继承者

摘要： 儿童是新时代之创造者!儿童不是旧时代之继承者!从前世界属大人,今后世界属儿童!儿童园里无老翁;老翁个个变儿童!小学生都做小先生!即知即传人!不再做小小守知奴!儿童是改正世界的小个人!少爷小姐是废物,贪图享福必送终!不把苦孩子的奶夺来吃!让小孩子先上车!把座位让给书呆子!手脑双挥来做工!

摘要： 世界上第一种实现了垂直回收的火箭,是麦克唐纳-道格拉斯公司的DC-X。这家公司早已经在1997年被波音公司收购,但是波音并没有把DC-X的道路继续走下去,那么谁是DC-X的继承者呢?DC-X是"三角快帆"(Delta Clipper)或"三角快帆试验机"(Delta Clipper Experimental)的缩写。

摘要： 在酒神的光环庇荫下,Emmanuel Rouget继承姑丈亨利·贾叶的名声,亦承其沉重。面对世人对亨利-贾叶继承者的期望,Emmanuel Rouget毅然放弃了能轻易获得的荣誉,选择走上另外一条道路一因为他就是Emmanuel Rouget。

摘要： 古希腊神话传说从不缺乏英雄的故事,《荷马史诗》塑造了诸多形象鲜明、个性突出的英雄,特洛伊王子赫克托耳就是其中之一。赫克托耳是特洛伊国王普里阿摩斯众多子嗣中最为出色的一个,被视为王位的继承者。

摘要： 在服役初期,没有任何一款战斗机可以触及飞行高度达22250米的U 2。但是随着防空导弹的发展,U-2变得不再“高不可攀”。为此,美国一直在寻找到合适的“继承者”。频繁被击落U-2在服役伊始部署在当时西德的领土,侦察目标直指苏联。执行任务时只需要飞越东德和波兰,就可以对苏联的领土进行数小时的侦察。

摘要： 泰国王室这出大型宫斗剧,又添夺嫡新剧情。现任泰王,前后有五任妻子,而目前王室中仅有提帮功一位皇子,也是未来的王位继承者。然而提帮功天资有限,还患有学习障碍症。不仅反应比常人慢半拍,自理能力也几乎为零,据说连鞋带都不会系。

摘要： 随着年纪的增长,老年人比较关心的是如何处理好身后事。有的老年人在神志清醒时早早立了遗嘱,但是因为之后发生了意料不到的事情,立了多份遗嘱,这就会使在老年人去世后,继承者因为财产继承而发生纠纷。那么在出现多份遗嘱的情形下应以哪份遗嘱为准呢?

摘要： 福克纳曾这样评价马克·吐温,“他是第一位真正意义上的美国作家,我们都是他的继承者”。海明威则说:“所有的美国现代文学都来自《哈克贝利·费恩历险记》,所有的美式写作都来自这本书,它空前绝后。”熟悉文学史的人都知道。

摘要： 1.内容简介2027年,在月球上发现一具五万年前的人类尸体。如果地球存在高科技史前文明,不可能没有任何遗迹;但若说他来自外星,又违背进化论。同时,科研发现月球正面与背面的土壤年份相差几十亿年,而从猿猴到智人的进化链上缺失的一环一直没有找到……

摘要： 2027年,月球上发现一具5万年前的尸体。尸骸比人类稍矮,戴着类似头盔的石英面具,还有些随身物品,一个带动力功能的背包,一块类似腕表的物体。站在这具穿着红色宇航服的尸体前,原子物理学家汉德博士记录着:“这就是那具尸体。在开始调查之前,先让我们回答几个预想的疑问吧。第一,尸体的身份不明,我们就称他为查理吧。第二,到底是哪个家伙杀了他,他到底有什么目的都说不清。第三,这个人到底是哪里来的,我们也不知道。从我们掌握着的极少的信息中可以得知,第一,查理不是建造过月球基地的人,不如说他不是已知世界上任何国家的人,甚至连查理是不是地球人都不好说。先不管他到底是谁,查理已经死了5万年以上了。”

摘要： 本发明提供了一种注册继承设备的方法、一种传送数据的方法以及一种认证继承设备的方法。该通过使用允许继承设备访问域的虚拟客户端来注册继承设备的方法包括：从请求所述域注册所述继承设备的继承设备接收所述继承设备的唯一信息；在包括能够在所述域中被注册的继承设备的唯一信息的可注册继承设备列表中搜索所述继承设备的唯一信息；并且当在所述可注册继承设备列表中包括所述继承设备的唯一信息时请求管理所述域的域管理器注册所述继承设备，而当在所述可注册继承设备列表中不包括所述继承设备的唯一信息时不允许所述继承设备注册到所述域。

摘要： 加工系统(10)具备：信息处理系统(200)；第一机床(100A)，其能够与信息处理系统(200)进行通信；以及第二机床(100B)，其能够与信息处理系统(200)进行通信。信息处理系统(200)包括：接收部(252)，其用于接收在第一机床(100A)中设定的设定数据；存储装置(220)，其用于保存从第一机床(100A)接收到的设定数据；以及发送部(250)，其用于在接收到设定数据的获取请求的情况下，在保存在存储装置(220)中的第一机床(100A)的设定数据能够继承到第二机床(100B)时将该设定数据发送到第二机床(100B)。第二机床(100B)包括设定部(154)，该设定部(154)用于使第二机床(100B)继承从信息处理系统(200)接收到的设定数据。

