- LK32T102学习2-GPIO
GPIO即可编程输入输出口,LK32T102有3组GPIO口,每组最多32条口线。GPIO口线可以实现很多的功能,可以说掌握了GPIO功能也就MCU编程也就基本实现了MCU的入门。GPIO功能使用要注意LTK320T的管脚是多功能的,可作为数字量管脚,也可以作为模拟量管脚。输入模式浮空输入模式输入完全由外部输入决定PU,PD都不导通上拉输入模式IO悬空时输入为高电平PU导通,PD不导通下拉输入模式
- Java学习第十七部分——Mocking 框架
慕y274
java学习开发语言
目录一.概述1.Mockito2.PowerMock3.EasyMock4.JMockit5.WireMock二.选择一.概述在Java开发中,Mocking框架是单元测试的重要工具,用于模拟外部依赖,从而隔离被测试代码与外部系统之间的交互。以下介绍几种流行的JavaMocking框架:1.MockitoMockito是目前最流行的JavaMocking框架之一,具有以下特点:-**简洁的API*
- 八、测试与调试
目录1.Flutter测试的类型有哪些?2.如何编写单元测试?3.如何测试Widget?4.什么是Golden测试?5.如何使用FlutterDevTools?1.Flutter测试的类型有哪些?Flutter测试主要分为三类,覆盖不同粒度的质量保障:测试类型测试对象执行速度依赖环境主要工具单元测试独立函数/类极快(1s)模拟器/真机integration_test包特殊测试类型:Golden测试
- android studio禁用硬件加速,无法安装用于Android Studio的英特尔HAXM。 错误x86仿真当前需要硬件加速...
我刚刚安装了AndroidStudio,没有任何问题。但是当我运行模拟器时,出现错误:CannotLaunchAVDinemulator.Output:emulatoremulator:ERROR:x86emulationcurrentlyrequireshardwareacceleration!PleaseensureIntelHAXMisproperlyinstalledandusable.C
- 【免费下载】 解决Android Studio模拟器启动问题:HAXM未安装的完美方案
仰炳臻Laura
解决AndroidStudio模拟器启动问题:HAXM未安装的完美方案【下载地址】AndroidStudio启动模拟器提示HAXMisnotinstalled的解决办法分享在使用AndroidStudio开发Android项目时,启动自带的模拟器时可能会遇到“HAXMisnotinstalled”的错误提示。本文将详细介绍如何解决这一问题,确保模拟器能够正常运行项目地址:https://gitco
- <数据结构>链表实战之单链表与双链表的增删改查
叶落秋白
数据结构与课程设计c语言开发语言链表visualstudio
✅作者简介:一名即将大三的计科专业学生,为C++,Java奋斗中✨个人主页:叶落秋白的主页系列专栏:数据结构干货分享推荐一款模拟面试、刷题神器进入刷题的世界前言上篇博客分享了创建链表传入二级指针的细节,那么今天就分享几个c语言课程实践设计吧。这些程序设计搞懂了的话相当于链表的基础知识牢牢掌握了,那么再应对复杂的链表类的题也就能慢慢钻研了。学习是一个积累的过程,想要游刃有余就得勤学苦练!目录单链表的
- 邻近巷道爆破振动模拟与可视化:计算力学的工程应用
碳酸的唐
动态规划数学建模
引言隧道爆破施工是现代工程建设中常用的方法,但爆破产生的振动会对周围结构和地质环境产生影响。本文介绍一个基于Python的邻近巷道爆破振动模拟系统,该系统通过数值计算模拟爆破引起的应力波传播过程,并提供多种可视化方式展示振动效应。本研究对于理解爆破振动机理、评估爆破安全距离以及优化爆破参数具有重要意义。理论基础爆破应力波传播模型爆破引起的应力波在岩体中的传播可通过弹性波动理论描述。在均匀介质中,应
- 虚拟机与容器技术详解:VM、LXC、LXD与Docker
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笔记docker容器运维
虚拟机与容器技术详解:VM、LXC、LXD与Docker引言虚拟化技术是现代IT基础设施的核心,它通过抽象硬件资源提高利用率并实现环境隔离。目前主流的虚拟化方案可分为两类:虚拟机(VM)和容器技术。虚拟机模拟完整的硬件环境,而容器则共享主机操作系统内核,二者各有优势。本文将详细解析虚拟机、LXC、LXD和Docker的技术原理、差异及2025年最新发展动态,帮助读者理解如何根据场景选择合适的虚拟化
