1． 楼层由上至下依次编号为9，8，7，6，5，4，3，2，1，0。
每层都有向上和向下两个按钮，对应20个变量callup[0...9]和calldown[0...9]。
电梯内10个目标层按钮对应变量out[0...9]。
有人按下某个按钮时，相应的变量就增1，一旦要求满足后，该变量就减1。
当有多人的需求相同时，相应的处理时间就增长，用于模拟真实的情况。
2． 电梯处于三种状态之一：UP(上行)，DOWN（下行）和Idle（等候）。
如果电梯处于Idle状态且不在1层超过20个时间单位时，则驶回1层。
当电梯处于Idle状态时，一旦收到前往另一层的命令，就转入UP或DOWN状态，执行相应的操作。
3． 其它重要的变量有：floor----当前电梯外乘客所在楼层；
calling----当前电梯外按下按钮的乘客所在的楼层；
up_or_down----电梯外某层按钮的状态（向上箭头或向下箭头）；
waittime----电梯空闲时的等待时间；
total----电梯内的总人数（上限为15人）；
电梯的数据结构:state----电梯的状态（UP，DOWN，IDLE）current-----电梯目前所处楼层imovingto----电梯的目标楼层队列成员的数据结构：floor―――所在楼层up_down―――目标方向（向上或向下）structqueue*next―――指向下一个成员4． 【进入排队】先在等候队列中查找，若有信息相同（所在楼层相同，目标方向一致）的成员，则对队列无任何操作。
若没有，则在队列末尾插入该人。
5． 【进入电梯】电梯根据人数停留一定时间单位，每进入一个人，从队列中删除该人，callup[ele.current]或者calldown[ele.current]减一，total加一。
6． 【走出电梯】电梯根据人数停留一定时间单位，每出去一个人out[ele.current]减一.7． 【电梯的活动】E1.[在一楼停候]若有人按下一个按钮，则调用相关函数（比如入队，置楼层标志位为1等）处理当前事件.E2.[改变状态]如果电梯处于Up（或Down）状态，但该方向的楼层却无人等待，则要看反方向楼层是否有人等待，而决定置State为Down（或Up）还是Idle。
E3.[让人出入]如果电梯不空且out[ele.current]！＝0时，则电梯等候在该楼层出电梯的人离开。
接着检验在该楼层是否有等候前往同一方向去的乘客，若有则等候他们进入电梯。
总原则是先下后上。
E4.[在某楼层（非1楼）停候]若电梯到达目标楼层后，队列为空，则电梯在该楼层停候一定时间,在停候期间若有新的呼叫，则立即转入处理程序处理，否则返回一楼停候。
8． 电梯在上升或下降过程中需要不停地对当前方向上的最终楼层作调整。
比如当前向上，最终楼层为6楼，而有乘客在8楼按了按钮，则最终楼层调整为8楼。
相反方向同理。

arcgis实现对面数据中图形的夹角小于指定的多边形进行检查，输入的角度单位度。

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安装与设置对于数据库架构登台表staging_songs-存储歌曲和艺术家staging_events-存储用户执行的操作事实表songplays-与歌曲相关联的事件数据记录玩弄页NextSong即记录尺寸表用户-应用中的用户歌曲-音乐数据库中的歌曲artist-音乐数据库中的艺术家时间-歌曲播放记录的时间戳分为特定单位数据仓

数字秒表是日常生活中比较常见的电子产品，秒表的逻辑结构主要由时基电路、分频器、十进制计数器、6进制计数器、数据选择器和译码器等组成。
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西安交通大学飞行控制系统作业-MATLAB报告，包含代码。
习题：某型飞机具有无后掠梯形翼，下单翼带上反，其基本参数如下：上述与角度有关的量的单位为弧度，不计推力随速度的变化。
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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。
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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。
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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。
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基于STM32可统计一分钟内输入方波个数，很精确的

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。