public class UserDao { private QueryRunner qr = new TxQueryRunner();

基于Linux平台的机器人控制系统与路径识别教程 - ROS开发移动机器人的核心技术

内容概要：本文全面介绍了在Linux环境下开发移动机器人控制系统及路径识别的关键技术和流程，涵盖理论背景与工程实践，旨在使读者深入理解和掌握这一领域的知识。具体来说，首先阐述了机器人控制系统的基本概念及其在不同行业内的应用场景，如工业制造和服务型机器人的广泛应用。重点介绍了ROS平台作为机器人程序开发的主要载体，在传感器数据处理、路径规划以及控制算法的设计等方面的作用。接下来详细解释了图像处理技术和A*算法等路径识别方式的工作机制，并展示了基于摄像头采集图像进行简单黑线跟随的例子，同时加入了平滑路径中心点的技术，使得即使存在外部干扰因素仍能保持较好的识别效果。另外，还涉及了PID控制器的应用，以确保机器人能够精确沿着既定轨迹行驶，并且探讨了利用SLAM技术和深度强化学习来优化整个系统的可行性。此外，最后的部分则针对可能出现的问题提供了调试技巧和支持资料查询的方式。适合人群：具备一定机器人基础知识和技术储备的学生或者从事自动化设备研制的专业技术人员。使用场景及目标：①学习如何建立自己的移动机器人项目，包括但不限于软硬件选型和集成；②熟练运用ROS构建复杂的任务规划系统和高效的感知决策

基于YoloX目标检测DeepSort算法实现多目标追踪Baseline.zip

yolo

基于深度感知对抗损失的语义通信图像传输系统优化（可复现，有问题请联系博主）

内容概要：本文提出了一种新的深度联合源信道编码（deep JSCC）方法，用于端到端无线高保真图像语义传输。传统deep JSCC系统通常采用如PSNR或MS-SSIM的传统失真度量进行优化，在低带宽情况下这些度量失效。为此，本文引入了对抗损失和感知损失，使模型能够捕捉全局语义信息和局部纹理特征，从而在低带宽条件下重建更接近人眼视觉质量的图像。文中详细介绍了系统的架构与训练方法，展示了与现有编码传输方案对比时的优势，并进行了广泛的实验评估与用户研究验证其有效性。结果表明，相比最新工程化的图像编码传输方案和其他现有的deep JSCC方法，新方法可以节省约50%的无线通道带宽成本。适合人群：对计算机视觉、通信理论有兴趣的研究者和技术爱好者，尤其是从事无线通信和深度学习交叉领域的科研工作者。使用场景及目标：适用于希望利用深度学习改进无线网络性能的项目，特别是在提升视觉内容质量和减少所需带宽资源的应用场景。其他说明：文中所提出的新型deep JSCC模型不仅实现了更高的人工观感质量，同时也降低了通信链路所需的带宽消耗。这将对未来更加高效的图像数据传输提供重要指导和支持。

