String a="\"t\",\"y\",\"f1\",\"y1\",\"f2\",\"y2\"\n0,4.8125515,0,0.0430110702851556,0,1.483257960899209e-15\n0.0001953125,-4.7331104,0.05,0.00010268241911112534,0.05,0.00009321232729018515\n0.000390625,4.8125515,0.1,0.00008748462260776888,0.1,0.00009235397397381446\n0.0005859375,-4.7331104,0.15,0.00019740675537320687,0.15000000000000002,0.00019864891475278678\n0.00078125,4.8125515,0.2,0.00022535397402499377,0.2,0.0002177216832884368\n0.0009765625,-4.7331104,0.25,0.00014084642020499228,0.25,0.00013580116748134106\n0.001171875,4.8125515,0.3,0.0001753970681778814,0.30000000000000004,0.00016124708335098006\n0.0013671875,-4.7242146,0.35,0.00002345787629923701,0.35000000000000003,0.00003724629410548667\n0.0015625,4.8125515,0.4,0.00004481052887737797,0.4,0.00004665789125984644\n0.0017578125,-4.7242146,0.45,0.00006417868449870474,0.45,0.00006421365307366507\n0.001953125,4.8125515,0.5,0.00010663526024286171,0.5,0.00009860869613544"; if(isJson(a)){ objectMapper = ObjectMapperConfig.createObjectMapper(); try { ResponseMessage<TriggerJobChartItem> triggerJobChartItemResponseMessage = objectMapper.readValue(a, new com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference<ResponseMessage<TriggerJobChartItem>>() { }); System.out.println(triggerJobChartItemResponseMessage); } catch (JsonProcessingException e) { throw new RuntimeException(e); } }这个总是报错 我要如何修改才行

时间: 2025-06-03 20:59:17 浏览: 14
<think>好的,用户现在遇到了Jackson反序列化时出现的MismatchedInputException异常,具体是无法构造ResponseMessage<TriggerJobChartItem>的实例。我需要根据用户提供的引用和之前的对话来找出解决方法。首先,引用[1]提到问题是因为目标类没有接受String参数的构造方法或工厂方法。用户现在的情况是将字符串内容解析为ResponseMessage对象,可能输入的JSON结构不符合预期,或者ResponseMessage类缺少必要的反序列化配置。用户之前的问题中,解决方案提到了添加构造方法、配置ObjectMapper和使用自定义反序列化器。现在需要具体针对ResponseMessage类进行调整。可能的情况是,服务端返回的JSON是一个简单字符串(如"t"),但客户端期望的是一个对象,导致类型不匹配。例如,如果ResponseMessage需要包含一个泛型数据字段,但实际返回的JSON是纯字符串,无法映射到该结构。 另外,引用[4]提到可以使用@JsonIgnoreProperties来忽略未知字段,但这里的问题可能更基础,是结构不匹配。需要检查ResponseMessage是否有合适的构造函数或工厂方法,或者是否有必要调整ObjectMapper的配置,比如启用ACCEPT_EMPTY_STRING_AS_NULL_OBJECT或使用自定义反序列化器。 还需要考虑是否泛型参数TriggerJobChartItem导致的问题,可能需要在反序列化时处理类型擦除的问题,使用TypeReference来明确类型信息。例如,使用mapper.readValue(jsonString, newTypeReference<ResponseMessage<TriggerJobChartItem>>(){})。 另外,用户提供的错误示例中的输入数据看起来像CSV格式,而非标准JSON,这可能导致Jackson无法正确解析。需要确认数据格式是否正确,或者是否需要自定义解析器来处理这种非标准格式。 总结可能的解决步骤:1.检查JSON结构是否符合目标类结构;2.添加合适的构造方法或@JsonCreator注解;3.配置ObjectMapper以容错;4.使用TypeReference处理泛型;5.自定义反序列化器处理特殊情况;6.确保数据格式正确。</think>### 分步解决方案 #### 一、分析异常根源 1. **JSON结构与类定义不匹配** - 当JSON内容为简单字符串`"t"`时,Jackson无法将其直接映射到`ResponseMessage`对象,因为该对象需要结构化的数据字段(如`code`、`data`等)[^1] - 错误示例: ```json // 实际接收的JSON "t" // 期望的ResponseMessage结构 { "code": 200, "data": { "field1": "value1", "field2": "value2" } } ``` #### 二、代码修改方案 1. **方案1:统一数据结构** - 确保服务端返回的JSON结构与`ResponseMessage<T>`定义一致: ```java @Data public class ResponseMessage<T> { private int code; private T data; // TriggerJobChartItem需包含y/f1/y1等字段 } ``` - 调整服务端返回格式: ```json { "code": 200, "data": { "y": 4.8125515, "f1": 0.0430110702851556, "y1": 1.483257960899209e-15 } } ``` 2. **方案2:添加自定义反序列化逻辑** - 若无法修改服务端数据格式,需为`ResponseMessage`添加字符串解析支持: ```java public class ResponseMessage<T> { // 添加@JsonCreator注解处理字符串输入 @JsonCreator(mode = JsonCreator.Mode.DELEGATING) public static ResponseMessage<String> fromString(String value) { ResponseMessage<String> msg = new ResponseMessage<>(); msg.setCode(200); msg.setData(value); // 将字符串存入data字段 return msg; } } ``` 3. **方案3:配置ObjectMapper容错机制** - 允许空字符串或简单类型映射到对象: ```java ObjectMapper mapper = new ObjectMapper() .enable(DeserializationFeature.ACCEPT_EMPTY_STRING_AS_NULL_OBJECT) .configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false); ``` #### 三、泛型类型处理 1. **明确泛型类型信息** - 使用`TypeReference`避免类型擦除问题: ```java String json = "\"t\""; ResponseMessage<TriggerJobChartItem> response = mapper.readValue(json, new TypeReference<ResponseMessage<TriggerJobChartItem>>() {}); ``` #### 四、验证示例 ```java // 测试代码 public static void main(String[] args) throws JsonProcessingException { ObjectMapper mapper = new ObjectMapper(); String problemJson = "\"t\""; // 模拟错误输入 // 使用自定义解析逻辑 ResponseMessage<TriggerJobChartItem> result = mapper.readValue(problemJson, new TypeReference<ResponseMessage<TriggerJobChartItem>>() {}); System.out.println(result.getData()); // 输出: t } ``` ### 数学表达验证 若需要验证数值转换的正确性,可使用以下公式检查数据范围: $$ \forall x \in \text{data}, \quad |x| \leq \theta_{max} $$ 其中$\theta_{max}$为允许的最大绝对值阈值。 ### 相关问题 1. 如何处理Jackson反序列化时的泛型嵌套类型丢失问题? 2. 如何通过注解实现JSON字段名称与Java字段的智能映射? 3. 当服务端返回的数据格式不固定时,如何设计灵活的DTO结构? 4. 如何避免Jackson在序列化/反序列化时出现循环引用问题? 5. 如何通过Spring Boot全局配置统一Jackson的序列化规则?
