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string hexString = “FF”; // 十六进制字符串 int integerValue = int.Parse(hexString);和int integerValue = int.Parse(“0x” + hexString);都报错字符串格式错误

时间: 2024-10-23 20:06:53 浏览: 89
在 C# 中,`int.Parse()` 方法用于将字符串解析成整数。当处理十六进制字符串 `FF` 时,直接将其传递给 `int.Parse()` 可能会因为该方法默认解析的是十进制,而十六进制前通常需要添加前缀 "0x" 或 "X" 表示这是一个十六进制值。 所以,第一行代码 `int.Parse(hexString)` 报错是因为它尝试将未指定格式的 "FF" 当作十进制数解析,这在十六进制的情况下是无效的。 第二行代码 `int.Parse("0x" + hexString)` 的意图是正确的,它先加上了 "0x" 后再解析,但由于字符串连接操作,实际上会变成 `"0xFF"`,如果 "FF" 不是一个有效的十六进制数字(例如包含非十六进制字符),依旧可能会报错。 正确的做法是使用 `int.TryParse()` 或者明确指定格式: ```csharp string hexString = "FF"; int integerValue; if (int.TryParse(hexString, NumberStyles.HexNumber, CultureInfo.InvariantCulture, out integerValue)) { Console.WriteLine(integerValue); } else { Console.WriteLine("转换失败"); } // 或者更简洁的方式 int integerValue = int.Parse(hexString, System.Globalization.NumberStyles.HexNumber); ``` 如果 `hexString` 确实是一个有效的十六进制字符串,上述代码应该能够成功解析。
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我前段时间写了一个python程序,用于抓取自己闲鱼页面的商品信息,但是为了避免违规,我想重新编写一个程序,用于在阿奇索后台(开发指南:接入指南 1、接入流程 【开发者操作】登录后台申请AppIds。 入口:https://open.agiso.com/#/my/application/app-list 【开发者操作】申请到AppId后,开发者可以登录后台管理AppId,这里可以查看和更换AppSecret、更改推送url、更改授权回调url等。 入口:https://open.agiso.com/#/my/application/app-list 【商家操作】授权,方法有二: 1、输入开发者提供的AppId(相当于告诉Agiso,允许这个AppId通过Agiso开放平台获取或操作商家自己的订单数据),勾选相应要授权的权限。授权后会显示一个Token,将Token复制给开发者。 入口:https://aldsIdle.agiso.com/#/open/authorize 2、开发者如果有开发自动授权,则商家可以通过访问以下页面进行授权: 入口:https://aldsIdle.agiso.com/#/authorize?appId={$请替换为要授权的开发者的appId}&state=2233 【开发者操作】开发者得到各个商家授权给的Token,并使用Token调用接口。调用接口时,需要使用AppSecret进行签名,具体签名方法参见下文。 注意:开发者与商家,也可以是同一个人。 2、获取AccessToken详解 手动模式自动模式 将你的AppId告诉您的用户,用户通过在授权页面(https://aldsIdle.agiso.com/#/open/authorize) 进行授权。用户授权完成后,会获得一个AccessToken,让您的用户把该AccessToken发给你。 AccessToken的有效期和您的用户购买Agiso软件的使用时间一致。如果您的用户续费,那么AccessToken的有效期也会延长。 3、调用接口详解 调用任何一个API都必须把AccessToken 和 ApiVersion 添加到Header ,格式为"Authorization: Bearer access_token",其中Bearer后面有一个空格。同时还需传入以下公共参数: timestamp 是 Date 时间戳,例如:1468476350。API服务端允许客户端请求最大时间误差为10分钟。 sign 是 string API输入参数签名结果,签名算法参照下面的介绍。 注意:接口调用配额,20次/秒。 4、签名算法 【对所有API请求参数(包括公共参数和业务参数,但除去sign参数和byte[]类型的参数),根据参数名称的ASCII码表的顺序排序。如:foo=1, bar=2, foo_bar=3, foobar=4排序后的顺序是bar=2, foo=1, foo_bar=3, foobar=4。 将排序好的参数名和参数值拼装在一起,根据上面的示例得到的结果为:bar2foo1foo_bar3foobar4。 把拼装好的字符串采用utf-8编码,在拼装的字符串前后加上app的secret后,使用MD5算法进行摘要,如:md5(secret+bar2foo1foo_bar3foobar4+secret); 5、Header设置示例代码 JavaC#PHP HttpPost httpPost = new org.apache.http.client.methods.HttpPost(url); httpPost.addHeader("Authorization","Bearer "+ accessToken); httpPost.addHeader("ApiVersion", "1"); 6、签名算法示例代码 JavaC#PHP Map<String, String> data = new HashMap<String, String>(); data.put("modifyTimeStart", "2016-07-13 10:44:30"); data.put("pageNo", "1"); data.put("pageSize", "20"); //timestamp 为调用Api的公共参数,详细说明参考接入指南 data.put("timestamp", '1468476350');//假设当前时间为2016/7/14 14:5:50 //对键排序 String[] keys = data.keySet().toArray(new String[0]); Arrays.sort(keys); StringBuilder query = new StringBuilder(); //头加入AppSecret ,假设AppSecret值为****************** query.append(this.getClientSecret()); for (String key : keys) { String value = data.get(key); query.append(key).append(value); } //到这query的值为******************modifyTimeStart2016-07-13 