简易计算器制作步骤： 1、创建基于对话框的MFC(EXE)应用程序Calculator； 2、在对话框窗体上顺序创建0到9十个数字按钮，并设置其标识符分别为IDC_0到IDC_9，其它按钮按下表设置属性： 3、按表2添加各运算按钮的消息处理函数
4、为使0到9十个数字按钮响应相同的消息处理函数，定义宏ON_COMMAND_RANGE (1) // CalculatorDlg.h //{{AFX_MSG(CCalculatorDlg) virtual BOOL OnInitDialog(); afx_msg void OnSysCommand(UINT nID, LPARAM lParam); afx_msg void OnPaint(); afx_msg HCURSOR OnQueryDragIcon(); afx_msg void OnAdd(); afx_msg void OnMinus(); afx_msg void OnMutiply(); afx_msg void OnDivid(); afx_msg void OnClear(); afx_msg void OnSign(); afx_msg void OnPoint(); afx_msg void OnEqual(); afx_msg void OnSqrt(); afx_msg void OnRecip(); afx_msg void OnOperandInput(UINT iID);//注意先向类中添加protected 型成员函数OnOperandInput，然后再屏蔽掉类中的该函数声明，在此位置添加此说明//}}AFX_MSG (2)//CalculatorDlg.cpp BEGIN_MESSAGE_MAP(CCalculatorDlg, CDialog) //{{AFX_MSG_MAP(CCalculatorDlg) ON_WM_SYSCOMMAND() ON_WM_PAINT() ON_WM_QUERYDRAGICON() ON_BN_CLICKED(IDC_ADD, OnAdd) ON_BN_CLICKED(IDC_MINUS, OnMinus) ON_BN_CLICKED(IDC_MUTIPL Y, OnMutiply)
:算法的设计思想 本算法采用分支定界算法实现。构造解空间树为：第一个城市为根结点，与第一个城市相邻的城市为根节点的第一层子节点，依此类推；每个父节点的子节点均是和它相邻的城市；并且从第一个根节点到当前节点的路径上不能出现重复的城市。 本算法将具有最佳路线下界的节点作为最有希望的节点来展开解空间树，用优先队列实现。算法的流程如下：从第一个城市出发，找出和它相邻的所有城市，计算它们的路线下界和费用，若路线下界或费用不满足要求，将该节点代表的子树剪去，否则将它们保存到优先队列中，并选择具有最短路线下界的节点作为最有希望的节点，并保证路径上没有回路。当找到一个可行解时，就和以前的可行解比较，选择一个较小的解作为当前的较优解，当优先队列为空时，当前的较优解就是最优解。算法中首先用Dijkstra算法算出所有点到代表乙城市的点的最短距离。算法采用的下界一个是关于路径长度的下界，它的值为从甲城市到当前城市的路线的长度与用Dijkstra算法算出的当前城市到乙城市的最短路线长度的和；另一个是总耗费要小于1500。 伪代码 算法AlgBB() 读文件m1和m2中的数据到矩阵length和cost中 Dijkstra(length) Dijkstra(cost) while true do for i←1 to 50 do //选择和node节点相邻的城市节点 if shortestlength>optimal or mincost>1500 pruning else if i＝50 optimal=min(optimal,tmpopt)//选当前可行解和最优解的 较小值做最优解 else if looped //如果出现回路 pruning //剪枝 else 将城市i插入到优先队列中 end for while true do if 优先队列为空 输出结果 else 取优先队列中的最小节点 if 这个最小节点node的路径下界大于当前的较优解 continue
接触Discuz! 有一段时间了，使用的风格都是别人的免费品。一来自己的美工水平实在不行，二来网上很少有比较完整的模板制作教程。因为工作的需要，现特写了一份模板的制作教程。小弟才疏学浅，不对之处还请指正。 模板制作前请将你的界面设计好，并制作成html+CSS的格式。这里我就以大魔王的“蓝色经典”作为样版（知识共享，希望大魔王不要介意，如有侵权，请及时通知我）。效果图如下： （图1) 在开始前，先了介绍一下discuz!的几个模板文件： 1、header.htm --------------------------------------页面头部 2、discus.htm---------------------------------------------------------------论坛首页 3、footer.htm---------------------------------------------------------------页面底部 4、viewthread--------------------------------------------------------------查看帖子容 discuz！论坛的页面通常是几个模板文件共同作用下达到的效果，如图1就是header.htm+discus.htm+footer.htm这三个文件共同作用的效果。 Heaer.htm对应的是：