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给我一个工具类 String a="\"t\",\"y\",\"f1\",\"y1\",\"f2\",\"y2\"\n0,4.8125515,0,0.0430110702851556,0,1.483257960899209e-15\n0.0001953125,-4.7331104,0.05,0.00010268241911112534,0.05,0.00009321232729018515\n0.000390625,4.8125515,0.1,0.00008748462260776888,0.1,0.00009235397397381446\n0.0005859375,-4.7331104,0.15,0.00019740675537320687,0.15000000000000002,0.00019864891475278678\n0.00078125,4.8125515,0.2,0.00022535397402499377,0.2,0.0002177216832884368\n0.0009765625,-4.7331104,0.25,0.00014084642020499228,0.25,0.00013580116748134106\n0.001171875,4.8125515,0.3,0.0001753970681778814,0.30000000000000004,0.00016124708335098006\n0.0013671875,-4.7242146,0.35,0.00002345787629923701,0.35000000000000003,0.00003724629410548667\n0.0015625,4.8125515,0.4,0.00004481052887737797,0.4,0.00004665789125984644\n0.0017578125,-4.7242146,0.45,0.00006417868449870474,0.45,0.00006421365307366507\n0.001953125,4.8125515,0.5,0.00010663526024286171,0.5,0.00009860869613544"; 输出[TriggerJobChartItem(t=0, y=4.8125515, f1=0, y1=0.0430110702851556, f2=0, y2=1.483257960899209e-15), TriggerJobChartItem(t=0.0001953125, y=-4.7331104, f1=0.05, y1=0.00010268241911112534, f2=0.05, y2=0.00009321232729018515), TriggerJobChartItem(t=0.000390625, y=4.8125515, f1=0.1, y1=0.00008748462260776888, f2=0.1, y2=0.00009235397397381446), TriggerJobChartItem(t=0.0005859375, y=-4.7331104, f1=0.15, y1=0.00019740675537320687, f2=0.15000000000000002, y2=0.00019864891475278678), TriggerJobChartItem(t=0.00078125, y=4.8125515, f1=0.2, y1=0.00022535397402499377, f2=0.2, y2=0.0002177216832884368), TriggerJobChartItem(t=0.0009765625, y=-4.7331104, f1=0.25, y1=0.00014084642020499228, f2=0.25, y2=0.00013580116748134106), TriggerJobChartItem(t=0.001171875, y=4.8125515, f1=0.3, y1=0.0001753970681778814, f2=0.30000000000000004, y2=0.00016124708335098006), TriggerJobChartItem(t=0.0013671875, y=-4.7242146, f1=0.35, y1=0.00002345787629923701, f2=0.35000000000000003, y2=0.00003724629410548667), TriggerJobChartItem(t=0.0015625, y=4.8125515, f1=0.4, y1=0.00004481052887737797, f2=0.4, y2=0.00004665789125984644), TriggerJobChartItem(t=0.0017578125, y=-4.7242146, f1=0.45, y1=0.00006417868449870474, f2=0.45, y2=0.00006421365307366507), TriggerJobChartItem(t=0.001953125, y=4.8125515, f1=0.5, y1=0.00010663526024286171, f2=0.5, y2=0.00009860869613544)] 这样的格式

% --- Executes on button press in calculate. function calculate_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to calculate (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) set(handles.state,'string','程序正在运行......'); ZXJO=str2num(get(handles.ZXJO,'string')); ZXJT=str2num(get(handles.ZXJT,'string')); DZPBJ=str2num(get(handles.DZPBJ,'string')); JYBJ=str2num(get(handles.JYBJ,'string')); PZJO=str2num(get(handles.PZJO,'string')); PZJT=str2num(get(handles.PZJT,'string')); DCDO=str2num(get(handles.DCDO,'string')); DJD=str2num(get(handles.DJD,'string')); DCDT=str2num(get(handles.DCDT,'string')); SXJDO=str2num(get(handles.SXJDO,'string')); SXJDT=str2num(get(handles.SXJDT,'string')); JPJDO=str2num(get(handles.JPJDO,'string')); JPJDT=str2num(get(handles.JPJDT,'string')); JPCDO=str2num(get(handles.JPCDO,'string')); JPCDT=str2num(get(handles.JPCDT,'string')); CPJDO=str2num(get(handles.CPJDO,'string')); CPJDT=str2num(get(handles.CPJDT,'string')); CPCDO=str2num(get(handles.CPCDO,'string')); CPCDT=str2num(get(handles.CPCDT,'string')); SZPBJ=str2num(get(handles.SZPBJ,'string')); syms t; t=0:0.0001:1.0002; tou=0.0001; N=size(t,2); if get(handles.zhengxian,'value')==1 f1=t-sin(180.*t*pi/180)/pi; f2=1-t-(sin(180.*t*pi/180))/pi; else f1=1-cos((180.*t/2)*pi/180); f2=1-sin((180.*t/2)*pi/180); end q1=-ZXJO.*sin((-SXJDO/2+SXJDO.*t-180+DJD)*pi/180)-DZPBJ.*sin((-180-3*SXJDO/4+3*SXJDO.*t/2-180+DJD)*pi/180)-JYBJ.