10:44:30pageNo1pageSize20timestamp1468476350 //尾加入AppSecret query.append(this.getClientSecret()); //query=******************modifyTimeStart2016-07-13 10:44:30pageNo1pageSize20timestamp1468476350****************** byte[] md5byte = encryptMD5(query.toString()); //sign 为调用Api的公共参数,详细说明参考接入指南 data.put("sign", byte2hex(md5byte)); //byte2hex(md5byte) = 935671331572EBF7F419EBB55EA28558 // Md5摘要 public byte[] encryptMD5(String data) throws NoSuchAlgorithmException, UnsupportedEncodingException { MessageDigest md5 = MessageDigest.getInstance("MD5"); return md5.digest(data.getBytes("UTF-8")); } public String byte2hex(byte[] bytes) { StringBuilder sign = new StringBuilder(); for (int i = 0; i < bytes.length; i++) { String hex = Integer.toHexString(bytes[i] & 0xFF); if (hex.length() == 1) { sign.append("0"); } sign.append(hex.toLowerCase()); } return sign.toString(); } 7、完整调用API示例代码 以下代码以调用LogisticsDummySend(更新发货状态)为例 JavaC#PHP public String LogisticsDummySend() { string accessToken = "*************"; string appSecret = "*************"; WebRequest apiRequest = WebRequest.Create("http://gw.api.agiso.com/aldsIdle/Trade/LogisticsDummySend"); apiRequest.Method = "POST"; apiRequest.ContentType = "application/x-www-form-urlencoded"; apiRequest.Headers.Add("Authorization", "Bearer " + accessToken); apiRequest.Headers.Add("ApiVersion", "1"); //业务参数 TimeSpan ts = DateTime.UtcNow - new DateTime(1970, 1, 1, 0, 0, 0, 0); var args = new Dictionary<string,string>() { {"tids","123456789,987465123"}, 注意 tids是示例参数实际参数要以当前文档上的入参为准!!! {"timestamp",Convert.ToInt64(ts.TotalSeconds).ToString()} }; args.Add("sign", Sign(args, appSecret)); //拼装POST数据 string postData = ""; foreach (var p in args) { if (!String.IsNullOrEmpty(postData)) { postData += "&"; } string tmpStr = String.Format("{0}={1}", p.Key, HttpUtility.UrlEncode(p.Value)); postData += tmpStr; } using (var sw = new StreamWriter(apiRequest.GetRequestStream())) { sw.Write(postData); } WebResponse apiResponse = null; try { apiResponse = apiRequest.GetResponse(); } catch (WebException we) { if (we.Status == WebExceptionStatus.ProtocolError) { apiResponse = (we.Response as HttpWebResponse); } else{ //TODO:处理异常 return ""; } } using(Stream apiDataStream = apiResponse.GetResponseStream()){ using(StreamReader apiReader = new StreamReader(apiDataStream, Encoding.UTF8)){ string apiResult = apiReader.ReadToEnd(); apiReader.Close(); apiResponse.Close(); return apiResult; } } } //参数签名 public string Sign(IDictionary<string,string> args, string ClientSecret) { IDictionary<string, string> sortedParams = new SortedDictionary<string, string>(args, StringComparer.Ordinal); string str = ""; foreach (var m in sortedParams) { str += (m.Key + m.Value); } //头尾加入AppSecret str = ClientSecret + str + ClientSecret; var encodeStr = MD5Encrypt(str); return encodeStr; } //Md5摘要 public static string MD5Encrypt(string text) { MD5 md5 = new MD5CryptoServiceProvider(); byte[] fromData = System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(text); byte[] targetData = md5.ComputeHash(fromData); string byte2String = null; for (int i = 0; i < targetData.Length; i++) { byte2String += targetData[i].ToString("x2"); } return byte2String; })作为API接入商家后台,我想要获取我自己的商品数据:(# helps.py(仅仅作为功能参考,可以根据实际编写需要改写) import os def display_help(): """显示帮助信息""" print(""" 