- LabVIEW MathScript薄板热流模拟
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LabVIEW参考程序LabVIEW知识LabVIEW知识LabVIEW程序LabVIEW功能labview
热流模拟是热设计关键环节,传统工具精准但开发周期长,本VI利用LabVIEW优势,面向工程师快速验证需求,在初步方案迭代、教学演示等场景更具效率,为热分析提供轻量化替代路径,后续可结合专业工具,先通过本VI快速定性分析,再用传统工具精准求解,提升研发流程效率。此VI用于模拟单点热源下薄板的热流,求解带周期边界条件的椭圆型偏微分方程,借助LabVIEWMathScriptNode实现自定义函数,结合
- 多线程和JUC
进程进程就是正在运行的程序,是系统进行资源分配和调用的独立单位。每一个进程都有他自己的内存空间和系统资源多进程意义在于计算机可以执行多个任务,提高cpu使用率我们在一边玩游戏,一边听音乐的时候,是cpu在做着程序间的高效切换让我们觉得是同时进行的注意:很多多线程是模拟出来的,真正的多线程是指有多个cpu,即多核,如服务器。如果是模拟出来的多线程,即在一个cpu的情况下,在同一时间点,cpu只能执行
- selenium WebDriver 对浏览器标签页的切换
想了解更多请添加QQ群:479186680关于seleniumWebDriver对浏览器标签页的切换,现在的市面上最新的浏览器,当点击一个链接打开一个新的页面都是在浏览器中打开一个标签页,而selenium只能对窗口进行切换的方法,只能操作,无法直观的看到页面。后来我想到selenium里的接口Actions可以模拟键盘操作,而点击键盘中的”Ctrl+Tab”组合键正好可以切换浏览器的标签页,只要
- 雷电模拟器怎么更改IP地址
老六ip加速器
tcp/ip服务器网络协议
游戏搬砖会使用雷电模拟器多开窗口,若模拟器窗口开多了,IP地址是一样的就怕有限制,很容易被游戏后台检测到。在雷电模拟器中更改IP地址可以通过以下方法实现:方法一:通过模拟器内设置代理1.打开雷电模拟器启动雷电模拟器,进入主界面。2.进入网络设置点击右上角的「设置」图标(齿轮按钮)。选择「网络」或「网络设置」选项。3.配置代理服务器开启「使用代理服务器」,选择「手动配置」。输入代理服务器的IP地址和
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Rustrust开发工具
基于Rust和Blender的游戏引擎以下是基于Rust和Blender的游戏引擎开发实例,涵盖不同应用场景和技术方向的实际案例。案例分为工具链整合、渲染技术、物理模拟等类别,每个案例附核心代码片段或实现逻辑。工具链整合案例案例1:Blender模型导出到Bevy引擎使用blender-bevy-io插件将Blender模型导出为Bevy支持的.gltf格式。关键步骤包括在Blender中设置自定
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什么是mock?在前后端分离的开发模式下,前端可以在没有实际后端接口的支持下先进行接口数据的模拟,进行正常的业务功能开发json-server实现数据Mockjson-server是一个node的包,可以在不到30秒内获得零编码的完整Mock服务实现步骤安装npmijson-server-D项目根目录下创建mock文件夹创建一个json文件json文件{"takeaway":[{"tag":"31
- Unity URP法线贴图实现教程
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unity贴图游戏引擎Unity3D性能优化开发语言单一职责原则
前言在UnityURP(UniversalRenderPipeline)中实现法线贴图效果,可以通过以下步骤完成。法线贴图通过修改表面法线方向模拟凹凸细节,无需增加几何复杂度。对惹,这里有一个游戏开发交流小组,希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀!完整实现步骤:1.准备法线贴图使用图像软件(如Photoshop或Substance)创建法线贴图,或从资源商店获取导入设置:纹理类型:Defau
