零零天-CSDN博客

原创 2.MyBatis源码解读——容器的加载与初始化

SqlSessionFactory是通过SqlSessionFactoryBuilder工厂类创建的，而不是直接使用构造器。如下图：SqlSessionFactoryBuilder 源码分析主要代码部分为：/* * Builds {@link SqlSession} instances. * 构建SqlSessionFactory的工厂.工厂模式 * */public class...

2019-05-14 16:03:27 387

MyBatis主要包含的核心部件SqlSession : Mybatis工作的主要顶层API，表示和数据库交互的会话，完成必要数据库增删改查功能。这是MyBatis主要的一个类，用来执行SQL，获取映射器，管理事务。通常情况下，在程序中使用的Mybatis的API就是这个接口定义的方法。Executor: Mybatis执行器，是Mybatis调度的核心，负责SQL语句的生成和查询缓存的维护...

2019-05-14 15:27:23 1232 1

原创 MyBatis源码解读——环境准备

基于mybatis3.x源码mybatis3.x源码包中文注释版下载

2019-05-14 14:41:17 354

原创 Android学习

经典案例Android学习经典案例

2019-05-13 15:53:38 410

原创智能停——基于云计算的停车服务平台（续）

StationOrderServiceImplpackage com.cloud.station.service.impl;import com.cloud.station.mapper.StationOrderMapper;import com.cloud.station.pojo.DepotInfo;import com.cloud.station.pojo.StationOrder;...

2019-05-05 12:52:20 865

原创智能停——基于云计算的停车服务平台

目录1.系统功能概述 32.系统设计 32.1系统总体架构 32.2收费规则设计 52.3核心功能模块 13.系统功能操作说明 13.1用户操作 13.1.1 登录 13.1.2 注册 33.1.3 忘记密码 43.2停车场管理员 63.2.1 首页 63.2.2 停车场管理 83.2.3 设备管理 193.2.4 车辆管理 213.2.5 报表管理 233....

2019-05-05 12:51:29 1541 1

原创一个对象的这一辈子

我是一个普通的java对象，我出生在Eden区，在Eden区我还看到和我长的很像的小兄弟，我们在Eden区中玩了挺长时间。有一天Eden区中的人实在是太多了，我就被迫去了Survivor区的“From”区，自从去了Survivor区，我就开始漂了，有时候在Survivor的“From”区，有时候在Survivor的“To”区，居无定所。直到我18岁的时候，爸爸说我成人了，该去社会上闯闯了。于是我就...

2019-02-11 13:39:55 225

原创 OneNote2016和Visio 2016同时安装

软件下载1.微软官网下载office2016部署工具微软官网下载office2016部署工具：网址，或者上面提供的链接打开下载的部署工具，并将其释放到桌面右键单击office.iso文件加载至虚拟光驱用记事本或者sublime打开桌面上的configuration文件，用以下代码覆盖：<Configuration> <Add SourcePath="V:\...

2019-01-28 11:23:20 1997 1

原创 Maven配置详解

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.x...

2019-01-25 09:33:33 1014

原创 62.大数据之旅——电信日志项目05-电信日志数据处理

一、zebra项目介绍与分析如图所示，电信运营商的用户通过连接到互联网中的各种网络设备访问一个网站时，其访问信息会通过基站在网络中传递，一个基站负责收集某一片小区用户的上网数据，这些收集的数据都以日志信息进行存储。所有的用户上网行为都会有所记录。比如用户通过3G/4G下载某个app应用，或者登陆、使用某一个App软件，以及通过App发送的数据都会记录。这样一来，我们就可以根据日志文件，来分析...

2019-01-25 09:30:33 3477 7

原创 Log4j使用介绍

Log4j简介Log4j有三个主要的组件：Loggers(记录器)，Appenders (输出源)和Layouts(布局)。这里可简单理解为日志类别，日志要输出的地方和日志以何种形式输出。在配置时，这三个组件需要配合在一起进行配置，从而达到日志记录和信息显示的目的。组件：LoggersLoggers组件在此系统中被分为五个级别：DEBUG、INFO、WARN、ERROR和FATAL。这五个...

