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该文件包含LabVIEW 2017绘制直方图的相关资源。

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简介:
通过使用LabVIEW 2017开发的一种直方图和饼状图生成工具,该工具呈现出与Microsoft Excel相似的直方图样式,其中柱状图的上方直接显示了数值数据。该系统能够根据来自多个PASS/FAIL数据的实时输入,动态地更新并刷新直方图和饼状图的显示效果,从而提供更直观的数据分析结果。

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  • LabVIEW 2017 .rar
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    本资源为LabVIEW 2017版本下的直方图绘制示例程序,帮助用户快速掌握利用LabVIEW进行数据统计与可视化的方法。包含源代码和实例说明。 使用LabVIEW 2017编写了一个直方图和饼状图程序。该程序在柱子上显示数字,类似Excel中的直方图,并可以根据多个PASS/FAIL数据实时更新图表。
  • 利用MATLAB调用GMT进行地学
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    本简介提供使用MATLAB与GMT工具包结合绘制高质量地学图形的方法和资源介绍,涵盖软件安装、函数应用及实例分析。 本资源包含了一个完整的Matlab函数,该函数用于动态加载和保存地学图件,并通过调用GMT API接口来增强程序中的绘图功能。这对使用Matlab进行绘图非常有帮助。
  • RepVGG
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    本页面提供了与RepVGG网络架构相关的各类资源文件,包括预训练模型、代码实现及研究论文等,旨在为研究人员和开发者提供便利。 RepVGG网络是一种结构独特的深度学习模型,在图像分类、目标检测等领域有广泛应用。它的一个显著特点是能够在训练阶段使用复杂的多分支架构,在推理阶段转换为简洁的单一分支形式,从而在保持高精度的同时大幅减少计算量和内存占用。 此外,关于RepVGG网络的权重文件通常包含预训练参数,这些参数可以加速模型收敛,并且提高迁移学习的效果。通过下载并加载合适的权重文件,用户能够快速地将RepVGG应用于不同的任务中。
  • Qt 编写教程及
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    本资源提供详细的Qt绘制软件编程教程和完整源代码,涵盖界面设计、事件处理、图形绘制等核心内容,适合初学者入门学习。 **Qt 编写绘图软件教程及相关源码详解** Qt 是一个跨平台的 C++ 库,用于开发图形用户界面应用程序。它提供了丰富的功能,包括窗口管理、2D 和 3D 绘图、网络通信、数据库接口等,使得开发者能够高效地构建高质量的应用程序。在本教程中,我们将专注于 Qt 的 2D 绘图功能,并通过实际的代码示例来学习如何创建一个简单的绘图软件。 我们需要理解 Qt 的绘图系统。在 Qt 中,`QPainter` 类是核心绘图类,它提供了一组丰富的绘图方法,如画线、画圆、填充形状、设置颜色和字体等。`QPaintEvent` 用于处理窗口或部件的绘制事件,而 `QGraphicsView` 和 `QGraphicsScene` 是用于更高级别图形操作的类,它们支持缩放、平移和复杂的图形对象交互。 在 paintExample 这个源码中,我们可以看到一个基本绘图应用的实现。该应用通常包含以下几个关键部分: 1. **主窗口(MainWindow)**:这是用户与应用程序进行主要互动的地方,通常继承自 `QMainWindow` 类。在主窗口中,可以添加一个 `QWidget` 或 `QGraphicsView` 作为绘制区域。 2. **绘图区域(PaintWidget)**:这是实际的绘图界面,可以继承自 `QWidget` 并重写 `paintEvent` 函数,在这个函数里使用 `QPainter` 进行各种绘画操作。例如,可以通过定义鼠标按下、移动和释放事件来实现拖动绘制功能。 3. **事件处理**:通过重载如 `mousePressEvent`, `mouseMoveEvent`, 和 `mouseReleaseEvent` 之类的函数,可以捕捉用户的鼠标动作,并根据这些动作在绘图区域内绘制相应的图形。通常,在 `mouseMoveEvent` 中会更新 `QPainter` 的坐标并调用 `update()` 函数来触发重绘。 4. **颜色和工具选择**:为了提供更多的绘画功能,可以添加颜色选择器和画笔类型选择器等组件。通过改变 `QPainter` 的属性如线条的颜色、宽度以及填充样式,用户可以选择不同的绘制方式。 5. **保存与加载绘图内容**:可以通过将 `QPainter` 的内容转换为 `QImage`, 并将其存储在常见的图像格式中(例如 BMP 或 PNG)来实现对绘图的保存。同样地,可以读取这些文件并将它们重新显示在绘图区域内。 通过分析 paintExample 源码中的实现方式,你可以了解如何组织事件处理逻辑、使用 `QPainter` 进行绘画以及与其他 Qt 组件进行协同工作的方法。此外,Qt Creator 是一个功能强大的集成开发环境(IDE),它提供了代码编辑、调试和项目管理等特性,有助于更便捷地编写与测试 Qt 应用程序。 通过深入学习 paintExample 示例,你不仅能掌握使用 Qt 进行 2D 绘画的技术,并且还能了解如何构建完整的 Qt 项目。同时,探索更多关于 Qt Creator 的功能将使你的开发效率得到进一步提升,在实践中不断积累经验,则有助于创建出更加复杂和功能丰富的图形应用程序。