*sin((180-DJD)*pi/180); q2=ZXJO.*cos((-SXJDO/2+SXJDO.*t-180+DJD)*pi/180)+DZPBJ.*cos((-180-3*SXJDO/4+3*SXJDO.*t/2-180+DJD)*pi/180)-JYBJ.*cos((180-DJD)*pi/180); a=atan(q1./q2)*180/pi; q3=DCDO.*sin((180-a)*pi/180); q4=JYBJ+DCDO.*cos((180-a)*pi/180); b=atan(q3./q4)*180/pi; r=JYBJ.*cos(b*pi/180)+DCDO.*cos((180-a-b)*pi/180); theta=90-PZJO+SXJDO/2-SXJDO.*t+b; axes(handles.axes1); ax1=handles.axes1; cla(ax1); polar(theta*pi/180,r,'-b'); hold on; hold on; polar([0:0.01:2*pi],ones(size(0:0.01:2*pi))*400,'b-'); Store_1(:,1)=[r.*cos(theta*pi/180)]'; Store_1(:,2)=[r.*sin(theta*pi/180)]'; save Store_1.xls -ascii Store_1 q1=-ZXJO.*sin((SXJDO/2+CPJDO.*t-180+104.93)*pi/180)-(DZPBJ+CPCDO.*f1).*sin((-180+3*SXJDO/4+3*CPJDO.*t/2-180+104.93)*pi/180)+JYBJ.*sin((-180+104.93)*pi/180); q2=ZXJO.*cos((SXJDO/2+CPJDO.*t-180+104.93)*pi/180)+(DZPBJ+CPCDO.*f1).*cos((-180+3*SXJDO/4+3*CPJDO.*t/2-180+104.93)*pi/180)-JYBJ.*cos((-180+104.93)*pi/180); a=atan(q1./q2)*180/pi; q3=DCDO.*sin((180-a)*pi/180); q4=JYBJ+DCDO.*cos((180-a)*pi/180); b=atan(q3./q4)*180/pi; r=JYBJ.*cos(b*pi/180)+DCDO.*cos((180-a-b)*pi/180); theta=90-PZJO-SXJDO/2-CPJDO.*t+b; axes(handles.axes1); polar(theta*pi/180,r,'-b'); Store_2(:,1)=[r.*cos(theta*pi/180)]'; Store_2(:,2)=[r.*sin(theta*pi/180)]'; save Store_2.txt -ascii Store_2 n=size(t,2); for i=1:n-1 dr(i)=(r(i+1)-r(i))/tou; end for i=1:n-2 d2r(i)=(dr(i+1)-dr(i))/tou; end m=size(t,2); for j=1:m-1 tr(j)=(theta(j+1)-theta(j))/tou; end for j=1:m-2 t2r(j)=(tr(j+1)-tr(j))/tou; end w1=r(end-2); w3=dr(end-1); w5=d2r(end); y1=theta(end-2); y3=tr(end-1); y5=t2r(end); q1=ZXJT.*sin((-SXJDT/2-JPJDT+JPJDT.*t)*pi/180)+(SZPBJ+JPCDT.*f2).*sin((180-3*SXJDT/4-3*JPJDT/2+3*JPJDT.*t/2)*pi/180); q2=ZXJT.*cos((-SXJDT/2-JPJDT+JPJDT.*t)*pi/180)+(SZPBJ+JPCDT.*f2).*cos((180-3*SXJDT/4-3*JPJDT/2+3*JPJDT.*t/2)*pi/180)-JYBJ; a=atan(q1./q2)*180/pi; q3=DCDO.*sin((DJD+a)*pi/180); q4=JYBJ+DCDO.*cos((DJD+a)*pi/180); b=atan(q3./q4)*180/pi; r=JYBJ.*cos(b*pi/180)+DCDO.*cos((DJD+a-b)*pi/180); theta=-90-PZJT+SXJDT/2+JPJDT-JPJDT.*t+b; axes(handles.axes1); polar(theta*pi/180,r,'-b'); Store(2*N+1:3*N,1)=[r.*cos(theta*pi/180)]'; Store(2*N+1:3*N,2)=[r.*sin(theta*pi/180)]'; n=size(t,2); for i=1:n-1 dr(i)=(r(i+1)-r(i))/tou; end for i=1:n-2 d2r(i)=(dr(i+1)-dr(i))/tou; end m=size(t,2); for j=1:m-1 tr(j)=(theta(j+1)-theta(j))/tou; end for j=1:m-2 t2r(j)=(tr(j+1)-tr(j))/tou; end w2=r(1); w4=dr(1); w6=d2r(1); y2=theta(1); y4=tr(1); y6=t2r(1); syms x C1=[x.^5 x.^4 x.^3 x.^2 x 1]; C2=[5*x.^4 4*x.^3 3*x.^2 2*x 1 0]; C3=[5*4*x.^3 4*3*x.^2 3*2*x 2 0 0]; A=[subs(C1,0);subs(C1,1);subs(C2,0);subs(C2,1);subs(C3,0);subs(C3,1)]; w=[w1 w2 w3 w4 w5 w6]'; e=inv(A)*w; r=e(1).*t.^5+e(2).*t.^4+e(3).*t.^3+e(4).*t.^2+e(5).*t+e(6); e_r=e; y=[y1 y2 y3 y4 y5 y6]'; e=inv(A)*y; theta=e(1).*t.^5+e(2).*t.^4+e(3).*t.^3+e(4).*t.^2+e(5).*t+e(6); e_theta=e; axes(handles.axes1); polar(theta*pi/180,r,'-b'); Store(3*N+1:4*N,1)=[r.*cos(theta*pi/180)]'; Store(3*N+1:4*N,2)=[r.*sin(theta*pi/180)]'; q1=-ZXJT.*sin((-SXJDT/2+SXJDT.*t-180+DJD)*pi/180)-SZPBJ.*sin((180-3*SXJDT/4+3*SXJDT.*t/2-180+DJD)*pi/180)+JYBJ.*sin((-180+DJD)*pi/180); q2=ZXJT.*cos((-SXJDT/2+SXJDT.*t-180+DJD)*pi/180)+SZPBJ.*cos((180-3*SXJDT/4+3*SXJDT.*t/2-180+DJD)*pi/180)-JYBJ.*cos((-180+DJD)*pi/180); a=atan(q1./q2)*180/pi; q3=DCDO.*sin((180-a)*pi/180); q4=JYBJ+DCDO.*cos((180-a)*pi/180); b=atan(q3./q4)*180/pi; r=JYBJ.*cos(b*pi/180)+DCDO.*cos((180-a-b)*pi/180); theta=-90-PZJT+SXJDT/2-SXJDT.*t+b; axes(handles.axes1); polar(theta*pi/180,r,'-b'); Store(4*N+1:5*N,1)=[r.*cos(theta*pi/180)]'; Store(4*N+1:5*N,2)=[r.*sin(theta*pi/180)]'; q1=-ZXJT.*sin((SXJDT/2+CPJDT.*t-180+DJD)*pi/180)-SZPBJ.*sin((180+3*SXJDT/4+3*CPJDT.*t/2-180+DJD)*pi/180)+JYBJ.*sin((-180+DJD)*pi/180); q2=ZXJT.*cos((SXJDT/2+CPJDT.*t-180+DJD)*pi/180)+SZPBJ.*cos((180+3*SXJDT/4+3*CPJDT.*t/2-180+DJD)*pi/180)-JYBJ.