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Dy+VMware实现路由器端口映射的PAT配置实例.doc
Dy+VMware实现路由器端口映射的PAT配置实例.doc
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Dy+VMware实现路由器端口映射的PAT配置实例.docDy+VMware实现路由器端口映射的PAT配置实例.doc
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R1
为
A
区域，
R2
为
B
区域
A
区域
218.91.88.190
的
23
端口映射到
10.10.10.10
的
23
端口
B
区域
218.91.88.189
的
80
、
21
端口映射到
172.16.1.10
的
80
、
21
端口
TOP
图：
配置如下：
R1
：
interface FastEthernet0/0
ip address 218.91.88.190 255.255.255.252
ip nat outside
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根据官方网站Tomcat-Mysql连接池配置实例.rar
根据Tomcat官方网站做的Tomcat-Mysql连接池配置实例。里面有用到的所有的包，还有context.xml,web.xml,test.jsp等。 mysql-connector-java-5.1.8-bin.jar 放到D:\Program Files\apache-tomcat-6.0.16\lib下，我用的...
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帮我写一个matlab程序，求解2*Dy^2+Dy+y=e^x
好的，以下是 Matlab 代码： ```matlab % 定义 x 的范围和步长...title('求解 2*Dy^2+Dy+y=e^x'); grid on; ``` 运行这段代码可以得到如下图所示的结果： 
fp(i:i+N-1,j:j+N-1) = f2(i+dy:i+dy+N-1,j+dx:j+dx+N-1);
具体来说，fp的(i:i+N-1, j:j+N-1)区域将被f2的(i+dy:i+dy+N-1, j+dx:j+dx+N-1)区域的值进行替换。 在这段代码中，i和j是已定义的变量，表示矩阵的起始位置，dy和dx也是已定义的变量，表示在f2中所选区域的位移量。...
执行后txt文件中仍有小数点后的第三位为0的数据，修改程序if binary_matrix[i][j] == 1: value = i * avg_interval_dx + col1_min if value == round(value, 2): f.write("{:.2f}\t{:.2f}\t{}\n".format(value, j * avg_interval_dy + col2_min, binary_matrix[i][j])) else: f.write("{:.3f}\t{:.3f}\t{}\n".format(value, j * avg_interval_dy + col2_min, binary_matrix[i][j]))
f.write("{:.2f}\t{:.2f}\t{}\n".format(value, j * avg_interval_dy + col2_min, binary_matrix[i][j])) else: f.write("{:.3f}\t{:.3f}\t{}\n".format(value, j * avg_interval_dy + col2_min, binary_matrix[i...
为什么MATLABa2016中eq2='D2y+3*Dy+2*y=x'会报错
MATLABa2016中eq2='D2y+3*Dy+2*y=x'会报错是因为该语句缺少一个重要的指令，即符号变量的声明。在MATLAB中，符号变量需要使用syms命令进行声明。因此，正确的语句应该是： ```matlab syms y(x) eq2 = diff(y,x,2) +...
clear all; eq= 'D2y+3*Dy+2* y=0'; cond= 'y(0)= 1,Dy(0) =2'; yzi = dsolve(eq, cond); yzi=simplify(yzi);我的这段matlab的代码有啥问题
所以这里的微分方程应该写成 `eq= 'D2y+3*Dy+2*y=0';`。 2. `dsolve` 函数的第二个输入参数应该是一个字符串，表示方程的初始条件，但是这里的初始条件中应该使用 `==` 来表示等于，而不是 `=`。所以这里的初始条件...
修改程序f.write("{}\t{}\t{}\n".format(i * avg_interval_dx + col1_min, j * avg_interval_dy + col2_min, binary_matrix[i][j]))，使最后计算出来的数值小数点显示三位，如果最后一位为0则显示两位
可以使用 Python 的格式化输出功能，结合条件语句来实现这个需求。修改后的代码如下所示： ```python f.write("{:.3f}\t{:.3f}\t".format(i * avg_interval_dx + col1_min, j * avg_interval_dy + col2_min)) if ...
