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该项目为数据结构课程的期末大作业,采用简易电子表格形式呈现。

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简介:
简易电子表格提供了一系列表格处理功能,包括表格的创建、数据的录入、编辑、统计分析以及各种其他表格操作。其主要功能包括:首先,它能够以表格形式清晰地呈现数据,并允许用户通过简单的功能键进行操作;其次,该工具支持创建空白表格并在屏幕上实时显示,从而方便用户直接进行数据输入;第三,用户可以通过键盘将数据输入到电子表格中,同时具备基本的输入和编辑功能;第四,该软件支持将表格中的任意数据块复制到其他位置;第五,它还支持鼠标操作来便捷地使用各项功能;第六,该电子表格能够显示和输入汉字;第七,它提供统计计算能力,例如合计、求平均值以及查找最大值和最小值;第八,该工具具备排序功能,能够按照大小或升序/降序排列行或列中的数据(对于字符串型数据,还可选择大小写敏感性);最后,该软件支持对电子表格进行保存至磁盘文件,并随时可以读取这些文件以继续处理。

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客服
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  • 设计:
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    本课程设计旨在通过开发简易电子表格软件,教授和实践数据结构原理。学生将运用链表、树等数据结构实现电子表格的基本功能,如单元格管理、公式计算及存储系统。 简易电子表格功能概述:该工具能够创建、编辑表格,并执行统计分析和其他相关操作。 1. 显示表格并提供基础的功能键支持。 2. 允许用户建立空白表格并在屏幕上展示,以供数据输入。 3. 支持通过键盘将数据添加至屏幕上的电子表格中,同时具备基本的数据编辑功能。 4. 可复制任意区域内的数据到其他位置。 5. 提供鼠标操作的各项功能支持。 6. 具备汉字显示与输入能力。 7. 实现统计计算,包括总和、平均值以及最大/最小数值的求解等功能。 8. 支持排序功能,可以对行或列中的数据进行升序或降序排列,并且对于字符串型的数据还提供大小写敏感选项。 9. 提供表格保存功能,使电子表格能够存储在磁盘文件中并随时读取以继续处理。
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    本课程旨在通过实际项目的开发,帮助学生掌握Java编程的核心技能和软件工程的基本理念。学生将完成一个完整的Java应用程序,涵盖需求分析、系统设计与实现等环节。 Java期末大作业项目课程设计是针对K12阶段学生的一次综合实践机会,旨在提升他们对Java编程语言的理解与应用能力。在这个项目中,学生们将学习如何使用Java解决实际问题,并涵盖需求分析、设计到编码实现的全过程。 下面是详细探讨可能涉及的关键知识点: 1. **基础语法**:作为一门面向对象的语言,学生首先需要掌握基本的语法结构,包括变量定义、数据类型、运算符以及控制流(条件语句和循环语句)等。此外,函数使用也是必不可少的一部分。 2. **面向对象编程**:理解类与对象的概念,并熟练掌握如何定义类及创建和使用对象。同时需要了解封装、继承和多态三大特性,进一步还需要学习接口和抽象类的高级概念。 3. **异常处理**:学生将学会利用try-catch-finally语句来管理程序运行时可能出现的各种错误情况,包括理解不同类型的异常结构,并掌握自定义异常的设计与使用方法。 4. **集合框架**:熟悉ArrayList、LinkedList、HashSet和HashMap等常用Java集合类的特性和应用场景。同时了解这些数据结构的基本操作方式。 5. **IO流**:学习如何通过输入输出流处理文件读写,包括对象序列化/反序列化以及网络通信中的套接字编程。 6. **多线程**:理解线程的概念,并能够使用Thread类和Runnable接口来创建并管理多个并发任务。