*cos((-180+DJD)*pi/180); a=atan(q1./q2)*180/pi; q3=DCDO.*sin((180-a)*pi/180); q4=JYBJ+DCDO.*cos((180-a)*pi/180); b=atan(q3./q4)*180/pi; r=JYBJ.*cos(b*pi/180)+DCDO.*cos((180-a-b)*pi/180); theta=-90-PZJT-SXJDT/2-CPJDT.*t+b; axes(handles.axes1); polar(theta*pi/180,r,'-b'); Store(5*N+1:6*N,1)=[r.*cos(theta*pi/180)]'; Store(5*N+1:6*N,2)=[r.*sin(theta*pi/180)]'; n=size(t,2); for i=1:n-1 dr(i)=(r(i+1)-r(i))/tou; end for i=1:n-2 d2r(i)=(dr(i+1)-dr(i))/tou; end m=size(t,2); for j=1:m-1 tr(j)=(theta(j+1)-theta(j))/tou; end for j=1:m-2 t2r(j)=(tr(j+1)-tr(j))/tou; end w1=r(end-2); w3=dr(end-1); w5=d2r(end); y1=theta(end-2); y3=tr(end-1); y5=t2r(end); q1=-ZXJO.*sin((-SXJDO/2-JPJDO+JPJDO.*t-180+DJD)*pi/180)-DZPBJ.*sin((-180-3*SXJDO/4-3*JPJDO/2+3*JPJDO.*t/2-180+DJD)*pi/180)+JYBJ.*sin((-180+DJD)*pi/180); q2=ZXJO.*cos((-SXJDO/2-JPJDO+JPJDO.*t-180+DJD)*pi/180)+DZPBJ.*cos((-180-3*SXJDO/4-3*JPJDO/2+3*JPJDO.*t/2-180+DJD)*pi/180)-JYBJ.*cos((-180+DJD)*pi/180); a=atan(q1./q2)*180/pi; q3=DCDO.*sin((180-a)*pi/180); q4=JYBJ+DCDO.*cos((180-a)*pi/180); b=atan(q3./q4)*180/pi; r=JYBJ.*cos(b*pi/180)+DCDO.*cos((180-a-b)*pi/180); theta=90-PZJO+SXJDO/2+JPJDO-JPJDO.*t+b-360; axes(handles.axes1); polar(theta*pi/180,r,'-b'); Store(6*N+1:7*N,1)=[r.*cos(theta*pi/180)]'; Store(6*N+1:7*N,2)=[r.*sin(theta*pi/180)]'; n=size(t,2); for i=1:n-1 dr(i)=(r(i+1)-r(i))/tou; end for i=1:n-2 d2r(i)=(dr(i+1)-dr(i))/tou; end m=size(t,2); for j=1:m-1 tr(j)=(theta(j+1)-theta(j))/tou; end for j=1:m-2 t2r(j)=(tr(j+1)-tr(j))/tou; end w2=r(1); w4=dr(1); w6=d2r(1); y2=theta(1); y4=tr(1); y6=t2r(1); syms x C1=[x.^5 x.^4 x.^3 x.^2 x 1]; C2=[5*x.^4 4*x.^3 3*x.^2 2*x 1 0]; C3=[5*4*x.^3 4*3*x.^2 3*2*x 2 0 0]; A=[subs(C1,0);subs(C1,1);subs(C2,0);subs(C2,1);subs(C3,0);subs(C3,1)]; w=[w1 w2 w3 w4 w5 w6]'; e=inv(A)*w; r=e(1).*t.^5+e(2).*t.^4+e(3).*t.^3+e(4).*t.^2+e(5).*t+e(6); e_r(:,2)=e; y=[y1 y2 y3 y4 y5 y6]'; e=inv(A)*y; theta=e(1).*t.^5+e(2).*t.^4+e(3).*t.^3+e(4).*t.^2+e(5).*t+e(6); e_theta(:,2)=e; axes(handles.axes1); polar(theta*pi/180,r,'-b'); Store(7*N+1:8*N,1)=[r.*cos(theta*pi/180)]'; Store(7*N+1:8*N,2)=[r.*sin(theta*pi/180)]'; q1=-ZXJO.*sin((-SXJDO/2+SXJDO.*t-180+DJD)*pi/180)-DZPBJ.*sin((-180-3*SXJDO/4+3*SXJDO.*t/2-180+DJD)*pi/180)-JYBJ.*sin((180-DJD)*pi/180); q2=ZXJO.*cos((-SXJDO/2+SXJDO.*t-180+DJD)*pi/180)+DZPBJ.*cos((-180-3*SXJDO/4+3*SXJDO.*t/2-180+DJD)*pi/180)-JYBJ.*cos((180-DJD)*pi/180); a=atan(q1./q2)*180/pi; P=ZXJO.*cos((-SXJDO/2+SXJDO.*t-180+DJD+a)*pi/180)+DZPBJ.*cos((-180-3*SXJDO/4+3*SXJDO.*t/2-180+DJD+a)*pi/180)-JYBJ.*cos((-180+DJD+a)*pi/180); q3=(P-DCDT).*sin((180-a-104.93)*pi/180); q4=JYBJ+(P-DCDT).*cos((180-a-DJD)*pi/180); b=atan(q3./q4)*180/pi; r=JYBJ.*cos(b*pi/180)+(P-DCDT).*cos((180-a-DJD-b)*pi/180); theta=90-PZJO+SXJDO/2-SXJDO.*t+b-360; axes(handles.axes1); polar(theta*pi/180,r,'-b'); Store(8*N+1:9*N,1)=[r.*cos(theta*pi/180)]'; Store(8*N+1:9*N,2)=[r.*sin(theta*pi/180)]'; q1=-ZXJO.*sin((SXJDO/2+CPJDO.*t-180+104.93)*pi/180)-(DZPBJ+CPCDO.*f1).*sin((-180+3*SXJDO/4+3*CPJDO.*t/2-180+104.93)*pi/180)+JYBJ.*sin((-180+104.93)*pi/180); q2=ZXJO.*cos((SXJDO/2+CPJDO.*t-180+104.93)*pi/180)+(DZPBJ+CPCDO.*f1).*cos((-180+3*SXJDO/4+3*CPJDO.*t/2-180+104.93)*pi/180)-JYBJ.*cos((-180+104.93)*pi/180); a=atan(q1./q2)*180/pi; P=ZXJO.*cos((SXJDO/2+CPJDO.*t-180+104.93+a)*pi/180)+(DZPBJ+CPCDO.*f1).*cos((-180+3*SXJDO/4+3*CPJDO.*t/2-180+104.93+a)*pi/180)-JYBJ.*cos((-180+104.93+a)*pi/180); q3=(P-DCDT).*sin((180-DJD-a)*pi/180); q4=JYBJ+(P-DCDT).*cos((180-DJD-a)*pi/180); b=atan(q3./q4)*180/pi; r=JYBJ.*cos(b*pi/180)+(P-DCDT).*cos((180-DJD-a-b)*pi/180); theta=90-PZJO-SXJDO/2-CPJDO.*t+b; axes(handles.axes1); polar(theta*pi/180,r,'-b'); Store(9*N+1:10*N,1)=[r.*cos(theta*pi/180)]'; Store(9*N+1:10*N,2)=[r.