（1）由于电容C3远小于电容C1、C2，所以电容C1、C2对振荡器的振荡频率影响不大，因此可以通过调节C3调节振荡频率；
（2）由于反馈回路的反馈系数仅由C1与C2的比值决定，所以调节振荡频率不会影响反馈系数；
（3）由于晶体管的极间电容与C1、C2并联，因此极间电容的变化对振荡频率的影响很小；

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性能第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

问题描述：针对某个单位电话号码簿，设计一个哈希表，并完成相应的建表和查表程序。
基本要求：设每个记录有下列数据项：电话号码、用户名、住址。
从键盘输入各记录，以用户名为关键字建立哈希表，哈希函数用除留取余数法构造，采用线性探测法解决冲突。
可以插入、查找、删除并显示给定用户名的记录，并计算查找长度,哈希表保存到文件中，并能从文件中读取数据。
测试数据：取某个单位电话号码簿中的30个记录。
提高要求：(1)将电话号码薄以文件形式保存到盘上，能够按用户名和电话号码两种形式建立哈希表并实现插入、查找、删除表中元素的功能。
(2)对于相同的哈希函数，采用两种或两种以上的处理冲突的方法，如线性探测法和拉链法，比较不同的处理冲突的方法平均查找长度的变化。
测试时，采用同一组测试数据，分别用不同的方法处理冲突，记录并输出各自的平均查找长度。
(3)设计图形用户界面

说唱rap（par[::-1]）是高级且快速的python异步rpcrap通过msgpack和Pythonasyncio以及多路复用conn实现了非常快速的通信，同时支持高并发性。
实施protobuf的Grpc通过Python函数和TypeHint。
注意：当前的rapAPI在后续版本中可能会发生重大变化说唱第一版功能的想法来自1.安装pipinstallrap2.快速入门服务器importasynciofromtypingimportAsyncIteratorfromrap.serverimportServerdefsync_sum(a:int,b:int)-＞int:returna+basyncdefasync_sum(a:int,b:int)-＞int:

近⼏年随着数据保护、数据分析、数据访问的变⾰以及新业务的产⽣，⼤量的⾮结构化数据（视频、图像、⾳频、⽂档等）以年40%-60%的增长率快速增长，数据量在短时间内从TB规模跃升到了PB规模。
如何对如此⼤规模的数据进⾏存储已经成为当下必须要解决的问题。
随着新业务形态的变化，很多数据需要以更快的速度被获取，然后被进⼀步的重复利⽤，如⼤数据分析、AI、深度学习等。
传统的⽂件系统存储（如NAS）在应对PB规模甚⾄EB规模⾮结构化数据时出现了访问性能严重衰减、扩展性差、扩展经济效应低等诸多问题。
尤其在涉及到数据⾼可⽤时，通过利⽤传统的磁盘RAID/数据副本/镜像等技术时，会成倍的扩⼤化存储空

新能源汽车国家标准GB32960报文分析工具能够将符合GB32960协议的报文日志通过EXCEL表格导出，用于分析车辆行驶过程中的数据变化过程。
TBOX上传到服务器的数据，在串口都有一个同步输出，串口输出的数据可读性差，必须解析才看得懂。
利用串口接收的数据，按照GB32960进行解析，就可以读懂TBOX上传信息。
解析文件可保存为EXCEL格式。
1.点击右上角“打开数据文件”，选择一个OBS测试软件生成的串口数据TXT文件2.点击保存（磁盘符合）的按钮，保存为EXCEL文件。
注意：example.1文件是模版，必须在同一目录下20170919更新1.一个TXT文件只保存一个同名同目录的EXCEL文件，多次保存则覆盖2.根据覃工要求，EXCEL文件增加一个总表（ALL),方便运用计算公式对数据进行验证3.改正部分数据大小端和小数点的错误

当要求隔离的两个网络之间需要经常性传输一些文件时，使用优盘拷贝费时费力；
使用网闸，动辄花费数万至数十万元。
而此时使用“串口文件自动发送/接收系统”不失为很好的解决方案：串口文件自动发送/接收系统使用的是Zmodem文件传输协议，虽然速度不快，但不使用任何网络协议，比网闸的隔离通用网络协议功能要彻底。
串口文件自动发送/接收系统由发送端和接收端两部分组成：发送端可设置需要传输的文件夹和文件类型，支持定时检测，当发现新增文件或当文件长度、创建时间发生变化时，都会自动地通过串口发送到接收端；
接收端处在自动接收状态，收到文件时会自动存到指定的文件夹中。
ComSend.exe是发送端软件，ComReceive.exe是接收端软件，均为绿色软件。
串口文件自动发送/接收系统与超级终端中的Zmodem文件收发功能保持兼容。

第六章：实验一：1.在虚拟机中添加两块SCSI硬盘，容量各位10GB2.查看Linux为新添加的硬盘分配的文件名3.对两块硬盘进行分区，创建文件系统4.使用mount命令挂载文件系统5.查看挂载的所有文件系统第八章：实验一：1.在/root这个目录下建立一个名为vitest的目录2.进人vitest这个目录当中,将/etc/manpath.config复制到当前目录3.使用vi打开当前目录下manpath.config.4.在vi中设置行号。
5.移动到第一行,并且向下搜索一下pager这个字符串，请问它在第几行？6.接下来，要将50~100行之间的man改为MAN,并且一个一个选择是否需要修改7.修改完之后，再全部恢复。
8.要复制第66~75行这10行的内容，到最后一行之后。
9.删除第11~30行之间的20行。
10.将这个文件另存为一个manpath.test.config的文件名。
11.将光标移到第29行,并且副除第15个字符。
12.统计目前的文件有多少行以及多少字符。
13.保存退出。
实验二:Linux中C程序的编程方法。
1.在vi中使用C语言编写一个helloworld程序,用gcc编译它并运行。
2.在eclipse中使用C语言编写一个循环程序，用eclipse编译并运行。
使用eclipse调试功能，监视循环变量的变化情况。

用filewatcher实时监控变化目录以及各目录下变化的文件的产生，并将产生的文件FTP到远程目录下.

遥感影像场景变化检测经典算法(IR-MAD、MAD、CVA、PCA)算法集锦，包含其算法Code和Demo，另外，含有算法的评价函数OA、Kappa、AUC、ROC曲线，分享学习，批评指教。

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。