2019-01-25 09:20:19 223

原创 61.大数据之旅——电信日志项目04

Linux nc安装Linux nc 介绍和安装使用NetCat，在网络工具中有“瑞士军刀”美誉，其有Windows和Linux的版本。因为它短小精悍（1.84版本也不过25k，旧版本或缩减版甚至更小）、功能实用，被设计为一个简单、可靠的网络工具，可通过TCP或UDP协议传输读写数据。同时，它还是一个网络应用Debug分析器，因为它可以根据需要创建各种不同类型的网络连接。安装方法一：在线...

2019-01-25 09:18:41 1460

原创 60.大数据之旅——电信日志项目03

zookeeper概述官方网址：http://zookeeper.apache.org/What is ZooKeeper?ZooKeeper is a centralized service for maintaining configuration information, naming, providing distributed synchronization, and provi...

2019-01-25 09:03:45 597

原创 59.大数据之旅——电信日志项目02

FileChannel代码：/* * 这个方法用来测试FileChannel，FileChannel只能通过FileInputStream，FileOutputStream和 * RandomAccessFile的getChannel()方法得到。 * FileChannel在文件操作上，性能上没什么差别。读或写都是通过缓冲区来操作。此外还提供了一些额外方法，比如可以指定从文件的某个位...

2019-01-24 09:53:47 530

原创 58.大数据之旅——电信日志项目01

进程和线程什么是进程？进程就是进展中的程序，或者说是执行中的程序。一个程序加载到内存后，就变为进程。即：进程=程序+执行进程模型的三个视角为什么要引入进程机制？原因是为了实现多道编程。多道编程的好处一是提高cpu的利用率。举例：如果一个程序，有20%的使用cpu进行计算，另外80%的时间用来进行I/O如果是单道编程，cpu的利用率是1-0.8=0.2。如果是多道编程，比如两...

2019-01-24 09:45:27 715

原创 57.java基础——零基础入门之SpringMVC

SpringMVC介绍介绍Spring 框架提供了构建 Web 应用程序的全功能 MVC 模块。从而在使用Spring进行WEB开发时，可以选择使用Spring的SpringMVC框架来开发。MVC的概念MVC是一种分层的设计思想，Model-View-Controller 模型-视图-控制器。这种框架模式，体现了分层的设计理念，好处就是：第一，利于团队分工，每个人专注于某一个层的...

2019-01-24 09:33:08 320

原创 56..java基础——零基础入门之Mybatis进阶

一对一如何配置一对一关联映射注意，Mybatis设计中有一处缺陷，就是如果配置了关联关系，则resultMap中，要配置全所有的映射关联，否则不会封装数据，为null值javabean代码：public class User { private String id;private String name;private int age;private String address...

2019-01-24 09:24:59 248

原创 55.java基础——零基础入门之Mybatis

Mybatis入门介绍学习这个框架的目的？代替JDBC，更快速地开发持久层代码，是一个持久层框架。JDBC有存在什么问题？1.需要考虑不同数据库之间的方言差异，比如Mysql和Oracle的分页查询，导致平台移植性差，如果要解决这个问题，相同的业务需要开发不同版本的JDBC代码——恶心你2.JDBC的开发门槛高，要求开发人员的基础知识必须过硬才能发挥出JDBC的性能连接池需要开发人员...

2019-01-24 09:18:58 309

原创 54..大数据之旅——java分布式项目15--商品搜索整合,爬虫,Jsoup介绍

商品搜索整合实现步骤：1.配置nginx和hosts文件配置示例：#全文搜索solr服务器server {listen 80;server_name solr.jt.com;#charset koi8-r;#access_log logs/host.access.log main; proxy_set_header X-Forwarded-Host $hos...

2019-01-23 09:46:17 263

原创 53.大数据之旅——java分布式项目14-信息检索技术之Lucene，Solr

信息检索技术概念介绍全文检索是一种将文件中所有文本与检索项匹配的文字资料检索方法。全文检索系统是按照全文检索理论建立起来的用于提供全文检索服务的软件系统。全文检索主要对非结构化数据的数据检索。结构化数据和非结构化数据结构化数据：指具有固定格式或有限长度的数据，如数据库，元数据等。非结构化数据：指不定长或无固定格式的数据，如邮件，word文档，网页等。当然有的地方还会提到第三种，半结构...