此外,还需要掌握同步机制、互斥锁及相关的并发工具类。 7. **GUI编程**:通过Java Swing或JavaFX库学习如何构建图形用户界面(如按钮、文本框等组件),以及事件监听器的设置。 8. **数据库操作**:了解SQL语言,并学会使用JDBC进行数据库连接与查询,掌握增删改查操作及预编译语句和事务管理。 9. **设计模式**:虽然对于初学者来说可能较为复杂,但是可以初步接触单例、工厂等常见设计模式,提高代码的可读性和维护性。 10. **版本控制**:使用Git进行项目管理和团队协作。学习提交代码、创建分支以及合并冲突解决的基本操作。 通过完成这一Java期末大作业课程设计任务,学生们不仅能加深对Java语言的理解和应用能力,还能锻炼到项目管理与团队合作技能,并为未来的学习及职业生涯打下坚实的基础。
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    本PDF文档是关于OpenGL图形学课程的期末大作业,详细记录了学生使用OpenGL进行图形编程的学习成果和实践项目。 ### 项目概述 本项目旨在创建一个海面日出的场景,在该场景中天空上有飞机,海上有小船,并且在远方被雾遮挡的地方有一座金色宝塔。 ### 用户交互介绍 1. **鼠标移动** - 鼠标移动可以控制视角的变化。 2. **滚轮滑动** - 通过滚动鼠标的滚轮可以直接放大或缩小场景的视图范围。 3. **按键操作** - 使用键盘上的`W`(上)、`A`(左)、`S`(下)和`D`(右)键来控制视角在三维空间中的移动。 ### 引用库介绍 1. **Glad库**:用于访问OpenGL的规范化接口,简化了对OpenGL函数指针的管理。 2. **GLFW库**:一个跨平台图形、窗口管理和输入处理库。在这个项目中用来创建和管理主窗口,并且负责处理用户交互如鼠标移动与滚轮操作以及键盘按键事件。 3. **glm库**:提供向量及矩阵运算,方便在C++代码中进行数学计算。 4. **Assimp库**:用于导入多种格式的3D模型文件(例如OBJ),在此项目可能用来加载宝塔和其他3D对象。 5. **stb_image.h**:一个单头文件图像处理库,支持读取JPEG、PNG等多种图片格式,主要用于加载天空盒或其他纹理贴图。 ### 交互功能说明 用户可以通过以下方式与场景进行互动: - 鼠标移动用于改变视角; - 滚动鼠标滚轮可以缩放视图范围; - 使用`W`(上)、`A`(左)、`S`(下)和 `D`(右)键来控制摄像机的平移,从而在三维空间中自由探索场景。 ### 项目意义 本项目的实施不仅展示了基本计算机图形学原理的应用,如投影变换、光照计算以及雾化效果等,并且通过使用OpenGL进行3D渲染提供了实践机会。借助上述库的帮助,学生能够更专注于构建和实现复杂的视觉场景而不必深究底层技术细节。此外,该项目还涉及到空间坐标转换、纹理贴图及深度测试等内容的学习与应用,这些都是图形学课程中的核心概念。 此项目有助于K12教育阶段的学生理解理论知识的实际应用场景,并增强他们的编程能力和问题解决技巧。
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    本课程的大作业是模式识别领域的一个实践项目,旨在帮助学生将课堂上学习到的理论知识应用到实际问题中,通过设计和实现具体的模式识别系统或算法,加深对模式识别技术的理解。 一、非参数估计法之Parzen窗估计与K最近邻估计 本实验的目的是学习Parzen窗估计和k最近邻估计方法。在之前的模式识别研究中,我们假设概率密度函数的参数形式已知,即判别函数J(.)的参数是已知的。本节使用非参数化的方法来处理任意形式的概率分布而不必事先考虑概率密度的参数形式。在模式识别中有许多令人感兴趣的非参数化方法,Parzen窗估计和k最近邻估计就是两种经典的估计法。 二、支持向量机编程 1. 题目描述 1.1 线性分类 sp=[3,7; 6,6; 4,6;5,6.5] % 正样本点 sn=[1,2; 3,5;7,3;3,4;6,2.7] % 负样本点 加入两个不可分点进行软间隔分类。