（图2） Footer.htm对应的是： （图3） 剩下的就是discuz.htm文件显示的了。 当然你要将首页显示的效果就制作成一个文件模板也是可以的，这里之所以分开，是因为header.htm和footer.hmt文件通常还会被其它的模版文件引用。也就是说，其它的页面（比如发贴的页面）的头部、底部与首页的头部、底部完全一样，分开来写就可以达到重复利用，减少劳动的效果。 下面我们就开始制作： 首先，现在我要制作的这套模板叫test，那么我就在templates目录下建立一个test目录。在test目录下再新建一个images文件夹用于存放这套模板的图片，把切好的所有图片保存到这个文件夹中。templates/test文件夹用于存放这套模板的htm文件，在这个目录中新建三个文件 header.htm、discuz.htm、footer.htm，打开你设计好的主页html文件，将你想作为头部的那一段代码复制粘贴到 header.htm文件中， 相应的将作为底部的那一段代码复制粘贴到footer.htm文件中，其余的代码复制粘贴到discuz.htm文件中。 最后在discuz.htm文件的最顶部和最底部分别加上：{subtemplate header} 和{subtemplate footer} 这两句算是discuz的语言，意思是将header.htm和footer.htm文件包含进来，这样就构成了一个完整的主页面了。 接下来的工作要在论坛后台设置中来完成 （1）进入论坛点击“系统设置——> 界面——> 模板管理”，在新增模板后填入模板名称，模板文件所在目录，板权信息然后提交即可！如图4： （图4） （2）在“界面——> 风格管理” 中，在新增界面风格后填入方
4.3.3实现技术 （1）KKT 条件，工作集选取及停止准则 在求最小包围球的过程中，迭代没有结束前，每轮迭代会有一个新点被选中，核集中加入新的点后，在核集中的点是下面三种情况之一： 1.核向量，满足KKT 条件； 2.处在球内的非核向量，对应的i α为0，也满足KKT 条件； 3.在(,)t t B c R 外面。刚加入进来的点0l α=违反KKT 条件。 加入新的训练点后，参照传统SVM 方法对核集中的样本点检查是否违反KKT 条件的算法推导如下： 原始问题的KKT 条件： 2 2 (||()||)0i i i R c x αξ?+--= （4.16） 加上已知条件 0i i βξ=，0i i C αβ--= 根据i α的不同，有三种情况： ● 0i α=，有22||()||0i i R c x ξ?+--≥，又i C β=，则0i ξ=，因此有 2 2 ||()||i c x R ?-≤ （4.17） ● 0i C α<<，有22||()||0i i R c x ξ?+--=，又0i β>，则0i ξ=，因此有 2 2 ||()||i c x R ?-= （4.18） ● i C α=，有22||()||0i i R c x ξ?+--=，又0i β=，则0i ξ≥，因此有 2 2 ||()||i c x R ?-≥ （4.19） 每次迭代以对KKT 条件破坏最多的两个样本为工作集，因此，选取以下两个样本下标 2 arg m ax(||()|||) i i s c x C ?α=-< 2 arg m in(||()|||0)i i t c x ?α=-> 若记 2 ||()|| s i g c x ?=-，2||()||t i g c x ?=-
具体步骤如下：★初始化页面 新建一个Word文档，按“Ctrl+S”快捷键将其保存为“个人简历”。 执行菜单栏上的【文件】【页面设置】命令，打开【页面设置】对话框。 单击【页边距】标签，打开【页边距】选项卡，在【页边距】选项区域中将上、下、右边距设为2.4厘米，左边距设为边3厘米。单击【确定】按钮完成页面设置。 ★为表格添加标题 输入标题容“个人简历”。 在标题下一行29字符处双击鼠标，输入容“填表日期：”。这是Word的即点即 输功能，它能从我们指定的位置按我们指定的对齐方式输入文本。这里是在29字 符处插入一左对齐制表位，如下图所示。 选中标题，设置标题的字体为宋体、小二、加粗、加下划线，且居中对齐。 选中标题，执行菜单栏上的【格式】【调整宽度】命令，打开【调整宽度】对话框。 在【调整宽度】对话框中设置新文字宽度为：8字符。如下图所示。
。 ★插入表格 单击菜单栏上的【表格】【插入】【表格】命令，打开【插入表格】对话框，在【列数】和【行数】文本框中分别输入2列和14行，如下图所示，然后单击【自动套用格式…】按钮。 打开【表格自动套用格式】对话框。在【表格样式】下拉列表框中选择典雅型样式，如下图所示。单击【确定】按钮返回【插入表格】对话框。
单击【确定】按钮，此时表格以所选择的样式插入到页面中。 也可以在插入表格后，单击菜单栏上的【表格】【表格自动套用格式】来选择表格的样式。 ★修改表格结构 将指针停留在两列间的边框上，指针变为，向左拖动边框到合适的宽度。我们可以事先在第一列中输入文本“应聘职务”，拖动边框时以能容纳完此文本的宽度为
