有时候在厨房，我们需要一个不是那么精确的定时器，来提醒我们做一些事情。
比如煮鸡蛋、接水、烙饼等等。
使用手机定时未免太过大材小用。
所以，做了一个专用的厨用“煮蛋”定时器特性：1、基于STC15W104系列51单片机开发2、利用了STC51单片机的掉电模式，不工作时功耗极小（工作区小于25uA）3、大按键，易于操作。
4、固定定时6分钟，可以在代码中修改5、定时结束后，蜂鸣器会以最大音量长响40秒（可在代码中修改）。
6、任何时候按下RST（复位）键都是重置定时，任何时候按下STOP(停止)都可以终止计时（或鸣响）7、带有一个工作指示灯，在工作时提供指示。
8、带有一个低电量指示灯，可以在电池电量低于3.3V时指示。
比如煮鸡蛋、接水、烙饼等等。
使用手机定时未免太过大材小用。
所以，做了一个专用的厨用“煮蛋”定时器特性：1、基于STC15W104系列51单片机开发2、利用了STC51单片机的掉电模式，不工作时功耗极小（工作区小于25uA）3、大按键，易于操作。
4、固定定时6分钟，可以在代码中修改5、定时结束后，蜂鸣器会以最大音量长响40秒（可在代码中修改）。
6、任何时候按下RST（复位）键都是重置定时，任何时候按下STOP(停止)都可以终止计时（或鸣响）7、带有一个工作指示灯，在工作时提供指示。
8、带有一个低电量指示灯，可以在电池电量低于3.3V时指示。
2024/6/25 3:30:34
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水文分析是DEM数据应用的一个重要方面。
利用DEM生成的集水流域和水流网络，成为大多数地表水文分析模型的主要输入数据。
表面水文分析模型应用于研究与地表水流有关的各种自然现象如洪水水位及泛滥情况，或者划定受污染源影响的地区，以及预测当某一地区的地貌改变时对整个地区将造成的影响等，应用在城市和区域规划、农业及森林、交通道路等许多领域，对地球表面形状的理解也具有十分重要的意义。
这些领域需要知道水流怎样流经某一地区，以及这个地区地貌的改变会以什么样的方式影响水流的流动。
利用DEM生成的集水流域和水流网络，成为大多数地表水文分析模型的主要输入数据。
表面水文分析模型应用于研究与地表水流有关的各种自然现象如洪水水位及泛滥情况，或者划定受污染源影响的地区，以及预测当某一地区的地貌改变时对整个地区将造成的影响等，应用在城市和区域规划、农业及森林、交通道路等许多领域，对地球表面形状的理解也具有十分重要的意义。
这些领域需要知道水流怎样流经某一地区，以及这个地区地貌的改变会以什么样的方式影响水流的流动。
2024/6/19 4:31:13
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DVL多普勒测频matlab仿真多普勒计程仪作为一种导航仪器出现并发展了很长时间，随着水声技术与信号处理技术的发展，使得声学多普勒测速系统的各项性能有了显著的提高，特别是宽带编码技术的引入，使DVL有了更进一步的发展，宽带技术是发射的信号是一个较复杂的编码信号，回波信号所携带的多普勒信息比窄带信号丰富了很多，它较好的解决了窄带多普勒存在的问题，改善了DVL工作性能。
2024/6/17 0:30:14
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UnityAquas2020水体插件AQUAS是一个Unity3d功能强大且功能齐全的水系统，其中包含一套12平台的水平着色器，用于各种平台，环境和游戏，它是高度可定制的，功能丰富，适合所有需求
2024/6/17 0:53:16
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滴水逆向三期全部课件(海东老师讲),全套包括EXE练手文件配套电子书,源码滴水逆向三期全部课件(海东老师讲),全套包括EXE练手文件配套电子书,源码
2024/6/15 9:23:34
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如今，水资源管理已成为世界的重大利益。
然而，研究区域现有的水文气候历史数据的缺失或质量较差，有时使水文研究变得困难。
通常，设计概念雨流模型的目的是通过校正间隙和预测流量来带来适当的答案。
位于Cavally河上的Ity站的历史水文气候数据包含必须弥补的空白。
本研究旨在通过人工神经网络建立降雨径流模型，以填补卡夫里河流域伊特水文站流量数据系列的空白。
利用流量蒸散数据建立了具有两个条目（每月平均降雨量和蒸散量）和出口（流量）的前馈的多层感知器。
神经网络模型的各种体系结构的性能标准的比较表明，体系结构2-3-1给出了最佳结果。
该架构为校准提供了75.79％的Nash系数和95.64％的相关线性系数，为验证提供了73.32％的Nash系数和98.33％的相关线性系数。
模拟流量与观测流量之间的相关性很强。
校正和验证的相关系数分别为83.89％和83.08％。
然而，研究区域现有的水文气候历史数据的缺失或质量较差，有时使水文研究变得困难。
通常，设计概念雨流模型的目的是通过校正间隙和预测流量来带来适当的答案。
位于Cavally河上的Ity站的历史水文气候数据包含必须弥补的空白。
本研究旨在通过人工神经网络建立降雨径流模型，以填补卡夫里河流域伊特水文站流量数据系列的空白。
利用流量蒸散数据建立了具有两个条目（每月平均降雨量和蒸散量）和出口（流量）的前馈的多层感知器。
神经网络模型的各种体系结构的性能标准的比较表明，体系结构2-3-1给出了最佳结果。
该架构为校准提供了75.79％的Nash系数和95.64％的相关线性系数，为验证提供了73.32％的Nash系数和98.33％的相关线性系数。
模拟流量与观测流量之间的相关性很强。
校正和验证的相关系数分别为83.89％和83.08％。
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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。
2024-04-09 15:03
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