*sin(theta*pi/180)]'; n=size(t,2); for i=1:n-1 dr(i)=(r(i+1)-r(i))/tou; end for i=1:n-2 d2r(i)=(dr(i+1)-dr(i))/tou; end m=size(t,2); for j=1:m-1 tr(j)=(theta(j+1)-theta(j))/tou; end for j=1:m-2 t2r(j)=(tr(j+1)-tr(j))/tou; end w1=r(end-2); w3=dr(end-1); w5=d2r(end); y1=theta(end-2); y3=tr(end-1); y5=t2r(end); q1=ZXJT.*sin((-SXJDT/2-JPJDT+JPJDT.*t)*pi/180)+(SZPBJ+JPCDT.*f2).*sin((180-3*SXJDT/4-3*JPJDT/2+3*JPJDT.*t/2)*pi/180); q2=ZXJT.*cos((-SXJDT/2-JPJDT+JPJDT.*t)*pi/180)+(SZPBJ+JPCDT.*f2).*cos((180-3*SXJDT/4-3*JPJDT/2+3*JPJDT.*t/2)*pi/180)-JYBJ; a=atan(q1./q2)*180/pi; P=ZXJT.*cos((-SXJDT/2-JPJDT+JPJDT.*t-a)*pi/180)+(SZPBJ+JPCDT.*f2).*cos((180-3*SXJDT/4-3*JPJDT/2+3*JPJDT.*t/2-a)*pi/180)-JYBJ.*cos(a*pi/180); q3=(P-DCDT).*sin(a*pi/180); q4=JYBJ+(P-DCDT).*cos(a*pi/180); b=atan(q3./q4)*180/pi; r=JYBJ.*cos(b*pi/180)+(P-DCDT).*cos((a-b)*pi/180); theta=-90-PZJT+SXJDT/2+JPJDT-JPJDT.*t+b; axes(handles.axes1); polar(theta*pi/180,r,'-b'); Store(10*N+1:11*N,1)=[r.*cos(theta*pi/180)]'; Store(10*N+1:11*N,2)=[r.*sin(theta*pi/180)]'; n=size(t,2); for i=1:n-1 dr(i)=(r(i+1)-r(i))/tou; end for i=1:n-2 d2r(i)=(dr(i+1)-dr(i))/tou; end m=size(t,2); for j=1:m-1 tr(j)=(theta(j+1)-theta(j))/tou; end for j=1:m-2 t2r(j)=(tr(j+1)-tr(j))/tou; end w2=r(1); w4=dr(1); w6=d2r(1); y2=theta(1); y4=tr(1); y6=t2r(1); syms x C1=[x.^5 x.^4 x.^3 x.^2 x 1]; C2=[5*x.^4 4*x.^3 3*x.^2 2*x 1 0]; C3=[5*4*x.^3 4*3*x.^2 3*2*x 2 0 0]; A=[subs(C1,0);subs(C1,1);subs(C2,0);subs(C2,1);subs(C3,0);subs(C3,1)]; w=[w1 w2 w3 w4 w5 w6]'; e=inv(A)*w; r=e(1).*t.^5+e(2).*t.^4+e(3).*t.^3+e(4).*t.^2+e(5).*t+e(6); e_r(:,3)=e; y=[y1 y2 y3 y4 y5 y6]'; e=inv(A)*y; theta=e(1).*t.^5+e(2).*t.^4+e(3).*t.^3+e(4).*t.^2+e(5).*t+e(6); e_theta(:,3)=e; axes(handles.axes1); polar(theta*pi/180,r,'-b'); Store(11*N+1:12*N,1)=[r.*cos(theta*pi/180)]'; Store(11*N+1:12*N,2)=[r.*sin(theta*pi/180)]'; q1=-ZXJT.*sin((-SXJDT/2+SXJDT.*t-180+DJD)*pi/180)-SZPBJ.*sin((180-3*SXJDT/4+3*SXJDT.*t/2-180+DJD)*pi/180)+JYBJ.*sin((-180+DJD)*pi/180); q2=ZXJT.*cos((-SXJDT/2+SXJDT.*t-180+DJD)*pi/180)+SZPBJ.*cos((180-3*SXJDT/4+3*SXJDT.*t/2-180+DJD)*pi/180)-JYBJ.*cos((-180+DJD)*pi/180); a=atan(q1./q2)*180/pi; P=ZXJT.*cos((-SXJDT/2+SXJDT.*t-180+DJD+a)*pi/180)+SZPBJ.*cos((180-3*SXJDT/4+3*SXJDT.*t/2-180+DJD+a)*pi/180)-JYBJ.*cos((-180+DJD+a)*pi/180); q3=(P-DCDT).*sin((180-a-DJD)*pi/180); q4=JYBJ+(P-DCDT).*cos((180-a-DJD)*pi/180); b=atan(q3./q4)*180/pi; r=JYBJ.*cos(b*pi/180)+(P-DCDT).*cos((180-a-DJD-b)*pi/180); theta=-90-PZJT+SXJDT/2-SXJDT.*t+b; axes(handles.axes1); polar(theta*pi/180,r,'-b'); Store(12*N+1:13*N,1)=[r.*cos(theta*pi/180)]'; Store(12*N+1:13*N,2)=[r.*sin(theta*pi/180)]'; q1=-ZXJT.*sin((SXJDT/2+CPJDT.*t-180+DJD)*pi/180)-SZPBJ.*sin((180+3*SXJDT/4+3*CPJDT.*t/2-180+DJD)*pi/180)+JYBJ.*sin((-180+DJD)*pi/180); q2=ZXJT*cos((SXJDT/2+CPJDT*t-180+DJD)*pi/180)+SZPBJ*cos((180+3*SXJDT/4+3*CPJDT*t/2-180+DJD)*pi/180)-JYBJ.*cos((-180+DJD)*pi/180); a=atan(q1./q2)*180/pi; P=ZXJT.*cos((SXJDT/2+CPJDT.*t-180+DJD+a)*pi/180)+SZPBJ.*cos((180+3*SXJDT/4+3*CPJDT.*t/2-180+DJD+a)*pi/180)-JYBJ.*cos((-180+DJD+a)*pi/180); q3=(P-DCDT-CPCDT.*f1).*sin((180-a-DJD)*pi/180); q4=JYBJ+(P-DCDT-CPCDT.*f1).*cos((180-a-DJD)*pi/180); b=atan(q3./q4)*180/pi; r=JYBJ.*cos(b*pi/180)+(P-DCDT-CPCDT.*f1).*cos((180-a-DJD-b)*pi/180); theta=-90-PZJT-SXJDT/2-CPJDT.*t+b; axes(handles.axes1); polar(theta*pi/180,r,'-b'); Store(13*N+1:14*N,1)=[r.*cos(theta*pi/180)]'; Store(13*N+1:14*N,2)=[r.*sin(theta*pi/180)]'; n=size(t,2); for i=1:n-1 dr(i)=(r(i+1)-r(i))/tou; end for i=1:n-2 d2r(i)=(dr(i+1)-dr(i))/tou; end m=size(t,2); for j=1:m-1 tr(j)=(theta(j+1)-theta(j))/tou; end for j=1:m-2 t2r(j)=(tr(j+1)-tr(j))/tou; end w1=r(end-2); w3=dr(end-1); w5=d2r(end); y1=theta(end-2); y3=tr(end-1); y5=t2r(end); q1=-ZXJO.*sin((-SXJDO/2-JPJDO+JPJDO.*t-180+DJD)*pi/180)-DZPBJ.*sin((-180-3*SXJDO/4-3*JPJDO/2+3*JPJDO.*t/2-180+DJD)*pi/180)+JYBJ.*sin((-180+DJD)*pi/180); q2=ZXJO.