准。如下图所示。 下面我们使用绘制表格或拆分、合并单元格来修改表格结构。为了方便操作，首先单击菜单栏上的【视图】【工具栏】，选择【表格和边框】激活如下的【表格和边框】工具栏。 对表格执行下面的操作，具体操作见下面的动画。 绘制表格——单击【绘制表格】按钮，指针变为，这时就可以绘制表格，绘制结束后单击【绘制表格】按钮取消绘制表格状态。 合并单元格——选择要合并的单元格区域，单击【合并单元格】按钮。 拆分单元格——选择要拆分的单元格区域，单击【拆分单元格】按钮，在弹出的【拆分单元格】对话框中设置要拆分的行数及列数，单击【确定】按钮完成。 输入表格中各单元格容。 参照第1步，拖动各边框调整各单元格的宽度，效果如下图所示。 注意看第一行的3-6这四个单元格的宽度是一样的，这里应用了一个技巧【平均分布各列】。
莫队算法详解 本文翻译自MO’s Algorithm (Query square root decomposition)，作者anudeep2011，发表日期为2014-12-28。由于最近碰到一些莫队算法的题目，找到的相关中文资料都比较简略，而这篇英语文章则讲解的比较详细，故翻译成中文与大家分享。由于本人水平有限，错误在所难免，请谅解。下面是译文。 我又发现了一个有用，有趣但网上资源非常少的话题。在写作之前，我做了一个小调查，令我惊讶的是，几乎所有的印度程序员都不知道该算法。学习这个很重要，事实上所有的codeforces 红名程序员都使用这个算法，比如在div 1 C 题和D 题中。在一年半以前没有这方面的题目，但从那时起这类题目的数量就爆发了！我们可以期待这在未来的比赛中会有更多的这类题目。 莫队算法详解 问题描述 复杂度的简单的解法 一个解决上述问题的算法及其正确性对上述算法的复杂性证明 - 上述算法的适用范围 习题和示例代码 问题描述 给定一个大小为N 的数组，数组中所有元素的大小<=N 。你需要回答M 个查询。每个查询的形式是L ，R 。你需要回答在范围[ L ，R ]中至少重复3次的数字的个数。 例如：数组为{ 1，2，3，1，1，2，1，2，3，1 }（索引从0开始） 查询：L = 0，R = 4。答案= 1。在范围[L ，R]中的值 = { 1，2，3，1，1 }，只有1是至少重复3次的。 查询：L = 1， R = 8。答案= 2。在范围[L ，R]中的值 = { 2，3，1，1，2，1，2，3 }， 1重复3遍并且2重复3次。至少重复3次的元素数目=答案= 2。 复杂度的简单的解法 对于每一个查询，从L 至R 循环，统计元素出现频率，报告答案。考虑M = N 的情况，以下程序在最 O ()N 2O (?N ) N ??√O ()N 2 2
如何制作一堂微课 “微课”是指以视频为主要载体，记录教师在课堂外教育教学过程中围绕某个知识点或教学环节而开展的精彩教与学活动的全过程。“微课”具有教学时间较短、教学容较少、资源容量较小、资源使用方便等特点。对教师而言，微课将革新传统的教学与教研方式，突破教师传统的听评课模式，是教师专业成长的重要途径之一。对于学生而言，微课能更好的满足学生对不同学科知识点的个性化学习、按需选择学习，既可查缺补漏又能强化巩固知识，是传统课堂学习的一种重要补充和拓展资源。在网络时代，随着信息与通迅技术的快速发展，特别是随着移动数码产品和无线网络的普及，基于微课的移动学习、远程学习、在线学习将会越来越普及，微课必将成为一种新型的教学模式和学习方式。那么，如何设计一节好的微课呢？在教学中，我是这样做的： 一、了解微课的定义及作用 要想设计一节好的微课，我认为，首先要了解微课的定义和作用： 1、微课是指利用5-10分钟时间讲解一个非常碎片化的知识点、考点、例题、作业题、或教学经验的一种微视频。 2、微课的作用：启惑、解惑而非授业，用于（不受时间、空间限制的）网络在线教育，不能代替课堂新知识的教学。 二、选择和分析处理知识点 一节微课能否设计得好、教学效果佳，知识点的选择和分析处理非常重要。因此，在设计每一节微课时，我首先慎重选择知识点，并对相关的知识点进行科学的分析和处理，使它们更符合教学的认知规律，学习起来能够达到事半功倍的效果。我通常做到如下几点： 1、知识点尽量选择热门的考点、教学的重点、难点。 2、知识点的选择要细，十分钟能够讲解透彻。 3、知识点要准确无误，不允许有文字、语言、图片上的知识性错误或误导性的描述。 4、要将知识点按照一定逻辑分割成很多个小知识点。 例如：在小学三年级的英语教学中，我选择了“数字one-ten（1-10）”作为一个知识点设计一节微课，让学生在短暂的10分钟整体感知、认读并且能够初步使用数字one-ten（1-10），突破了课本单元教学中的两个重难点。 三、选择合适的微课类型 微课的类型主要有以下几种： 1、讲授类--适用于教师运用口头语言向学生传授知识。这是最常见、最主要的一种微课类型。
Allegro光绘文件的制作步骤详解 1、打开Display菜单->status->shape栏选中smooth->update保证所有项均变成绿色； 2、打开Tools菜单，->database check->选中DBDoctor的1、2两项，点击Check（可以多点几次）
