void UI_WindowPrintEditObjAdd(UI_PRINT_OBJ_DATA *obj) { int ret = 0; UI_PRINT_OBJ_DATA *tmp_obj = NULL; if (!obj) { return ; } if (obj->x<0 || obj->y<0) { Error("obj xy error\n"); UI_PrintObjFree(obj); return ; } if (!s_PrintEditJob) { Error("no job,create new one\n"); s_PrintEditJob = UI_PrintJobAlloc(); if (!s_PrintEditJob) { Error("create job failed\n"); UI_PrintObjFree(obj); return ; } } obj->id = s_PrintEditJob->obj_cnt++; //caculate obj positon and paint ret = UI_WindowPrintEditObjPaint(obj); if (ret<0) { Error("draw failed\n"); UI_PrintObjFree(obj); return ; } //add obj to job list if (!s_PrintEditJob->obj_list) { s_PrintEditJob->obj_list = obj; } else { for (tmp_obj = s_PrintEditJob->obj_list; tmp_obj->next; tmp_obj = tmp_obj->next); tmp_obj->next = obj; } //update job info UI_WindowPrintEditJobAutoSize(); //update undo/redo stack obj->edit_type = UI_PRINT_OBJ_EDIT_NORMAL; WM_PaintWindowAndDescs(s_PrintEditInputWindowHandle); }

时间: 2025-07-11 18:41:40 浏览: 10
<think>好的,我现在需要分析用户提供的这段C语言函数`UI_WindowPrintEditObjAdd`。首先,用户希望了解这个函数的功能和实现逻辑,所以我要逐步拆解代码,理解每一部分的作用,并确保解释清晰准确。 首先,函数名`UI_WindowPrintEditObjAdd`暗示这是向某个打印编辑窗口添加对象的函数。参数是`UI_PRINT_OBJ_DATA *obj`,说明需要添加一个打印对象的数据结构。接下来,我会按代码顺序逐步分析。 1. **参数检查**:函数开头检查`obj`是否为空指针,如果为空直接返回。这是常见的防御性编程,防止空指针导致的崩溃。然后检查`obj`的x和y坐标是否为负数,如果是则报错并释放对象,这确保坐标的有效性。这部分逻辑合理,但需要考虑是否有其他约束条件,比如坐标是否超出屏幕范围,但代码里没有体现,可能需要后续补充。 2. **作业存在性检查**:检查全局变量`s_PrintEditJob`是否存在。如果不存在,创建新的作业。这里调用`UI_PrintJobAlloc()`分配内存,如果失败则释放对象并返回错误。这里可能存在资源泄漏的风险吗?比如,如果分配失败,是否已经释放了所有资源?从代码看,`UI_PrintObjFree(obj)`会在创建作业失败时被调用,所以处理得当。 3. **对象ID分配**:`obj->id = s_PrintEditJob->obj_cnt++;` 给新对象分配ID,使用计数器自增,确保唯一性。这一步简单但关键,用于后续可能的管理和查找。 4. **绘制对象**:调用`UI_WindowPrintEditObjPaint(obj)`进行绘制,如果返回值小于0则报错并释放对象。这里需要确认`UI_WindowPrintEditObjPaint`函数是否负责实际的绘制操作,以及可能的失败原因,比如资源不足或无效参数。绘制失败后的清理工作是否正确,这里释放对象是正确的处理。 5. **链表操作**:将对象添加到作业的`obj_list`链表中。如果链表为空,直接赋值;否则遍历到链表末尾,将新对象链接到末尾。这里遍历链表的时间复杂度是O(n),如果链表很长可能影响性能。是否有优化空间?比如维护一个尾指针,但当前代码可能因为简单而选择每次遍历。 6. **更新作业尺寸**:调用`UI_WindowPrintEditJobAutoSize()`,这个函数在之前的对话中已解析过,用于自动调整窗口尺寸以适应所有对象。这里确保添加新对象后窗口尺寸更新,保持UI布局正确。 7. **撤销/重做栈更新**:设置`obj->edit_type`为正常编辑类型,可能用于记录操作历史。然后调用`WM_PaintWindowAndDescs`重绘窗口,确保界面刷新显示新对象。 在思考过程中,我需要验证每一步的逻辑是否正确,是否存在潜在问题。例如,链表添加部分是否可能因为并发修改导致问题?假设这是单线程环境,所以安全。另外,错误处理是否全面,比如在创建作业失败后是否所有可能的资源都已释放?根据代码,是的。 可能存在的疑问点:`UI_PrintObjFree`是否也处理了对象内部的资源?需要确保该函数正确释放所有相关内存,避免内存泄漏。此外,`s_PrintEditJob`是全局变量还是局部静态变量?如果是全局的,是否需要考虑线程安全问题?但根据上下文,这可能是一个单线程的UI应用,所以暂不考虑。 总结这个函数的主要流程是:验证参数有效性,确保作业存在,绘制对象,添加到链表,更新窗口尺寸,刷新界面。整个过程涵盖了资源管理、错误处理、UI更新等关键方面,结构清晰。但需要注意链表操作的效率问题,以及潜在的错误处理是否覆盖所有情况。</think>这是一个用于向打印编辑作业窗口添加UI对象并更新布局的C语言函数。以下分步骤解析其实现逻辑: $$void\ UI\_WindowPrintEditObjAdd(UI\_PRINT\_OBJ\_DATA\ *obj)$$ --- ### **1. 参数有效性验证** ```c if (!obj) return; if (obj->x<0 || obj->y<0) { Error("obj xy error\n"); UI_PrintObjFree(obj); return; } ``` - **空指针检查**:拒绝无效对象指针 - **坐标合法性验证**:确保对象的坐标$(x,y)$非负 - **资源释放**:非法对象立即调用`UI_PrintObjFree`释放内存 --- ### **2. 作业环境初始化** ```c if (!s_PrintEditJob) { Error("no job,create new one\n"); s_PrintEditJob = UI_PrintJobAlloc(); if (!s_PrintEditJob) { Error("create job failed\n"); UI_PrintObjFree(obj); return; } } ``` - **作业创建逻辑**:通过`UI_PrintJobAlloc`动态创建打印作业 - **双重安全检查**:作业分配失败时释放对象并返回错误 - **资源管理**:体现"谁创建谁释放"的原则 --- ### **3. 对象属性初始化** ```c obj->id = s_PrintEditJob->obj_cnt++; ``` - **唯一ID分配**:使用计数器为对象生成唯一标识符 - **原子性操作**:`obj_cnt++`实现自增赋值操作 --- ### **4. 对象绘制验证** ```c ret = UI_WindowPrintEditObjPaint(obj); if (ret<0) { Error("draw failed\n"); UI_PrintObjFree(obj); return; } ``` - **渲染预检**:通过`UI_WindowPrintEditObjPaint`验证对象可绘制性 - **失败回滚**:绘制失败时释放对象资源 - **错误隔离**:避免无效对象污染作业环境 --- ### **5. 链表操作实现** ```c if (!s_PrintEditJob->obj_list) { s_PrintEditJob->obj_list = obj; } else { for (tmp_obj = s_PrintEditJob->obj_list; tmp_obj->next; tmp_obj = tmp_obj->next); tmp_obj->next = obj; } ``` - **链表类型**:单向链表结构,通过`next`指针连接 - **插入策略**: - 空链表时直接设置为头节点 - 非空链表时遍历到末尾追加 - **时间复杂度**:$O(n)$线性时间复杂度(可优化为$O(1)$尾部指针) --- ### **6. 