自己写的线性相位的FIR低通和带通的数字滤波器程序，绝对没有错误，注释非常详细。
用的是窗函数法，画了单位冲击响应和幅频响应的图。

js加签一般都没有问题，我就是加签之后上传的问题弄了两个礼拜，最后弄清楚了。
以下是数据上报海关方法，我用的是.net的web方式：1.添加三个引用，见dll文件夹。
2.加载我写的类：两个cs文件（放到web目录下）3.组织上报数据实体格式如下publicclasspayExchangeInfoLists{publicstringorderNo{get;set;}//String订单编号publicListgoodsInfo{get;set;}//List商品信息publicstringrecpAccount{get;set;}//String收款账号publicstringrecpCode{get;set;}//String收款企业代码publicstringrecpName{get;set;}//String收款企业名称}publicclassgoodsInfo{publicstringgname{get;set;}//String商品名称publicstringitemLink{get;set;}//String商品展示链接地址}publicclasspayExchangeInfoHead{publicstringguid{get;set;}//String系统唯一序号publicstringinitalRequest{get;set;}//String原始请求publicstringinitalResponse{get;set;}//String原始响应publicstringebpCode{get;set;}//String电商平台代码publicstringpayCode{get;set;}//String支付企业代码publicstringpayTransactionId{get;set;}//String交易流水号publicdoubletotalAmount{get;set;}//double交易金额publicstringcurrency{get;set;}//String币制publicstringverDept{get;set;}//String验核机构publicstringpayType{get;set;}//String支付类型publicstringtradingTime{get;set;}//String交易成功时间publicstringnote{get;set;}//String备注}publicclasspayExInfoStr{publicstringsessionID{get;set;}//stringYIn海关发起请求时，平台接收的会话ID。
publicpayExchangeInfoHeadpayExchangeInfoHead{get;set;}//StringYIn支付原始数据表头publicListpayExchangeInfoLists{get;set;}//ListYIn支付原始数据表体publicstringserviceTime{get;set;}//LongYIn返回时的系统时间publicstringcertNo{get;set;

离子本机IonicNative是一组精选的Cordova插件包装，可轻松将所需的任何本机功能添加到移动应用程序。
IonicNative将插件回调包装在Promise或Observable中，为所有插件提供通用接口，并使其易于使用带有Angular更改检测的插件。
IonicNative有两个版本：IonicNative，具有开源的，社区维护的Cordova和Capacitor插件和API。
IonicNative，具有由Ionic团队完全支持和维护的Premier插件和解决方案库，可以访问Ionic专家，并保证对关键任务应用程序开发的响应SLA。
电容器支持除了Cordova，IonicNative还可以与（Ionic的官方本机运行时）一起使用。
基本用法如下。
有关完整的详细信息，。
安装运行以下命令以在项目中安装IonicNative。
np

STM32F103系列微控制器是基于ARMCortex-M3内核的高效能、低成本芯片，广泛应用于各种嵌入式系统设计。
本例程集成了多种关键功能，旨在为开发者提供一个强大的开发平台，帮助他们快速实现项目。
以下是各功能模块的详细解释：1.**FreeRTOS操作系统**：FreeRTOS是一款轻量级实时操作系统（RTOS），适用于资源有限的嵌入式设备。
它提供了任务调度、信号量、互斥锁等多任务管理机制，确保了系统的实时性和高效率。
在STM32F103上运行FreeRTOS，可以充分利用其多线程能力，实现复杂的软件架构。
2.**MPU6050DMP**：MPU6050是一款六轴惯性测量单元（IMU），集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。
DMP（数字运动处理器）是其内置的硬件加速器，可以处理传感器数据融合，提供姿态解算。
在本例程中，MPU6050DMP用于获取设备的姿态、角速度和加速度信息，适用于运动控制和导航应用。
3.**USART通信**：通用同步/异步收发传输器（USART）是STM32中的串行通信接口，用于与外部设备进行数据交换。
在项目中，USART可能用于设备配置、数据传输或者与其他MCU通信。
4.**Timer输入捕获**：STM32的定时器支持输入捕获模式，可以精确测量输入信号的脉冲宽度或频率。
在例程中，这可能用于电机控制、测速或距离测量（如通过计算超声波脉冲往返时间）。
5.**KS103测距模块**：KS103通常是指一款超声波测距模块，利用超声波的反射特性来测量物体的距离。
结合Timer输入捕获功能，可以实现精确的距离测量，例如在自动化设备或安全系统中。
6.**烟雾检测**：虽然在描述中提到烟雾检测，但没有提供具体实现的细节。
一般而言，烟雾检测可能通过光电传感器或电化学传感器实现，将检测到的信号转化为电信号并处理，以报警或触发其他响应。
这个综合示例涵盖了嵌入式系统开发中的多个关键部分，包括实时操作系统、传感器数据处理、串行通信以及物理世界的测量。
对于想要在STM32F103平台上进行复杂项目开发的工程师来说，这是一个宝贵的资源，可以减少重复工作，提高开发效率。
通过学习和参考这个例程，开发者能够更好地理解和应用这些技术，解决实际问题。