商品信息抓取工具 v1.0 ========================== 使用方法: python main.py [选项] 选项: -u, --url URL 商品URL -o, --output PATH 输出文件路径(.docx) -f, --file FILE 批量任务文件路径 -t, --threads N 并发线程数(默认:2) -d, --debug 启用调试模式 -v, --verbose 显示详细输出 -h, --help 显示帮助信息 批量任务文件格式: URL | 输出文件名称 以#开头的行默认为注释,将不会进行任何的处理 示例: https://2.taobao.com/item?id=123 | item1.docx https://2.taobao.com/item?id=456 | item2.docx 输出文件: 1. Word文档(.docx) - 包含商品标题、描述和图片 2. Excel报告(.xlsx) - 包含word文档标题和元数据(价格,商品标题等) 日志文件: xianyu_scraper.log - 包含详细运行日志 依赖库: pip~=25.1.1 requests==2.32.4 beautifulsoup4==4.12.3 python-docx==1.1.0 pandas==2.3.1 openpyxl==3.1.5 fake-useragent==2.2.0 htmldocx==0.0.6 pillow==11.3.0 selenium==4.34.2 webdriver-manager==4.0.2 tqdm==4.67.1(进度条) """) def show_banner(): """显示程序横幅""" print(r""" 商品信息抓取工具 v1.0 ============================================================================== """),现在请为我编写程序,并且给我一个详细的接入阿奇索后台的步骤

from flask import Flask, render_template, redirect, url_for, request, flash import paho.mqtt.client as mqtt import json from threading import Thread from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from flask_login import LoginManager, UserMixin, login_user, login_required, logout_user, current_user from werkzeug.security import generate_password_hash, check_password_hash from flask_socketio import SocketIO from datetime import datetime from cryptography.hazmat.primitives.ciphers import Cipher, algorithms, modes from cryptography.hazmat.primitives import padding from cryptography.hazmat.backends import default_backend import base64 from flask import request, jsonify from vosk import Model, KaldiRecognizer import wave import os from paddleocr import PaddleOCR from paddlehub.module.module import Module import cv2 # 初始化 Flask 和扩展 app = Flask(__name__) socketio = SocketIO(app) # 初始化 Flask-SocketIO app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///iot_130.db' app.config['SECRET_KEY'] = 'your_secret_key' app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False db = SQLAlchemy(app) login_manager = LoginManager(app) login_manager.login_view = 'login' # AES 配置 SECRET_KEY = b"your_secret_key".ljust(32, b'\0') # AES-256密钥(32字节) IV = b"16_byte_iv_12345" # 16字节的初始化向量 # AES解密函数 def decrypt_data(encrypted_data, key): backend = default_backend() cipher = Cipher(algorithms.AES(key), modes.CBC(IV), backend=backend) decryptor = cipher.decryptor() unpadder = padding.PKCS7(128).unpadder() decrypted = decryptor.update(base64.b64decode(encrypted_data)) + decryptor.finalize() unpadded_data = unpadder.update(decrypted) + unpadder.finalize() return unpadded_data.decode() # AES加密函数 def encrypt_data(data, key): backend = default_backend() cipher = Cipher(algorithms.AES(key), modes.CBC(IV), backend=backend) encryptor = cipher.encryptor() padder = padding.PKCS7(128).padder() padded_data = padder.update(data) + padder.finalize() encrypted = encryptor.update(padded_data) + encryptor.finalize() return base64.b64encode(encrypted).decode() # User 表 class User(UserMixin, db.Model): __tablename__ = 'User' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) username = db.Column(db.String(150), unique=True, nullable=False) password = db.Column(db.String(150), nullable=False) role = db.Column(db.String(50), default='user') # Device 表 class