3、Setup->user preference->File management->Output_dir->在右栏添加文件名，art是gerber文件夹， log是log文件夹，report是出报告文件夹。 4、打开Manufacture菜单->NC->NC parameters->选择存储位置，format项填2:5，下面勾选1,3项。 5、打开Manufacture菜单->NC->NC Drill，选择存储位置；勾选1,3项，点击Drill，生成钻孔文件。
6、打开Manufacture菜单->Drill legend，生成FAB钻孔层，核对标号是否有重复，精度是否合适，是否 为镀铜孔，设置好后打开Manufacture菜单->Artwork，选中FAB层，右键->Match Display（保存） 7、打开Manufacture菜单->Artwork->设置所有相关项目，具体方法如下所示。 Allegro光绘文件的制作步骤 概述 最近需要修改电路板，所以需要重新出光绘，由于做板子的频率不是很高，所以Allegro出光绘的完整步骤不是特别熟悉，每次都需要观看于博士的视频，这次对整个步骤进行详细记录，利于以后操作指导。Allegro出光绘详细步骤 首先出光绘操作命令位于Allegro的Manufacture菜单下的“Artwork”命令，如图1所示。 图1：出光绘的命令 如果执行图1所示的Artwork命令，那么就会调出图2所示的光绘生成参数设置界面。
Java基础算法详解 查找和排序算法是算法的入门知识，其经典思想可以用于很多算法当中。因为其实现代码较短，应用较常见。所以在面试中经常会问到排序算法及其相关的问题。但万变不离其宗，只要熟悉了思想，灵活运用也不是难事。一般在面试中最常考的是快速排序和归并排序，并且经常有面试官要求现场写出这两种排序的代码。对这两种排序的代码一定要信手拈来才行。还有插入排序、冒泡排序、堆排序、基数排序、桶排序等。 面试官对于这些排序可能会要求比较各自的优劣、各种算法的思想及其使用场景。还有要会分析算法的时间和空间复杂度。通常查找和排序算法的考察是面试的开始，如果这些问题回答不好，估计面试官都没有继续面试下去的兴趣都没了。所以想开个好头就要把常见的排序算法思想及其特点要熟练掌握，有必要时要熟练写出代码。 冒泡排序 冒泡排序是最简单的排序之一了，其大体思想就是通过与相邻元素的比较和交换来把小的数交换到最前面。这个过程类似于水泡向上升一样，因此而得名。举个栗子，对5,3,8,6,4这个无序序列进行冒泡排序。首先从后向前冒泡，4和6比较，把4交换到前面，序列变成5,3,8,4,6。同理4和8交换，变成5,3,4,8,6,3和4无需交换。5和3交换，变成3,5,4,8,6,3.这样一次冒泡就完了，把最小的数3排到最前面了。对剩下的序列依次冒泡就会得到一个有序序列。冒泡
排序的时间复杂度为O(n^2)。 实现代码： *@Description:冒泡排序算法实现 public class BubbleSort { public static void bubbleSort(int[] arr) { if(arr == null || arr.length == 0) for(int i=0; i) { for(int j=arr.length-1; ji; j--) { if(arr[j]arr[j-1]) { swap(arr, j-1, j); public static void swap(int[] arr, int i, int j) { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; 抑或简单理解一点的正向排序 public class BubbleSort { public static void bubbleSort(int[] arr) { if(arr == null || arr.length == 0) for(int i=1;iarr.length-1;i++) { for(int j=0; jarr.length-i; j++) { if(arr[j]arr[j+1]) { swap(arr, j+1, j);
求最短路径算法总结 分类：数据结构 标签： floyd算法 it 部分内容参考 All-Pairs 的最短路径问题:所有点对之间的最短路径 Dijkstra算法是求单源最短路径的，那如果求图中所有点对的最短路径的话则有以下两种解法： 解法一： 以图中的每个顶点作为源点，调用Dijkstra算法，时间复杂度为O(n3)； 解法二： Floyd（弗洛伊德算法）更简洁，算法复杂度仍为O(n3)。 n 正如大多数教材中所讲到的，求单源点无负边最短路径用Dijkstra，而求所有点最短路径用Floyd。确实，我们将用到Floyd算法，但是，并不是说所有情况下Floyd都是最佳选择。 对于没有学过Floyd的人来说，在掌握了Dijkstra之后遇到All-Pairs最短路径问题的第一反应可能会是：计算所有点的单源点最短路径，不就可以得到所有点的最短路径了吗。简单得描述一下算法就是执行n次Dijkstra算法。 Floyd可以说是Warshall算法的扩展了，三个for循环便可以解决一个复杂的问题，应该说是十分经典的。从它的三层循环可以看出，它的复杂度是n3，除了在第二层for中加点判断可以略微提高效率，几乎没有其他办法再减少它的复杂度。 