编写程序,声明3个变量:(Demo2) double dx=3.5; double dy=2.8; int z; 编程实现计算z=dx+dy的结果并在屏幕上显示 dx=3.5, dy=2.8 dx+dy=6java
好的，下面是Java语言的实现： ```java public class Main { public static void main(String[] args) { double dx = 3.5; double dy = 2.8; int z = (int)(dx + dy); // 将 double 类型的结果强制转换为 int ...
MATLAB求解微分方程x^2*D2y+4*x*Dy+2*y=0，y(1)=2,Dy(1)=-3
其中，syms用于定义符号变量，Dy和D2y分别表示y的一阶和二阶导数，eqn为微分方程，cond1和cond2为初始条件，conds是一个包含初始条件的向量，ySol为求解得到的解析式。 最终的结果为： ``` ySol(x) = (4*x + 3*2^...
fp(i:i+N-1,j:j+N-1) = f2(i+dy:i+dy+N-1,j+dx:j+dx+N-1); % put the best matching block in the predicted image iblk = floor((i-1)/N)+1; % block index jblk = floor((j-1)/N)+1; % block index mvx(iblk,jblk) = dx; % record the estimated MV mvy(iblk,jblk) = dy; % record the estimated MV
1. `fp(i:i+N-1,j:j+N-1) = f2(i+dy:i+dy+N-1,j+dx:j+dx+N-1);` 将从 f2 中提取的最佳匹配块（大小为 N × N）放入预测图像 fp 的相应位置（起始点为 (i, j)）。 2. `iblk = floor((i-1)/N)+1;` 计算当前块的索引 ...
修改程序 if binary_matrix[i][j] == 1: f.write("{}\t{}\t{}\n".format(i * avg_interval_dx + col1_min, j * avg_interval_dy + col2_min, binary_matrix[i][j]))，，使txt文件中保存的数据保留小数点后三位，当小数点后的第三位为0则保留小数点后两位
f.write("{:.2f}\t{:.2f}\t{}\n".format(value, j * avg_interval_dy + col2_min, binary_matrix[i][j])) else: f.write("{:.3f}\t{:.3f}\t{}\n".format(value, j * avg_interval_dy + col2_min, binary_matrix[i...
修改程序使数据保存时以tab间隔，if binary_matrix[i][j] == 0 or binary_matrix[i][j] == 1: f.write("{} {} {}\n".format(i * avg_interval_dx + col1_min, j * avg_interval_dy + col2_min, binary_matrix[i][j]))
可以将代码中的空格替换为"\t"来实现以tab间隔保存数据，修改后的代码如下： ``` if binary_matrix[i][j] == 0 or binary_matrix[i][j] == 1: f.write("{}\t{}\t{}\n".format(i * avg_interval_dx + col1_min, j *...
修改程序with open('image_5.txt', 'w') as f: for i in range(matrix.shape[0]): for j in range(matrix.shape[1]): # 将 i 和 j 映射到新的坐标系中 i_new = i * avg_interval_dx + col1_min j_new = j * avg_interval_dy + col2_min # 将像素值乘以 37.463 并保存到 txt 文件中 if matrix[i, j] > 0 or matrix[i, j] < 0: f.write(f'{i_new}\t{j_new}\t{matrix[i, j] * 37.463 - 25.45:.5f}\n') else: f.write(f'{i_new}\t{j_new}\t{matrix[i, j] * 37.463 - 25.45:.5f}\n')，将i_new和j_new的值保留小数点后五位
# 将 i 和 j 映射到新的坐标系中 i_new = round(i * avg_interval_dx + col1_min, 5) j_new = round(j * avg_interval_dy + col2_min, 5) # 将像素值乘以 37.463 并保存到 txt 文件中 if matrix[i, j] > 0 or ...