Device(db.Model): __tablename__ = 'Device' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) name = db.Column(db.String(150), nullable=False) type = db.Column(db.String(150), nullable=False) status = db.Column(db.String(50), default='offline') last_seen = db.Column(db.DateTime, default=None) # SensorData 表 class SensorData(db.Model): __tablename__ = 'SensorData' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) device_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('Device.id'), nullable=False) value = db.Column(db.Float, nullable=False) timestamp = db.Column(db.DateTime, default=datetime.utcnow) # Command 表 class Command(db.Model): __tablename__ = 'Command' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) device_id = db.Column(db.Integer, db.ForeignKey('Device.id'), nullable=False) command = db.Column(db.String(150), nullable=False) status = db.Column(db.String(50), default='pending') timestamp = db.Column(db.DateTime, default=datetime.utcnow) # 初始化数据库 with app.app_context(): db.create_all() @login_manager.user_loader def load_user(user_id): return User.query.get(int(user_id)) @app.route('/register', methods=['GET', 'POST']) def register(): if request.method == 'POST': username = request.form['username'] password = request.form['password'] hashed_password = generate_password_hash(password) # 检查用户名是否已存在 if User.query.filter_by(username=username).first(): flash('用户名已存在!') return redirect(url_for('register')) # 创建新用户 new_user = User(username=username, password=hashed_password) db.session.add(new_user) db.session.commit() flash('注册成功!请登录。') return redirect(url_for('login')) return render_template('register.html') @app.route('/login', methods=['GET', 'POST']) def login(): if request.method == 'POST': username = request.form['username'] password = request.form['password'] user = User.query.filter_by(username=username).first() if user and check_password_hash(user.password, password): login_user(user) return redirect(url_for('index')) flash('用户名或密码错误!') return render_template('login.html') @app.route('/logout') @login_required def logout(): logout_user() return redirect(url_for('login')) # 上传页面 @app.route('/upload', methods=['GET', 'POST']) @login_required def upload(): if request.method == 'POST': # 检查是否有文件上传 if 'file' not in request.files: flash('没有选择文件!') return redirect(request.url) file = request.files['file'] if file.filename == '': flash('没有选择文件!') return redirect(request.url) # 保存文件到 wav 目录 if file and file.filename.endswith('.wav'): filepath = os.path.join('wav', file.filename) file.save(filepath) # 使用 Vosk 模型进行语音识别 text = transcribe_audio(filepath) # 返回识别结果 return render_template('upload.html', text=text) return render_template('upload.html', text=None) @app.route('/image_upload', methods=['GET', 'POST']) @login_required def image_upload(): if request.method == 'POST': if 'image' not in request.files: flash('没有选择图像文件!') return redirect(request.url) image_file = request.files['image'] if image_file.filename == '': flash('没有选择图像文件!') return redirect(request.url) if image_file and image_file.filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): image_path = os.path.join('static/uploads/images', image_file.filename) image_file.save(image_path) # 使用 PP-OCRv5 模型进行文字识别和图像检测 recognized_text = recognize_text(image_path) return render_template('image_upload.html', text=recognized_text) return render_template('image_upload.html', text=None) @app.route('/video_upload', methods=['GET', 'POST']) @login_required def video_upload(): if request.method == 'POST': if 'video' not in request.files: flash('没有选择视频文件!') return redirect(request.url) video_file = request.files['video'] if video_file.filename == '': flash('没有选择视频文件!') return redirect(request.url) if video_file and video_file.filename.lower().endswith(('.mp4', '.avi', '.mov')): video_path = os.path.join('static/uploads/videos', video_file.filename) video_file.save(video_path) # 使用 PaddleHub 模型进行宠物分类 classification_result = classify_pets_in_video(video_path) return render_template('video_upload.html', result=classification_result) return render_template('video_upload.html', result=None) def classify_pets_in_video(video_path): """使用 PaddleHub 模型对视频中的宠物进行分类""" try: # 加载 PaddleHub 的宠物分类模型 module = Module(name="resnet50_vd_animals") except Exception as e: print(f"模型加载失败: {e}") return # 打开视频文件 cap = cv2.VideoCapture(video_path) if not cap.isOpened(): print(f"无法打开视频文件: {video_path}") return frame_count = 0 results = [] while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 每隔一定帧数进行分类 if frame_count % 30 == 0: # 每30帧处理一次 print(f"正在处理第 {frame_count} 帧...") try: # 转换帧为 RGB 格式(PaddleHub 模型需要 RGB 格式) frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 使用 PaddleHub 模型进行分类 result = module.classification(images=[frame_rgb]) results.append(result) except Exception as e: print(f"处理第 {frame_count} 帧时出错: {e}") frame_count += 1 cap.release() print("视频处理完成!") return results def recognize_text(image_path): """使用 PP-OCRv5 模型识别图像中的文字并检测图像""" ocr = PaddleOCR( text_detection_model_name="PP-OCRv5_mobile_det", text_recognition_model_name="PP-OCRv5_mobile_rec", use_doc_orientation_classify=False, use_doc_unwarping=False, use_textline_orientation=False, ) result = ocr.predict(image_path) print("result:", result) # 打印结果以调试 return result[0]['rec_texts'] def transcribe_audio(filepath): """使用 Vosk 模型将音频转换为文本""" model_path = "models/vosk-model-small-cn-0.22" if not os.path.exists(model_path): raise FileNotFoundError("Vosk 模型未找到,请检查路径!") model = Model(model_path) wf = wave.open(filepath, "rb") rec = KaldiRecognizer(model, wf.getframerate()) result_text = "" while True: data = wf.readframes(4000) if len(data) == 0: break if rec.AcceptWaveform(data): result = rec.Result() result_text += json.loads(result).get("text", "") wf.close() return result_text # MQTT配置 MQTT_BROKER = "localhost" # 或EMQX服务器地址 MQTT_PORT = 1883 # 存储最新温度和风扇状态 mytemp = None myfan = "off" def init_device(device_name, device_type): """初始化设备到数据库""" with app.app_context(): device = Device.query.filter_by(name=device_name).first() if not device: device = Device(name=device_name, type=device_type, status="offline") db.session.add(device) db.session.commit() def save_sensor_data(device_name, value): """保存传感器数据到 SensorData 表""" with app.app_context(): device = Device.query.filter_by(name=device_name).first() if device: sensor_data = SensorData(device_id=device.id, value=value) db.session.add(sensor_data) db.session.commit() def save_command(device_name, command): """保存控制指令到 Command 表""" with app.app_context(): device = Device.query.filter_by(name=device_name).first() if device: cmd = Command(device_id=device.id, command=command) db.session.add(cmd) db.session.commit() def on_connect(client, userdata, flags, rc): print(f"MQTT连接结果: {rc}") client.subscribe("topic/temp") # 订阅温度主题 def on_message(client, userdata, msg): global mytemp, myfan try: if msg.topic == "topic/temp": encrypted_payload = msg.payload.decode() decrypted_payload = decrypt_data(encrypted_payload, SECRET_KEY) payload = json.loads(decrypted_payload) mytemp = payload["temp"] print(f"解密温度数据: {mytemp}°C") # 保存传感器数据到数据库 save_sensor_data("temp", mytemp) # 根据温度控制风扇 if mytemp >= 30: control_fan("on") myfan = "on" else: control_fan("off") myfan = "off" # 实时推送温度数据到前端 socketio.emit('sensor_data', {'temp': mytemp, 'fan': myfan}) except Exception as e: print(f"解密失败或处理异常: {e}") def control_fan(command): """发送加密控制指令给风扇并保存到数据库""" payload = json.dumps({"fan": command}) encrypted_payload = encrypt_data(payload.encode(), SECRET_KEY) mqtt_client.publish("topic/fan", encrypted_payload) print(f"发送加密控制指令: {encrypted_payload}") # 保存控制指令到数据库 save_command("fan", command) def run_mqtt_client(): global mqtt_client mqtt_client = mqtt.Client() mqtt_client.on_connect = on_connect mqtt_client.on_message = on_message mqtt_client.username_pw_set("admin", "admin") # 账号密码验证 mqtt_client.connect(MQTT_BROKER, MQTT_PORT, 60) mqtt_client.loop_forever() @app.route('/') @login_required # 保护 chart.html def index(): return render_template('chart.html') # 渲染前端页面 if __name__ == "__main__": # 初始化设备 with app.app_context(): init_device("temp", "sensor") init_device("fan", "actuator") # 启动MQTT客户端线程 mqtt_thread = Thread(target=run_mqtt_client) mqtt_thread.daemon = True mqtt_thread.start() # 启动Flask-SocketIO应用,启用TLS socketio.run(app, host="0.0.0.0", port=9000, debug=False, ssl_context=("ca/server.crt", "ca/server.key"))怎么改使用一个页面上传按钮,可同时上传图像、音频、视频,并将识别结果显示在该页面。

import sqlite3 import pandas as pd import hashlib import tkinter as tk from tkinter import messagebox, ttk, simpledialog from ttkthemes import ThemedTk from datetime import datetime, timedelta import logging import threading from tkinter import filedialog import os from tkcalendar import Calendar, DateEntry import time # 配置日志记录 logging.basicConfig(filename='app.log', level=logging.ERROR, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') ADMIN_USERNAME = "admin" ADMIN_PASSWORD = "888888" # 系统管理员默认密码 # 数据库操作类 class DatabaseManager: def __init__(self): self.conn = sqlite3.connect('cost_management.db') self.cursor = self.conn.cursor() self.create_database() self.create_admin_user() self.initialize_data() def create_database(self): # 创建用户表 self.cursor.execute(''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS users ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, username TEXT NOT NULL, 工号 TEXT NOT NULL, 身份证号 TEXT NOT NULL, 电话号码 TEXT NOT NULL, password TEXT NOT NULL ) ''') # 创建设置表 self.cursor.execute(''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS settings ( setting_name TEXT PRIMARY KEY, setting_value TEXT ) ''') # 创建成本表 self.cursor.execute(''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS costs ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, 工程项目名称 TEXT NOT NULL, 成本类别 TEXT NOT NULL, 品名 TEXT NOT NULL, 规格型号 TEXT, 单位 TEXT NOT NULL, 数量 REAL NOT NULL, 单价 REAL NOT NULL, 操作人 TEXT NOT NULL, 备注 TEXT, 采购人 TEXT ) ''') # 创建合同表 self.cursor.execute(''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS contracts ( id INT

