数字调制解调技术在数字通信中占有非常重要的地位,数字通信技术与FPGA的结合是现代通信系统发展的一个必然趋势。
文中介绍了QPSK调制解调的原理,并基于FPGA实现QPSK调制解调电路。
MAX+PLUSII环境下的仿真结果表明了该设计的正确性。

本文对计算机Bios做了较为详细的分析文中的Bios可能是以华硕主板为例的不同电脑的主板可能不同，Bios的界面也可能不尽相同但是内容和操作应该类似所以大家可以看看希望可以有所帮助也希望大家和我一样，对自己电脑最主要的部分之一——Bios能有一个较为全面的了解

文中阐述了其原理及最小平方算法，并给出了matlab语言编写的源码

烟花特效,供本人晚霞星空特效一文中,附加的烟花特效,提供下载链接

文中在传导性电磁干扰的产生机理和耦合方式的基础上，分析了线性阻抗稳定网络这一干扰测量电路的工作原理，提出了线性阻抗稳定网络输出为共模和差模混合噪声这一问题后，给出了Paul、See和Guo3种噪声分离网络来实现从总噪声中分离出差模噪声和共模噪声。
根据干扰三要素着重介绍了屏蔽、接地和滤波3种重要的干扰抑制措施，最后利用改进的软件算法来对噪声信号进行诊断和处理，结果表明所采用的算法能够更好的去除共模噪声和差模噪声。

8位的S-DES加密解密系统,通过输入字符,然后经过加密后输出密文字符。
同时也可以输入密文解密出明文。
这个是我们密码学的作业我自己写的并且测试了,没有程序模块没有错误

程序设计语言与编译语言的设计和实现第三版课后答案(王晓斌陈文宇)

非常不错的Protege入门教程，分为三部分，从简单到复杂，图文教程让你学会如何操作！

通过将局域网内的一台台式机（简称“主机”）变成网关，能够使同在一个局域网中其他所有电脑（简称“从机”）借助这个主机来上网。

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。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
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。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
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。
在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析

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。