2019-01-23 09:38:24 362

原创 52.大数据之旅——java分布式项目13-购物车,Quartz使用,RabbitMQ（消息队列）

购物车拦截器获取用户信息CartInterceptor 类代码：//购物车拦截器public class CartInterceptor implements HandlerInterceptor{@Autowiredprivate HttpClientService httpClientService;private static final ObjectMapper MAPPER...

2019-01-23 09:28:35 1761

原创 51.大数据之旅——java分布式项目12-整合Dubbo

与Dubbo整合<dependencies><dependency><groupId>javax.servlet</groupId><artifactId>javax.servlet-api</artifactId><version>3.1.0</version>&

2019-01-23 09:17:04 337

原创 50.大数据之旅——java分布式项目11-Dubbo

Dubbo介绍介绍Dubbo|ˈdʌbəʊ| 是阿里巴巴于2011年10月正式开源的一个由Java语言编写的分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的远程服务调用方案和基于服务框架展开的完整SOA服务治理方案。每天为2,000+个服务提供3,000,000,000+次访问量支持，并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点，官方首页：http://dubbo.io/Dubbo受到很多公司的使用...

2019-01-23 09:10:13 946

原创 49.大数据之旅——java分布式项目10-SSO单点登录

SSO单点登录对于传统方式的登录，比如用户要买一件商品，它会先用到购物车系统，通过浏览器登录一次，然后通过购物车，进入订单系统，提交订单。但是注意，因为购物车系统和订单系统是独立的，也就是说登录玩购物车系统之后，还需要再登录一次订单系统才能进入。造成这个问题的原因是多个独立B/S业务系统间的 Session不能互通数据，即Session的数据不能共享。解决思路：加一台单点登录服务...

2019-01-23 09:03:46 645

原创 48.大数据之旅——java分布式项目09-前台系统搭建

前台系统搭建搭建步骤：1.创建jt-web Maven web工程，并更改三项环境参数2.让jt-web 继承 jt-parent 工程，并依赖jt-common3.修改jt-web pom.xml文件，添加tomcat7插件，并设置端口号4.引入前台的静态文件，js,css，jpg等资源5.引入Spring 及SpringMVC等配置文件，因为前台系统不直接和数据库做交互，所以不需...

2019-01-23 08:58:25 558 1

原创 47.大数据之旅——java分布式项目08--Docker（tomcat，Nginx，redis镜像部署）

Docker介绍Docker是dotCloud公司开源的一款产品。dotCloud公司是2010年新成立的一家公司，主要基于PaaS（Platform as a Service，平台即服务）平台为开发者提供服务。在PaaS平台下，所有的服务环境已经预先配置好了，开发者只需要选择服务类型、上传代码就可对外服务，不需要花费大量的时间搭建服务和配置环境。dotCloud的PaaS平台已经做得足够好...

2019-01-23 08:46:15 571

原创 46.大数据之旅——java分布式项目07

Redis和Spring整合+后台商品类目缓存Redis 主从配置Redis哨兵Redis集群原理说明1.Redis 集群没有并使用传统的一致性哈希来分配数据，而是采用另外一种叫做哈希槽 (hash slot)的方式来分配的。redis cluster 默认分配了 16384(2^14) 个slot，当我们set一个key 时，会用CRC16算法来取模得到所属的slot，...

2019-01-23 08:35:18 315

原创 45.大数据之旅——java分布式项目06

Redis介绍Redis 介绍Redis是REmote DIctionary Server（远程字典服务器）的缩写，它以字典结构（key-value键值对结构）存储数据，并允许其他应用通过TCP协议读写字典中的内容。所以，redis是一个key-value存储系统，或者说是一个key-value数据库。Redis是用C语言开发的，并提供了几十种不同编程语言的客户端库，即我们用java语言也...

2019-01-22 10:10:13 278

原创 44.大数据之旅——java分布式项目05

架构图单机Mysql存在的问题及解决办法1.如果只有一台数据库服务器，存在什么问题？如何解决？如果这台服务器宕机，在故障时间内无法对外提供数据库服务，但更严重的情况是数据的丢失。解决的办法是：做主从复制。主从复制本质上是一种数据冗余策略，属于容灾系统。引入主从复制架构，可以提高DB层的robust。此外，主从复制架构并且也是数据库读写分离的架构基础。2.Master既要提供读服务，...

