1）秒表由5位七段LED显示器显示，其中一位显示“minute”,四位显示“second”，其中显示分辩率为0.01s，计时范围是0—9分59秒99毫秒；
2）具有清零、启动计时、暂停计时及继续计时等控制功能；
3）控制开关为两个：启动（继续）/暂停计时开关和复位开关；
4）具有简单的记忆分析功能，即：能够记忆最近3次记录的工夫，并用LED显示其中最大的工夫值和最小的工夫值。

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

内含本人的所有系统辨识的资料：书：系统辨识及应用（作者：李言俊）报告：三篇经典的实验报告程序：包含所有辨识方法，最小二乘一次递推算法，ELS,GLS,遗忘因子法，限定记忆法，最大似然法.....

Octocat游戏测试您的记忆。
来自所有图像。
这最后是在CodePen.io创建的一支笔。
您可以在找到此文件。

这是径点详细的笔试，一面，二面题，都是我回来的当天按记忆写的，希望协助你们，因为我因为外省的原因被刷了下来，很无奈，所以在这里希望这个文档帮帮你们，这个文档绝对有价值，里面不仅包含了技术类的面试，还有非技术类，像对你家庭情况，有无对象之类的问的很详细。

这是2018年秋季学期哈工大本科密码学课程的作业及解析（英文）。
大部分为李秋豪学长所写，少部分参考了张宇老师的课件和IntroductiontoModernCryptography(2ndedition)，均已在解析中指出。
另外还有一篇PDF包含了课件中常出现的缩写/符号，供参考。
本人为哈工大2016级计算机学院学生，因密码学这门课实在是恶心，之前不断苦于找不到答案非常难受，此外历年的期末试题也买不到，（纸张记忆的垃圾题不要买不要买不要买太垃圾了害我挂科），因此找到了一份非常优秀的学长的答案作业分为5次，大致覆盖了总结PPT上列出的知识点。
老师并未发布标准答案，我也没有对答案进行审核，如您发现错误，请在评论区说明，感谢！（2019年1月密码学期末考试题型是四十个填空和八道答题，卷面八十分）

本书采用流行的数学法，从计算机组成和设计向下至更精细的层次，详细展示了如何用Verilog和VHDL构建MIPS微处理器。
本书为学生提供了一个很好的机会，使他们可以在现代FPGA上进行大型的数字设计，既能增长学生的专业知识，又能启发学生运用所学知识去解决实际问题。
书中通过大量示例来协助读者加深对关键概念和技术的理解和记忆。

47个过程组强化记忆，可以用于日常或考前背诵记忆。
还是比较不错的，包括一切的计算用的公式

本套ProE映射键规划针对情况为：主要用零件、组装，少量钣金、工程图，常用基本建模、拔模、测量、剖面，由此出发，参阅多份前人的映射键规划设置，经若干次修改而成。
文件包括一份规划表格，一份代码（两百余映射键，三千行代码）规划上特点及考虑要点为：1.考虑方便使用，按键主要功能分布在键盘左区，少量常用键为单键，大多为双键，少量为多键。
2.相近功能布置在相同键或相近区域，如A-装配，S-实体特征、D-剪裁特征、F-曲面特征，W-钣金，E-编辑，Q-快速操作，X-剖面，数字-视图，等等。
3.特征操作与草绘分别在键盘左区与右区，分别进行优化规划。
4.结合代码，实现一键通用或多用，减少冗余按键，增强了草绘、新建特征、编辑特征、剖面建立与查看、视图查看等功能的方便性。
5.考虑方便记忆，按键尽量取自其英文版词汇，同时兼顾操作方便、避免规划冲突、减少误操作，以及尽量包容不同软件版本。
6.全套二百余键，不求全记，而求在需要用时能方便。
专门制作Excel规划表格，按键分类着色，将常用和重点突出，以彩色打印，可方便查阅，快速上手。
功能上的特点（通过代码实现，简单介绍部分）：1.兼容PROE2.0/3.0/4.0，因为自己安的是2.0和4.0，公司的是2.0和3.0，所以兼顾考虑，但有某些细微差异。
2.通过映射键的组合与嵌套，实现一键通用或多用。
如：SE-实体拉伸，直接进入参照选择界面，在选择两平面或选择一平面后在空白处点击左键后，会直接进入草绘界面。
ED-编辑定义，可以用于特征、组件中零件、层、工程图视图和尺寸的编辑；
EF-编辑参照平面，能直接进入拉伸、旋转、扫描、筋、填充等特征的参照选择界面；
ES-编辑草绘，则能直接进上述特征的草绘状态；
ET-编辑轨迹，则能用于扫描的轨迹编辑；
RF-在特征出错时，执行重定义，而ED、EF、ES、ET也能直接进入对应编辑状态进行修复。
QE-快速退出，能退出大多编辑状态，不保存；
QA（TY）-快速接受，无错时能一路打勾；
SA（Y）-单步接受，一步一步地确定；
II-镜像，在特征与草绘、工程图均能使用。
3.通过映射键控制配置选项的开关，实现某些特殊功能。
如：KN-SketchRefit-NO关闭草绘自动缩放，解决困扰很多人许久的草绘更改尺寸后自动缩放的问题。
KY恢复默认状态。
S3或S4，能使PROE在新建或修改草绘时不会自动定向，速度快了，像感觉其它3D软件一样。
S1或S2恢复。
4.实现快速新建一个或多个剖面功能、快速查看功能。
如：XF，查看Front剖面，并定向Front；
XCA到XCZ，分别以字母A到Z命名的剖面；
XGF，自动进入Front草绘，划线后，建立偏移类型剖面；
XS，能快速进入剖面的草绘编辑状态；
NXAF，NXBF，分别在组件或零件中以Front面为基准，陈列10个平面并建立对应剖面，完成后可编辑修改；
NXAX，NXBX，分别在组件或零件中以一面和一轴为参考，旋转陈列18个平面并建立对应剖面，相当于每10°都有一截面。
5.增加某些特殊功能键，如AA，在3D中选中某个元件或特征后，运行AA可自动找到它在模型树中的位置。

人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。
在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activationfunction）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。
而网络本身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

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。