是一个较好的例子，用m语言编写，可以用来研究配网潮流计算。

本系统由三角波信号发生器和三角波信号参数测试仪两部分构成。
信号发生器以FPGA为控制核心，基于直接数字频率合成原理，能够产生频率、幅度、占空比连续可调的三角波信号，频率范围1Hz~1MHz，幅度范围40mV~4V，占空比1%~99%。
三角波信号参数测试仪以等精度法实现了精度为10-6的三角波频率测量；
以数字峰值检波的方法实现了幅度测量，精度优于1%；
以多点求均值的方法降低了求取斜率的误差，精度优于1%。

超定方程组解法：最小二乘解法LDLT分解法解超定方程

用计算机视觉的方法处理米粒图像。
功能包括：中值滤波、直方图显示、大津法和经验阈值法的阈值分割、Susan算子检测边缘、米粒计数、寻找最大米粒。

通过延时自相关法完成chirp信号的检测/估计调频斜率

改进网上基于划分法k-means的聚类算法，可以预设一个最大的类数和一个半径，自动划分合适的类。

现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。
变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。
传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定的误差。
同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关系，使得诊断系统的数学模型很难获取。
而人工神经网络以其分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。
鉴于此，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。
本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网络对于变压器故障诊断系统的适用性;文中将BP神经网络算法用计算机实现;并针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措施，通过在修正权值的时候增加动量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率;在对输入数据进行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者1而使训练进入平坦区。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
将变压器诊断中典型的油中气体分析法和神经网络方法相结合，采用Java语言开发出界面友好、性能优秀的变压器故障诊断系统;此外，文中还详细探讨了网络各结构参数的选择方法，并且就变压器这一实际诊断系统，分析了不同结构参数对系统误差的影响。
在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析

本程序通过直接法，实现了给定参数的IIR低通滤波器的设计。
本程序所设计的滤波器的参数与Matlab校准过。
将需要的数据输入.dat文件，实现自动处理。
其输出与Matlab一致。
详细的设计过程，参看博客。
http://blog.csdn.net/thnh169/article/details/9076283

一、教学目的1.了解作者的生平及其作品《瓦尔登湖》。
2.欣赏文中细致入微的景物描写，感受瓦尔登湖的湖光水色。
3.体会作者蕴藏的心境，学习他亲近自然热爱自然的人生态度。
二、教学重点、难点1.重点：欣赏文中细致入微的景物描写，感受瓦尔登湖的湖光水色。
2.难点：体会作者蕴藏的心境，学习他亲近自然热爱自然的人生态度。
三、学法指导：自主学习（在诵读中把握写景的细节，圈点勾画，品味作者的语言魅力，思考探究）、教师点拨。
四、课时安排：1课时

DFA最小化算法，即集合划分法。
首先按照是否是接收状态将DFA状态划分成两个集合（当都是接受状态时划分成一个），然后根据状态转换指向集合分裂之。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。