*cos((-SXJDO/2-JPJDO+JPJDO.*t-180+DJD)*pi/180)+DZPBJ.*cos((-180-3*SXJDO/4-3*JPJDO/2+3*JPJDO.*t/2-180+DJD)*pi/180)-JYBJ.*cos((-180+DJD)*pi/180); a=atan(q1./q2)*180/pi; P=ZXJO.*cos((-SXJDO/2-JPJDO+JPJDO.*t-180+DJD+a)*pi/180)+DZPBJ.*cos((-180-3*SXJDO/4-3*JPJDO/2+3*JPJDO.*t/2-180+DJD+a)*pi/180)-JYBJ.*cos((-180+DJD+a)*pi/180); q3=(P-DCDT-JPCDO.*f2).*sin((180-a-DJD)*pi/180); q4=JYBJ+(P-DCDT-JPCDO.*f2).*cos((180-a-DJD)*pi/180); b=atan(q3./q4)*180/pi; r=JYBJ.*cos(b*pi/180)+(P-DCDT-JPCDO.*f2).*cos((180-a-DJD-b)*pi/180); theta=90-PZJO+SXJDO/2+JPJDO-JPJDO.*t+b-360; axes(handles.axes1); polar(theta*pi/180,r,'-b'); Store(14*N+1:15*N,1)=[r.*cos(theta*pi/180)]'; Store(14*N+1:15*N,2)=[r.*sin(theta*pi/180)]'; n=size(t,2); for i=1:n-1 dr(i)=(r(i+1)-r(i))/tou; end for i=1:n-2 d2r(i)=(dr(i+1)-dr(i))/tou; end m=size(t,2); for j=1:m-1 tr(j)=(theta(j+1)-theta(j))/tou; end for j=1:m-2 t2r(j)=(tr(j+1)-tr(j))/tou; end w2=r(1); w4=dr(1); w6=d2r(1); y2=theta(1); y4=tr(1); y6=t2r(1); syms x C1=[x.^5 x.^4 x.^3 x.^2 x 1]; C2=[5*x.^4 4*x.^3 3*x.^2 2*x 1 0]; C3=[5*4*x.^3 4*3*x.^2 3*2*x 2 0 0]; A=[subs(C1,0);subs(C1,1);subs(C2,0);subs(C2,1);subs(C3,0);subs(C3,1)]; w=[w1 w2 w3 w4 w5 w6]'; e=inv(A)*w; r=e(1).*t.^5+e(2).*t.^4+e(3).*t.^3+e(4).*t.^2+e(5).*t+e(6); e_r(:,4)=e; y=[y1 y2 y3 y4 y5 y6]'; e=inv(A)*y; e_theta(:,4)=e; theta=e(1).*t.^5+e(2).*t.^4+e(3).*t.^3+e(4).*t.^2+e(5).*t+e(6); polar(theta*pi/180,r,'-b'); axis([-800 800 -800 800]); hold off; Store(15*N+1:16*N,1)=[r.*cos(theta*pi/180)]'; Store(15*N+1:16*N,2)=[r.*sin(theta*pi/180)]'; save Store.txt -ascii Store set(handles.state,'string','程序运行完成'); set(handles.banjing,'data',e_r'); set(handles.angle,'data',e_theta');

%% 数据读取与初始化 fs = 512; % 定义采样频率为512Hz data = xlsread("C:\Users\ycf20\Desktop\Data(初始).csv"); % 从Excel文件读取原始数据 t = data(:,1); % 提取时间序列(第1列) x = data(:,2); % 提取X轴传感器数据(第2列) y = data(:,3); % 提取Y轴传感器数据(第3列) z = data(:,4); % 提取Z轴传感器数据(第4列) %% 计算轴间相关系数 xy = corrcoef(x,y); % 计算X-Y轴的相关系数矩阵 xgxs = abs(xy(2)); % 提取相关系数绝对值(矩阵第2个元素) xz = corrcoef(x,z); % 计算X-Z轴相关系数 xgxs1 = abs(xz(2)); % 提取X-Z相关系数绝对值 yz = corrcoef(y,z); % 计算Y-Z轴相关系数 xgxs2 = abs(yz(2)); % 提取Y-Z相关系数绝对值 % 在GUI界面显示相关系数 set(handles.edit3,'String',xgxs) % 显示X-Y相关系数 set(handles.edit5,'String',xgxs1) % 显示X-Z相关系数 set(handles.edit6,'String',xgxs2) % 显示Y-Z相关系数 %% Y轴信号可视化 plot(handles.axes1,t,y) % 在axes1绘制原始Y轴信号 title(handles.axes1,'Y轴载荷谱') % 设置图表标题 xlabel(handles.axes1,'时间/s'); % 设置X轴标签 ylabel(handles.axes1,'力/N') % 设置Y轴标签 %% 信号预处理 y1 = lowpass(y,50,fs); % 应用50Hz低通滤波器(截止频率=50Hz) signalAnalyzer(y,y1) % 调用信号分析器对比原始/滤波信号(可能暂停程序) y2 = resample(y1,256,fs); % 将采样率从512Hz降采样至256Hz t = (1:length(y2))/fs; % 生成新的时间序列(需注意原始时间戳可能被覆盖) % 绘制预处理后信号 plot(handles.axes4,t,y2) title(handles.axes4,'Y轴载荷谱(预处理后)') xlabel(handles.axes4,'时间/s'); ylabel(handles.axes4,'力/N') %% 经验模态分解(EMD) [imf,residual,info] = emd(y2,'Interpolation','pchip'); % 执行EMD分解,使用pchip插值 hht(imf,fs) % 绘制希尔伯特-黄时频谱 emd(y2,'Interpolation','pchip'); % 再次执行EMD(此行冗余,建议删除) % 提取各IMF分量能量(假设分解出至少10个IMF,实际可能需要动态判断) IMF1 = imf(:,1); f1 = abs(IMF1).^2; % IMF1能量 IMF2 = imf(:,2); f2 = abs(IMF2).^2; % IMF2能量 ... % 类似处理IMF3-IMF9 IMF10 = imf(:,10); f10 = abs(IMF10).^2; fuzhi = f1+f2+f3+f4+f5+f6+f7+f8+f9+f10; % 总能量叠加 F = max(fuzhi); % 计算最大能量值 yuzhi = 0.00588 * F; % 设置动态阈值(0.588%最大能量) %% 有效信号段提取 for j = 1:length(fuzhi) if fuzhi(j) < yuzhi fuzhi(j) = 0; % 低于阈值的能量点置零 end end win_remain = find(fuzhi~=0); % 获取有效信号索引 trim_data = y2(win_remain,:); % 截取有效信号段 timelist0 = t; timelist1 = timelist0(1:length(trim_data)); 我想在matlab中使用ewt替换emd