2019-01-22 10:05:54 320

原创 43.大数据之旅——java分布式项目04

商品描述的修改及回显前台item-list.jsp代码63行-69行：$("#itemEditWindow").window({ onLoad :function(){ //回显数据 var data = $("#it...

2019-01-22 09:58:41 341

原创 42.大数据之旅——java分布式项目03

通用Mapper实现查询总记录数实现步骤：0.引入通用Mapper的jar包Pom.xml代码：<dependency><groupId>com.github.abel533</groupId><artifactId>mapper</artifactId&...

2019-01-22 09:52:27 383

原创 41..大数据之旅——java分布式项目02

后台系统搭建 <build> <finalName>jt-manage-web</finalName> <plugins><plugin><groupId>org.apache.tomcat.maven</groupId><artifactId>tomcat7

2019-01-22 09:44:46 240

原创 40.大数据之旅——java分布式项目01

大型互联网企业及其架构变迁历程目前，全球有一半的人口在使用互联网，互联网发展最快，发展最好的国家是中国，中国人口多，用户基数大。但是，也正是这个因素，促使中国的互联网技术更新非常迅速，发展非常快。中国在近20年的时间里，涌现了大量的互联网企业，其中具有代表性的企业，比如腾讯，百度，淘宝，京东等，国外企业，Google。互联网企业也面临的巨大的挑战比如：面对用户的高并发访问，尤其像双11促...

2019-01-22 09:30:17 438

原创 39.大数据之旅——网站流量统计项目之数据存储（HBase）

数据存入HBaseFluxInfo代码：这是一个javabean，用来封装tuple中各字段信息，然后存入hbase中。一条访问记录就是一个实例对象。有一处需要注意：在插入hbase表时，需要指定行键。我们规定的行键规则为： sstime_uvid_ssid_随机数;package cn.tarena.domain; public class FluxInfo {private S...

2019-01-22 09:25:40 612

原创 38.大数据之旅——网站流量统计项目之实时业务系统(Kafka,storm,Hbase)

Hive的占位符与文件的调用概述对于上述的工作，我们发现需要手动去写hql语句从而完成离线数据的ETL，但每天都手动来做显然是不合适的，所以可以利用hive的文件调用与占位符来解决这个问题。Hive文件的调用实现步骤：1）编写一个文件，后缀名为 .hive，比如我们现在我们创建一个01.hive文件目的是在 hive的weblog数据库下，创建一个tb1表01.hive 文件编写...

2019-01-22 09:16:43 1126 1

原创 37.大数据之旅——网站流量统计项目

网站流量统计案例概述背景说明网站流量统计是改进网站服务的重要手段之一，通过获取用户在网站的行为，可以分析出哪些内容受到欢迎，哪些页面存在问题，从而使网站改进活动更具有针对性。统计指标说明常用的网站流量统计指标一般包括以下情况分析：1）按在线情况分析在线情况分析分别记录在线用户的活动信息，包括：来访时间、访客地域、来路页面、当前停留页面等，这些功能对企业实时掌握自身网站流量有很大的帮助...

2019-01-22 09:04:26 7386

原创 36.大数据之旅——[高并发系列] NIO

说明：36章开始应该在大数据前面的内容，放在35章后面来说了BIO网络通信概述网络编程的基本模型是Client/Server模型，也就是两个进程之间进行相互通信，其中服务端提供位置信息（绑定的IP地址和监听端口），客户端通过连接操作向服务端监听的地址发起连接请求，通过三次握手建立连接，如果连接建立成功，双方就可以通过网络套接字（Socket）进行通信。在基于传统同步阻塞模型开发中，Ser...

2019-01-22 08:51:04 377

原创 35.Python爬虫框架pyspider

爬虫概述Python爬虫基础之Urllib库Python爬虫框架上一篇 34.DataV使用文档

2019-01-21 15:23:32 211

原创 34.DataV使用文档

DataV使用文档官网：https://data.aliyun.com/visual/datav注册登录一条龙不解释。我的可视化界面：我的数据界面点击添加数据：进入自己的屏幕：点击一个图表，观察右侧：于Sql语句的详细说明：初始默认情况下数据源为静态数据类型。下部的内容也为静态json数据格式，json的key值表示，x轴（x），y轴（y），以及类型（s），...