比较两种算法，不难得出以下的结论：对于稀疏的图，采用n次Dijkstra比较出色，对于茂密的图，可以使用Floyd算法。另外，Floyd可以处理带负边的图。 下面对Floyd算法进行介绍： Floyd算法的基本思想： 可以将问题分解，先找出最短的距离，然后在考虑如何找出对应的行进路线。如何找出最短路径呢，这里还是用到动态规划的知识，对于任何一个城市而言，i到j的最短距离不外乎存在经过i与j之间的k和不经过k两种可能，所以可以令k=1，2，3，...，n(n是城市的数目)，在检查d(ij)与d(ik)+d(kj)的值；在此d(ik)与d(kj)分别是目前为止所知道的i到k 与k到j的最短距离，因此d(ik)+d(kj)就是i到j经过k的最短距离。所以，若有d(ij)>d(ik)+d(kj)，就表示从i出发经过k再到j的距离要比原来的i到j距离短，自然把i到j的d(ij)重写为d(ik)+d(kj)，每当一个k查完了，d(ij)就是目前的i到j的最短距离。重复这一过程，最后当查完所有的k时，d(ij)里面存放的就是i到j之间的最短距离了。 Floyd算法的基本步骤： 定义n×n的方阵序列D-1, D0 , … Dn－1, 初始化：D-1＝C D-1[i][j]＝边
制作个人简历步骤 具体步骤如下： ★初始化页面 新建一个Word文档，按“Ctrl+S”快捷键将其保存为“个人简历”。执行菜单栏上的【文件】【页面设置】命令，打开【页面设置】对话框。 单击【页边距】标签，打开【页边距】选项卡，在【页边距】选项区域中将上、下、右边距设为2.4厘米，左边距设为边3厘米。单击【确定】按钮完成页面设置。 ★为表格添加标题 输入标题内容“个人简历”。在标题下一行29字符处双击鼠标，输入内容“填表日期：这是Word的即点即输功能，它能从我们指定的位置按我们指定的对齐方式输入文本。这里是在29字符处插入一左对齐制表位，如下图所示。 选中标题，设置标题的字体为宋体、小二、加粗、加下划线，且居中对齐。 选中标题，执行菜单栏上的【格式】【调整宽度】命令，打开【调整宽度】对话框。在【调整宽度】对话框中设置新文字宽度为：8字符。如下图所示。 ★插入表格 单击菜单栏上的【表格】【插入】【表格】命令，打开【插入表格】对话框，在【列
数】和【行数】文本框中分别输入2列和14行，如下图所示，然后单击【自动套用格式…】按钮。 打开【表格自动套用格式】对话框。在【表格样式】下拉列表框中选择典雅型样式，如下图所示。单击【确定】按钮返回【插入表格】对话框。 单击【确定】按钮，此时表格以所选择的样式插入到页面中。 也可以在插入表格后，单击菜单栏上的【表格】【表格自动套用格式】来选择表格 的样式。 ★修改表格结构 将指针停留在两列间的边框上，指针变为，向左拖动边框到合适的宽度。我们可 以事先在第一列中输入文本“应聘职务”，拖动边框时以能容纳完此文本的宽度为 准。如下图所示。 下面我们使用绘制表格或拆分、合并单元格来修改表格结构。为了方便操作，首先单击菜单栏上的【视图】【工具栏】，选择【表格和边框】激活如下的【表格和边框】工具栏。 对表格执行下面的操作，具体操作见下面的动画。
t (智乐圆入门1) A*(A星)算法(一) 记得好象刚知道游戏开发这一行的时候老师就提到过A星算法,当时自己基础还不行,也就没有去看这方面的资料,前几天找了一些资料,研究了一天,觉的现在网上介绍A星算法的资料都讲的不够详细(因为我下的那个资料基本算是最详细的了- -但是都有一些很重要的部分没有说清楚....),所以我自己重新写一篇讲解A星算法的资料,还是借用其他资料的一些资源.不过转载太多了,只有谢谢原作者了:) 我们将以下图作为地图来进行讲解,图中对每一个方格都进行了编号,其中绿色的方格代表起点,红色的方格代表终点,蓝色的方格代表障碍,我们将用A星算法来寻找一条从起点到终点最优路径,为了方便讲解,本地图规定只能走上下左右4个方向,当你理解了A星算法,8个方向也自然明白 在地图中,每一个方格最基本也要具有两个属性值,一个是方格是通畅的还是障碍,另一个就是指向他父亲方格的指针(相当于双向链表结构中的父结点指针),我们假设方格值为0时为通畅,值为1时为障碍 A星算法中,有2个相当重要的元素,第一个就是指向父亲结点的指针,第二个就是一个OPEN表,第三个就是CLOSE表,这两张表的具体作用我们在后面边用边介绍,第四个就是每个结点的F值(F值相当于图结构中的权值) 而F = H + G;其中H值为从网格上当前方格移动到终点的预估移动耗费。这经常被称为启发式的，可能会让你有点迷惑。这样叫的原因是因为它只是个猜测。我们没办法事先知道路径的长度，因为路上可能存在各种障碍(墙，水，等等)。虽然本文只提供了一种计算H的方法，但是你可以在网上找到很多其他的方法,我们定义H 值为终点所在行减去当前格所在行的绝对值与终点所在列减去当前格所在
雕刻机（DIY 全程录） 设计要求是：有效工作行程：X轴= 200 mm ；Y轴= 270 mm ；Z轴= 60 mm ；工作精度：<0.05mm ；外表：精致美观；电气箱与机械部分合二为一。 整机打算分三个部分来介绍： 第一部分-----机械 第二部分-----电气 第三部分-----试机 第一部分-----机械 一．材料选取与加工：12mm 铝板（6061）；台面板是20mm铝板（6061） 1．采购铝板（6061） 2．这是全部自己加工好的零件：（电气箱不包含） 2．X轴部件与装配：
