（一） 实验目的 进程是操作系统中最基本、最重要的概念，进程调度又是操作系统的核心模块。本实验要求学生独立地用C 或 C++语言编写一个简单的进程管理程序，其主要部分是进程调度。调度算法可由学生自行选择，如基于动态优先级的调度算法或多级反馈队列调度算法。 通过本实验可加深学生对进程各种状态的转化和各种调度算法的理解，提高系统程序设计能力。 （二） 实验题目 以链式结构组成空闲 PCB 栈，以双向链..._进程调度算法实验报告

本文是推箱子游戏开发实战系列文章的第二篇，讲述使用Android Studio开发Hello World应用程序。

华为交换机配置端口模式时报错：[500Mdaikuan-GigabitEthernet0/0/1]port link-type access Error: Please renew the default configurations.[500Mdaikuan-GigabitEthernet0/0/1]dis th[V300R019C10SPC300]#interface GigabitEthernet0/0/1 undo port hybrid vlan 1 #多了这一条#_please renew the default configurations.

第三章 C66x CorePac速度_ti 66h14

开发一个简单错误记录功能小模块，能够记录出错的代码所在的文件名称和行号。 处理:1.记录最多8条错误记录，对相同的错误记录(即文件名称和行号完全匹配)只记录一条，错误计数增加；(文件所在的目录不同，文件名和行号相同也要合并) 2.超过16个字符的文件名称，只记录文件的最后有效16个字符；(如果文件名不同，而只是文件名的后16个字符和行号相同，也不要合并) 3.输入的文件可能带路径，记录文件名称不

上一次解决了迷宫问题的简单求解，如果迷宫中存在多通路，我们想要找寻一条最短的路径该如何解决。最短路径求解首先构造一个多通路迷宫：void MazeInitShortPath(Maze* m){ int map[ROW][COL]={ {0,1,0,0,0,0}, {0,1,1,1,0,0}, {0,1,0,1,1,1},..._具有两条以上通路迷宫

实验环境准备2 台 CentOS7，一台为 Samba 服务器，另一台为客户端做测试用，另需一台Windows 主机做测试用。网络模式：建议使用 NAT 模式（可以连接外网）。网络环境：Samba 服务器为静态 IP 地址，3 台主机可以相互 Ping 通，建议关闭Windows 的防火墙，建议关闭两台 CentOS7 的防火墙。关闭防火墙命令：systemctl stop firewalldsystemctl disable firewalldsystemctl status fire_map to guest = bad user

又来卷这个了，此次调查了神经网络中使用的计算表示与其性能特征之间的关系，提出了现代深度神经网络中用于3D点云处理的LiDAR点云表示的新计算分类法。使用这种分类法，对不同的方法家族进行结构化分析，论文揭示了在计算效率、内存需求和表示能力方面的共同优势和局限性，最后，论文为基于神经网络的点云处理方法的未来发展提供了一些见解和指导。激光雷达传感器是自动驾驶汽车不可或缺的一部分，因为它们提供了汽车周围环境的精确、高分辨率3D表示。然而，在计算上很难利用来自多个高分辨率激光雷达传感器不断增加的数据量。随着帧速率、点_雷达点云检测 深度学习

因为无UI设计图，所以不需要花里胡哨的dialog，怎麽简单怎么来。需求：在原生AlertDialog添加EditText。方法一：无需xml布局：????????????activity中显示dialog的方法： private void showInputDialog(String msg, boolean onDutyStatus) { // 获取EditText final EditText editText = new EditText(ClockIn_android dialog edittext

2-1众数问题（一）题目问题描述给定含有nnn个元素的多重集合SSS，每个元素在SSS中出现的次数称为该元素的重数。多重集SSS中重数最大的元素称为众数。例如：S=1,2,2,3,5S={1,2,2,3,5}S=1,2,2,3,5。多重集SSS的众数是2，其重数为3。算法设计对于给定的由nnn个自然数组成的多重集SSS，计算SSS的众数及其重数。数据输入输入数据由文件名为input.txt的文本文件提供。文件的第一行为多重集 中元素_众数算法c++详解

一：Tensor non-local low-rank regularization for recovering compressed hyperspectral images作者：Yongqiang Zhao*, Jize Xue and Jinglei Hao（2017，IEEE）研究现状：现有的HSI-CR（压缩恢复）方法大多是在空间和光谱域对高光谱立方体进行矢量化处理，在恢复过程中会破坏空间和光谱相关性，造成空间和光谱信息失真。同时，矢量化也使得HSI固有的结构稀疏性得不到充分利用。本文：本

1.添加一个配置文件package com.hanhuide.driver.config;import com.hanhuide.driver.dataSource.DataSourceNames;import javax.sql.DataSource;import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;i..._datasourcetransactionmanager maven