新能源集团企业数字化转型、数据治理、数字化平台建设方案（346页+WORD）.docx

OGRE: 快速在线两阶段图嵌入算法

### OGRE算法概述 OGRE（Online Graph Embedding for Large-scale Graphs）算法是一种针对大型图数据的快速在线两阶段图嵌入方法。OGRE算法的核心思想是将大型图分解为一个较小的核心部分和一个更大的外围部分，核心部分通常包含图中的高顶点核心（high-degree vertices），而外围部分则由核心节点的邻居节点构成。 #### 现有嵌入方法的局限性传统的图嵌入方法，例如node2vec、HOPE、GF和GCN等，往往在处理大型图时面临性能和精确度的挑战。尤其是当图非常庞大时，这些方法可能无法在合理的时间内完成嵌入计算，或者即便完成了计算，其结果的精确度也无法满足需求，特别是对于高顶点核心部分。 #### OGRE的两阶段嵌入策略 OGRE算法提出了一个有效的解决方案，采用两阶段嵌入策略。在第一阶段，算法仅对核心部分的顶点应用现有的图嵌入方法，由于核心部分的顶点数量较少，这一过程相对快速。第二阶段，算法通过在线更新的方式，根据核心部分已经嵌入的顶点的位置，实时计算外围顶点的位置。这样做的好处是，可以利用已经计算好的核心部分的结果，提高新顶点嵌入位置计算的效率和准确性。 #### 新顶点位置的在线更新对于每一个新顶点，其位置是通过结合其第一阶（直接相邻的节点）和第二阶（通过一个中间节点相连接的节点）邻居的位置来计算的。计算方法包括平均嵌入，以及根据预设的超参数ε来调整二阶邻居的重要性。 #### OGRE算法的变体 OGRE算法具有几个变体，其中最显著的是： - **OGRE-加权组合方法**：适用于无向图或隐式无向图的有向图，它计算新顶点的嵌入位置是通过一阶和二阶邻居的平均嵌入来实现的。这种方法引入了一个超参数ε来衡量二阶邻居的重要性。 - **DOGRE**：这是专门针对有向图设计的OGRE的变体，它不仅仅考虑邻居节点的平均位置，而是根据它们的相对方向性来加权（内、外），并且通过回归权重来确定各个方向性参数的重要性。 - **WOGRE**：这个版本引入了定向加权，允许算法对不同方向的邻居进行加权。 ### 实现细节 OGRE算法的实现依赖于对图结构的深入理解，特别是对顶点的邻接关系和图的中心性指标（例如顶点的度数）的分析。算法的第一阶段相当于一个预处理步骤，它为第二阶段的在线更新打下了基础。第二阶段是实时的，它必须高效处理新顶点的嵌入计算，同时还要能够及时地响应图结构的变化。 ### 技术栈和编程语言 OGRE算法的实现和实验很可能是用Python编写的，因为Python具有强大的图处理库和机器学习框架，能够方便地实现复杂的数据结构和算法。考虑到OGRE算法的描述中没有提及具体的库或框架，我们可以假设使用了类似NetworkX这样的图处理库，以及Scikit-learn、TensorFlow或PyTorch等机器学习和深度学习库。 ### 应用场景 OGRE算法适用于需要实时分析和处理的大规模图数据，例如社交网络分析、生物信息学、推荐系统以及互联网上的大规模网络数据。通过快速、有效地将图的顶点映射到低维空间，OGRE算法可以帮助我们理解图的结构特性，预测图中顶点之间的关系，甚至用于图的可视化。 ### 实际影响 OGRE算法通过两阶段的嵌入方法，能够显著减少处理大型图数据时的时间和资源消耗，同时保持良好的嵌入质量。这对于任何需要在动态环境中分析图数据的应用来说都是一个重大的进步，尤其是在资源受限或实时性要求较高的情况下。 ### 研究意义和未来方向 OGRE算法的研究意义在于其为大型图数据的处理提供了一种可行的解决方案，尤其在动态和在线环境中。该算法不仅提高了嵌入效率，而且拓展了现有方法的应用范围。未来的研究可能会进一步优化OGRE算法的两阶段策略，或者探索将OGRE与其他算法融合的可能性，例如深度学习模型，以进一步提升算法的性能和应用的广泛性。

【78K0_Kx2微控制器终极指南】：从入门到高级应用的完整教程

# 摘要 78K0_Kx2微控制器是针对高性能、低功耗应用而设计的8/16位微控制器，广泛应用于工业控制、消费电子等领域。本文首先介绍了该微控制器的核心特性与架构、电源管理和时钟系统，以及存储器和外设接口。接着，探讨了其编程基础，包括指令集、中断系统、异常处理和编程工具。文章深入分析了高级编程技巧，如中断管理、定

Qlabel move函数

<think>嗯，用户现在问的是关于QLabel的move函数。首先，我需要确认用户的问题是什么。他们可能在使用Qt的时候遇到了布局或者位置调整的问题，想知道如何使用move函数来移动QLabel。首先，我应该回顾一下QLabel的move函数的基本用法。记得move是继承自QWidget的方法，用来设置部件的位置。参数是x和y坐标，或者是QPoint对象。坐标是相对于父部件的，这一点很重要，用户可能容易忽略父容器的影响。然后，用户可能的疑问包括为什么使用move后控件的位置没变，或者动态调整位置时的注意事项。比如，如果在布局管理器中使用move，可能不会生效，因为布局管理器会自动调整

