hhaibin(小海)　请前来取分，谢谢。（3）

FAQit 2001-08-23 01:27:30

hhaibin(小海)　请前来取分，谢谢。（1） 60分
hhaibin(小海)　请前来取分，谢谢。（2） 60分
hhaibin(小海)　请前来取分，谢谢。（3） 20分
hhaibin(小海)　请前来取分，谢谢。（4） 20分
http://www.csdn.net/expert/topic/240/240364.shtm 40分

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hhaibin 2001-08-25

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FAQit 2001-08-25

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TO ：hhaibin(小海)　,对不起，上次您发给我的javabean由于硬盘故障给没了，能不能再发一编（只发这个javabean即可，不用发文本了），谢谢。另外请快来取分。

FAQit 2001-08-25

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给分！！！！

FAQit 2001-08-23

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谢谢。

lci21 2001-08-23

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to FAQit(-：):
可惜可惜！这只能怪我，发过贴直就不看了！
我写过对数据库连接、查询以及增删改的javabean，没看到你的贴子！
否则，我会给你讲得清清楚楚

内容概要：该文档列出了一个包含156个编号特征的数据集，主要涵盖遥感影像分析中的各类地表特征变量，包括地形特征（如高程、坡度、坡向）、光学纹理特征（如HH、HV）、光照与植被指数（如NDVI、EVI、SAVI）、水分指数（如NDWI、MNDWI）、短波红外波段（SWIR1、SWIR2）以及多个光谱波段的统计纹理参数（如asm、contrast、entropy等）。此外还包括Landsat等卫星影像常用的QA质量评估波段和冠层反射率指标（如TCD、TCA），反映了对地观测数据处理中的多维度特征体系。; 适合人群：从事遥感、地理信息系统（GIS）、生态环境监测或土地利用研究的科研人员及数据分析师；具备一定遥感基础知识的技术人员；遥感相关专业研究生及以上学历者；使用场景及目标：①用于遥感图像分类、土地覆盖识别与变化检测；②构建地表参数反演模型，如植被覆盖度、土壤湿度等；③进行机器学习特征工程时选择有效输入变量；④支持环境监测、农业估产、城市扩展分析等应用领域；阅读建议：建议结合具体遥感项目需求理解各特征物理意义，注意区分不同波段与指数的应用背景，可配合遥感软件平台（如Google Earth Engine、ENVI）进行实际数据验证与可视化分析。

1035141145_wantonly-drag-open_24752_1768802769898.zip

内容概要：本文是对《2014年软件设计师真题及学习参考详细报告》的全面分析与总结，系统梳理了软件设计师考试的八大核心知识模块，包括计算机组成原理、软件工程、数据库系统、数据结构与算法、计算机网络、操作系统、程序设计语言编译和面向对象技术。报告基于三份真题资料（上午题、下午题、全科题），提炼出考试的知识体系、题型特点、难度水平及详细解析方法，强调理论与实践结合，帮助考生构建完整知识框架并掌握应试策略。; 适合人群：准备参加软件设计师考试，具备一定计算机基础知识和软件开发背景，处于系统复习或备考冲刺阶段的考生。; 使用场景及目标：①系统掌握软件设计师考试的核心知识点与出题规律；②通过真题解析查漏补缺，提升单选题与案例分析题的解题能力；③制定分阶段备考计划，强化薄弱环节，提升综合应试能力。; 阅读建议：建议按照“基础—强化—冲刺—实战”四阶段策略使用三份真题资料，结合解析深入理解知识点关联与解题逻辑，注重错题复盘与知识体系构建，同时辅以实际编程与设计练习，增强知识应用能力。

基于ESP32微控制器平台结合Arduino开发框架并集成FreeRTOS实时操作系统实现的高精度网络时间同步与多时区支持的可编程智能时钟显示系统演示项目_ESP32微控制器_Ar.zip

【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文研究了基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO）在微电网多目标优化调度中的应用，并提供了Matlab代码实现。该方法结合智能优化算法与电力系统调度需求，针对微电网运行中的多重目标（如经济性、环保性、稳定性等）进行协同优化，有效提升了调度方案的综合性能。文中详细阐述了NSDBO算法的设计原理、非支配排序机制及其在求解多目标问题上的优势，并通过仿真实验验证了其相较于传统算法在收敛性和多样性方面的优越表现。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网优化、智能优化算法研究的相关工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于解决微电网中多目标、多约束的优化调度问题，如成本最小化与碳排放最低的平衡；②为智能优化算法在能源系统中的应用提供可复现的技术路径和代码参考，支持学术研究与实际项目开发；阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序与蜣螂行为模拟的融合机制，同时可尝试将其迁移至其他多目标优化问题中进行拓展研究。

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