动态布局更新** ```c UI_WindowPrintEditJobAutoSize(); ``` - **调用机制**:复用自动尺寸计算函数(前文解析的函数) - **实时响应**:确保新增对象后窗口尺寸自适应扩展 --- ### **7. 界面刷新与状态管理** ```c obj->edit_type = UI_PRINT_OBJ_EDIT_NORMAL; WM_PaintWindowAndDescs(s_PrintEditInputWindowHandle); ``` - **操作类型标记**:设置`edit_type`为普通编辑模式 - **窗口重绘**:调用`WM_PaintWindowAndDescs`刷新UI显示 - **即时反馈**:用户可立即看到添加结果 --- ### **功能总结** 该函数实现了完整的UI对象添加工作流,包含以下关键设计: 1. **防御性编程**:通过5层安全检查保障系统稳定性 2. **资源生命周期管理**:在4个错误出口点执行资源释放 3. **数据一致性**:通过链表维护和自动尺寸计算保持数据与显示同步 4. **模块化设计**:复用`UI_WindowPrintEditJobAutoSize`和绘制函数 **典型应用场景**:图形编辑器中的元素添加操作、打印预览系统的内容组装等需要动态管理UI元素的场景。
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结构化Prompt模板:代码作用:show face parameter directions 显示面参数方向 。示例代码: /*HEAD SHOW_FACE_PARAMETER_DIRECTIONS CCC UFUN */ #include <stdio.h> #include <string.h> #include <uf.h> #include <uf_ui.h> #include <uf_modl.h> #include <uf_object_types.h> #include <uf_disp.h> #define UF_CALL(X) (report_error( __FILE__, __LINE__, #X, (X))) static int report_error( char *file, int line, char *call, int irc) { if (irc) { char err[133], msg[133]; sprintf(msg, "*** ERROR code %d at line %d in %s:\n+++ ", irc, line, file); UF_get_fail_message(irc, err); /* NOTE: UF_print_syslog is new in V18 里海译:根据文中内容,我了解到UF_print_syslog是V18版本中的新功能。 */ UF_print_syslog(msg, FALSE); UF_print_syslog(err, FALSE); UF_print_syslog("\n", FALSE); UF_print_syslog(call, FALSE); UF_print_syslog(";\n", FALSE); if (!UF_UI_open_listing_window()) { UF_UI_write_listing_window(msg); UF_UI_write_listing_window(err); UF_UI_write_listing_window("\n"); UF_UI_write_listing_window(call); UF_UI_write_listing_window(";\n"); } } return(irc); } static void display_colored_conehead(double origin[3], double vec[3], int color) { UF_DISP_conehead_attrb_s attrb; UF_DISP_get_conehead_attrb(&attrb); attrb.color = color; UF_DISP_set_conehead_attrb(&attrb); UF_DISP_conehead(UF_DISP_ALL_ACTIVE_VIEWS, origin, vec, 0); UF_DISP_reset_conehead_attrb(); } static void show_face_parm_dirs(tag_t face) { double junk[3], origin[3], parm[2], uvs[4], u_dir[3], v_dir[3]; UF_CALL(UF_MODL_ask_face_uv_minmax(face, uvs)); parm[0] = uvs[0]; parm[1] = uvs[2]; UF_CALL(UF_MODL_ask_face_props(face, parm, origin, u_dir, v_dir, junk, junk, junk, junk)); display_colored_conehead(origin, u_dir, UF_OBJ_BLUE); display_colored_conehead(origin, v_dir, UF_OBJ_GREEN); } /* qq3123197280 */ static int mask_for_faces(UF_UI_selection_p_t select, void *type) { UF_UI_mask_t mask = { UF_solid_type, 0, UF_UI_SEL_FEATURE_ANY_FACE }; if (!UF_CALL(UF_UI_set_sel_mask(select, UF_UI_SEL_MASK_CLEAR_AND_ENABLE_SPECIFIC, 1, &mask))) return (UF_UI_SEL_SUCCESS); else return (UF_UI_SEL_FAILURE); } static tag_t select_a_face(char *prompt) { int resp; double cp[3]; tag_t object, view; UF_CALL(UF_UI_select_with_single_dialog("Select a face", prompt, UF_UI_SEL_SCOPE_ANY_IN_ASSEMBLY, mask_for_faces, NULL, &resp, &object, cp, &view)); if (resp == UF_UI_OBJECT_SELECTED || resp == UF_UI_OBJECT_SELECTED_BY_NAME) { UF_CALL(UF_DISP_set_highlight(object, FALSE)); return object; } else return NULL_TAG; } static void do_it(void) { tag_t face; while ((face = select_a_face("Show U & V directions")) != NULL_TAG) show_face_parm_dirs(face); } /* qq3123197280 */ void ufusr(char *param, int *retcode, int paramLen) { if (UF_CALL(UF_initialize())) return; do_it(); UF_terminate(); } int ufusr_ask_unload(void) { return (UF_UNLOAD_IMMEDIATELY); } 请生成1个NX / UG API技术问题,格式:"如何通过NX/UG API实现[具体功能]?",需提取所有核心代码生成一个函数,进行代码说明 / 注意事项/问题拓展。