2019-01-21 08:49:36 5608 2

mybatis3.x源码包中文注释版.zip

mybatis3.x源码包中文注释版，博客地址：https://blog.csdn.net/qq_39188039/article/details/90205962

2019-05-14

大实惠-Android移动社区APP源码--Android学习经典项目.rar

Android深入学习经典项目案例。博客地址https://blog.csdn.net/qq_39188039/article/details/90174863

2019-05-13

微软官网下载office2016部署工具

我的博客 https://blog.csdn.net/qq_39188039 搜索OneNote2016和Visio 2016同时安装

2019-01-28

大数据学习之旅-02-红黑树源码

源码+zookeeper-3.4.7.tar.gz 文章https://blog.csdn.net/qq_39188039/article/details/86216908

2019-01-10

大数据学习之旅——NIO源码

对应文章https://blog.csdn.net/qq_39188039/article/details/86216204

2019-01-10

window下tomcat+solr整合

在window下搭建的solr环境，以整合配置好,使用案例https://blog.csdn.net/qq_39188039/article/details/84286399

2018-11-20

IK 2012ff分词器jar包

IK分词器jar包，案例传送门https://blog.csdn.net/qq_39188039/article/details/84286399

2018-11-20

solr-4.10.3.tgz.tgz

solr4.10.3安装包，案例传送门https://blog.csdn.net/qq_39188039/article/details/84286399

2018-11-20

智能家居实训项目所使用的第三方库

智能家居项目所有的库文件，包含mplayer，libjpeg.so.9，jpeg_show，show_video，libffmpeg，lib，以及beep.ko，led.ko驱动

2018-11-09

libffmpeg库及使用demo

使用示例请查看博客 https://blog.csdn.net/qq_39188039/article/details/83892217

2018-11-09

jpeg库以及相关示例demo

使用示例请查看博客https://blog.csdn.net/qq_39188039/article/details/83892207

2018-11-09

led驱动和源码

1）驱动源码：led.c 2）驱动文件：ked.ko 具体示例请查看博客 https://blog.csdn.net/qq_39188039/article/details/83892197

2018-11-09

madplay和mplayer播放器以及相关so库

一、手机如何播放音乐 1）播放器：酷狗/QQ音乐/网易云 2）音乐类型： ***.MP3 二、gec6818的开发板怎么播放音乐？ 1）播放器： madplay播放器 2）库：.so 例如：libJPEG.so.9 ***.so 库名 9版本号 ... 具体示例请查看博客 https://blog.csdn.net/qq_39188039/article/details/83892188