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目录一、虚拟DOM的核心概念二、虚拟DOM到真实DOM的流程三、手写虚拟DOM到真实DOM的实现1.定义虚拟DOM的结构(VNode)2.创建虚拟DOM转真实DOM的函数3.挂载虚拟DOM到页面4.更新虚拟DOM的过程(Diff算法简化版)四、完整示例:虚拟DOM到真实DOM的生命周期五、总结一、虚拟DOM的核心概念虚拟DOM是用JavaScript对象(VNode)模拟真实DOM结构的轻量级抽象
- 遗传算法:原理、实现与应用的全面解析
2后啥样
算法
摘要本文深入探讨遗传算法这一模拟自然进化过程的计算模型,详细阐述其核心原理、关键步骤、实现方式及在多领域的应用。通过分析遗传算法与传统优化算法的差异,结合实际案例展示其在解决复杂优化问题上的优势,并探讨算法的改进策略与未来发展趋势,旨在为相关领域研究和实践提供全面理论支撑与实践指导,助力解决复杂优化难题,推动技术创新与发展。一、引言在现代科学与工程领域,诸多问题可归结为优化问题,如资源分配、路径规
- 遗传算法的原理与实现示例
遗传算法是一种受生物进化理论启发的随机优化算法,其核心思想是模拟自然界中“物竞天择、适者生存”的进化过程,通过对候选解的迭代优化,找到问题的最优解。一、核心思想 遗传算法将优化问题的候选解视为生物群体中的“个体”,每个个体的“基因”对应解的参数。通过模拟生物进化中的选择、交叉、变异等过程,让群体中“适应性强”(即更接近最优解)的个体保留并繁衍,“适应性弱”的个体被淘汰,最终使群体逐渐逼近最优
- 脉脉模拟登陆
说明最近弄得最热的就是什么互联网寒冬,裁员等关键字,于是脉脉,领英的平台的热度就上去了,我就做了脉脉,领英的爬虫。操作脉脉模拟登陆难度不大,只是需要验证码处理我用的云打码,数字的加减法1、通过抓包分析,登陆的地址为https://acc.maimai.cn/login,一个post请求。其中包含用户名,密码,验证码。其中验证码是有时候需要,有时候不需要。data={"m":self.usernam
- 脉冲编码调制(PCM)
2301_80709554
pcm
#打倒拦路虎#脉冲编码调制:一种把模拟数据变换为数字信号的数字技术(模拟数据数字化技术)脉冲编码调制过程:取样->量化->编码取样:本质上是在离散时间点上获取模拟信号的瞬时电平值(幅度值),获得的值为连续幅度值。根据莱奎斯特取样定理,以大于等于模拟信号频率两倍的取样频率获得的样本空间就能恢复原理的模拟信号。量化:将抽样后的连续幅度值映射到有限个离散电平的过程,即幅度的离散化。例如:把语音样本量化
- 程序计数器(PC寄存器)
1、程序计数器的介绍JVM中的程序计数寄存器(ProgramCounterRegister)中,Register的命名源于CPU的寄存器,寄存器存储指令相关的现场信息。CPU只有把数据装载到寄存器才能够运行。JVM中的PC寄存器是对屋里PC寄存器的一种抽象模拟。程序计数器是每一个线程私有的。2、程序计数器的作用PC寄存器是用来存储指向下一条指令的地址,也即将将要执行的指令代码。由执行引擎读取下一条
- 使用 Python 编写一个简单的网页爬虫
小张同学的解忧笔记
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在数据时代,信息是金子。而网络上蕴藏着海量的数据资源,掌握一门自动化获取数据的技术就尤为重要。今天我们将通过Python来编写一个简单的网页爬虫,从一个网页中提取我们想要的数据内容。一、什么是网页爬虫?网页爬虫(WebCrawler)是一种自动访问网站并抓取其页面内容的程序。它模拟浏览器的行为,访问网站并提取页面中的结构化数据,如文本、图片、链接等。二、准备工作我们需要安装以下Python库:pi
- 科学的第五范式:人工智能如何重塑发现之疆
田园Coder
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在人类探索未知的壮阔史诗中,科学方法的演进如同照亮迷雾的灯塔。从基于经验的第一范式(描述自然现象),到以理论推演为核心的第二范式(牛顿定律、麦克斯韦方程),再到以计算机模拟为标志的第三范式(气候模型、分子动力学),直至以大数据挖掘为驱动的第四范式(基因组学、高能物理),每一次范式跃迁都极大地拓展了认知的疆界。如今,我们正站在一个更恢弘转折的门槛上——第五范式:人工智能驱动的科学(AIforScie