结构化Prompt模板:代码作用:verify view mods 遍历当前打开的部件中的所有视图,并统计 。示例代码: /*HEAD VERIFY_VIEW_MODS CCC UFUN */ #include <stdio.h> #include <string.h> #include <uf.h> #include <uf_view.h> #include <uf_obj.h> #include <uf_part.h> #include <uf_object_types.h> #include <uf_part.h> #define UF_CALL(X) (report_error( __FILE__, __LINE__, #X, (X))) static int report_error( char *file, int line, char *call, int irc) { if (irc) { char err[133], msg[133]; sprintf(msg, "*** ERROR code %d at line %d in %s:\n+++ ", irc, line, file); UF_get_fail_message(irc, err); /* NOTE: UF_print_syslog is new in V18 里海译:UF_print_syslog 是 V18 新增的功能。 */ UF_print_syslog(msg, FALSE); UF_print_syslog(err, FALSE); UF_print_syslog("\n", FALSE); UF_print_syslog(call, FALSE); UF_print_syslog(";\n", FALSE); if (!UF_UI_open_listing_window()) { UF_UI_write_listing_window(msg); UF_UI_write_listing_window(err); UF_UI_write_listing_window("\n"); UF_UI_write_listing_window(call); UF_UI_write_listing_window(";\n"); } } return(irc); } static tag_t ask_next_view(tag_t part, tag_t view) { UF_CALL(UF_OBJ_cycle_objs_in_part(part, UF_view_type, &view)); return (view); } static void do_it(void) { tag_t mod_obj_tag = NULL_TAG, obj_tag = NULL_TAG, part_tag = UF_PART_ask_display_part(); int i, nm_length, count; char obj_stat[30], vw_name[30]; printf("\n******** Code Begins here ***************\n"); while ((obj_tag = ask_next_view(part_tag, obj_tag)) != NULL_TAG) { UF_CALL(uc5027(obj_tag, vw_name, &nm_length)); printf(" view name %s being processed....\n", vw_name); for(i = 2 ; i < 5 ; i ++) { if(i == 2) strcpy(obj_stat,"View dependent"); if(i == 3) strcpy(obj_stat,"Erased object"); if(i == 4) strcpy(obj_stat,"Modified object"); count = 0; while( !uc6457(vw_name, i, &mod_obj_tag) && (mod_obj_tag != NULL_TAG)) count ++; printf("Found %d entities that are %s on %s view\n", count, obj_stat, vw_name); } } } /* qq3123197280 */ void ufusr(char *param, int *retcode, int paramLen) { if (!UF_CALL(UF_initialize())) { do_it(); UF_CALL(UF_terminate()); } } int ufusr_ask_unload(void) { return (UF_UNLOAD_IMMEDIATELY); } 请生成1个NX / UG API技术问题,格式:"如何通过NX/UG API实现[具体功能]?",需提取所有核心代码生成一个函数,进行代码说明 / 注意事项/问题拓展。

我正在编辑【python】代码,遇到了 【root@autodl-container-857740b613-fe9d70ca:~/autodl-tmp/ToothGroupNetwork# python preprocess_data.py 0 1 Traceback (most recent call last): File "preprocess_data.py", line 56, in <module> labeled_vertices = gu.resample_pcd([labeled_vertices], 24000, "fps")[0] File "/root/autodl-tmp/ToothGroupNetwork/gen_utils.py", line 129, in resample_pcd idx = fps(pcd_ls[0][:,:3], n) File "/root/autodl-tmp/ToothGroupNetwork/gen_utils.py", line 139, in fps idx = pointops.furthestsampling(xyz, torch.tensor([xyz.shape[0]]).cuda().type(torch.int), torch.tensor([npoint]).cuda().type(torch.int)) RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device】 ,请帮我检查并改正错误点。我的原始代码如下: 【import argparse import os import numpy as np from glob import glob import gen_utils as gu parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source_obj_data_path', default="./data/data_obj_parent_directory", type=str, help="data path in which original .obj data are saved") parser.add_argument('--source_json_data_path', default="./data/data_json_parent_directory", type=str, help="data path in which original .json data are saved") parser.add_argument('--save_data_path', default="./data_preprocessed", type=str, help="data path in which processed data will be saved") args = parser.parse_args() SAVE_PATH = args.save_data_path SOURCE_OBJ_PATH = args.source_obj_data_path SOURCE_JSON_PATH = args.source_json_data_path Y_AXIS_MAX = 33.15232091532151 Y_AXIS_MIN = -36.9843781139949 os.makedirs(os.path.join(SAVE_PATH), exist_ok=True) stl_path_ls = [] for dir_path in [ x[0] for x in os.walk(SOURCE_OBJ_PATH) ][1:]: stl_path_ls += glob(os.path.join(dir_path,"*.obj")) json_path_map = {} for dir_path in [ x[0] for x in os.walk(SOURCE_JSON_PATH) ][1:]: for json_path in glob(os.path.join(dir_path,"*.json")): json_path_map[os.path.basename(json_path).split(".")[0]] = json_path all_labels = [] for i in range(len(stl_path_ls)): print(i, end=" ") base_name = os.path.basename(stl_path_ls[i]).split(".")