8、Samba服务器启动与Windows客户端配置指南

聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。

代码转载自：https://pan.quark.cn/s/b6a8363717f8 最近看到京东,淘宝都有RecyclerView嵌套ViewPager嵌套RecyclerView商品展示的效果,效果挺好,废话不多说先看效果图: GIF.gif 技能点: Android事件分发机制等 需求点: Tab需要吸顶 ViewPager可以点击和滑动切换 最近在淘宝京东看到类似的效果,有时间就写了一下,效果实现了,但是感觉解决问题的思路和代码有很多瑕疵,写出来抛砖引玉,希望大佬们不吝赐教,写的不好不喜勿喷! 下面进入正题,先看下布局结构:screen.png 就是标题所说的布局结构 RecyclerView+ViewPager+RecyclerView` 很多同学看到这里肯定想到要处理滑动冲突,没错,我们简单分析一下好撸代码(虽然是撸好的代码) 横向滑动 横向滑动很简单,RecyclerView不需要处理,ViewPager处理 -- 纵向滑动 纵向滑动就稍微复杂点,本文的解决滑动冲突主要就就是解决外层RecyclerView以及内层RecyclerView的滑动冲突,仔细看下交互效果,不难发现我们需要用Tab是否吸顶作为判断的节点来将滑动事件交给外层或内层RecyclerView处理. 即: 1.Tab未吸顶时外层RecyclerView处理滑动事件,2.Tab吸顶时内层RecyclerView处理滑动事件. 大概就是这样,思路很清晰,这里先提几个接下来遇到的问题: RecyclerView嵌套ViewPager时ViewPager的高度为0 Tab吸顶之后切换ViewPager时候,吸顶的Tab会覆盖掉一部分内层RecyclerView的内容,让人感觉不是从第一条...

（48页PPT）港风潮流国庆活动策划方案53.pptx

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【无功优化】基于多目标差分进化算法的含DG配电网无功优化模型【IEEE33节点】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于多目标差分进化算法的含分布式电源（DG）的配电网无功优化模型，采用IEEE33节点系统进行仿真验证，通过Matlab代码实现。该模型旨在解决含DG配电网中的无功功率优化问题，提升电压稳定性、降低网损，并满足多目标优化需求。文中详细阐述了算法的设计思路、数学建模过程及求解流程，结合实际配电网结构进行案例分析，展示了算法的有效性和实用性。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力，从事电力系统优化、智能算法应用及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于含分布式电源的配电网无功优化问题研究；②为电力系统运行调度提供多目标优化解决方案；③支持学术复现、毕业论文撰写及科研项目开发； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码与IEEE33节点标准系统进行仿真实践，深入理解多目标优化算法在电力系统中的应用机制，并可进一步拓展至其他智能算法对比研究。

先看效果： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Example scripts to train a spatial transformer network [1] for cluttered MNIST dataset. Demonstrates how to initialize and train the network. References: ---------- Jaderberg, Max, Karen Simonyan, and Andrew Zisserman Spatial transformer networks Advances in Neural Information Processing Systems, 2015

【参数化重采样时频变换】利用多个成分来检测IF的共享趋势，并递归逼近核参数（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“参数化重采样时频变换”展开，介绍了一种利用多个信号成分检测瞬时频率（IF）共享趋势的方法，并通过递归方式逼近最优核参数的技术路线。该方法结合Matlab代码实现，旨在提升非平稳信号在复杂背景下的时频分辨率与分析精度，适用于需要高精度时频表示的研究场景。文中强调算法的可复现性与工程实用性，提供了完整的仿真支持。; 适合人群：具备一定信号处理基础、熟悉Matlab编程，从事电子信息、通信工程、自动化或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①用于非平稳信号的高精度时频分析，如机械故障诊断、生物医学信号处理、雷达与通信信号分析等；②帮助研究人员深入理解重采样机制与时频核优化原理，支撑创新性算法设计与学术论文复现；③为相关课题提供可运行的Matlab代码参考，加速科研进程。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，重点关注多成分IF提取与递归参数优化的实现逻辑，同时配合实际信号数据进行实验验证，以加深对算法性能与适用边界的理解。

本毕业设计项目构建了一个基于ASP.NET框架的资源共享平台，采用SQL Server数据库，开发环境为Microsoft Visual Studio。系统核心功能围绕资源共享与管理展开，旨在构建一个有序、激励性的数字资源交换社区。 系统架构包含以下关键模块： **资源发布模块**：用户可通过此功能上传各类文档、软件等数字资源，并为其添加分类标签与简要描述，便于资源的规范化管理与检索。 **资源获取模块**：平台用户可浏览并下载已发布的共享资源。下载操作通常与用户积分体系关联，以激励贡献。 **用户账户体系**：提供完整的用户生命周期管理，包括账户注册、登录验证、个人信息维护、密码修改及账户注销等功能。 **资源检索系统**：支持通过关键词进行全局搜索，亦可按预设的资源分类或用户自定义标签进行筛选，以提升资源定位效率。 **积分激励机制**：设计了一套积分管理逻辑。用户通过上传资源获得积分奖励，下载资源则消耗相应积分。此机制旨在平衡社区贡献与索取，提升用户参与度。 **贡献排名展示**：系统依据资源发布数量、资源被下载次数等指标，生成用户贡献排名与资源热度排名，增强社区互动性与竞争性。 项目交付材料包括完整的程序源代码、数据库初始化脚本、毕业设计论文、答辩演示文稿以及详细的开发环境配置说明与工具指引。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！