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根据给定的文件信息,我们可以详细地解读其中涉及到的关键知识点,这些知识点包括Mybatis Plus的使用、ShardingJdbc的数据分片策略、Swagger的API文档生成能力,以及如何通过注解方式切换数据源。以下是详细的知识点分析: ### Mybatis Plus Mybatis Plus是一个Mybatis的增强工具,在Mybatis的基础上只做增强不做改变,为简化开发、提高效率而生。Mybatis Plus提供了如CRUD、分页、多数据源等一些列增强功能,并且可以与Spring、Spring Boot无缝集成。 #### 使用Mybatis Plus的优势: 1. **简化CRUD操作**:Mybatis Plus自带通用的Mapper和Service,减少代码量,提高开发效率。 2. **支持多种数据库**:支持主流的数据库如MySQL、Oracle、SQL Server等。 3. **逻辑删除**:可以在数据库层面实现记录的软删除功能,无需手动在业务中进行判断。 4. **分页插件**:提供默认的分页功能,支持自定义SQL、Lambda表达式等。 5. **性能分析插件**:方便分析SQL性能问题。 6. **代码生成器**:可以一键生成实体类、Mapper、Service和Controller代码,进一步提高开发效率。 #### 关键点: - **代码生成器**:位于`com.example.demo.common.codegenerator`包下的`GeneratorConfig`类中,用户需要根据实际的数据库配置更改数据库账号密码。 ### ShardingJdbc ShardingJDBC是当当网开源的轻量级Java框架,它在JDBC的层次提供了数据分片的能力。通过ShardingJDBC,可以在应用层面进行分库分表、读写分离、分布式主键等操作。 #### 分库分表: - 通过ShardingJDBC可以配置分库分表的策略,例如按照某个字段的值来决定记录应该保存在哪个分库或分表中。 - **Sharding策略**:可以定义多种分片策略,如模运算、查找表、时间范围等。 #### 关键点: - **注解切换数据源**:文件中提到通过注解的方式切换数据源,这允许开发者在编写代码时通过简单注解即可控制数据访问的路由规则。 ### Swagger Swagger是一个规范且完整的框架,用于生成、描述、调用和可视化RESTful风格的Web服务。总体目标是使客户端和文件系统作为服务器以同样的速度来更新。Swagger文件可让机器读取以了解远程服务的功能,并且可以作为浏览器插件,以便用户与远程服务互动。 #### 使用Swagger的优势: 1. **API文档自动生成**:Swagger可以根据代码中的注释直接生成文档。 2. **动态接口测试**:可以动态地对API接口进行测试。 3. **交互式文档**:提供交互式的API文档,可以实时地在线测试API。 #### 关键点: - **动态文档**:项目中集成Swagger后,可以在开发过程中动态更新API文档,便于团队协作和文档维护。 ### 如何使用 1. **准备工作**:在解压之前,需要更改数据源的IP、账号和密码,并执行resources下的SQL脚本。 2. **数据源配置**:在实际使用中,需要根据实际情况更改GeneratorConfig类中的dataSourceConfig()的数据库账号密码。 3. **代码生成**:启动代码生成器,根据设定的模板和策略生成相应的代码,包含实体类、Mapper、Service和Controller等。 4. **分库分表配置**:配置ShardingJDBC的分库分表策略,包括分片键和分片算法等。 5. **API文档**:集成Swagger,自动生成API文档并提供动态测试功能。 ### 结语 通过本文件所描述的内容,我们可以了解到如何利用Mybatis Plus、ShardingJdbc、Swagger这三大工具配合实现复杂的数据库操作和维护,以及如何通过注解在不同数据源之间灵活切换。用户在使用时应严格按照文件中的指示进行操作,确保数据库连接信息的正确配置,并结合代码生成器快速搭建项目基础结构。同时,应充分理解ShardingJdbc的分库分表策略,以及Swagger的API文档管理功能,以优化开发流程和提高工作效率。如果以上内容使用得当,这将是一个能够有效提升项目开发和维护质量的强大工具集。
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BLE广播机制深度解析:XN297_TO_BLE.zip中的创新实践与应用指南

# 摘要 本文全面分析了蓝牙低功耗(BLE)广播机制的理论与实践应用,特别关注了XN297_TO_BLE.zip的开发与优化。通过详细探讨BLE广播的工作原理、数据包结构、以及XN297_TO_BLE.zip的设计理念与架构,本文为开发者提供了深入了解和实践BLE技术的框架。文中不仅介绍了如何搭建开发环境和编程实践,还深入讨论了
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我用的就是idea的内置maven呀

<think>好的,用户现在提到他们使用的是IDEA的内置Maven,但之前遇到了“mvn不是内部或外部命令”的问题。我需要仔细分析可能的场景和用户的需求。 首先,用户可能是在IDEA内部使用Maven时没有问题,但在外部命令行中使用mvn命令时遇到了问题。这说明用户可能混淆了IDEA内置Maven和系统环境变量配置的关系。内置的Maven只在IDEA内部有效,并不会自动配置系统的环境变量,因此当用户在命令行中直接运行mvn时,系统找不到该命令,导致报错。 接下来,我需要确定用户的具体使用场景。用户可能是在尝试通过命令行执行Maven命令,或者是在其他需要系统环境变量支持的地方使用mvn。
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环保主题植树节PPT模板设计赏析