摘要： 提供了一种注册继承设备的方法、一种传送数据的方法以及一种认证继承设备的方法。该通过使用允许继承设备访问域的虚拟客户端来注册继承设备的方法包括：从请求所述域注册所述继承设备的继承设备接收所述继承设备的唯一信息；在包括能够在所述域中被注册的继承设备的唯一信息的可注册继承设备列表中搜索所述继承设备的唯一信息；并且当在所述可注册继承设备列表中包括所述继承设备的唯一信息时请求管理所述域的域管理器注册所述继承设备，而当在所述可注册继承设备列表中不包括所述继承设备的唯一信息时不允许所述继承设备注册到所述域。

摘要： 一种提高视频压缩方案中的压缩效率的方法和装置，其能够灵活使用局部照明补偿。这些方法和装置包括针对视频块的分量的单独的局部照明补偿，以及用于照明补偿标志继承的灵活方法。

摘要： 本发明公开了一种在随机约束对象中实现多继承的方法，包含如下步骤：使用参数化类的方式编写激励序列；将默认的输入激励作为参数传入激励序列内，得到极端的输入激励；将极端的输入激励作为参数传入激励序列内并继承激励序列，得到新的输入激励；使用UVM的factory机制的重载功能对默认的输入激励进行重载替换，替换为新的输入激励。本发明能够通过参数化的类实现类似多继承的效果，可以应用于对极端情况下输入激励对象的随机约束，避免了重复代码，增加了代码的可重用性和可管理性。该技术不仅可以应用于对输入激励对象的随机约束，还可以应用在配置对象等任意类对象中，从而提高工作效率。

摘要： 本发明实施例提供了一种基于可继承状态机的Miracast消息处理方法、装置及设备，方法包括：当检测到有投屏设备接入时，为所述投屏设备创建一个虚拟设备，并为所述虚拟设备分配状态机；所述状态机包括处于不同层级的多个状态，且不同层级的状态之间存在继承关系；获取所述投屏设备的执行动作，并根据所述执行动作触发所述状态机进入对应的状态；接收待处理的消息，并根据所述待处理的消息以及当前的状态，判断是否需要处理所述消息；当判断需要处理所述消息时，从当前的状态以及与当前的状态继承的父状态中获取与所述消息对应的状态，并在对应的状态下处理所述消息。本发明提高了多路Miracast投屏连接成功率，可以将平均成功率由80％左右提高到98％以上。

摘要： 本申请公开了一种坏块表继承方法及其存储装置。坏块表继承方法应用于存储装置的主控芯片且包括以下步骤：对存储装置的存储模块进行扫描检测，以生成原始坏块表，并存储在存储模块的第一存储位置，其中，原始坏块表记录存储模块中每一个平面的坏块信息；以及对存储模块进行低级格式化操作时，读取原始坏块表，并基于存储装置所操作的多平面模式执行自适应继承程序，以生成系统坏块表，并存储在存储模块的第二存储位置，其中，系统坏块表记录多平面模式对应的坏块信息。因此，可保证存储装置损坏不认盘或更新固件时仍可获取原始坏块表，且存储装置更换操作的平面模式时，也可完整继承原始坏块表。

摘要： 本发明公开了一种智能门铃信息继承方法、智能门铃和计算机可读存储介质，所述智能门铃信息继承方法包括以下步骤：当智能门铃上电后，实时监测所述智能门铃的预设按键的按压状态；当所述按压状态符合预设触发条件时，切换至对应的换机模式；当所述智能门铃处于所述换机模式时，建立作为本端的智能门铃与配对端的通信连接并进行数据传输以完成信息继承。通过实施本发明，在需要更换新的智能门铃时，能够快速完成对新产品的信息设置，减少了操作流程和操作时间，显著有效地提升了用户的使用体验。

摘要： 本发明提供一种C++二进制文件中的类继承关系识别方法及电子装置，包括从二进制文件中提取虚函数表、虚基类表与符号表；依据所述符号表获取每一虚函数表中的析构函数，将虚函数表与相应析构函数进行配对，并对每一虚函数表进行交叉引用查询，得到构造函数；依据构造函数、析构函数及直接或间接调用构造函数或析构函数的生成控制流图，对构造函数与析构函数执行虚函数表与虚基类的过程进行静态污点分析，构造对象内存布局；通过对象内存布局对虚函数表中的每一函数进行分析，恢复二进制文件中的类信息，得到类继承关系。本发明通过启发式搜索构造函数、高效CFG生成算法和过程间静态污点分析，可恢复包括虚继承在内的类继承关系，提高类识别召回率。

摘要： 本发明公开了一种基于流量重构与继承学习的匿名网络流量识别方法及装置，方法包括：采集原始网络流量，并进行流量初筛，剔除非Tor流量；对初筛后的流量进行重构，将流量转化为灰度特征图；利用卷积神经网络和循环神经网络模型处理流量重构后的特征图，提取出交互信息特征向量、包空间特征向量、流时序特征向量，并将三种特征向量进行融合；将融合特征输入多分类器进行应用分类，所述多分类器在检测到流量新类别时通过继承学习机制更新分类器参数；基于多数原则确定流量的归属应用。本发明简化了特征设计过程，同时丰富了特征的全面性，满足模型参数在线更新的需求，使模型保持对过去训练的记忆，每次增加新类别只需要进行小规模训练。