[0] loaded_json = gu.load_json(json_path_map[base_name]) labels = np.array(loaded_json['labels']).reshape(-1,1) if loaded_json['jaw'] == 'lower': labels -= 20 labels[labels//10==1] %= 10 labels[labels//10==2] = (labels[labels//10==2]%10) + 8 labels[labels<0] = 0 vertices, org_mesh = gu.read_txt_obj_ls(stl_path_ls[i], ret_mesh=True, use_tri_mesh=False) vertices[:,:3] -= np.mean(vertices[:,:3], axis=0) #vertices[:, :3] = ((vertices[:, :3]-vertices[:, 1].min())/(vertices[:, 1].max() - vertices[:, 1].min()))*2-1 vertices[:, :3] = ((vertices[:, :3]-Y_AXIS_MIN)/(Y_AXIS_MAX - Y_AXIS_MIN))*2-1 labeled_vertices = np.concatenate([vertices,labels], axis=1) name_id = str(base_name) if labeled_vertices.shape[0]>24000: labeled_vertices = gu.resample_pcd([labeled_vertices], 24000, "fps")[0] np.save(os.path.join(SAVE_PATH, f"{name_id}_{loaded_json['jaw']}_sampled_points"), labeled_vertices) 】

解释代码:int post_process(int8_t* input0, int8_t* input1, int8_t* input2, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 8 int stride0 = 8; int grid_h0 = model_in_h / stride0; int grid_w0 = model_in_w / stride0; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, (int*)anchor0, grid_h0, grid_w0, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); // stride 16 int stride1 = 16; int grid_h1 = model_in_h / stride1; int grid_w1 = model_in_w / stride1; int validCount1 = 0; validCount1 = process(input1, (int*)anchor1, grid_h1, grid_w1, model_in_h, model_in_w, stride1, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[1], qnt_scales[1]); // stride 32 int stride2 = 32; int grid_h2 = model_in_h / stride2; int grid_w2 = model_in_w / stride2; int validCount2 = 0; validCount2 = process(input2, (int*)anchor2, grid_h2, grid_w2, model_in_h, model_in_w, stride2, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[2], qnt_scales[2]); int validCount = validCount0 + validCount1 + validCount2; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

对上述代码进行如下修改,是否改变基本功能:tatic int process(int8_t* input, int point_cnt, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < point_cnt; a++){ int8_t maxClassProbs = 0; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = input[(3+k) * point_cnt + a]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } if (maxClassProbs >= thres_i8) { int8_t rx = input[0 * point_cnt + a]; int8_t ry = input[1 * point_cnt + a]; int8_t rw = input[2 * point_cnt + a]; int8_t rh = input[3 * point_cnt + a]; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rx, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(ry, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rw, zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rh, zp, scale)) * 2.0; objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; boxes.push_back(box_x); boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); } } return validCount; } int post_process(int8_t* input0, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 6 int stride0 = 4 + OBJ_CLASS_NUM; int point_cnt = 8400; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, point_cnt, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); int validCount = validCount0; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

/******************************************************************************** * @file :servo.c * @brief :servo 温度检测传感器驱动 * @Author :Gwen9 * @Date :2024/08/05 * @Version :V1.0 初始版本 *******************************************************************************/ #include "driver_conf.h" #ifdef DRIVER_SERVO_ENABLED /* Private Typedef -------------------------------------------------------------------*/ typedef struct _S_SERVO { my_timer_id xId; my_timer_chn_t xChn; }s_servo; /* Private Functions Declare ----------------------------------------------------------*/ static int servo_set_angle(const c_servo* p_obj, float angle); /* Private Variables -------------------------------------------------------------------*/ /* Public Functions -------------------------------------------------------------------*/ c_servo servo_create(my_timer_id xId, my_timer_chn_t xChn) { c_servo new = {0}; //新建一个空的GPIO对象 int ret; /*为 SERVO 新对象的私有成员申请内存 同时清空内存*/ new.this = MY_MALLOC(sizeof(s_servo)); if(NULL == new.this){ return new; } memset(new.this,0,sizeof(s_servo)); /*初始化 SERVO 对象的私有成员*/ ((s_servo*)new.this)->xId = xId; ((s_servo*)new.this)->xChn = xChn; /*初始化 SERVO 对象的公有接口*/ new.set = servo_set_angle; /*初始化 SERVO 对象用到的定时器*/ ret = my_timer.pwm_init(xId, 7199, 199, xChn); if(ret != R_OK) {new.this = NULL; return new;} my_timer.pwm_set(xId, xChn, 0); if(ret != R_OK) {new.this = NULL; return new;} return new; } /* Private Functions -------------------------------------------------------------------*/ static int servo_set_angle(const c_servo* p_obj, float angle) { s_servo* this = NULL; /*检查参数*/ if(NULL == p_obj || NULL == p_obj->this || angle < 0.0f || angle > 180.0f) { return R_ERROR; } this = p_obj->this; /* 周期 20ms = 200 0.5ms = 0° = 5 1.5ms = 90° = 15 2.5ms = 180° = 25 */ uint16_t pul = angle / 180.0f * 20.0f + 5.0f; my_timer.pwm_set(this->xId, this->xChn, pul); return R_OK; } static int servo_set_angle_360(const c_servo* p_obj, float speed_and_direction) { s_servo* this = NULL; // 参数有效性检测 if (NULL == p_obj || NULL == p_obj->this || speed_and_direction < -1.0f || speed_and_direction > 1.0f) { return R_ERROR; } this = p_obj->this; /* 映射规则解释: [-1.0, 1.0] 表示从全速逆时针到全速顺时针的速度区间。 中间点 0 表示停止运动。 新增映射关系: -1 -> 5% (最大逆时针) 0 -> 7.5%(静止不动) +1 -> 10%(最大顺时针) */ const float min_duty_cycle = 5.0f; // 最小占空比 (%) const float max_duty_cycle = 10.0f; // 最大占空比 (%) const float neutral_duty_cycle = 7.5f; // 中立位置 (%) // 将输入的速度/方向参数转换为相应的占空比 float duty_cycle = neutral_duty_cycle + (speed_and_direction * (max_duty_cycle - neutral_duty_cycle)); // 设置具体的 PWM 输出 my_timer.pwm_set(this->xId, this->xChn, duty_cycle); return R_OK; } #endif /************************ (C) COPYRIGHT STMicroelectronics *****END OF FILE****/ 解释一下这段代码

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from arch import arch_model from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox # ====================== # 1. 数据加载与预处理 # ====================== # 加载沪深300数据(A股交易日历) csi300 = pd.read_excel('2015-2025沪深300.xlsx', parse_dates=['交易日期'], index_col='交易日期') # 加载标普500原始数据(美东时间日期) sp500 = pd.read_excel('sp500.xlsx', parse_dates=['Trddt'], index_col='Trddt') # 加载存款准备金率调整虚拟变量 rr_dummy = pd.read_excel('存款准备金率调整.xlsx', parse_dates=['交易日期'], index_col='交易日期') # ====================== # 2. 标普500数据对齐A股交易日 # ====================== # 生成完整的A股交易日范围 csi_dates = csi300.index # 将标普500日期转换为北京时间(美东时间+12小时) # 假设原始标普500日期为美东时间收盘日期(如2023-10-10对应北京时间2023-10-11) # 因此需要将标普500日期+1天以对齐A股日期 sp500.index = sp500.index + pd.Timedelta(days=1) # 仅保留A股交易日存在的标普500数据 sp500_aligned = sp500.reindex(csi_dates) # 向前填充可能的缺失值(若美股休市但A股交易) sp500_aligned['Clsidx'] = sp500_aligned['Clsidx'].fillna(method='ffill') # ====================== # 3. 合并所有数据集 # ====================== data = pd.concat([ csi300['收盘指数'].rename('csi300'), sp500_aligned['Clsidx'].rename('sp500'), rr_dummy['存款准备金率是否调整'].rename('rr_dummy') ], axis=1).dropna() # 计算对数收益率(百分比形式) data['csi_ret'] = 100 * np.log(data['csi300']).diff() data['sp_ret'] = 100 * np.log(data['sp500']).diff() data = data.dropna() # ====================== # 4. 数据检验 # ====================== # 平稳性检验 (ADF) def check_stationarity(series): result = adfuller(series.dropna()) print(f'ADF Statistic: {result[0]:.3f}') print(f'p-value: {result[1]:.4f}') print("沪深300收益率平稳性检验:") check_stationarity(data['csi_ret']) # ARCH效应检验 def arch_effect_test(residuals, lags=10): lb_test = acorr_ljungbox(residuals ** 2, lags=lags) print(f"ARCH效应检验(Ljung-Box):") print(f"总滞后阶数: {lags}, p值: {lb_test['lb_pvalue'].values[-1]:.4f}") arch_effect_test(data['csi_ret']) # ====================== # 5. 