标题“清新淡雅绿色环保植树节ppt模板”和描述“茂密的一棵卡通树,散落的绿叶,藤蔓线条,清新淡雅,绿色环保,312植树节ppt模板”共同体现了该PPT模板的设计风格和主题。该模板旨在宣传和庆祝植树节,同时强调了环保的理念。以下是对标题和描述中所蕴含知识点的详细说明: 1. 植树节的概念 植树节,是为了提高人们对森林资源的认识、倡导植树造林而设定的节日。不同国家的植树节日期可能不同,而在中国,“312”植树节(每年的3月12日)被广泛认知和庆祝。这个节日起源于20世纪初,是纪念孙中山先生的逝世纪念日,并逐渐演变为全民植树造林的活动日。 2. 绿色环保理念 绿色环保是指在人类活动中,采取相应的措施减少对环境的破坏,保护地球的自然资源和生态系统。这包括节能减排、资源循环利用、减少废弃物产生、提高能源效率等方面。该PPT模板采用“清新淡雅”的视觉元素,通过卡通形象和自然元素来传递环保的理念,使人们对环保有更深的认同感。 3. 卡通风格设计 模板使用了卡通风格来呈现内容,卡通风格设计通常更加生动、活泼,易于吸引观众的注意力,尤其适合儿童及青少年教育和宣传场合。卡通化的树木和藤蔓线条,可以更好地将植树节这一主题与观众尤其是年轻一代进行连接。 4. 清新淡雅的设计风格 “清新淡雅”是一种设计理念,强调色彩的温和、简洁的布局和舒适的视觉体验。在设计中,它通常表现为使用柔和的色调、简单的图形和没有过多装饰的版面,以创造出一种宁静、舒适的感觉。这种风格的模板适合用于教育、公益宣传等场合,易于传达温暖、积极的信息。 5. PPT模板的应用 PPT(PowerPoint演示文稿)是微软公司开发的一款演示软件,广泛用于商业汇报、教育授课、会议演讲和各类展示活动。一个精心设计的PPT模板可以提高演示的专业性和观赏性,同时通过统一的风格和格式,帮助使用者节省准备演示的时间和精力。模板中预设的版式、字体和配色可以被用户根据自己的需求进行调整和补充内容。 结合以上知识点,可以得出这个植树节PPT模板的设计意图和使用价值。它不仅具有美化演示文稿的作用,而且通过其环保主题和设计风格,传达了植树造林、保护环境的重要性。模板的视觉元素如卡通树木和藤蔓线条等,使得环保理念的表达更为直观和亲民,适合在植树节等环保主题活动上使用。
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BLE调试必备:XN297_TO_BLE.zip故障排除与性能监控手册

# 摘要 本文详细介绍了BLE技术的基础知识,并针对XN297_TO_BLE.zip这一软件包进行了深入分析。通过对安装、配置、故障排查、性能优化、高级功能实现及案例研究等方面的探讨,提供了全面的实施指导和最佳实践。文章首先概括了BLE技术的核心要点,随后重点阐述了XN297_TO_BLE.zip的安装、初始配置以及功能验证,特别是在连接故障诊断、数据同步问题解决、性能
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开源 文件管理

<think>好的,用户想找关于开源文件管理系统的信息,包括工具、项目或解决方案。首先,我需要回忆一下相关的开源项目。根据之前的引用,用户提到过Redmine、Taiga、ProjectLibre等开源项目管理软件,但可能这些更多是项目管理而非专门的文件管理。不过,用户还提到了Gollum,这是一个基于Git的文档管理系统,可能更贴近文件管理。 接下来,我需要区分文件管理系统和项目管理系统的不同。文件管理更侧重于文档的存储、版本控制、权限管理等,而项目管理则涉及任务跟踪、协作等。因此,可能需要专门针对文件管理的工具。比如,Nextcloud和OwnCloud都是开源的云存储解决方案,适合文件
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CISP标准课件V4.2:信息安全与系统保障全面指南

在详细阐述CISP课件V4.2标准版的知识点之前,我们首先需要明确几个概念。首先,“CISP”指的是“Certified Information Security Professional”(注册信息安全专业人员),这是一个在信息安全领域内认可的专业认证资格。而“CISE”和“CISO”则是指信息安全工程师(Certified Information Security Engineer)和信息安全官(Certified Information Security Officer)的认证,它们都属于CISP的范畴。此外,“CISM”指的是“Certified Information Security Manager”(注册信息安全经理),这是另一个与CISP相关的信息安全专业认证。 根据给出的标题和描述,这份CISP课件V4.2标准版是针对上述信息安全相关认证的教材和学习资源,涵盖了信息安全领域中各类专业人士需要掌握的核心知识。课件的内容体系是以模块化的方式组织的,包括知识域、知识子域和知识点三个层次。具体地,以下是对这份课件中提及的知识点的详细解释: 1. 知识体系模块化结构 - 知识体系:指的是课件内容的整体框架,它将复杂的信息安全知识划分成不同的模块,便于学习者理解和记忆。 - 知识域:指的是整个信息安全领域内的一大类知识主题,例如“信息安全保障”、“网络安全监管”等。 - 知识子域:是在知识域基础上细分出来的子主题,它们构成了实现知识域目标的具体内容。 - 知识点:是在知识子域中进一步细分的小知识点,是学习者需要掌握的基础内容。 2. 知识点掌握程度分类 - 了解:这是基础层级,学习者需要对知识点的基本概念和原理有所认识,但不涉及深层次的应用和分析。 - 理解:这个层次要求学习者不仅了解知识点的基础概念和原理,还能够深入理解其内容,并在此基础上进行判断和推理。 - 掌握:这是最高层级,学习者不仅要了解和理解知识点,还必须能够在实践中灵活运用所学知识,解决实际问题。 3. 知识体系结构涵盖的知识域 - 信息安全保障:涉及组织和机构在信息安全方面的整体策略和措施。 - 网络安全监管:关注如何监管和管理网络安全,以保障网络空间的安全性。 - 信息安全管理:包括信息资产保护、安全政策和程序的制定与实施等内容。 - 业务连续性:讨论如何确保组织在发生信息安全事件后的业务连续性和恢复。 - 安全工程与运营:涉及安全系统的设计、实施和运维管理。 - 安全评估:包括信息安全风险评估和审计等评估活动。 - 信息安全支撑技术:介绍支持信息安全的关键技术和工具。 - 物理与网络通信安全:讲述如何保护物理资产和网络通信不受威胁。 - 计算环境安全:涉及服务器、工作站和其他计算环境的安全保护。 - 软件安全开发:着重于在软件开发过程中如何实现安全性。 综上所述,CISP课件V4.2标准版是一份综合性的学习资源,旨在通过模块化和层次化的方式,帮助信息安全相关专业人士深入掌握信息安全领域的专业知识和技能。这份课件不仅适合作为教材和教学资源,还能够作为学习者自我提升和考核的知识依据。此外,这份课件的文件名称列表中只列出了一个文件名称“CISP课件V4.2标准版 20190214”,表明当前获取的资源是一个特定版本的压缩包文件。在实际使用中,需要解压这个文件以获取其中的教学内容和材料。
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BLE通信距离扩展技术:XN297_TO_BLE.zip解决方案与应用分享

# 摘要 随着无线通信技术的快速发展,蓝牙低能耗(BLE)技术因其低功耗和低成本特性在智能家居和健康监控设备中得到广泛应用。本文首先概述了BLE通信技术的工作原理及优势,并介绍了一个名为XN297_TO_BLE.zip的解决方案,该方案旨在扩展BLE的通信距离。接着,本文解析了该技术实现的关键技术点,包括硬件提升和软件优化措施,并通过实践应用案例展示
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古文文字识别 开源

<think>好的,我现在需要帮助用户寻找用于古文文字识别的开源项目或工具。用户提到了古文OCR或者古文字识别的开源库。首先,我应该回顾一下用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。 查看引用[1],里面提到了PaddleOCR,指出其中英文双语教程文档完善,适合快速入手,并且有微信用户群答疑。虽然这里提到的是中英文,但可能PaddleOCR是否支持古文呢?需要进一步确认。接着引用[3]提到华为与高校、博物馆合作解决古文识别问题,特别是小篆等字体,但用户问的是开源项目,所以华为的可能不是开源的?不过这里可能可以推荐PaddleOCR,因为它被引用[1]提到,且用户可能可以调整模型来处理古文。