OldSheep的第一篇博客

最新推荐文章于 2022-05-21 12:47:11 发布
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一位跨考生开始学习C++，决心坚持并记录自己的学习历程和技术成长，计划在优快云上分享心得。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

跨考生
开始学习C++
希望自己能一直坚持下去
以后学习了什么新的东西
在优快云上记录总结
记录自己成长的步伐

02-JavaFX-条形码系统-登录页面及登录功能
oldsheep_cn
01-07 386
效果图 文章目录Login视图及功能实现导入相关依赖(pom.xml文件)`Main类`代码`start`方法`showLoginView方法``viewLoader方法``JdbcTemplate`代码`TBarAccount `代码 Login视图及功能实现 导入相关依赖(pom.xml文件) <dependency> <groupId>com.mchange</groupId> <artifactId>c3p0</artifactId>
03-JavaFX-条形码系统-登录成功后跳转主界面
oldsheep_cn
01-07 357
主界面效果图 因为界面的设计可以借助JavaFX Scene Builder 2.0通过控件拖拽的形式进行，本文就不在详细描述拖拽和布局过程。 MainView.fxml 文件位置同样位于resources目录下的view目录下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?import java.lang.*?> <?import javafx.geometry.*?> <?import javafx.geometry
02-Scala 基本语法
oldsheep_cn
04-14 185
1.基本语法1.1函数式编程体验Spark-Shell之WordCountQ1: 对上述文件内容使用Spark进行单词个数统计?Q2: 对上述输出结果进行降序 ?深深的感受到了Scala的强大之处，拿下她已成必然.....1.2 Scala交互模式(cmd窗口介绍)输入cmd命令, 打开windows 控制台:输入scala , 进入Scala shell 交互模式:在交互式窗口下, 我...
数据结构学习总结
OlderSheep编程达人
11-08 287
第一章 绪论 1. 1算法时间复杂度与空间复杂度分析 1.1.1算法时间复杂度分析 算法中基本操作的执行次数作为时间复杂度的度量。这里说的时间复杂度是其中基本操作的总次数。 1.时间复杂度的计算 在算法中总能看到一个n，可称为问题的规模，则基本操作所执行的次数是n的一个函数f(n)，对求出的f(n)，取出其中随n增大而增长最快的项，将系数改成1，作为时间复杂度的度量。记为T(n)=O(f(n)中增...
01-Scala 第一次邂逅
oldsheep_cn
04-13 185
1.Scala介绍1.1什么是ScalaScala是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala运行于Java平台（Java虚拟机），并兼容现有的Java程序。1.2为什么要学Scala1.优雅：这是框架设计师第一个要考虑的问题，框架的用户是应用开发程序员，API是否优雅直接影响用户体验。2.速度快：Scala语言表达能力强，一行代码抵得上Java多行，...
Hive专题一 -----Hive的基本架构---Hive和传统数据库的比较
qq_824203453_的博客
05-08 262
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载！ 欢迎访问：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21439395 欢迎访问博主个人主页：http://www.oldsheep.cn 交流QQ: 824203453 hive基本概念 hive基本思想 Hive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具...
设计模式——原型模式（附代码示例）
枫陵的博客
05-21 1517
一. 传统方法 以克隆羊为例 1. 代码示例 Sheep类，表示定义羊的模板 public class Sheep { private String name; private int age; private String color; public Sheep(String name, int age, String color) { this.name = name; this.age = age; ...
Java硬核程序设计实验“输入输出流”详解【细节满满&源码完整】
米莱虾
12-10 2899
❥作为上学年“Java硬核程序设计实验详解”系列补充❥ 目录 ☀️|一、实验目的 ☀️|二、实验内容 ❀1. 题目：自定义异常类MyException，该类继承自Exception类 ❀2. 题目：使用 数据输出流和输入流 实现如下功能程序 ❀3.题目：利用java I/O流实现学生信息的存储和读取 ❀4. 题目：统计英文单词。使用FileReader字符流统计一篇英文中单词 ❀5. 题目：修改本实验第3题（选做题） ☀️|三、实验源代码 ⭐️1. 源代码： ⭐️2...
解决使用AnimationDrawable无法播放动画的问题
carterjin的专栏
07-04 9542
第一种方式启动帧动画：（在Activity启动时会自动运行动画） AnimationDrawable ad； ImageView iv = (ImageView) findViewById(R.id.animation_view); iv.setBackgroundResource(R.drawable.animation); ad = (AnimationDrawable) iv.g
河北大学软件工程编程Python课程和程序设计作业 含各自结课作业 Homework of Hebei University
08-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c6dc15a4b89c 河北大学软件工程编程Python课程和程序设计作业 含各自结课作业 Homework of Hebei University（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
电动汽车充电设施：15kW充电桩电源模块与三相电源电路设计详解
08-08
15kW充电桩电源模块的设计细节及其三相电源电路图。首先探讨了主电路采用的三电平结构以及IGBT选型和驱动设计的关键考量因素，如门极电阻的选择和驱动芯片FD6288的应用。接着讨论了主功率回路中电容阵列的作用和布局技巧，强调了PCB热设计的重要性，包括覆铜区域和散热过孔阵列的设计。此外，文章还涉及了滤波电感L1的参数计算方法和安全设计要点，如Y电容和MOV的正确选择。最后分享了一些实际调试的经验教训，提醒工程师们注意调试时的安全措施。 适合人群：从事电力电子、充电桩设计及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：帮助读者深入了解15kW充电桩电源模块的具体设计思路和实现方法，掌握相关硬件设计的关键技术和注意事项，提高实际项目中的设计水平。 其他说明：文中提供了大量实用的设计经验和调试技巧，有助于避免常见错误并优化设计方案。