- gesp c++ 七级知识点
以下是根据GESPC++七级考试大纲的超详细知识点解析与代码实现,涵盖数学函数、复杂动态规划、图论算法、哈希表等核心内容,每个知识点均包含概念说明、应用场景、使用方法、优缺点及完整代码示例。一、数学库函数1.1三角函数概念:sin(x)、cos(x)、tan(x)分别计算弧度为x的正弦、余弦、正切值。应用场景:几何计算、物理运动模拟、图形学。代码示例:#include#includeusingna
- A systems-biology model of the tumor necrosis factor (TNF) interactions with TNF receptor 1 and 2
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Asystems-biologymodelofthetumornecrosisfactor(TNF)interactionswithTNFreceptor1and2摘要注意:聚集使肿瘤坏死因子受体能够刺激细胞内信号传导。模拟了可溶性配体诱导的肿瘤坏死因子受体1和肿瘤坏死因子受体2的聚集行为。方法:一个结构化的、基于规则的模型实现了配体无关的配体前结合装配域(PLAD)介导的未连接和连接的肿瘤坏死因
- 坚石ET ARM加密狗复制模拟介绍
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ETARM加密狗是一种基于ARM处理器架构的硬件加密设备,主要用于软件保护、版权控制及授权管理。其核心原理是通过硬件芯片存储密钥或执行特定算法,与软件进行交互验证。复制此类加密狗涉及硬件逆向、固件提取及模拟技术。硬件分析与固件提取拆解物理加密狗获取芯片型号及电路设计是第一步。常见工具包括逻辑分析仪、示波器和编程器。通过编程器读取ARM芯片的Flash或EEPROM存储内容,获取固件二进制文件。部分
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:蚁群算法是一种基于蚂蚁寻找食物路径行为的优化算法,它能够有效解决包括旅行商问题、网络路由和多目标优化在内的复杂问题。该算法模拟蚂蚁释放信息素来找到最短路径的过程,通过模拟蚂蚁的行为,算法逐步优化选择路径。蚁群算法具有并行性和全局优化能力,但也面临早熟收敛和参数调整的挑战。它已成功应用于物流优化、通信网络、任务调度、机器学习、图像处理和生物医学等众多领域。1.蚁
- MATLAB蚁群算法完整教程与代码实现
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物路径行为的全局优化方法,具有强大的数值优化能力。本资源详细介绍了在MATLAB中实现蚁群算法的关键步骤,包括初始化、规则迭代、信息素更新和停止条件等,并通过实例代码展示了算法的实用应用。这为工程师和科研人员提供了一个学习和应用蚁群算法的平台,特别是在解决旅行商问题、网络路由、生产调度等优化问题方面。1.蚁群算法简介蚁群算法,灵感来
- 蚁群算法
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蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法,由MarcoDorigo于1992年在他的博士论文中提出。这种算法模拟了蚂蚁觅食的原理,蚂蚁在觅食过程中能够在其经过的路径上留下一种称之为信息素的物质,并在觅食过程中能够感知这种物质的强度,从而指导自己的行动方向。它们总是朝着信息素强度高的方向移动,因此大量蚂蚁组成的集体觅食表现为一种对信息素的正反馈现象。某一条路径越短,路径上经过的蚂蚁越多,其信息素遗
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
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每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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