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1.
窦乐 《微型计算机》2021,(4):98-102
一直以来,我们大多数时候都在和玩家分享关于游戏应用的一些装机配置推荐。的确,对绝大多数电脑玩家来说,游戏是电脑应用的主旋律,无论经常或是偶尔。但对经常与电脑为伴的玩家来说,还有一类人群同样对配置、性能有着非常高的要求,甚至在很大程度上,他们对电脑性能的“特殊”高要求还超过了游戏玩家。这群人,我们通常将其称为—设计创作者,在很多时候,我们也将这群人常使用的电脑程序叫做“专业软件”。这群人,平时会怎样用电脑?  相似文献   
2.
作为一个互联网手机品牌,360和大神的合资公司未来将以硬件设施为入口,采用互联网运营模式,并希望能够淡化两家母公司在新公司的烙印。去年底,酷派大神将与360组建合资公司的消息传得沸沸扬扬,但到目前尚未最终成立。大神可谓国内手机圈成长最快的互联网品牌,年初推出的大神X7销售火爆、供不应求;而360则以行业颠覆者而著称,业界期待看到双方合作带来的新变化。近日酷派高层表示,合资公司已经进入最后阶段,在走完相应法律程序并确定一些细节后,将正式  相似文献   
3.
介绍了在大数据的环境下,从Internet上获取在线的地理信息数据,以空间叠置分析为技术方法,对多个专题的POI进行聚类、凸包分析得到聚集面后进行叠置分析.叠置分析通过地理空间的区域多重地理对象(如学校、商场和医疗机构)进行交(intersect)、并(union)和差(Erase)等运算,得到新的多边形区域,使这些新的区域满足多个特定条件.程序的实验选择了住房选址问题,通过空间叠置分析确定符合目标条件(住房附近有学校、超市和医院)的特定区域,从而对购房行为进行指导,缩小选房范围,提高住房选址效率.程序运算结果在电子地图中显示,地图中显示的主要数据为地理底图和polygon(面)、marker(标记)等地理对象.  相似文献   
4.
针对以往C语言程序设计课程教学中存在的语法灌输式教学模式,初学者感到函数及逻辑概念抽象难懂,导致学生动手能力的培养较弱,语言学习效果较差的现状。文章提出了在程序设计教学中引入模块教学法的观点,结合教学实践过程说明在C语言教学过程中如何实施模块教学法,此类教学方法在高级语言程序设计课程中取得了良好的教学效果。  相似文献   
5.
云计算设备中的大数据分类挖掘是现实模式识别和智能控制的基础,传统方法中对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征,分类的准确性不好。提出一种基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法。进行云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配,基于K-L变换,选择最优的路径进行分类空间导引,构建了K-L大数据特征分类器,进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,特征分类挖掘的准确度较高,能量开销较少,效率较高。  相似文献   
6.
近几年来,移动互联网的发展和微信小程序的普及为助农扶贫提供了新思路,创造了新模式.利用微信小程序独特的优势,将移动互联网与特产售卖进一步融合,设计了基于微信小程序的特产售卖扶贫平台,旨在帮扶贫困地区发展经济,从而有效地推进乡村振兴,助力精准扶贫.  相似文献   
7.
氢工质在新能源与动力、航天推进、化工材料等领域有着广泛应用。通过开展高温氢工质热力学与输运性质研究,建立了原子态氢、分子态氢、热解平衡态氢的热物理性质计算模型,开发了热物性计算程序Prop_H_H2,适用范围为温度100~3 500 K、压力104~5×107 Pa 。验证表明,Prop_H_H2在适用范围内计算氢工质的物性参数合理可靠,在温度200~3 000 K、压力104~107 Pa范围内,程序预测值更加准确,相对偏差在±5%左右。本研究可为氢工质相关的航天推进、应用物理学、能源动力等行业的科研和应用提供支持借鉴。  相似文献   
8.
9.
《甘肃冶金》2015,(6):129-133
开发Windows下可运行的程序替代DOS下的Ping命令,可对当前计算机与目标计算机之间是否能够联通、传输速率等信息来判断网络的状况。此程序还能够判断TCP/IP协议是否正常、本机网卡是否正常、本段线路是否畅通、整个局域网是否正常等功能。  相似文献   
10.
VASP(Vienna Ab-initio Simulation Package)是基于密度泛函理论的通用材料计算模拟软件。随着高性能计算平台的广泛使用和高通量计算的兴起,VASP计算任务的复杂性和数据量也大幅度提升。为了提高材料理论计算的方便程度,减少大量重复的指令和结果检查的复杂性,本文提供了一个基于Python语言的VASP计算辅助程序VaspCZ,能够大幅提高研究者的科研效率。该程序包含软件部分和API部分,软件部分提供了命令行用户界面,基于基本的Linux命令即可一键完成VASP计算的相关操作,为无编程语言基础的研究人员提供了便利。应用程序接口部分服务于具有Python语言基础的研究者,提供了底层库,使得自定义计算(如高通量计算、编写高级应用等)更为简单快捷。本程序包可以显著提高VASP的计算效率,并已经通过Github开源项目公开,提供了详细的使用文档、使用示例和API接口,有望能为广大材料理论研究者提供便利。  相似文献   
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