基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
08-08
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求，如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发，提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计，包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程，如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试，发现并解决潜在问题，同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案，包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析，找出问题的根源并
【深度学习与时间序列预测】Python实现基于GWO-CNN-BiLSTM-Attention灰狼优化算法（GWO）优化卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制进行多变量多步
08-08
内容概要：本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法（GWO）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题，通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力，实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估，还包括了GUI界面的设计与实现。此外，文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标：①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域；②提升多变量多步时间序列预测精度，优化资源调度和风险管控；③实现自动化超参数优化，降低人工调参成本，提高模型训练效率；④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力，促进智能决策支持应用。 阅读建议：此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析，还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此，在学习过程中，建议结合理论与实践，逐步理解各个模块的功能和实现细节，并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时，注意数据预处理的重要性，合理设置模型参数与网络结构，控制多步预测误差传播，防范过拟合，规划计算资源与训练时间，关注模型的可解释性和透明度，以及持续更新与迭代模型，以适应数据分布的变化。
05PCweChat资源
最新发布
08-09
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基于东芝TCD1501D线阵CCD的USB接口驱动板及FPGA控制电路板开发与直径测量应用 核心版
08-08
基于东芝TCD1501D线阵CCD的直径测量系统的设计与实现。该系统采用自制的USB接口线阵CCD驱动板和四层单板核心控制电路板，集成了FPGA线阵CCD驱动程序和STM32单片机程序。系统能够精确测量直径范围为30mm的物体，像元尺寸为7μm，像元数为5000。文中深入探讨了线阵CCD的工作原理及其在工业自动化中的应用，重点讲解了FPGA在数据处理和控制中的关键角色。此外，还提到了上位机图像数据接收软件的开发情况。 适用人群：从事工业自动化、精密测量领域的工程师和技术人员，对CCD技术和FPGA开发感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度直径测量的应用场合，如制造业的质量检测环节。目标是提高测量精度和效率，推动工业自动化的进一步发展。 其他说明：本文不仅展示了硬件设计和软件开发的具体细节，还展望了该技术在未来的发展前景，强调了团队将继续致力于技术创新，为更多行业提供高效解决方案。
智能车竞赛简单介绍.md
08-08
智能车竞赛是融合多学科与前沿技术的科技竞技活动，以智能汽车为载体角逐自动驾驶技术，既是检验技术实力的舞台，也是推动智能交通发展的核心力量。​ 在人工智能等技术飞速发展背景下，智能驾驶成未来交通核心方向，该竞赛由此诞生，为相关群体提供交流展示平台，助力解决交通难题。其源于 20 世纪末发达国家，如今全球有多个知名赛事，参赛规模和技术水平持续提升。​ 竞赛核心是硬件设计与软件开发，硬件含多种传感器等，软件有各类核心算法。赛道多样，或模拟城市道路，或侧重高速操控。​ 竞赛面临环境感知、路径规划、决策控制等技术挑战，参与意义重大，能提升团队能力、推动行业发展、培养专业人才。
计算机系统原理课程设计之MIPS五级流水线架构下的高速缓存模拟器实现-包含指令缓存和数据缓存的完整仿真系统-用于计算机组成原理教学演示和CPU性能优化分析-支持LRU和FIFO替换.zip
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25电赛e题计算机系统原理课程设计之MIPS五级流水线架构下的高速缓存模拟器实现_包含指令缓存和数据缓存的完整仿真系统_用于计算机组成原理教学演示和CPU性能优化分析_支持LRU和FIFO替换.zip
全数字化自动追频超声波发生器方案：STM32高速CPU驱动，高精度DDS与移相全桥软开关技术，液晶触屏交互设计
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基于STM32高速CPU、触屏液晶人机交互设计、高精度DDS频率控制（精度0.1）、移相全桥软开关驱动芯片的全数字化自动追频超声波发生器方案。该方案通过先进的数字化处理技术和高精度控制电路，实现了对超声波信号的实时追频和调整，确保输出信号的稳定性和准确性。同时，系统采用了模块化设计思想，实现了软件与硬件的分离，便于维护和升级。经过严格的系统设计和开发，该系统表现出高精度、高效率、低功耗的特点，适用于工业、医疗、科研等领域。 适合人群：从事超声波技术研发、电子工程设计的专业人士，以及对自动化控制系统感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：① 工业生产中的超声波清洗、焊接等工艺；② 医疗领域的超声波治疗和检测设备；③ 科研实验中的超声波信号研究和应用。 其他说明：该方案不仅展示了硬件设计的先进性，还强调了软件设计的模块化和灵活性，为相关领域的技术创新提供了可靠的技术支持。
基于深度学习的工业级低代码计算机视觉系统-包含图像采集模块-智能检测模块-数据标注模块-模型训练模块-支持实时视频流处理-质量统计看板-历史记录管理-样本库版本控制-模型性能监控-.zip
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