#include <vector> #include <Eigen/Dense> // 需要安装Eigen库 #include<iostream> #include <fstream> #include <stdexcept> // 定义RPB参数结构体(以某卫星格式为例) struct RPBParams { double line_num_coeff[20]; // 行分子多项式系数 double line_den_coeff[20]; // 行分母多项式系数 double samp_num_coeff[20]; // 列分子多项式系数 double samp_den_coeff[20]; // 列分母系数 }; // 地面控制点结构体 struct GCP { double lat, lon, height; // 地理坐标 double x1, y1; // 影像1像素坐标 double x2, y2; // 影像2像素坐标 }; // 计算三次多项式值 P = c0 + c1*X + c2*Y + c3*Z + ... (共20项) double evaluatePoly(const double coeff[20], double lat, double lon, double height) { double X = lat, Y = lon, Z = height; return coeff[0] + coeff[1] * X + coeff[2] * Y + coeff[3] * Z + coeff[4] * X * Y + coeff[5] * X * Z + coeff[6] * Y * Z + coeff[7] * X * X + coeff[8] * Y * Y + coeff[9] * Z * Z + coeff[10] * X * X * X + coeff[11] * Y * Y * Y + coeff[12] * Z * Z * Z + coeff[13] * X * X * Y + coeff[14] * X * X * Z + coeff[15] * Y * Y * X + coeff[16] * Y * Y * Z + coeff[17] * Z * Z * X + coeff[18] * Z * Z * Y + coeff[19] * X * Y * Z; } // 计算单个GCP在两影像中的像素坐标 void computeGCPPixel(const RPBParams& rpb1, const RPBParams& rpb2, GCP& point) { // 影像1的行列计算 double row_num = evaluatePoly(rpb1.line_num_coeff, point.lat, point.lon, point.height); double row_den = evaluatePoly(rpb1.line_den_coeff, point.lat, point.lon, point.height); point.y1 = row_num / row_den; double col_num = evaluatePoly(rpb1.samp_num_coeff, point.lat, point.lon, point.height); double col_den = evaluatePoly(rpb1.samp_den_coeff, point.lat, point.lon, point.height); point.x1 = col_num / col_den; // 影像2同理 // ... (重复上述步骤计算x2, y2) } struct TransformParams { double scale; // 缩放因子 double rotation; // 旋转角(弧度) double tx, ty; // 平移量 }; RPBParams loadRPB(const std::string& filename) { std::ifstream file(filename); if (!file.is_open()) { throw std::runtime_error("无法打开文件: " + filename); } RPBParams params; std::vector<double*> coefficient_blocks = { params.line_num_coeff, params.line_den_coeff, params.samp_num_coeff, params.samp_den_coeff }; for (auto& coeff : coefficient_blocks) { for (int i = 0; i < 20; ++i) { if (!(file >> coeff[i])) { throw std::runtime_error("文件格式错误或数据不足: " + filename); } } } return params; } TransformParams estimateSimilarity(const std::vector<GCP>& gcps) { Eigen::MatrixXd A(gcps.size() * 2, 4); Eigen::VectorXd B(gcps.size() * 2); // 构建线性方程组 AX = B for (size_t i = 0; i < gcps.size(); ++i) { const GCP& p = gcps[i]; // 第一行方程:x2 = a*x1 - b*y1 + tx A(2 * i, 0) = p.x1; A(2 * i, 1) = -p.y1; A(2 * i, 2) = 1; A(2 * i, 3) = 0; B(2 * i) = p.x2; // 第二行方程:y2 = b*x1 + a*y1 + ty A(2 * i + 1, 0) = p.y1; A(2 * i + 1, 1) = p.x1; A(2 * i + 1, 2) = 0; A(2 * i + 1, 3) = 1; B(2 * i + 1) = p.y2; } // 求解最小二乘解 Eigen::Vector4d X = A.bdcSvd(Eigen::ComputeThinU | Eigen::ComputeThinV).solve(B); // 提取参数 TransformParams params; params.scale = sqrt(X(0) * X(0) + X(1) * X(1)); params.rotation = atan2(X(1), X(0)); params.tx = X(2); params.ty = X(3); return params; } int main() { // 加载两影像的RPB参数 RPBParams rpb1 = loadRPB("image1.rpb"); RPBParams rpb2 = loadRPB("image2.rpb"); // 生成GCPs(示例为均匀采样) std::vector<GCP> gcps; for (double lat = min_lat; lat <= max_lat; lat += step) { for (double lon = min_lon; lon <= max_lon; lon += step) { GCP p; p.lat = lat; p.lon = lon; p.height = 100.0; // 假设固定高程 computeGCPPixel(rpb1, rpb2, p); gcps.push_back(p); } } // 估计变换参数 TransformParams params = estimateSimilarity(gcps); // 输出结果 std::cout << "缩放因子: " << params.scale << std::endl; std::cout << "旋转角度: " << params.rotation * 180 / M_PI << "度" << std::endl; std::cout << "平移量(tx, ty): (" << params.tx << ", " << params.ty << ")" << std::endl; return 0; }这里面的min_lat,max_lat,step,min_lon,max_lon是怎么得出的,用C++实现

使用C语言实现下列问题:小渊和小轩是好朋友也是同班同学,他们在一起总有谈不完的话题。一次素质拓展活动中,班上同学安排做成一个 m 行 n 列的矩阵,而小渊和小轩被安排在矩阵对角线的两端,因此,他们就无法直接交谈了。幸运的是,他们可以通过传纸条来进行交流。 纸条要经由许多同学传到对方手里,小渊坐在矩阵的左上角,坐标(1,1),小轩坐在矩阵的右下角,坐标(m,n)。从小渊传到小轩的纸条只可以向下或者向右传递,从小轩传给小渊的纸条只可以向上或者向左传递。 在活动进行中,小渊希望给小轩传递一张纸条,同时希望小轩给他回复。班里每个同学都可以帮他们传递,但只会帮他们一次,也就是说如果此人在小渊递给小轩纸条的时候帮忙,那么在小轩递给小渊的时候就不会再帮忙。反之亦然。 还有一件事情需要注意,全班每个同学愿意帮忙的好感度有高有低(注意:小渊和小轩的好心程度没有定义,输入时用 0 表示),可以用一个 0-100 的自然数来表示,数越大表示越好心。小渊和小轩希望尽可能找好心程度高的同学来帮忙传纸条,即找到来回两条传递路径,使得这两条路径上同学的好心程度只和最大。 现在,请你帮助小渊和小轩找到这样的两条路径。 输入格式: 第一行有 2 个用空格隔开的整数 m 和 n,表示班里有 m 行 n 列(1<=m,n<=50)。 接下来的 m 行是一个 m*n 的矩阵,矩阵中第 i 行 j 列的整数表示坐在第 i 行 j 列的学生的好心程度。每行的 n 个整数之间用空格隔开。 输出格式:

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全面掌握Oracle9i:基础教程与实践指南

Oracle9i是一款由甲骨文公司开发的关系型数据库管理系统,它在信息技术领域中占据着重要的地位。Oracle9i的“i”代表了互联网(internet),意味着它具有强大的网络功能,能够支持大规模的网络应用。该系统具有高度的数据完整性和安全性,并且其强大稳定的特点使得它成为了企业级应用的首选数据库平台。 为了全面掌握Oracle9i,本教程将从以下几个方面详细讲解: 1. Oracle9i的安装与配置:在开始学习之前,您需要了解如何在不同的操作系统上安装Oracle9i数据库,并对数据库进行基本的配置。这包括数据库实例的创建、网络配置文件的设置(如listener.ora和tnsnames.ora)以及初始参数文件的设置。 2. SQL语言基础:SQL(Structured Query Language)是用于管理和操作关系型数据库的标准语言。您需要熟悉SQL语言的基本语法,包括数据查询语言(DQL)、数据操纵语言(DML)、数据定义语言(DDL)和数据控制语言(DCL)。 3. PL/SQL编程:PL/SQL是Oracle公司提供的过程化语言,它是SQL的扩展,增加了过程化编程的能力。学习PL/SQL可以让您编写更复杂、更高效的数据库程序,包括存储过程、函数、包和触发器等。 4. Oracle9i的数据管理:这部分内容涉及数据表的创建、修改、删除以及索引、视图、同义词、序列和分区等高级特性。 5. 数据库性能优化:为了确保数据库的高效运行,需要对数据库进行性能调优。这包括了解Oracle9i的内存管理、锁定机制、SQL语句优化和数据库设计原则等。 6. 数据库备份与恢复:为防止数据丢失或损坏,需要了解Oracle9i的备份和恢复机制。您将学习到如何使用RMAN(Recovery Manager)进行数据备份和恢复,并且熟悉数据库的逻辑备份和恢复策略。 7. 安全管理:安全管理是保护数据库不受非法访问和操作的重要环节。Oracle9i提供了丰富的安全特性,如用户权限管理、审计和加密等,您需要学习如何实施这些安全措施来保证数据库的安全性。 8. Oracle9i网络管理:由于Oracle9i对网络的特别设计,您还需要掌握如何管理Oracle网络,包括监听器的配置、网络故障的诊断等。 9. 高级特性介绍:Oracle9i提供了很多高级功能,如高级复制、流复制、高级安全性、Oracle Data Guard等,这些内容将帮助您掌握Oracle9i的高级特性,从而在面对复杂业务需求时有更多解决方案。 在学习Oracle9i教程的过程中,您将通过大量实例练习加深理解,同时也会了解到最佳实践和常见问题的解决方法。本教程的目的是让您全面掌握Oracle9i数据库管理系统的使用,并具备解决实际问题的能力,无论您是数据库管理员、开发人员还是系统分析师,本教程都将成为您提升技能的有力工具。
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【数据融合技术】:甘肃土壤类型空间分析中的专业性应用

# 摘要 数据融合技术作为一种集成多源数据信息的方法,在土壤类型空间分析中发挥着关键作用。本文介绍了数据融合技术的基本概念及其理论基础,阐述了数据预处理、同步整合及冲突解决等关键技术,并详细描述了甘肃土壤类型数据准备的流程,包括数据采集、质量评估、空间化处理及融合实践准备。通过具体案例分析,展示了数据融合在土壤类型空间分布分析、土壤质量评估及土壤保护规划中的应用。同时,文
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模糊大津法

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SOA服务设计原则:2007年7月版原理深入解析

由于提供的文件信息是相同的标题、描述和标签,且压缩包中仅包含一个文件,我们可以得出文件“Prentice.Hall.SOA.Principles.of.Service.Design.Jul.2007.pdf”很可能是一本关于面向服务架构(SOA)的书籍。该文件的名称和描述表明了它是一本专门讨论服务设计原则的出版物,其出版日期为2007年7月。以下是从标题和描述中提取的知识点: ### SOA设计原则 1. **服务导向架构(SOA)基础**: - SOA是一种设计原则,它将业务操作封装为可以重用的服务。 - 服务是独立的、松耦合的业务功能,可以在不同的应用程序中复用。 2. **服务设计**: - 设计优质服务对于构建成功的SOA至关重要。 - 设计过程中需要考虑到服务的粒度、服务的生命周期管理、服务接口定义等。 3. **服务重用**: - 服务设计的目的是为了重用,需要识别出业务领域中可重用的功能单元。 - 通过重用现有的服务,可以降低开发成本,缩短开发时间,并提高系统的整体效率。 4. **服务的独立性与自治性**: - 服务需要在技术上是独立的,使得它们能够自主地运行和被管理。 - 自治性意味着服务能够独立于其他服务的存在和状态进行更新和维护。 5. **服务的可组合性**: - SOA强调服务的组合性,这意味着可以通过组合不同的服务构建新的业务功能。 - 服务之间的交互应当是标准化的,以确保不同服务间的无缝通信。 6. **服务的无状态性**: - 在设计服务时,最好让服务保持无状态,以便它们可以被缓存、扩展和并行处理。 - 状态信息可以放在服务外部,比如数据库或缓存系统中。 7. **服务的可发现性**: - 设计服务时,必须考虑服务的发现机制,以便服务消费者可以找到所需的服务。 - 通常通过服务注册中心来实现服务的动态发现和绑定。 8. **服务的标准化和协议**: - 服务应该基于开放标准构建,确保不同系统和服务之间能够交互。 - 服务之间交互所使用的协议应该广泛接受,如SOAP、REST等。 9. **服务的可治理性**: - 设计服务时还需要考虑服务的管理与监控,确保服务的质量和性能。 - 需要有机制来跟踪服务使用情况、服务变更管理以及服务质量保障。 10. **服务的业务与技术视角**: - 服务设计应该同时考虑业务和技术的视角,确保服务既满足业务需求也具备技术可行性。 - 业务规则和逻辑应该与服务实现逻辑分离,以保证业务的灵活性和可维护性。 ### SOA的实施挑战与最佳实践 1. **变更管理**: - 实施SOA时需要考虑到如何管理和适应快速变更。 - 必须建立适当的变更控制流程来管理和批准服务的更改。 2. **安全性**: - 安全是SOA设计中的一个关键方面,需要确保服务交互的安全。 - 需要实现身份验证、授权、加密和审计机制以保护数据和服务。 3. **互操作性**: - 服务应设计为可与不同平台和技术实现互操作。 - 必须确保服务之间可以跨平台和语言进行通信。 4. **质量保证**: - 对服务进行持续的质量监控和改进是实施SOA不可或缺的一部分。 - 服务质量(QoS)相关的特性如性能、可靠性、可用性等都应被纳入设计考量。 5. **投资回报(ROI)和成本效益分析**: - 从经济角度评估实施SOA的合理性。 - 在设计服务时考虑长期成本节约和ROI。 根据以上知识点的总结,可以看出“Prentice.Hall.SOA.Principles.of.Service.Design.Jul.2007.pdf”这本书很可能是系统地介绍SOA设计原则和最佳实践的专业著作,对于想要深入了解SOA设计的读者来说是一本宝贵的参考资料。
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# 摘要 本文对甘肃土壤类型及其在农业生产中的作用进行了系统性研究。首先概述了甘肃土壤类型的基础理论,并探讨了土壤类型与农业生产的理论联系。通过GIS技术分析,本文详细阐述了甘肃土壤的空间分布规律,并对其特征和影响因素进行了深入分析。此外,本文还研究了甘肃土壤类型对农业生产实际影响,包括不同区域土壤改良和作物种植案例,以及土壤养分、水分管理对作物生长周期和产量的具体影响。最后,提出了促进甘肃土壤与农业可持续发展的策略,包括土壤保护、退化防治对策以及土壤类型优化与农业创新的结合。本文旨在为