X轴部分2 1. 当初设想是龙门架移动台面固定的，X轴与Y轴的侧板是独立的。 改进：现在可以成合二为一。（要重新修改图纸） 2. 电气箱体选取2mm的铝板是为了减轻重量，但在加工和装配时比较繁琐，要钻太多的孔和螺纹，固定螺丝位置每个都要在偏差范围内，外表也不美观。如果量产是不可取。 改进：选取5mm 的铝板，可以在侧面打孔攻丝3mm，,直接固定，去除了12根固定条。 3. 步进电机驱动板选用的接口与驱动一体的，优点是体积小、接线少，安装方便，但并行口的输入输出信号弱（没有接上拉电阻，恒电流方式）。造成我现在用笔记本电脑来控制时，脉冲信号弱步进电机有时会走不动（刚开机时发生的几率最多）。 改进：二种方法1. 选用接口与驱动分别独立的控制板，或是并行口有带恒电流的驱动板（笔记本能 带动）。目前我还没有去寻找。 2. 换成台式机箱的电脑。我现在已换好了（见图），之后就再也没有发生过一切正 常。后来再铣了一块260 x 190 mm的尼龙板 Z轴部分1
在设计Y轴的活动时，是选择龙门架活动呢还是工作台板活动，因为步进电机的特性是：走步精度高、过载能力差、容易失步；龙门架活动优点是：在机器的加工过程中碎屑不会粘在滚珠丝杆和光轴上，缺点是负载重（龙门架后面还背着电箱），工作台板活动优缺点正好与之相反。综合考虑后还是以机器的精度为主，选择台面板活动方案，同时也有了克服碎屑粘在滚珠丝杆和光轴上办法。（办法其实也很简单：用透明有机玻璃在台面板四周做个围边，高度不影响工作为限；三面固定正面可以活动的，便于清理碎屑。） Y轴部分2 四．整机机械部分组装： 由于考虑铝板表面随着时间推移会发黑，表面应该要做阳极氧化处理，所以要装配二次。第一次装配是为了检验整机设计方案是否存在缺陷和零件加工是否准确，装配工艺与实际是否相符等。第一次的装配过程图在这里先省略了（表面处理好后第二次装配时会把过程图发上来），只上一些初步装配好的整机图。固定滚珠丝杆二端的轴承座没有装上，因为是紧配合，
D i j k s t r a算法详细讲解 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
最短路径之D i j k s t r a算法详细讲解 １最短路径算法 在日常生活中，我们如果需要常常往返A地区和B地区之间，我们最希望知道的可能是从A地区到B地区间的众多路径中，那一条路径的路途最短。最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。算法具体的形式包括： （１）确定起点的最短路径问题：即已知起始结点，求最短路径的问题。 （２）确定终点的最短路径问题：与确定起点的问题相反，该问题是已知终结结点，求最短路径的问题。在无向图中该问题与确定起点的问题完全等同，在有向图中该问题等同于把所有路径方向反转的确定起点的问题。 （３）确定起点终点的最短路径问题：即已知起点和终点，求两结点之间的最短路径。 （４）全局最短路径问题：求图中所有的最短路径。 用于解决最短路径问题的算法被称做“最短路径算法”，有时被简称作“路径算法”。最常用的路径算法有：Dijkstra算法、A*算法、Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法、Johnson算法。 本文主要研究Dijkstra算法的单源算法。 ２ Dijkstra算法 2.1 Dijkstra算法 Dijkstra算法是典型最短路算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。Dijkstra算法能得出最短路径的最优解，但由于它遍历计算的节点很多，所以效率低。 Dijkstra算法是很有代表性的最短路算法，在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍，如数据结构，图论，运筹学等等。 2.2 Dijkstra算法思想 Dijkstra算法思想为：设G=(V,E)是一个带权有向图，把图中顶点集合V分成两组，第一组为已求出最短路径的顶点集合（用S表示，初始时S中只有一个源点，以后每求得一条最短路径 , 就将加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，算法就结束了），第二组为其余未确定最短路径的顶点集合（用U表示），按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。在加入的过程中，总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v到U中任何顶点的最短路径长度。此外，每个顶点对应一个距离，S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度，U中的顶点的距离，是从v到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。 2.3 Dijkstra算法具体步骤
递归算法详解标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]
