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App Inventor编程课程简介08061

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简介:
本课程旨在通过MIT App Inventor平台教授基础编程技能,适合编程初学者。学员将学习如何设计和开发手机应用,掌握逻辑思维与问题解决技巧。 制作可以摇晃切换歌曲的音乐播放器App。 1. 学习屏幕、按钮、图像、标签、文本输入框等相关组件。 2. 掌握控制、逻辑、数学、文本和变量功能块的应用。 3. 理解编程流程。

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客服
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  • App Inventor08061
    优质
    本课程旨在通过MIT App Inventor平台教授基础编程技能,适合编程初学者。学员将学习如何设计和开发手机应用,掌握逻辑思维与问题解决技巧。 制作可以摇晃切换歌曲的音乐播放器App。 1. 学习屏幕、按钮、图像、标签、文本输入框等相关组件。 2. 掌握控制、逻辑、数学、文本和变量功能块的应用。 3. 理解编程流程。
  • App Inventor实例与指南
    优质
    《App Inventor编程实例与指南》是一本详细介绍如何使用MIT App Inventor平台开发安卓应用的教程书,通过丰富的实例讲解编程基础知识及实践技巧。适合编程初学者和教育工作者参考学习。 第1章 Hello Purr 第2章 油漆桶 第3章 打地鼠 第4章 开车不发短信 第5章 虫快跑 第6章 巴黎地图旅游 第7章 安卓,我的车在哪? 第8章 总统测验 第9章 木琴 第10章 出题及答题 第11章 广播中心 第12章 遥控机器人 第13章 亚马逊掌上书店 第14章 理解应用的结构 第15章 软件工程与应用调试 第16章 应用中的存储 第17章 创建动画应用 第18章 程序中的决策:条件块 第19章 数据列表编程 第20章 循环 第21章 定义过程 第22章 数据库 第23章 传感器 第24章 与Web API通信 序言
  • App Inventor示例与指南
    优质
    《App Inventor编程示例与指南》是一本面向初学者的教程书籍,通过丰富的实例和详细的指导帮助读者掌握使用MIT App Inventor开发手机应用的技术。 本书专为编程初学者设计,前13章采用案例教学方式,通过讲解13个简单的应用实例,让读者逐步了解编程过程及基本概念,并掌握使用App Inventor进行编程的方法。后面的11章则是指南或手册性质的内容,从专业角度对编程的概念进行了梳理,并详细介绍了Android应用特有的传感器和Web访问功能。
  • MIT App Inventor
    优质
    MIT App Inventor小程序是一款由麻省理工学院开发的编程工具,旨在帮助用户轻松创建属于自己的安卓应用,无需任何编程经验。 这是用MIT App Inventor制作的一个小应用,包括了九种不同语言的表白内容,并配有图片及音频,是一个有趣的小应用。
  • APP Inventor开发大作业获得99高分
    优质
    本简介介绍了一份在APP Inventor开发课程中完成的大作业,该作品凭借其创新性和实用性获得了高达99分的优异成绩。 用APP Inventor编写的APP课程最终得分99分。主要组件如下: 1. Image组件:用来播放开机动画; 2. Button组件:触发各种事件或切换屏幕; 3. Clock组件:计时到结束时触发相应事件,例如动画结束后跳转至下一屏; 4. TinyDB组件:储存已注册的用户信息,在登录验证账号和设置任务后将内容保存进数据库中以便后续查看; 5. PasswordTextbox组件:输入密码使用; 6. Textbox组件:用于输入用户名及设定的任务内容; 7. Label组件:显示相关信息或作为占位符。
  • App Inventor MQTT组件实例教
    优质
    本教程详细介绍如何使用App Inventor平台开发基于MQTT协议的应用程序,通过实际案例解析组件功能与应用技巧。适合初学者快速上手。 App_inventor_mqtt组件例程包含mqtt组件,适用于接入阿里云或onenet云平台。此例程演示了如何连接到阿里云平台,请自行修改连接参数,不要使用原参数。教程链接中提供了详细步骤:https://blog..net/weixin_55576473/article/details/127580362?spm=1001.2014.3001.5501(注:此处仅提及教程链接,实际重写时应移除该链接)。
  • ADC0832
    优质
    ADC0832是一款双通道8位模数转换芯片。本文档介绍了其工作原理、引脚功能以及如何通过软件进行配置和读取数据的方法。 ADC0832通过串口通信进行AD转换,并理解其工作原理;同时使用ATC89C51模拟I2C通信。
  • DETRPPT(适合绍)
    优质
    DETR是一种革命性的目标检测框架,采用Transformer模型实现端到端学习。本PPT旨在简明扼要地介绍DETR的工作原理及其在计算机视觉领域的应用前景,适用于教学与研究参考。 DETR是一种基于深度学习的目标检测模型,它引入了Transformer架构,彻底改变了传统的方法。在DETR中,目标检测被视为集合预测问题,并且避免了非极大值抑制(NMS)后处理步骤。 其主要组成部分包括CNN主干网络、Transformer编码器、解码器以及预测头部。首先使用如ResNet101的CNN主干网络从输入图像提取特征并进行降维,以适应Transformer的需求;然后利用Transformer编码器学习全局上下文信息,并通过解码器生成边界框。 在训练过程中,DETR采用匹配策略将预测框与真实目标框相匹配,并计算损失。推理时,则仅保留高于阈值的预测结果,其余视为背景类。 特别的是,在每个注意力层之前使用位置编码来捕捉不同物体间的关系;Transformer解码器则通过多头自注意和交叉注意力机制进行预测并经过全连接层(FFN)输出以实现深度监督。预测头部由ReLU激活函数、隐藏层以及线性投影组成,用于边界框的中心坐标与宽度高度等参数及类别标签的预测。 为了处理固定数量的目标检测结果,“∅”特殊类被引入表示未发现目标的情况;DETR采用二分图匹配策略解决预测和真实目标之间的对应关系问题,并利用匈牙利算法计算损失函数。同时,分类损失、L1与IOU组合后的盒状损失共同优化模型性能。 训练时增加Transformer编码器的层数可提升表现力但需注意过深网络可能延长训练时间及消耗更多资源;总体而言DETR通过端到端学习简化流程并提高效率,在集合预测和二分图匹配方面具有创新性,能够灵活处理不同大小的目标而无需复杂后处理步骤。
  • Codesys软件
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    Codesys编程软件是一款功能强大的工业自动化开发工具,支持多种国际标准和编程语言,广泛应用于PLC、机器人等设备的程序编写与调试。 Codesys在PLC编程领域非常流行。这份文档详细介绍了如何使用Codesys软件,并且讲解清晰明了。对于有西门子STEP 7基础的用户来说,更容易接受和理解这些内容。