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该文件包含RFID课程以及完成最后大作业时编写的代码。

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简介：
该课程涵盖RFID系统的代码开发，以及最终的大作业设计方案及其相应的代码，旨在帮助学习者掌握结构化程序设计的核心理念；同时，还将深入探讨系统架构的设计与实际应用，并熟练运用数据库的存取方法。此外，课程还将提供对综合系统设计基本原理的理解，并显著提升学习者在C#语言程序设计方面的综合应用能力。本次开发的编程内容主要为了研究嵌入式图书管理系统软件的开发路径和应用策略。更重要的是，它为项目策划、概要设计以及详细设计奠定了坚实的基础，并且将作为维护人员进行内部维护、信息更新、验收和测试的重要依据。

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  • RFID课程与最终大作业设计代码.zip
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    该资料包含RFID技术相关课程内容及实验指导，并附带最终大作业的设计代码。适合学习和实践RFID系统开发的学生参考使用。 RFID课程的代码及最后的大作业设计旨在帮助学生掌握结构化程序设计的基本思想；熟练运用系统结构的设计与应用技巧；精通数据库存取方法；了解综合系统设计的基本原理，并提高C#语言在实际项目中的综合应用能力。该需求的研究重点在于嵌入式图书管理系统软件开发途径和应用方法的探索，同时为项目的策划、概要设计及详细设计提供基础依据，也为维护人员进行内部维护、信息更新、验收与测试工作提供了必要的指导。
     
  • MATLAB简单代码集-My-Small-Program-Collection:包含我编写的小程序及部分课程大作业...
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    本仓库汇集了使用MATLAB编写的各类小程序和部分课程项目作业，旨在提供学习与实践参考。欢迎浏览与贡献！ 我的小程序集合My-Small-Program-Collection包含我编写的各种小程序，包括但不限于单次作业、实践项目和个人兴趣项目的代码。 现有内容描述如下： 1. 网易云音乐爬虫：用于获取在线可播放的音乐（包括会员限定下载音乐）。 2. 有道词典爬虫：自动翻译功能的网页数据抓取工具。 3. B站视频爬虫：针对av号时代的代码，目前未知其是否可用。 信号与系统课程作业： 实现了信号从时域到频域转换、采样和还原的功能，但该程序没有实际用途（仅为课程任务）。 基于protobuf和gRPC的消息订阅服务器和客户端开发项目。 支持配置最短消息存在时间和最大连接客户端数的设置。 计算机图形学期中项目的实验版本代码： 实现图像间色彩转换以及不同颜色空间内颜色通道相关性的比较分析。正式提交版本在相应的作业库中（包含双向）快速拓展随机数地图场景构建、RRT和双向RRT算法实现。 基于稀疏表示的人脸识别论文《RobustFaceRecognitionviaSparseRepresentation》的简单实现与结果分析。 巡线小车： 使用PD控制算法，在v-rep环境中模拟运行的小车程序。
     
  • 数据库课程大作业文件汇总（含平时成绩和A级总成绩）
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    本文件为数据库课程的大作业资料合集，内附学生平时成绩及最终A级总评成绩，便于教学管理和成绩查询。 本系统采用Python中的webpy模块构建系统架构。前端通过render函数渲染设定好的HTML文件生成页面；后端使用Python类操作数据库进行数据传递。所使用的数据库为MySQL8.0.27版本，需下载并安装Python3.8和Sublime Text编译器，并在MySQL8.0.27中导入我们提供的备份SQL文件以创建好数据库。之后调用python代码即可完成系统的其他主机上的迁移与安装操作。
     
  • 编译完成后的freeglut文件包含32位和64位的dll、lib及h文件
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    本项目提供FreeGLUT库编译后的二进制文件，包括适用于Windows 32位与64位系统的DLL动态链接库、LIB导入库以及H头文件。 现在提供一个编译完成后的freeglut文件（freeglut官网提供的下载都是源码，需要自己编译非常麻烦），包含32位和64位的SDK，右键有dll、lib、h文件，满足开发需求，在VS中可以直接导入使用。
     
  • 软件工程课程资料，大作业及代码
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    本资源包涵盖全面的软件工程课程资料、课堂项目和编程代码，旨在帮助学生掌握软件开发的最佳实践与技术。 软件工程设计大作业课件非常经典，适合初学者掌握软件工程的核心概念和要义。
     