  • C#数据代码
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    本段代码展示了如何使用C#编程语言来创建和展示数据直方图。通过简单的步骤实现数据分析可视化,适用于初学者快速入门数据表示方法。 此实例是在C#中利用第三方控件开发数据报表,将数据库中的数据分析后绘制成包括曲线、柱状图等形式的图表。
  • LabVIEW程序PID、Modbus及伺服控).rar
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    此资源包包含使用LabVIEW编写的多种程序,包括PID控制器、Modbus通信和伺服控制系统,适用于自动化与工业控制领域。 伺服电机控制 Modbus命令帧生成程序设计 波形记录 数据的采集与显示 串口通讯 PID控制
  • 灰度
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    本文章介绍了如何使用不同的算法和工具来绘制灰度图像的直方图,并分析其在图像处理中的重要性。 这款图像处理小程序支持新建、打开和保存位图功能,并且能够绘制灰度图的直方图。
  • 于org.apache.commons.httpclient
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    简介:Apache Commons HttpClient 是一个用于发送 HTTP 和 HTTPS 请求的 Java 库,提供简单易用的 API 接口和强大的功能支持。 Apache HttpClient 是一个强大的Java库,用于执行HTTP请求。在标题org.apache.commons.httpclient相关资源包中,我们可以看出这是关于使用Apache HttpClient进行HTTP通信的知识点。Apache HttpClient库是Apache软件基金会的一个项目,它提供了对HTTP协议的全面支持,包括GET、POST、PUT等方法,以及处理cookies、重定向和身份验证等功能。 描述中的三个JAR文件分别是: 1. **commons-codec-1.3.jar**:这是一个编码解码库,包含了各种常见的编码和解码算法,如Base64、Hex和URL编码。在HttpClient中,这个库用于处理URL编码、MD5哈希等任务,在网络通信中的数据转换方面起着重要作用。 2. **commons-httpclient-3.0.jar**:这是Apache HttpClient的核心库,提供了HTTP客户端接口和实现。支持HTTP1.0和HTTP1.1协议,并包含了连接管理、多线程请求处理以及SSLTLS安全连接等功能。用户可以通过HttpClient类创建HTTP请求并设置各种参数。 3. **commons-logging.jar**:这是一个日志抽象层,允许程序在运行时选择不同的日志实现。在HttpClient中,它用于记录请求和响应的信息,帮助开发者调试和追踪问题。 了解这些库后,我们可以深入学习以下关键知识点: 1. **HttpClient的使用**:如何创建一个HttpClient实例,并设置URL、方法类型和其他参数。 2. **请求执行**:发起GET和POST请求并传递参数;处理重定向及自动登录。 3. **响应处理**:解析HTTP响应状态码,获取响应头与主体内容以及解决编码问题。 4. **连接管理**:复用连接以提高效率,并控制最大连接数来确保线程安全。 5. **安全性**:配置SSLTLS并实现HTTPS通信;处理证书相关操作。 6. **异常处理**:捕获和处理网络错误,如连接失败或超时等情形。 7. **性能优化**:使用连接池减少频繁创建及关闭连接的开销,从而提升应用性能。 8. **日志系统集成**:如何通过Commons-Logging配置并利用不同的日志实现。 掌握这些知识点后,开发者可以高效地运用Apache HttpClient构建与HTTP服务器交互的应用程序。无论是简单的网页抓取还是复杂的Web服务调用,HttpClient都能提供强有力的支持。在实际开发过程中理解这些库的工作原理和使用方法将有助于编写出更稳定、可维护的代码。
  • 仪:用MATLAB微分程组
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    本工具介绍如何利用MATLAB软件绘制微分方程组的相图,适用于数学建模与动力系统分析,帮助用户深入理解动态系统的性质。 为了在MATLAB中安装并使用应用程序,请确保具备动力学系统的基础知识以正确理解和解释结果。 文档的第二章简要介绍了理论背景,第三章则提供了用户指南与功能详解,而第四章展示了一些基于真实示例的应用程序生成成果和相画像。需要注意的是,在R2020b之前的MATLAB版本中,应用程序仅能使用有限的功能;例如鼠标点击绘图交互(如添加轨迹、猜测解决方案)在此前的版本中将无法运作。 特别感谢Ameer Hamza与John DErrico在MATLAB Answers上的贡献!欢迎通过评论分享您的建议或反馈。如果您发现该应用对您有帮助,并希望其他用户也能找到并使用它,请给予积极评价。
  • Python词云代码及
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    本项目提供详细的Python代码示例和相关文件,用于创建美观且信息丰富的词云图,适合初学者学习与实践。 使用Python绘制词云图的代码示例包括设置字体大小的功能,并且包含了中文分词文件和中文字体。