模型构建(关键修改:正确引入外生变量) # ====================== exog_vars = data[['sp_ret', 'rr_dummy']].shift(1).dropna() y = data['csi_ret'].loc[exog_vars.index] # 修正模型设定:使用ARCH-X框架 tgarch_x = arch_model( y, mean='Constant', vol='GARCH', p=1, q=1, o=1, # 非对称项 dist='t', # 学生t分布 power=2.0, x=exog_vars # 外生变量直接传入 ) # 参数估计 results = tgarch_x.fit(update_freq=5, disp='off', show_warning=False) print(results.summary()) # ====================== # 6. 脉冲响应函数(关键修改:正确传递外生变量) # ====================== def impulse_response(model, shock_var, periods=20): # 生成基础场景(使用样本最后一天作为基准) last_obs = model._fit_indices[-1] x_base = exog_vars.iloc[last_obs:last_obs + 1].copy() # 施加冲击(虚拟变量设为1) x_shock = x_base.copy() x_shock[shock_var] = 1 # 预测波动率路径 forecast = model.forecast( start=last_obs, horizon=periods, x=x_shock, reindex=False ) return forecast.variance.values[0] # 计算脉冲响应 rr_response = impulse_response(results, 'rr_dummy') sp_response = impulse_response(results, 'sp_ret') # ====================== # 6. 可视化(新增外生变量系数显示) # ====================== plt.figure(figsize=(12, 8)) # 条件波动率 plt.subplot(2, 2, 1) results.conditional_volatility.plot(title='条件波动率', lw=1) plt.grid(alpha=0.3) # 外生变量系数(新增) plt.subplot(2, 2, 2) exog_coefs = results.params[['sp_ret', 'rr_dummy']] plt.bar(exog_coefs.index, exog_coefs.values, color=['#1f77b4', '#ff7f0e']) plt.title('外生变量对波动率的边际影响') plt.grid(axis='y', alpha=0.3) # 脉冲响应路径 plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(rr_response, label='政策冲击', marker='o') plt.plot(sp_response, label='国际冲击', marker='s') plt.title('20交易日脉冲响应路径') plt.legend() plt.grid(alpha=0.3) plt.tight_layout() plt.show() 根据以下报错修改上面的代码,确保其构建条件异方差响应函数与外生变量结合的TGARCH-X模型进行外部冲击响应的分析,代码完整可运行:沪深300收益率平稳性检验: C:\Users\25340\Desktop\新建文件夹\TGARCH-X.py:33: FutureWarning: Series.fillna with 'method' is deprecated and will raise in a future version. Use obj.ffill() or obj.bfill() instead. sp500_aligned['Clsidx'] = sp500_aligned['Clsidx'].fillna(method='ffill') ADF Statistic: -9.204 p-value: 0.0000 ARCH效应检验(Ljung-Box): 总滞后阶数: 10, p值: 0.0000 Constant Mean - GJR-GARCH Model Results ==================================================================================== Dep. Variable: csi_ret R-squared: 0.000 Mean Model: Constant Mean Adj. R-squared: 0.000 Vol Model: GJR-GARCH Log-Likelihood: -3734.16 Distribution: Standardized Student's t AIC: 7480.32 Method: Maximum Likelihood BIC: 7515.09 No. Observations: 2428 Date: Wed, May 21 2025 Df Residuals: 2427 Time: 17:57:17 Df Model: 1 Mean Model ============================================================================= coef std err t P>|t| 95.0% Conf. Int. ----------------------------------------------------------------------------- mu 0.0150 1.931e-02 0.778 0.437 [-2.284e-02,5.287e-02] Volatility Model ============================================================================= coef std err t P>|t| 95.0% Conf. Int. ----------------------------------------------------------------------------- omega 0.0241 7.546e-03 3.188 1.435e-03 [9.264e-03,3.884e-02] alpha[1] 0.0569 1.339e-02 4.247 2.170e-05 [3.062e-02,8.311e-02] gamma[1] 0.0341 1.864e-02 1.828 6.757e-02 [-2.463e-03,7.060e-02] beta[1] 0.9129 1.294e-02 70.541 0.000 [ 0.887, 0.938] Distribution ======================================================================== coef std err t P>|t| 95.0% Conf. Int. ------------------------------------------------------------------------ nu 5.1076 0.505 10.105 5.244e-24 [ 4.117, 6.098] ======================================================================== Covariance estimator: robust Traceback (most recent call last): File "C:\Users\25340\Desktop\新建文件夹\TGARCH-X.py", line 120, in <module> rr_response = impulse_response(results, 'rr_dummy') File "C:\Users\25340\Desktop\新建文件夹\TGARCH-X.py", line 110, in impulse_response forecast = model.forecast( File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\arch\univariate\base.py", line 1512, in forecast return self.model.forecast( File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 992, in forecast expected_x = self._reformat_forecast_x(x, horizon, start_index) File "D:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\arch\univariate\mean.py", line 850, in _reformat_forecast_x raise TypeError( TypeError: x is not None but the model does not contain any exogenous variables.