递归 冯文科一、递归的基本概念。 一个函数、概念或数学结构，如果在其定义或说明内部直接或间接地出现对其本身的引用，或者是为了描述问题的某一状态，必须要用至它的上一状态，而描述上一状态，又必须用到它的上一状态……这种用自己来定义自己的方法，称之为递归或递归定义。在程序设计中，函数直接或间接调用自己，就被称为递归调用。 二、递归的最简单应用：通过各项关系及初值求数列的某一项。 在数学中，有这样一种数列，很难求出它的通项公式，但数列中各项间关系却很简 a与前面临近几项之间的关单，于是人们想出另一种办法来描述这种数列：通过初值及 n 系。 要使用这样的描述方式，至少要提供两个信息：一是最前面几项的数值，一是数列间各项的关系。 比如阶乘数列 1、2、6、24、120、720…… 如果用上面的方式来描述它，应该是： a的值，那么可以很容易地写成这样： 如果需要写一个函数来求 n
这就是递归函数的最简单形式，从中可以明显看出递归函数都有的一个特点：先处理一些特殊情况——这也是递归函数的第一个出口，再处理递归关系——这形成递归函数的第二个出口。 递归函数的执行过程总是先通过递归关系不断地缩小问题的规模，直到简单到可以作为特殊情况处理而得出直接的结果，再通过递归关系逐层返回到原来的数据规模，最终得出问题的解。 以上面求阶乘数列的函数) f为例。如在求)3(f时，由于3不是特殊值，因此需 (n 要计算)2( 3f，但)2(f是对它自己的调用，于是再计算)2(f，2也不是特殊值，需要计 * 算)1( f，返回 )1(= 2f，需要知道)1(f的值，再计算)1(f，1是特殊值，于是直接得出1 * 上一步，得2 3 * )2( )3(= = f，从而得最终 =f )1( 3 2 * * )2(= =f 2 f，再返回上一步，得6 解。 用图解来说明，就是
个人主页制作 （一）制作背景 1.新建文档，,25厘米*22厘米,RGB模式: 2.选择渐变工具，颜色属性依次为#70606,#090567,#A00AAE,设置如下： 厚_____________________________________ ? 窗。血°倉色标 3,然后从上到下拉出线性渐变，效果如下
3.新建一个图层，命名为背景光1,,填充50% #BIB2B2,执行滤镜---渲染----光照效果，设置属性如下： 4?复制背景光图层1,自动生成图层1副本”分别设置两个图层透明度和叠加方式如下 5新建一个图层,命名为斜线光,填充黑色,执行滤镜〉渲染〉云彩,确定后再执行滤镜〉模糊〉动感模糊,参数设置如下： T不谖明度；100% ” 填亢：丸％ 角度鱼）:蔓亘I卫首］圏径▼兰 1 正片甌▼环透明J1：100%卜 議总□ " 4* P 1-- ~ 口 墳九：30% f ■ ■ 锁定；」/屮Q -
6.新建一图层，命名为背景光点，选择画笔工具笔刷为170,调处画笔属性面板设置形状动态和散步，属性如下： 大小帕100 画毀尖醪状 |D附伏功态Q ￡ 收重画筆 颜邑动态 □ ttil L.熬邑 i湿边 17年曾 控制；黄 色撐和：￡落压力* 最 小直程 Q- 頤斜酯肌t 0°- g 0% 控制那隐 U 控剖：黑▼ 2 1000% 45% 2S 歸右17两輛 副厲抖和 0— 7.在画布上随意画，设置不同的透明度.效果如下: 8.新建一个图层命名泡泡，用椭圆工具画一个圆，填充白色，为圆圈添加图层样式，设置投影和内发光，参数设置如下图：
9.把泡泡图层填充为0,得到效果如下： 10.选择移动工具,按ALT键点击泡泡图像连续拖动两次,复制泡泡图像.得到泡泡副本1,2,调整大小,得到完整背景如下：
一分而治之算法 分而治之方法与软件设计的模块化方法非常相似。为了解决一个大的问题，可以： 1) 把它分成两个或多个更小的问题； 2) 分别解决每个小问题； 3) 把各小问题的解答组合起来，即可得到原问题的解答。小问题通常与原问题相似，可以递归地使用分而治之策略来解决。下列通过实例加以说明。 例：利用分而治之算法求一个整数数组中的最大值。
练习：[找出伪币] 给你一个装有1 6个硬币的袋子。1 6个硬币中有一个是伪造的，并且那个伪造的硬币比真的硬币要轻一些。你的任务是找出这个伪造的硬币。
二贪心算法 贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产生整体最优解或者是整体最优解的近似解。 贪心算法(Greedy algorithm)是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。用贪婪法设计算法的特点是一步一步地进行，常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间，它采用自顶向下,以迭代的方法做出相继的贪心选择,每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题, 通过每一步贪心选择,可得到问题的一个最优解，虽然每一步上都要保证能获得局部最优解，但由此产生的全局解有时不一定是最优的，所以贪婪法不要回溯。 贪心算法是一种改进了的分级处理方法。其核心是根据题意选取一种量度标准。然后将这多个输入排成这种量度标准所要求的顺序，按这种顺序一次输入一个量。如果这个输入和当前已构成在这种量度意义下的部分最佳解加在一起不能产生一个可行解，则不把此输入加到这部分解中。这种能够得到某种量度意义下最优解的分级处理方法称为贪婪算法。 对于一个给定的问题，往往可能有好几种量度标准。初看起来，这些量度标准似乎都是可取的，但实际上，用其中的大多数量度标准作贪婪
