测与多维度可视化评估，提供了带详细注释和简洁版的双版本代码，支持一键运行并输出丰富的评估图表。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，熟悉基本优化算法和路径规划概念的科研人员、研究生及无人机相关领域的工程技术人员，尤其适合从事智能优化、机器人导航或空中交通规划的研究与开发人员。; 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航路径规划；②研究和对比灰狼优化算法在路径优化中的性能；③学习如何将机器学习模型融入路径代价评估；④掌握B样条曲线在轨迹平滑处理中的应用；⑤通过可视化结果分析算法收敛性与路径质量。; 其他说明：代码已调试成功，支持自由调节灰狼数量、迭代次数、控制点数等参数，平衡精度与运行时间。提供模拟数据生成、模型训练、路径优化与多图评估全流程，注释详尽，便于理解与二次开发。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值