syms da dalpha dd dtheta dbeta; da = 0; dalpha = 0; dd = 0; dtheta = 0; dbeta = 0; du = pi/180; L1(1) = Link('theta', 90*du+0.02+dtheta, 'a', 0+0.001+da, 'alpha', 0+0.003+dalpha, 'qlim', [180, 365], 'modified'); L1(2) = Link('d', 0+0.001+dd, 'a', 185+0.0079, 'alpha', 0+0.001, 'qlim', [3*du, 63*du], 'modified'); L1(3) = Link('d', 90+0.005+dd, 'a', 0+0.005+da, 'alpha', pi/2+0.005+dalpha, 'qlim', [60*du, 120*du], 'modified'); L1(4) = Link('theta', 0+dtheta, 'a', 120+0.12, 'alpha', pi/2, 'qlim', [230, 326], 'modified'); L1(3).theta = L1(3).theta + 0.023 + dtheta; L1(4).theta = L1(4).theta + 0.08 + dtheta; Needle = SerialLink(L1, 'name', 'Needle'); theta1 = 0.1; theta2 = 0.2; theta3 = 0.3; theta4 = 0.4; T01_error = DH(L1(1).theta+dtheta, L1(1).d+dd, L1(1).a+da, L1(1).alpha+dalpha); T12_error = DH(L1(2).theta+dtheta, L1(2).d+dd, L1(2).a+da, L1(2).alpha+dalpha); T23_error = DH(L1(3).theta+dtheta, L1(3).d+dd, L1(3).a+da, L1(3).alpha+dalpha); T34_error = DH(L1(4).theta+dtheta, L1(4).d+dd, L1(4).a+da, L1(4).alpha+dalpha); T_error = simplify(T01_error*T12_error*T23_error*T34_error); T = Needle.fkine([theta1, theta2, theta3, theta4]); T_error = subs(T_error, [theta1, theta2, theta3, theta4], [L1(1).theta, L1(2).theta, L1(3).theta, L1(4).theta]); T_total = T*T_error; dx = T_total(1, 4); dy = T_total(2, 4); dz = T_total(3, 4); rx = atan2(T_total(3, 2), T_total(3, 3)); ry = atan2(-T_total(3, 1), sqrt(T_total(3, 2)^2 + T_total(3, 3)^2)); rz = atan2(T_total(2, 1), T_total(1, 1)); disp(['dx = ', num2str(dx)]); disp(['dy = ', num2str(dy)]); disp(['dz = ', num2str(dz)]); disp(['rx = ', num2str(rx)]); disp(['ry = ', num2str(ry)]); disp(['rz = ', num2str(rz)]);这段代码运行不出来帮我修改
disp(['dy = ', num2str(dy)]); disp(['dz = ', num2str(dz)]); disp(['rx = ', num2str(rx)]); disp(['ry = ', num2str(ry)]); disp(['rz = ', num2str(rz)]); ``` 请注意，我更改了 qlim 的值，将其转换为...
修改程序gray = cv2.imread('skeleton_gaussian_high_1_binary.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) matrix = np.array(gray) matrix = matrix / 255 # 将像素值乘以 37.463 并保存到 txt 文件中 with open('image_5.txt', 'w') as f: for i in range(matrix.shape[0]): for j in range(matrix.shape[1]): # 将 i 和 j 映射到新的坐标系中 i_new = i * avg_interval_dx + col1_min j_new = j * avg_interval_dy + col2_min # 将像素值乘以 37.463 并保存到 txt 文件中 if matrix[i, j] > 0 or matrix[i, j] < 0: f.write(f'{i_new}\t{j_new}\t{matrix[i, j] * 37.463 - 25.45:.4f}\n') else: f.write(f'{i_new}\t{j_new}\t{matrix[i, j] * 37.463 - 25.45:.4f}\n')，提取图像中像素点为白色的对应的像素值和对应的矩阵i、j坐标
j_new = coord[1] * avg_interval_dy + col2_min # 将像素值乘以 37.463 并保存到 txt 文件中 f.write(f'{i_new}\t{j_new}\t{white_pixels[i]:.4f}\n') ``` 这样修改后，可以提取图像中像素点为白色的对应的像素...