4.4.2 制作电子小报的步骤 （1）页面设置。纸张B5，页边距上、下3.54厘米，左右4.17厘米。 （2）版面布局。先插入分页符，第一页本例中第1版的布局使用文本框，包括报头和3个栏目框，如图4-68所示；第二页中第2版共分3个栏，布局采用上、中、下形式，如图4-69中虚线所示。 （3）制作报头。报头左侧文本框中“报头名称”字体选用方正彩云繁体，小一号，右侧文本框“主编、日期、期数”分别使用华文行楷、方正毡笔黑繁体，均为五号。两文本框填充颜色为黄色，如图4-70所示。 （4）栏目1制作。将栏目1文本导入文本框，如图4-71所示。栏目1标题使用方正北魏楷书简体，小三号，文本使用华文行楷，五号字。 （5）栏目2制作。将栏目2文本导入文本框，文本下面插入图片，如图4-72所示。栏目2标题使用艺术字，字体为方正毡笔黑繁体，字号为14。文本使用方正北魏楷书简体，五号字。 （6）栏目3制作。将栏目3文本导入文本框，栏目3标题为华文行楷、小四号、斜体、加粗、带下画线。文本使用楷体五号，文本左下插入图片，文本右下插入艺术字，艺术字为华文行楷20号，如图4-73所示。 （7）第2版第1栏的制作。先制作栏目标题，标题使用艺术字，字体为方正毡笔黑繁体，28号字。标题右侧插入一个竖排文本框，如图4-74所示。在文本框右侧插入图片。 在版面中间区域导入文本，并将文本选中分成两栏，文本为宋体五号字，如图4-75所示。 （8）第2版第2栏的制作。先制作栏目标题，标题使用艺术字，艺术字为方正幼线简体12号。导入文本内容，文本为宋体五号字。两段文本均采用首字下沉格式，如图4-76所示。 （9）插入尾注。在第2版第1栏文本末尾及第2版第2栏标题处，插入尾注，说明此稿件来源，如图4-77所示。 （10）对整体布局进行调整，包括对各栏文字、图片、文本框等进行协调，合理选择颜色搭配等。
个人主页制作 (一)制作背景 1.新建文档,,25厘米*22厘米,RGB模式: ,: 2.选择渐变工具,颜色属性依次为#70606,#090567,#A00AAE,设置如下: 3,然后从上到下拉出线性渐变,效果如下:
3.新建一个图层,命名为背景光1,,填充50% #BIB2B2,执行滤镜---渲染----光照效果,设置属 性如下: 4.复制背景光图层1,自动生成图层1副本,,分别设置两个图层透明度和叠加方式如下: 5新建一个图层,命名为斜线光,填充黑色,执行滤镜>渲染>云彩,确定后再执行滤镜>模糊>动感模糊,参数设置如下:
6.新建一图层,命名为背景光点,选择画笔工具笔刷为170,调处画笔属性面板,设置形状动态和散步,属性如下: 7.在画布上随意画,设置不同的透明度.效果如下: 8.新建一个图层命名泡泡，用椭圆工具画一个圆,填充白色,为圆圈添加图层样式，设置投影和内发光，参数设置如下图:
9.把泡泡图层填充为0,得到效果如下: 10.选择移动工具,按ALT键点击泡泡图像连续拖动两次,复制泡泡图像.得到泡泡副本1,2,调整大小,得到完整背景如下:
(二).制作电影胶片效果 (1)定义画笔 1.新建一个文档.在新文档里用矩形选框工具画一个矩形选框,填充黑色,执行选 择>修改>平滑,半径为5,执行选择>反选>DELETE,效果如图: 2.选择编辑>画笔预设.名字自定义,确定,如图: 4.用同样的方法定义画笔2. (2)绘制底片 1.回到第一张画板,新建图层命名为“胶片”选择矩形选框工具,绘制矩形选框并 填充黑色,如图:
2.选择画笔工具,找到自定义的画笔按F5,调整间距，属性如下， 3.再次选择子定义画笔2，属性设置如下：
弗洛伊德算法详解 算法的数据结构 弗洛伊德算法采用图的带权邻接矩阵存储结构。 算法基本思想 假设求顶点Vi到Vj的最短路径。弗洛伊德算法依次找从Vi到Vj，中间经过结点序号不大于0的最短路径，不大于1的最短路径，…直到中间顶点序号不大于n-1的最短路径，从中选取最小值，即为Vi到Vj的最短路径。 算法具体描述 若从Vi到Vj有弧，则从Vi到Vj存在一条长度为弧上权值（arcs[i][j]）的路径，该路径不一定是最短路径，尚需进行n次试探。 首先考虑从Vi到Vj经过中间顶点V0的路径（Vi，V0，Vj）是否存在，也就是判断弧（Vi，V0）和（V0，Vj）是否存在。若存在，则比较（Vi，Vj）和（Vi，V0，Vj）的路径长度取较短的为从Vi到Vj的中间顶点序号不大于0的最短路径。 在此路径上再增加一个顶点V1，也就是说，如果（Vi，…V1）和 （V1，…Vj）分别是当前找到的中间顶点序号不大于0的最短路径，那么，（Vi，…V1，…Vj）就有可能是从Vi到Vj的中间顶点序号不大于1的最短路径。将它和已经得到的从Vi到Vj中间顶点序号不大于0的最短路径相比较，从中选出最短的作为从Vi到Vj中间顶点序号不大于1的最短路径。 然后，再增加一个顶点V2继续进行这个试探过程。 一般情况下，若（Vi，…Vk）和（Vk，…Vj）分别是从Vi到Vk和从Vk到Vj 的中间顶点序号不大于k-1的最短路径，则将（Vi，…，Vk，…Vj）和已经得到的从Vi到Vj的中间顶点序号不大于k-1的最短路径相比较，其长度最短者即为从Vi到Vj的中间顶点序号不大于k的最短路径。 经过n次比较之后，最后求得的便是从Vi到Vj的最短路径。