动态分区分配存储管理。
（3人）4分建立描述内存分配状况的数据结构；
建立描述进程的数据结构；
使用两种方式产生进程：（a）自动产生，（b）手工输入；
在屏幕上显示内存的分配状况、每个进程的执行情况；
建立分区的分配与回收算法，支持紧凑算法；
时间的流逝可用下面几种方法模拟：（a）按键盘，每按一次可认为过一个时间单位；
(b)响应WM_TIMER；
将一批进程的执行情况存入磁盘文件，以后可以读出并重放；
支持算法：首次适应算法、循环首次适应算法、最佳适应算法：最坏适应算法。

文献

周边安全技术的有效性和分析能力正在提高。
计算机司法鉴定技术也同样如此。
但是，未知因素是管理和分析计算机数据的人。
不管是执法官员、私人调查员、信息安全专家、顾问，或者是其他安全专家，成功防止和响应网络威胁的关键在于对计算机证据的合理鉴定、收集、保存和分析。
本书提供了有效响应突发事件、收集计算机司法鉴定证据和分析合适的日志、文件所必需的知识、技巧和工具。
这同时提高了各单位对突发事件的处理能力，或者事发前就汲取了教训。
一盎司的预防效果等于一磅的治疗。
另外，本书还介绍了如何获取可能留下痕迹的位置和可能的对调查目标的警告，从而可以帮助公司或司法部门调查员主动执行在线调查。
现在，公司的宝贵资料通常放在计算机中，这容易受到知识渊博的内部人员或机智的计算机黑客的攻击，他们可能敲诈你、贩卖信息，或将信息公布到Internet。
当然，如果需要处理敏感问题，那么在采取措施之前，应该咨询安全部门、律师、知识丰富的计算机司法鉴定咨询公司(最好有执法或情报方面的经验)或执法机构。
总而言之，每个信息安全专家——不管是系统管理员、调查员、顾问或者执法官员——都应该遵循本书的建议。
信息系统内忧外患，受过良好训练的协同保护、应急响应和司法鉴定分析团队对于所有要保护自身和财产免受网络威胁的组织而言，都是必需的。

针对一类大滞后时间系统的智能PID参数控制进行了讨论,按照系统误差及误差速度在一个响应振荡周期内不同时刻的不同性质进行分区,分析了不同时段内系统的误差信号内在规律,确立了相应的人工智能控制策略,分段按自适应律调整比例、微分参数.仿真结果表明,该文所介绍的方法在响应速度和平稳性方面都获得了优于文献Pen和Zervos的结果.

本报告介绍了DACE（DesignandAnalysisofComputerExperiments，计算机实验设计与分析）软件包的背景和使用说明。
DACE软件包是一个对计算机模型做克里金近似（krigingapproximation）的Matlab工具箱。
本软件的典型应用是基于计算机实验数据建立一个克里金近似模型，并将其用作计算机模型的代理模型。
这里，计算机实验是指通过运行计算机模型获得的若干组输入和响应数据。
而计算机模型的这些输入或响应数据都有可能是高维的。

序列到序列（Seq2Seq）模型已被广泛用于会话领域的响应生成。
但是，不同对话方案的要求是不同的。
例如，客户服务要求所生成的响应是特定且准确的，而聊天机器人更喜欢多样化的响应以吸引不同的用户。
通过使用一般平均可能性作为优化标准，当前的Seq2Seq模型无法满足这些多样化的要求。
结果，它通常会生成安全且平常的响应，例如“我不知道”。
在本文中，我们针对不同的对话场景提出了两个针对Seq2Seq量身定制的优化标准，即针对特定需求场景的最大生成可能性和针对不同需求场景的条件风险价值。
在Ubuntu对话语料库（Ubuntu服务场景）和中文微博数据集（社交聊天机器人场景）上的实验结果表明，我们提出的模型不仅可以满足不同场景的各种要求，而且在衡量指标上均优于传统的Seq2Seq模型。
基础评估和人工评估。

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。