  • 包含源文件的编译完成的insight
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    包含源文件的编译完成的Insight介绍了在软件开发过程中，如何管理和处理源代码文件以确保成功编译，并提供了对编译过程深入理解的见解。 在软件开发过程中，调试是一项至关重要的任务，它能够帮助我们发现并修复代码中的错误。Insight是一款功能强大的源码级调试器，尤其适用于C和C++语言的项目。本段落旨在详细介绍已编译好的Insight及其附带的源文件，在MingW环境下如何进行高效的调试工作。 首先，我们需要了解一些关于Insight的基本信息。Insight是由GNU开发的一款图形用户界面（GUI）调试工具，它基于GDB（GNU调试器）。GDB是一款强大的命令行调试程序，而Insight则在此基础上提供了更加友好的图形化环境，使得开发者能够更直观和方便地进行代码的检查与修改。 接下来将讨论的是“编译好的insight”。这意味着用户无需自行编译工具包就可以直接使用。这对于开发人员来说是非常有利的，因为它节省了构建环境以及配置工具链的时间和精力。“insight-6.6-mingw”压缩文件可能包含Insight可执行程序及其针对MingW环境下的特定设置。 MingW是Windows操作系统上的一个开源GNU开发套件集合。它提供了GCC（GNU Compiler Collection）及其他GNU工具，让C/C++编程能够在非UNIX系统上进行原生操作。“insight-6.6-mingw”这个版本的Insight被特别设计用于满足MingW用户的需求，在他们的开发环境中可以无缝集成并提供调试支持。 有了编译好的Insight和源文件后，开发者不仅可以利用其图形界面来进行代码调试工作，还可以深入研究该工具的工作原理，并对其进行定制或扩展。这使得学习、理解和改进这个调试器成为可能，对于那些想要深入了解调试器内部机制或者希望对它进行二次开发的程序员来说尤其有价值。 使用编译好的Insight时，请确保已正确安装MingW并配置了相应的环境变量。通过命令行启动该工具后即可加载项目，并设置好必要的调试选项开始工作流程。在源代码视图中，可以清晰地查看到程序代码并在需要的位置放置断点；当程序运行至这些位置时会暂停执行，此时可以通过检查变量值、调用栈等方式来进行详细的分析和调试。 总而言之，“编译好的insight带源文件”为MingW用户提供了一款强大且易于使用的调试工具。这不仅使得在Windows平台上进行C/C++开发更加高效，还提供了深入学习及自定义该调试器的可能性。通过熟练掌握Insight的使用方法，开发者能够更有效地修复代码中的错误并提高软件质量，从而提升整体的工作效率。
     
  • 文本分类深度学习课程大作业完整代码及数据
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    本项目包含一个完整的基于深度学习的文本分类课程作业源代码和相关训练数据集。适合深入研究自然语言处理技术的学生和研究人员参考使用。 本系统采用了清华NLP组提供的THUCNews新闻文本分类数据集的子集。该数据集是根据新浪新闻2005年至2011年间的历史RSS订阅频道生成，包含74万篇新闻文档（总计约2.19GB），均为UTF-8纯文本格式。在此基础上，对原始的新浪新闻分类体系进行了重新整合划分，并确定了以下14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏和娱乐。
     
  • Python编程-课程作业：包含我们所有课堂作业的内容
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    本课程作业集涵盖了整个学期的所有课堂练习和项目，旨在通过实践加深学生对Python编程语言的理解与应用。 Python编程涵盖了我们所有的课堂作业。
     
  • MATLAB代码续行 - reaction_diffusion_pattern_formation: 该文件夹包含我的本科毕业论文代码...
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    本文件夹收录了作者为撰写本科毕业论文而编写的MATLAB代码，专注于通过反应扩散机制探索图案形成过程。 该文件夹包含了我为本科毕业论文编写的代码。其中schnackenberg_final.edp是一个FreeFEM++文件，它实现了Schnackenberg反应扩散系统，并采用分数步长法进行时间推进。随后利用时间推进后的最终稳态作为牛顿-拉夫森迭代的初始条件，在这种情况下解决方案迅速收敛且能够确认已达到稳定状态。 我还编写了一些MATLAB脚本用于对来自schnackenberg_final.edp文件中的雅可比矩阵（J）实施对角化处理。其中，JStar是基于对称适应性基础上计算出的雅可比行列式；而RMatrix则构建了一个矩阵R使得 JSTAR=RJR 成立，以实现向对称适应基础转换的目的。 为了建立这个矩阵 R，我们需要应用一些群表示理论的知识。对于更详细的解释，请参阅“在存在对称性情况下的数值连续和分叉（2014）.pdf”文档；该论文曾在班加罗尔TIFR-CAM的2014年有限元会议计算PDE会议上进行过介绍。
     
  • 浙大唐敏GPU课程四次平时作业的完整代码与报告
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    这段内容包含了浙江大学唐敏教授所开设的GPU课程中学生完成的四个阶段的作业。每个作业不仅提供了完整的源代码，还包含详细的实验报告和分析，为学习者提供了全面的学习资源。 浙大唐敏的GPU代码和报告包括四次作业：设备GPU支持信息查询、用cuda实现julia、使用共享内存和局部变量在CUDA中实现图像模糊化或去尖锐化，以及利用多流进行图像模糊化和去尖锐化的实现。