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bzip2-devel-1.0.6-13.el7.i686.rpm centos-release-scl-2-3.el7.centos.noarch.rpm centos-release-scl-rh-2-3.el7.centos.noarch.rpm cloog-ppl-0.15.7-1.2.el6.x86_64.rpm cpp-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm cpp-4.8.5-44.el7.x86_64.rpm dejavu-fonts-common-2.33-6.el7.noarch.rpm dejavu-sans-fonts-2.33-6.el7.noarch.rpm fontconfig-2.13.0-4.3.el7.x86_64.rpm fontpackages-filesystem-1.44-8.el7.noarch.rpm freetype-2.8-14.el7.src.rpm freetype-2.8-14.el7.x86_64.rpm freetype-devel-2.8-14.el7.x86_64.rpm gcc-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm gcc-4.8.5-44.el7.x86_64.rpm gcc-c++-4.4.7-4.el6.x86_64.rpm gcc-c++-4.8.5-44.el7.x86_64.rpm gcc-gfortran-4.8.5-44.el7.x86_64.rpm glibc-2.17-307.el7.1.x86_64.rpm glibc-2.17-317.el7.x86_64.rpm glibc-common-2.17-317.el7.x86_64.rpm glibc-devel-2.12-1.132.el6.x86_64.rpm glibc-devel-2.17-307.el7.1.x8
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实现Struts2+IBatis+Spring集成的快速教程

### 知识点概览 #### 标题解析 - **Struts2**: Apache Struts2 是一个用于创建企业级Java Web应用的开源框架。它基于MVC(Model-View-Controller)设计模式,允许开发者将应用的业务逻辑、数据模型和用户界面视图进行分离。 - **iBatis**: iBatis 是一个基于 Java 的持久层框架,它提供了对象关系映射(ORM)的功能,简化了 Java 应用程序与数据库之间的交互。 - **Spring**: Spring 是一个开源的轻量级Java应用框架,提供了全面的编程和配置模型,用于现代基于Java的企业的开发。它提供了控制反转(IoC)和面向切面编程(AOP)的特性,用于简化企业应用开发。 #### 描述解析 描述中提到的“struts2+ibatis+spring集成的简单例子”,指的是将这三个流行的Java框架整合起来,形成一个统一的开发环境。开发者可以利用Struts2处理Web层的MVC设计模式,使用iBatis来简化数据库的CRUD(创建、读取、更新、删除)操作,同时通过Spring框架提供的依赖注入和事务管理等功能,将整个系统整合在一起。 #### 标签解析 - **Struts2**: 作为标签,意味着文档中会重点讲解关于Struts2框架的内容。 - **iBatis**: 作为标签,说明文档同样会包含关于iBatis框架的内容。 #### 文件名称列表解析 - **SSI**: 这个缩写可能代表“Server Side Include”,一种在Web服务器上运行的服务器端脚本语言。但鉴于描述中提到导入包太大,且没有具体文件列表,无法确切地解析SSI在此的具体含义。如果此处SSI代表实际的文件或者压缩包名称,则可能是一个缩写或别名,需要具体的上下文来确定。 ### 知识点详细说明 #### Struts2框架 Struts2的核心是一个Filter过滤器,称为`StrutsPrepareAndExecuteFilter`,它负责拦截用户请求并根据配置将请求分发到相应的Action类。Struts2框架的主要组件有: - **Action**: 在Struts2中,Action类是MVC模式中的C(控制器),负责接收用户的输入,执行业务逻辑,并将结果返回给用户界面。 - **Interceptor(拦截器)**: Struts2中的拦截器可以在Action执行前后添加额外的功能,比如表单验证、日志记录等。 - **ValueStack(值栈)**: Struts2使用值栈来存储Action和页面间传递的数据。 - **Result**: 结果是Action执行完成后返回的响应,可以是JSP页面、HTML片段、JSON数据等。 #### iBatis框架 iBatis允许开发者将SQL语句和Java类的映射关系存储在XML配置文件中,从而避免了复杂的SQL代码直接嵌入到Java代码中,使得代码的可读性和可维护性提高。iBatis的主要组件有: - **SQLMap配置文件**: 定义了数据库表与Java类之间的映射关系,以及具体的SQL语句。 - **SqlSessionFactory**: 负责创建和管理SqlSession对象。 - **SqlSession**: 在执行数据库操作时,SqlSession是一个与数据库交互的会话。它提供了操作数据库的方法,例如执行SQL语句、处理事务等。 #### Spring框架 Spring的核心理念是IoC(控制反转)和AOP(面向切面编程),它通过依赖注入(DI)来管理对象的生命周期和对象间的依赖关系。Spring框架的主要组件有: - **IoC容器**: 也称为依赖注入(DI),管理对象的创建和它们之间的依赖关系。 - **AOP**: 允许将横切关注点(如日志、安全等)与业务逻辑分离。 - **事务管理**: 提供了一致的事务管理接口,可以在多个事务管理器之间切换,支持声明式事务和编程式事务。 - **Spring MVC**: 是Spring提供的基于MVC设计模式的Web框架,与Struts2类似,但更灵活,且与Spring的其他组件集成得更紧密。 #### 集成Struts2, iBatis和Spring 集成这三种框架的目的是利用它们各自的优势,在同一个项目中形成互补,提高开发效率和系统的可维护性。这种集成通常涉及以下步骤: 1. **配置整合**:在`web.xml`中配置Struts2的`StrutsPrepareAndExecuteFilter`,以及Spring的`DispatcherServlet`。 2. **依赖注入配置**:在Spring的配置文件中声明Struts2和iBatis的组件,以及需要的其他bean,并通过依赖注入将它们整合。 3. **Action和SQL映射**:在Struts2中创建Action类,并在iBatis的SQLMap配置文件中定义对应的SQL语句,将Struts2的Action与iBatis的映射关联起来。 4. **事务管理**:利用Spring的事务管理功能来管理数据库操作的事务。 5. **安全和服务层**:通过Spring的AOP和IoC功能来实现业务逻辑的解耦合和事务的管理。 ### 结语 通过上述的整合,开发者可以有效地利用Struts2处理Web层的展示和用户交互,使用iBatis简化数据库操作,同时借助Spring强大的依赖注入和事务管理功能,创建一个结构良好、可维护性强的应用。这种集成方式在许多企业级Java Web应用中非常常见,是Java开发人员必须掌握的知识点。
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Waymo使用稀疏图卷积处理LiDAR点云,目标检测精度提升15%