2018-11-09

Linux嵌入式arm53平台中文字库

中文字库，使用示例请查看博客https://blog.csdn.net/qq_39188039/article/details/83892180

2018-11-09

智能家居嵌入式源代码

2018-11-05

BIRCH聚类算法

BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies）天生就是为处理超大规模（至少要让你的内存容不下）的数据集而设计的，它可以在任何给定的内存下运行。关于BIRCH的更多特点先不介绍，我先讲一下算法的完整实现细节，对算法的实现过程搞清楚后再去看别人对该算法的评价才会感受深刻。你不需要具备B树的相关知识，我接下来会讲得很清楚。 BIRCH算法的过程就是要把待分类的数据插入一棵树中，并且原始数据都在叶子节点上。这棵树看起来是这个样子：在这棵树中有3种类型的节点：Nonleaf、Leaf、MinCluster，Root可能是一种Nonleaf，也可能是一种Leaf。所有的Leaf放入一个双向链表中。每一个节点都包含一个CF值，CF是一个三元组，其中data point instance的个数，和是与数据点同维度的向量，是线性和，是平方和。比如有一个MinCluster里包含3个数据点(1,2,3)，(4,5,6)，(7,8,9)，则 N=3, =(1+4+7,2+5+8,3+6+9)=(12,15,18)， =(1+16+49,4+25+64,9+36+81)。就拿这个MinCluster为例，我们可以计算它的簇中心簇半径簇直径我们还可以计算两个簇之间的距离,当然你也可以使用D0，D1，D3等等，不过在这里我们使用D2。有意思的是簇中心、簇半径、簇直径以及两簇之间的距离D0到D3都可以由CF来计算，比如簇直径簇间距离,这里的N，LS和SS是指两簇合并后大簇的N，LS和SS。所谓两簇合并只需要两个对应的CF相加那可 CF1 + CF2 = (N1 + N2 , LS1 + LS2, SS1 + SS2) 每个节点的CF值就是其所有孩子节点CF值之和，以每个节点为根节点的子树都可以看成是一个簇。 Nonleaf、Leaf、MinCluster都是有大小限制的，Nonleaf的孩子节点不能超过B个，Leaf最多只能有L个MinCluster，而一个MinCluster的直径不能超过T。算法起初，我们扫描数据库，拿到第一个data point instance--（1,2,3）,我们创建一个空的Leaf和MinCluster，把点（1,2,3）的id值放入Mincluster，更新MinCluster的CF值为（1,（1,2,3），（1,4,9）），把MinCluster作为Leaf的一个孩子，更新Leaf的CF值为（1,（1,2,3），（1,4,9））。实际上只要往树中放入一个CF（这里我们用CF作为Nonleaf、Leaf、MinCluster的统称），就要更新从Root到该叶子节点的路径上所有节点的CF值。当又有一个数据点要插入树中时，把这个点封装为一个MinCluster（这样它就有了一个CF值），把新到的数据点记为CF_new，我们拿到树的根节点的各个孩子节点的CF值，根据D2来找到CF_new与哪个节点最近，就把CF_new加入那个子树上面去。这是一个递归的过程。递归的终止点是要把CF_new加入到一个MinCluster中，如果加入之后MinCluster的直径没有超过T，则直接加入，否则譔CF_new要单独作为一个簇，成为MinCluster的兄弟结点。插入之后注意更新该节点及其所有祖先节点的CF值。插入新节点后，可能有些节点的孩子数大于了B（或L），此时该节点要分裂。对于Leaf，它现在有L+1个MinCluster，我们要新创建一个Leaf，使它作为原Leaf的兄弟结点，同时注意每新创建一个Leaf都要把它插入到双向链表中。L+1个MinCluster要分到这两个Leaf中，怎么分呢？找出这L+1个MinCluster中距离最远的两个Cluster（根据D2），剩下的Cluster看离哪个近就跟谁站在一起。分好后更新两个Leaf的CF值，其祖先节点的CF值没有变化，不需要更新。这可能导致祖先节点的递归分裂，因为Leaf分裂后恰好其父节点的孩子数超过了B。Nonleaf的分裂方法与Leaf的相似，只不过产生新的Nonleaf后不需要把它放入一个双向链表中。如果是树的根节点要分裂，则树的高度加1。

