该程序的功能是实现图像的稀疏分解并重建图像，采用压缩感知理论，利用小波分析，在小波域分块观测，可以用很少的观测值就能重建原图像。
程序包中已经整合了小波包和测试图像，没有多余文件，程序经过亲测并修改，能在MATLAB中直接运行得到很好的结果，直接运行main_msbcsspl，速度非常快！

计算机组成原理课程设计——一个简易CPU的设计与实现，包括完整代码和大报告（设计说明书），在虚拟FPGA节点上可以运行。

常见信号（LFM，NS等）的分选识别亲测可运行识别率高

一个使用汇编语言写的贪吃蛇游戏，附有代码、说明文档和可运行exe

有朋友在阅读关于CNN代码解读的http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993743这篇博文后，遇到了代码无法运行的问题，比如：Undefinedfunction'sigm'forinputargumentsoftype'double'.等。
这是因为没有将util文件夹addpath进来，导致matlab在解释执行的时候找不到相应的函数。
也有朋友在寻找mnist_uint8.mat文件，所以本人在此一并给出。
本资源是DeeplearnToolbox中关于CNN部分的代码（7个.m文件），加上data和util两个文件夹，其中data文件夹中有mnist_uint8.mat文件，而util文件夹中则提供所需要的函数（如sigm，expand）的.m文件。
要成功运行此代码，只需在matlab中打开7个.m文件，并将cnnexamples.m文件中两句addpath对应的路径分别改成data和util在你电脑上的路径，并运行cnnexamples.m即可。
希望能给有需要的朋友一些帮助！

"黑苹果虚拟机优化beamoff"是一个针对在Windows系统中运行macOS（又称“黑苹果”）虚拟机进行性能优化的工具。
这个压缩包包含了能够改善黑苹果虚拟机体验的关键文件，名为"beamoff"。
在虚拟化环境中，尤其是在非官方支持的操作系统上运行黑苹果时，可能会遇到性能问题，如卡顿、延迟等。
"beamoff"工具旨在解决这些问题，提高虚拟机的流畅度。
我们来理解一下什么是黑苹果。
黑苹果（Hackintosh）是指在非苹果硬件上安装并运行macOS的系统。
由于macOS通常只官方支持苹果自家的硬件，因此在非苹果电脑上安装黑苹果往往需要一定的技术知识和调整。
虚拟机是实现黑苹果的一种方法，它允许你在Windows或其他操作系统上创建一个独立的运行环境来运行macOS。
常见的虚拟机软件有VMware、VirtualBox等。
然而，虚拟机通常会面临性能瓶颈，因为它们需要模拟硬件并处理多层抽象，这可能导致运行不流畅，特别是在处理图形密集型任务或需要高性能计算时。
"beamoff"工具可能涉及以下几个方面的优化：1.**CPU优化**：通过更有效地分配和调度CPU资源，"beamoff"可能帮助减少虚拟机中的计算延迟，从而提高整体性能。
2.**内存管理**：优化虚拟机内存分配，确保macOS能高效地使用内存资源，减少卡顿现象。
3.**磁盘I/O优化**：改进虚拟硬盘的读写速度，降低I/O延迟，使得虚拟机在启动、保存状态或运行需要大量磁盘操作的应用时更加迅速。
4.**显卡驱动**：对于图形性能，"beamoff"可能提供了兼容的第三方显卡驱动，以提升虚拟机内的图形渲染能力，尤其是对于游戏和设计软件。
5.**网络性能**：优化虚拟机的网络连接，确保数据传输的稳定性和速度，这对于需要频繁进行网络交互的应用至关重要。
6.**启动速度优化**：通过调整虚拟机配置文件，加快macOS的启动时间，让用户能更快地进入工作环境。
7.**电源管理**：对于笔记本用户，"beamoff"可能还涉及了电池模式下的性能调整，延长电池续航的同时保持虚拟机的可用性。
在使用"beamoff"之前，用户需要确保自己的虚拟机软件版本与工具兼容，并遵循正确的安装步骤，避免对系统造成不稳定的影响。
此外，由于黑苹果和虚拟机的特性，可能存在法律风险，用户需自行了解并承担可能的后果。
"黑苹果虚拟机优化beamoff"是一个旨在改善非苹果硬件上macOS虚拟机性能的工具，通过一系列的优化策略，提供更流畅的使用体验。
不过，为了确保安全和有效性，用户在使用前应充分研究和理解相关知识，避免盲目操作。

swing写的三国杀，很叼，我试过了可以运行，请检查下游戏有没有bug的存在

大数据可视化案例可运行demo；
大屏数据可视化；
案例程序可运行；

《随机过程教程讲义》是一本系统介绍随机过程理论及其应用的教学资料，涵盖基础概念、模型构建及实际案例分析，适用于科研与教学。


### 随机过程讲义知识点解析

#### 马尔可夫链的基本概念与性质

马尔可夫链是一种重要的随机过程模型，其特点在于系统在任一时刻的状态仅依赖于前一个状态而与其他历史无关。
这种特性使得马尔可夫链被广泛应用于统计学、计算机科学、物理学和工程学等领域。


**一步转移概率矩阵与状态关系**

讲义中通过具体例子展示了如何构建一步转移概率矩阵，并分析了各个状态之间的相互联系。
例如，对于一个包含{0,1,2,3}的状态集的马尔可夫链，其一步转移概率矩阵如下所示：

[
P = begin{pmatrix}
1/2 & 1/2 & 0 & 0 \1/4 & 1/4 & 1/4 & 1/4 \0 & 0 & 0 & 1
end{pmatrix}
]

通过分析矩阵中的元素，可以得知状态0和状态1之间存在互达性（即两者间可相互转换），而从状态2可以到达其他所有状态，但一旦进入状态3，则永远停留在那里。
因此，状态3是一个吸收态。


#### 遍历性与平稳分布

遍历性是马尔可夫链的重要性质之一，表示在长时间运行后每个状态的访问频率趋于稳定值，显示出系统的长期行为模式。
而平稳分布则描述了这一稳定的概率分布情况。


讲义中讨论了两种不同的一步转移矩阵，并分析它们是否具有遍历性。
第一种情况下该马尔可夫链具备遍历性并计算出了其平稳分布(pi)，满足条件(pi P = pi)；
而在第二种情形下，由于n步转移矩阵显示随时间变化而不收敛的特性，因此不具备遍历性。


#### 泊松过程的定义等价性

泊松过程是一种关键随机模型，在描述独立且发生率恒定事件的时间间隔方面具有独特性质。
讲义中提出了两种不同的泊松过程定义，并通过Kolmogorov微分方程验证了这两种定义的一致性。


具体而言，通过对短时间内的行为分析导出了泊松过程的微分方程，该推导基于两个基本特性：事件的发生是独立且在短时间内发生率恒定。
这不仅证明了两种定义之间的等价关系，也加深了对泊松过程内在机制的理解。


这份随机过程讲义深入浅出地讲解了马尔可夫链和泊松过程的核心概念及其应用，并通过实例分析帮助读者理解这些模型的数学基础与实际意义，在学术研究及工业应用中都具有重要价值。

verilog全加器代码，代码简单易于实现，正确运行后的结果

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。