<think>好的,用户让我介绍一下Waymo使用稀疏图卷积处理LiDAR点云,目标检测精度提升15%的具体情况。我需要先回忆之前提供的回答中提到的相关案例,然后深入展开。 首先,用户可能已经知道稀疏图卷积的基本概念,但需要更详细的应用案例。他们可能对Waymo如何具体应用该技术感兴趣,比如技术细节、实现方式、提升的具体指标等。需要确保回答结构清晰,分点说明,同时保持技术准确性。 要考虑到用户可能的背景,可能是研究或工程领域的,需要技术细节,但避免过于复杂的数学公式,除非必要。之前回答中提到了应用案例,现在需要扩展这个部分。需要解释为什么稀疏图卷积在这里有效,比如处理LiDAR点云的稀疏性
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Dwr实现无刷新分页功能的代码与数据库实例

### DWR简介 DWR(Direct Web Remoting)是一个用于允许Web页面中的JavaScript直接调用服务器端Java方法的开源库。它简化了Ajax应用的开发,并使得异步通信成为可能。DWR在幕后处理了所有的细节,包括将JavaScript函数调用转换为HTTP请求,以及将HTTP响应转换回JavaScript函数调用的参数。 ### 无刷新分页 无刷新分页是网页设计中的一种技术,它允许用户在不重新加载整个页面的情况下,通过Ajax与服务器进行交互,从而获取新的数据并显示。这通常用来优化用户体验,因为它加快了响应时间并减少了服务器负载。 ### 使用DWR实现无刷新分页的关键知识点 1. **Ajax通信机制:**Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)是一种在无需重新加载整个网页的情况下,能够更新部分网页的技术。通过XMLHttpRequest对象,可以与服务器交换数据,并使用JavaScript来更新页面的局部内容。DWR利用Ajax技术来实现页面的无刷新分页。 2. **JSON数据格式:**DWR在进行Ajax调用时,通常会使用JSON(JavaScript Object Notation)作为数据交换格式。JSON是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。 3. **Java后端实现:**Java代码需要编写相应的后端逻辑来处理分页请求。这通常包括查询数据库、计算分页结果以及返回分页数据。DWR允许Java方法被暴露给前端JavaScript,从而实现前后端的交互。 4. **数据库操作:**在Java后端逻辑中,处理分页的关键之一是数据库查询。这通常涉及到编写SQL查询语句,并利用数据库管理系统(如MySQL、Oracle等)提供的分页功能。例如,使用LIMIT和OFFSET语句可以实现数据库查询的分页。 5. **前端页面设计:**前端页面需要设计成能够响应用户分页操作的界面。例如,提供“下一页”、“上一页”按钮,或是分页条。这些元素在用户点击时会触发JavaScript函数,从而通过DWR调用Java后端方法,获取新的分页数据,并动态更新页面内容。 ### 数据库操作的关键知识点 1. **SQL查询语句:**在数据库操作中,需要编写能够支持分页的SQL查询语句。这通常涉及到对特定字段进行排序,并通过LIMIT和OFFSET来控制返回数据的范围。 2. **分页算法:**分页算法需要考虑当前页码、每页显示的记录数以及数据库中记录的总数。SQL语句中的OFFSET计算方式通常为(当前页码 - 1)* 每页记录数。 3. **数据库优化:**在分页查询时,尤其是当数据量较大时,需要考虑到查询效率问题。可以通过建立索引、优化SQL语句或使用存储过程等方式来提高数据库操作的性能。 ### DWR无刷新分页实现的代码要点 1. **DWR配置:**在实现DWR无刷新分页时,首先需要配置DWR,以暴露Java方法给前端JavaScript调用。 2. **JavaScript调用:**编写JavaScript代码,使用DWR提供的API发起Ajax调用。这些调用将触发后端Java方法,并接收返回的分页数据。 3. **数据展示:**在获取到新的分页数据后,需要将这些数据显示在前端页面的相应位置。这通常需要操作DOM元素,将新数据插入到页面中。 ### 结论 通过结合上述知识点,可以使用DWR技术实现一个无刷新分页的动态Web应用。DWR简化了Ajax通信过程,让开发者可以专注于业务逻辑的实现。通过熟练掌握Java后端处理、数据库查询和前端页面设计的相关技术,便能高效地完成无刷新分页的开发任务。
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【空间分布规律】:甘肃土壤类型与农业生产的关联性研究

# 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
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缓存延迟双删的实际解决方案通常怎么实现

<think>嗯,用户问的是关于缓存延迟双删的最佳实践和实际解决方案。首先,我需要回忆一下延迟双删的基本概念。根据引用[1]和[2],延迟双删主要是为了解决数据库和缓存之间的数据不一致问题,尤其是在分布式系统中。核心步骤应该是先删除缓存,再更新数据库,然后延迟一段时间再次删除缓存。但具体怎么操作呢? 用户可能已经知道延迟双删的基本思想,但需要更详细的步骤和注意事项。比如,为什么要延迟?延迟多久合适?这些都需要解释清楚。引用[3]提到先更新数据库再删除缓存是推荐的方法,但延迟双删可能是在某些特定场景下的优化。 接下来,我得考虑实现延迟双删的具体步骤。首先,第一次删除缓存是为了避免旧数据被后续
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企业内部文档管理平台使用Asp.net技术构建

标题和描述中提到的知识点相当丰富,涉及到多个层面的IT技术和管理机制,具体如下: 1. Asp.net技术框架:Asp.net是微软公司开发的一个用于构建动态网站和网络应用程序的服务器端技术。它基于.NET平台,支持使用C#、VB.NET等多种编程语言开发应用程序。Asp.net企业信息文档管理系统使用Asp.net框架,意味着它将利用这一技术平台的特性,比如丰富的类库、集成开发环境(IDE)支持和面向对象的开发模型。 2.TreeView控件:TreeView是一种常用的Web控件,用于在网页上显示具有层次结构的数据,如目录、文件系统或组织结构。该控件通常用于提供给用户清晰的导航路径。在Asp.net企业信息文档管理系统中,TreeView控件被用于实现树状结构的文档管理功能,便于用户通过树状目录快速定位和管理文档。 3.系统模块设计:Asp.net企业信息文档管理系统被划分为多个模块,包括类别管理、文档管理、添加文档、浏览文档、附件管理、角色管理和用户管理等。这些模块化的设计能够让用户根据不同的功能需求进行操作,从而提高系统的可用性和灵活性。 4.角色管理:角色管理是企业信息管理系统中非常重要的一个部分,用于定义不同级别的用户权限和职责。在这个系统中,角色可以进行添加、编辑(修改角色名称)、删除以及上下移动(改变排列顺序)。这些操作满足了对用户权限细分和动态调整的需求。 5.操作逻辑:描述中详细说明了角色管理的操作步骤,如通过按钮选择进行角色的移动、修改和删除,提供了明确的用户交互流程,体现了系统设计的直观性。 6.系统安全性:系统提供了默认的管理帐号和密码(均为51aspx),这通常是一种简便的部署时临时设置。但在实际部署过程中,出于安全考虑,这些默认信息需要立即更改,并定期更新密码以避免潜在的安全风险。 7.文件结构:文件名称列表揭示了系统的文件结构和主要组成部分,比如Global.asax负责应用程序级别的事件处理,Default.aspx和Default.aspx.cs分别对应于系统的默认页面和后台代码文件,Web.Config用于存储和配置应用程序的设置,DocumentManager.sln和DocumentManager.suo分别指出了解决方案文件和解决方案用户选项文件,表明这是一个完整的Visual Studio解决方案。 通过上述知识点的梳理,我们可以看出Asp.net企业信息文档管理系统是一个集成了多个模块,具有良好用户体验设计、清晰操作逻辑和基本安全措施的IT解决方案。它不仅可以提高企业文档管理的效率,还能通过角色的权限管理确保信息的安全性和访问控制的合理性。同时,该系统还遵循了一定的软件工程实践,如模块化设计和配置文件的使用,以保障系统的可维护性和可扩展性。