2018-06-21

Scala语言实现Kmeans聚类算法（含有数据）

利用scala实现的k-means 包含数据集 0 1 22 9 181 5450 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 9 9 1.00 0.00 0.11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 239 486 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 19 19 1.00 0.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 235 1337 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 29 29 1.00 0.00 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 219 1337 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 39 39 1.00 0.00 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 217 2032 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 49 49 1.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 217 2032 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 59 59 1.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 212 1940 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 1.00 1 69 1.00 0.00 1.00 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 159 4087 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 11 79 1.00 0.00 0.09 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 210 151 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 8 89 1.00 0.00 0.12 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 212 786 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 8 99 1.00 0.00 0.12 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 210 624 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 18 18 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 18 109 1.00 0.00 0.06 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 177 1985 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 28 119 1.00 0.00 0.04 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 222 773 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 11 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 38 129 1.00 0.00 0.03 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 256 1169 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 4 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 4 139 1.00 0.00 0.25 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 241 259 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 14 149 1.00 0.00 0.07 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 260 1837 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 11 11 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 24 159 1.00 0.00 0.04 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 241 261 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 34 169 1.00 0.00 0.03 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 257 818 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12 12 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 44 179 1.00 0.00 0.02 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 233 255 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 8 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.25 54 189 1.00 0.00 0.02 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 233 504 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 7 7 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 64 199 1.00 0.00 0.02 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 256 1273 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 17 17 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 74 209 1.00 0.00 0.01 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 234 255 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 5 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 84 219 1.00 0.00 0.01 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 241 259 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12 12 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 94 229 1.00 0.00 0.01 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 239 968 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 3 239 1.00 0.00 0.33 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 245 1919 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 13 13 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 13 249 1.00 0.00 0.08 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 248 2129 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 23 23 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 23 255 1.00 0.00 0.04 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 354 1752 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 5 255 1.00 0.00 0.20 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 193 3991 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 1 255 1.00 0.00 1.00 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 214 14959 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 11 255 1.00 0.00 0.09 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 212 1309 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 10 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.20 21 255 1.00 0.00 0.05 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 215 3670 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 31 255 1.00 0.00 0.03 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 217 18434 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 41 255 1.00 0.00 0.02 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 205 424 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 25 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.12 2 255 1.00 0.00 0.50 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 155 424 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 13 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.15 12 255 1.00 0.00 0.08 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 202 424 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 22 255 1.00 0.00 0.05 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 235 6627 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 32 255 1.00 0.00 0.03 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 259 3917 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 42 255 1.00 0.00 0.02 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 301 2653 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 52 255 1.00 0.00 0.02 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 322 424 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 62 255 1.00 0.00 0.02 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 370 520 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 72 255 1.00 0.00 0.01 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 370 520 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 82 255 1.00 0.00 0.01 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 172 5884 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 10 255 1.00 0.00 0.10 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 264 16123 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 13 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.23 20 255 1.00 0.00 0.05 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 255 1948 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 14 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.14 30 255 1.00 0.00 0.03 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 274 19790 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 6 6 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 40 255 1.00 0.00 0.03 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 313 293 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 3 255 1.00 0.00 0.33 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 145 4466 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 4 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 13 255 1.00 0.00 0.08 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 290 460 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 23 255 1.00 0.00 0.04 0.05 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 309 17798 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 2 255 1.00 0.00 0.50 0.06 0.00 0.00 0.00 0.00 0 1 22 9 317 2075 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 4 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 0.00 8 255 1.00 0.00 0.12 0.06 0.00 0.00 0.00 0.00

2018-06-21

Proteus元件库对照表

AT89C51 Proteus元件 proteus元件库介绍 AND 与门 ANTENNA 天线 BATTERY 直流电源 BELL 铃,钟 BVC 同轴电缆接插件 BRIDGE 1 整流桥(二极管) BRIDGE 2 整流桥(集成块) BUFFER 缓冲器 BUZZER 蜂鸣器 CAP 电容 CAPACITOR 电容 CAPACITOR POL 有极性电容 CAPVAR 可调电容 CIRCUIT BREAKER 熔断丝 COAX 同轴电缆 CON 插口 CRYSTAL 晶体振荡器 DB 并行插口 DIODE 二极管 DIODE SCHOTTKY 稳压二极管 DIODE VARACTOR 变容二极管 DPY_3-SEG 3段LED DPY_7-SEG 7段LED DPY_7-SEG_DP 7段LED(带小数点) ELECTRO 电解电容 FUSE 熔断器 INDUCTOR 电感 INDUCTOR IRON 带铁芯电感 INDUCTOR3 可调电感 JFET N N沟道场效应管 JFET P P沟道场效应管 LAMP 灯泡 LAMP NEDN 起辉器 LED 发光二极管 METER 仪表 MICROPHONE 麦克风 MOSFET MOS管 MOTOR AC 交流电机 MOTOR SERVO 伺服电机 NAND 与非门 NOR 或非门 NOT 非门 NPN NPN三极管 NPN-PHOTO 感光三极管 OPAMP 运放 OR 或门 PHOTO 感光二极管 PNP 三极管 NPN DAR NPN三极管 PNP DAR PNP三极管 POT 滑线变阻器 PELAY-DPDT 双刀双掷继电器 RES1.2 电阻 RES3.4 可变电阻 RESISTOR BRIDGE ? 桥式电阻 RESPACK ? 电阻 SCR 晶闸管 PLUG ? 插头 PLUG AC FEMALE 三相交流插头 SOCKET ? 插座 SOURCE CURRENT 电流源 SOURCE VOLTAGE 电压源 SPEAKER 扬声器 SW ? 开关 SW-DPDY ? 双刀双掷开关 SW-SPST ? 单刀单掷开关 SW-PB 按钮 THERMISTOR 电热调节器 TRANS1 变压器