VFP实现的简易工资管理系统

在讨论VFP（Visual FoxPro）编写的工资管理小软件时，我们需先了解Visual FoxPro这一数据库管理系统以及工资管理软件的基本概念和组成部分。随后，将具体分析压缩包中的文件名称以及如何使用VFP来实现工资管理功能。 ### Visual FoxPro基础 Visual FoxPro是一个数据库开发环境，它允许开发者使用一种名为FoxPro的编程语言进行数据库应用程序的创建。它特别擅长处理数据密集型的应用程序，包括对数据进行检索、筛选、排序、以及统计等操作。虽然Visual FoxPro已经不是主流开发工具，但它因简单易学且功能强大，成为了很多初学者的启蒙语言。 ### 工资管理软件概念工资管理软件是一种用来自动处理企业工资发放的工具。它可以包含多个功能模块，如员工信息管理、工资计算、福利津贴处理、税务计算、报表生成等。通常，这类软件需要处理大量的数据，并确保数据的准确性和安全性。 ### 工资管理系统功能点 1. **员工信息管理**：这个模块是工资管理软件的基础，它包括录入和维护员工的基本信息、职位、部门以及合同信息等。 2. **工资计算**：根据员工的考勤情况、工作时间、绩效结果、奖金、扣款等数据，计算员工的实际工资。 3. **福利津贴处理**：管理员工的各类福利和补贴，按照公司的规章制度进行分配。 4. **税务计算**：根据当地税法，自动计算个人所得税，并扣除相应的社保、公积金等。 5. **报表生成**：提供各类工资相关的报表，用于工资发放记录、统计分析等。 ### VFP实现工资管理小软件利用VFP实现工资管理软件，主要涉及到以下几个方面： 1. **数据库设计**：在VFP中创建表结构来存储员工信息、工资信息、考勤记录等，如使用`CREATE TABLE`命令创建员工表、工资表等。 2. **界面设计**：通过VFP的表单设计功能，创建用户界面，使得用户能够方便地输入和查询数据，使用`MODIFY FORM`命令来设计表单。 3. **代码编写**：编写VFP代码来处理工资计算逻辑、数据校验、报表生成等，VFP使用一种事件驱动的编程模式。 4. **数据查询与统计**：使用VFP提供的SQL语言或者数据操作命令对数据进行查询和统计分析，如`SELECT`语句。 5. **报表打印**：输出工资条和各类统计报表，VFP可以通过报表生成器或者直接打印表单来实现。 ### 压缩包文件名称分析文件名“vfp员工工资管理系统”暗示了压缩包内可能包含了以下几个部分的文件： 1. **数据表文件**：存储员工信息、工资记录等数据，文件扩展名可能是`.dbf`。 2. **表单文件**：用于编辑和查看数据的表单文件，文件扩展名可能是`.scx`。 3. **程序文件**：包含工资计算逻辑的VFP程序代码文件，文件扩展名可能是`.prg`。 4. **报表文件**：定义了工资报表的布局和输出格式，文件扩展名可能是`.frx`。 5. **菜单文件**：描述了软件的用户菜单结构，文件扩展名可能是`.mnx`。 6. **项目文件**：将上述文件组织成一个项目，方便管理和维护，文件扩展名可能是`.pjx`。 ### 实际应用建议对于初学者而言，建议从理解VFP环境开始，包括学习如何创建数据库、表单和编写基础的SQL语句。接着，可以逐步尝试编写简单的工资计算程序，逐步增加功能模块，例如考勤管理、税务计算等。在实践过程中，重点要放在数据的准确性和程序的健壮性上。随着VFP相关知识的积累，小软件的复杂度也可随之提高，可以开始尝试更加复杂的功能，如数据的导入导出、数据的批量处理等。同时，也可以学习VFP的高级功能，例如使用VFP的类和方法来设计更加模块化的程序。需要注意的是，由于Visual FoxPro已经停止更新，对于希望继续深入学习数据库管理系统的开发者来说，可能需要转向如MySQL、Microsoft SQL Server、SQLite等现代数据库管理系统，以及.NET或其他编程语言来创建更为先进的工资管理系统。

数控系统DNC故障诊断必备：常见问题快速解决方案

# 摘要本文深入探讨了直接数字控制（DNC）系统中故障诊断与优化的策略，系统地分析了从硬件故障到软件问题的各类故障源，并提出了相应的解决方法。文章首先从硬件故障分析入手，详细探讨了连接线路、控制器及驱动器、电源系统的问题，并提供了实用的检查与修复方案。接着，对软件故障的诊断与优化进行了阐述，涵盖了配置错误、程序传输问题以及系统兼容性等关键领域。在通讯故障排除策略章节中，本文讨论了通讯协议的选择与配

[root@localhost ~]# sudo dnf install ./docker-desktop-x86_64-rhel.rpm Docker CE Stable - x86_64 20 kB/s | 34 kB 00:01 Can not load RPM file: ./docker-desktop-x86_64-rhel.rpm. 无法打开： ./docker-desktop-x86_64-rhel.rpm [root@localhost ~]#

### 问题分析在 RHEL 系统中尝试通过 `dnf install` 安装名为 `docker-desktop-x86_64-rhel.rpm` 的 RPM 文件时遇到错误提示 “Cannot load RPM file”。此问题可能由以下几个原因引起： 1. **RPM 文件损坏**：下载过程中可能出现中断或其他异常情况，导致文件不完整或被破坏。 2. **权限不足**：当前用户可能没有足够的权限来访问或操作该 RPM 文件。 3. **依赖项缺失**：目标 RPM 文件所需的某些依赖未满足，可能导致加载失败。 4. **文件路径错误**：指定的 RPM 文件路径不存在或者指向了一

public class UserDao { private QueryRunner qr = new TxQueryRunner();

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