代码每句话多啥意思// if ( num_iter < 10000 ) // cout << "current=" << current->index.transpose() << endl; if (current->index(0) == endPtr->index(0) && current->index(1) == endPtr->index(1) && current->index(2) == endPtr->index(2))判断当前节点是否为终点。 { // ros::Time time_2 = ros::Time::now(); // printf("\033[34mA star iter:%d, time:%.3f\033[0m\n",num_iter, (time_2 - time_1).toSec()*1000); // if((time_2 - time_1).toSec() > 0.1) // ROS_WARN("Time consume in A star path finding is %f", (time_2 - time_1).toSec() ); gridPath_ = retrievePath(current); return true; } current->state = GridNode::CLOSEDSET; //move current node from open set to closed set. for (int dx = -1; dx <= 1; dx++) for (int dy = -1; dy <= 1; dy++) for (int dz = -1; dz <= 1; dz++) { if (dx == 0 && dy == 0 && dz == 0) continue; Vector3i neighborIdx; neighborIdx(0) = (current->index)(0) + dx; neighborIdx(1) = (current->index)(1) + dy; neighborIdx(2) = (current->index)(2) + dz; if (neighborIdx(0) < 1 || neighborIdx(0) >= POOL_SIZE_(0) - 1 || neighborIdx(1) < 1 || neighborIdx(1) >= POOL_SIZE_(1) - 1 || neighborIdx(2) < 1 || neighborIdx(2) >= POOL_SIZE_(2) - 1) { continue; } neighborPtr = GridNodeMap_[neighborIdx(0)][neighborIdx(1)][neighborIdx(2)]; neighborPtr->index = neighborIdx; bool flag_explored = neighborPtr->rounds == rounds_; if (flag_explored && neighborPtr->state == GridNode::CLOSEDSET) { continue; //in closed set. } neighborPtr->rounds = rounds_; if (checkOccupancy(Index2Coord(neighborPtr->index))) { continue; } double static_cost = sqrt(dx * dx + dy * dy + dz * dz); tentative_gScore = current->gScore + static_cost;
dy++) for (int dz = -1; dz ; dz++)`：这个语句用于遍历当前节点周围的所有相邻节点。 6. `if (dx == 0 && dy == 0 && dz == 0) continue;`：这个语句用于跳过当前节点本身。 7. `Vector3i neighborIdx; ...
package q5; class Point2D { int x; int y; public Point2D(int x, int y) { this.x = x; this.y = y; } public void offset(int a, int b) { this.x += a; this.y += b; } public double distance(Point2D p) { double dx = this.x - p.x; double dy = this.y - p.y; return Math.sqrt(dx*dx + dy*dy); } } class Point3D extends Point2D { int z; public Point3D(int x, int y, int z) { super(x, y); this.z = z; } public Point3D(Point2D p, int z) { super(p.x, p.y); this.z = z; } public void offset(int a, int b, int c) { super.offset(a, b); this.z += c; } public double distance(Point3D p) { double dx = this.x - p.x; double dy = this.y - p.y; double dz = this.z - p.z; return Math.sqrt(dx*dx + dy*dy + dz*dz); } } // test code public class Main { public static void main(String[] args) { Point2D p2d1 = new Point2D(0, 0); Point2D p2d2 = new Point2D(3, 4); double distance2D = p2d1.distance(p2d2); System.out.println("The distance between p2d1 and p2d2 is " + distance2D); Point3D p3d1 = new Point3D(0, 0, 0); Point3D p3d2 = new Point3D(p2d2, 5); double distance3D = p3d1.distance(p3d2); System.out.println("The distance between p3d1 and p3d2 is " + distance3D); } }请为以上代码添加注释
return Math.sqrt(dx * dx + dy * dy); } } // 定义一个三维坐标类，继承于二维坐标类 class Point3D extends Point2D { int z; // 坐标 z // 构造函数 public Point3D(int x, int y, int z) { super(x, y)...
请解释这段代码：for (i = 0; i < 4; i++) { int dx = x; int dy = y; int range = 1 + (Rank == 0 ? 0 : rand() % Rank);//该路段挖掘的宽度/长度 while (range > 0) { //计算出将要访问到的坐标 dx += direction[i][0]; dy += direction[i][1]; int count = 0, k; for (j = dx - 1; j < dx + 2; j++) { for (k = dy - 1; k < dy + 2; k++) { //abs(j - dx) + abs(k - dy) == 1 确保只判断九宫格的四个特定位置 if (abs(j - dx) + abs(k - dy) == 1 && maze[j][k] == ROUTE) { count++; } } }
其中，dx 和 dy 的初始值等于传入的变量 x 和 y，range 的初始值根据 Rank 的值来确定。 3. 在一个 while 循环内部，当 range 大于 0 时，执行以下操作： - 根据方向数组 direction，计算出将要访问的坐标 dx 和 ...
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