2018-04-24

Logisim--数字逻辑软件工具

数字逻辑开发软件 Logisim 包含基础的工具类教程适用于华科数字逻辑

2018-04-24

严蔚敏数据结构部分源码及习题解析（含代码）

包含完整的代码，解析过程适用于严蔚敏数据结构 ▲课本算法实现 ▼配套习题解析

2018-04-24

华中科技大学数据结构ppt

数据结构ppt 01-绪论 02-线性表 03-栈队列 04-串 06-树 07-图

2018-04-24

华中科技大学嵌入式实验源码+报告

包含代码和文档实验一实验内容编写程序，演示多进程并发执行和进程软中断、管道通信。父进程使用系统调用pipe( )建立一个管道,然后使用系统调用fork()创建两个子进程，子进程1和子进程2；子进程1每隔1秒通过管道向子进程2发送数据: I send you x times. (x初值为1，每次发送后做加一操作）子进程2从管道读出信息，并显示在屏幕上。父进程用系统调用signal()捕捉来自键盘的中断信号（即按Ctrl+C键）；当捕捉到中断信号后，父进程用系统调用Kill()向两个子进程发出信号，子进程捕捉到信号后分别输出下列信息后终止： Child Process l is Killed by Parent! Child Process 2 is Killed by Parent! 父进程等待两个子进程终止后，释放管道并输出如下的信息后终止 Parent Process is Killed! 实验二实验内容过Linux多线程与信号灯机制，设计并实现计算机线程与I/O线程共享缓冲区的同步与通信。程序要求:两个线程,共享公共变量a 线程1负责计算(1到100的累加，每次加一个数) 线程2负责打印（输出累加的中间结果) 实验三实验内容利用多个共享内存（有限空间）构成的环形缓冲，将源文件复制到目标文件，实现两个进程的誊抄。实验四实验内容 1、（1）Blink程序的编译和下载（2）给Blink程序加入printf，在每次定时器事件触发点亮LED的同时通过串口显示信息（3）修改BLink程序，只使用一个Timer，三个LED灯作为3位的二进制数表示（亮灯为1，不亮为0），按照0-7的顺序循环显示，同时将数值显示在终端上。

2018-04-24

华中科技大学 C语言课程设计 --列车时刻表信息管理系统

包含完整的文档和代码以及数据大二课程设计时所写一．设计题目：列车时刻表信息管理系统设计目的 1.巩固和加深学生对C语言课程的基本知识的理解和掌握； 2.掌握C语言编程和程序调试的基本技能； 3.利用C语言进行基本的软件设计； 4.掌握书写程序设计说明文档的能力 5.提高运用C语言解决实际问题的能力二．设计方案：该系统能对火车车次，经停车站，经停车站信息进行管理，包括车次管理，经停车站管理，经停车站信息管理。其中，可在本系统查询车次信息，车次经过的停车站信息。同时，可在查询系统中按条件检索相关的车次车站信息，如：查询某车次的经停站信息，剩余票数，不同类型的票价，以及具体的发车时间、到站时间、经过车站等详细信息。

2018-04-24

数学建模大作业--送货问题

含文档和matlab代码目前，快递行业正蓬勃发展，为我们的生活带来更多方便。一般地，所有快件到达某地后，先集中存放在总部，然后由业务员分别进行派送；对于快递公司，为了保证快件能够在指定的时间内送达目的地，必须有足够的业务员进行送货，但是，太多的业务员意味着更多的派送费用。假定所有快件在早上7点钟到达，早上9点钟开始派送，要求于当天17点之前必须派送完毕，每个业务员每天平均工作时间不超过6小时，在每个送货点停留的时间为10分钟，途中速度为25km/h，每次出发最多能带25千克的重量。为了计算方便，我们将快件一律用重量来衡量，平均每天收到总重量为184.5千克，公司总部位于坐标原点处（如图2），每个送货点的位置和快件重量见下表，并且假设送货运行路线均为平行于坐标轴的折线。（1）请你运用有关数学建模的知识，给该公司提供一个合理的送货策略（即需要多少业务员，每个业务员的运行线路，以及总的运行公里数）；（2）如果业务员携带快件时的速度是20km/h，获得酬金3元/kmkg；而不携带快件时的速度是30km/h，酬金2元/km，请为公司设计一个费用最省的策略；（3）如果可以延长业务员的工作时间到8小时，公司的送货策略将有何变化？

2018-04-24

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