MATLABR2009b激活文件，不过期，永久激活，激活后又可以愉快的使用matlab了

部分源程序如下：//=================测速计数处理===================================voidtimer1()interrupt3{time1++;}//+++++++++++++++++测速转换处理+++++++++++++++++++++++voidint1()interrupt2{longkA=0;uchartemp;TR1=0;if(SP_bit==0){TR1=1;SP_bit=1;}else{kA=time1*65536+TH1*256+TL1;temp=2500000/kA;SP_out=temp;TH1=0x00;TL1=0x00;time1=0x00;TR1=0;SP_bit=0;}}//================PWM处理与数据采集处理函数===================voidPWM_generator()interrupt1using0{if(flag==1){a--;if(a==0){flag=0;if(K_B_bit==1)a=UK;elsea=SP_in;}else{OUT_PWM=0;}}if(flag==0){b--;if(b==0){flag=1;if(K_B_bit==1)b=0xff-UK;elseb=0xff-SP_in;}else{OUT_PWM=1;}}m++;if(m==20){m=0;n++;if(n==40){n=0;EK0=SP_in-SP_out;PI_bit=1;}}}

CST丛书18，40个算例课件算例01_超电大载体天线互耦快速仿真算例02_平面相控阵天线快速设计........算例40_高功率滤波器温度特性仿真

好看的js特效，包含40套js特效，可以直接浏览，使用时将js引入即可

可自定义的导航栏，用于本机内容例子入门安装react-native-navbar：通过使用yarn：$yarnaddreact-native-navbar通过使用npm：$npminstallreact-native-navbar--save将其导入您要使用的文件中：importNavigationBarfrom'react-native-navbar';将其添加到您的React元素树中：conststyles={container:{flex:1,},};constrightButtonConfig={title:'Next',handler:()=＞alert('hello!'),};consttitleConfig={t

首先，作者想用一段程序来创建一个文件，如果有文件名的话，就创建真正的文件，如果没有的话，就调用?tmpfile()?创建临时文件。
他这段程序就是HTTP下载的C程序。
code==200就是HTTP的返回码。
但是这个程序，只能在Unix/Linux下工作，因为Microsoft的?tmpfile()的实现?居然选择了C:\作为临时文件的存放目录，这对于那些没有管理员权限的人来说就出大问题了，在Windows7下，就算你有管理员权限也会有问题。
所以，上面的程序在Windows平台下需要用不同的方式来处理，不能直接使用Windows的tmpfile()函数。
于是作者就先把这个问题记下来，在注释中写下

简单的遗传算法，计算函数最值.functionga_main()%遗传算法程序%n--种群规模%ger--迭代次数%pc---交叉概率%pm--变异概率%v--初始种群（规模为n）%f--目标函数值%fit--适应度向量%vx--最优适应度值向量%vmfit--平均适应度值向量clearall;closeall;clc;%清屏tic;%计时器开始计时n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数%以上为经验值，可以更改。
%生成初始种群v=init_population(n,22);%得到初始种群，22串长，生成20*22的0-1矩阵[N,L]=size(v);%得到初始规模行，列disp(sprintf('Numberofgenerations:%d',ger));disp(sprintf('Populationsize:%d',N));disp(sprintf('Crossoverprobability:%.3f',pc));disp(sprintf('Mutationprobability:%.3f',pm));%sprintf可以控制输出格式%待优化问题xmin=0;xmax=9;%变量X范围f='x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)';%计算适应度，并画出初始种群图形x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);"位二进制换成十进制，%冒号表示对所有行进行操作。
fit=eval(f);%eval转化成数值型的%计算适应度figure(1);%打开第一个窗口fplot(f,[xmin,xmax]);%隐函数画图gridon;holdon;plot(x,fit,'k*');%作图,画初始种群的适应度图像title('(a)染色体的初始位置');%标题xlabel('x');ylabel('f(x)');%标记轴%迭代前的初始化vmfit=[];%平均适应度vx=[];%最优适应度it=1;%迭代计数器%开始进化whileit＜=ger%迭代次数0代%Reproduction(Bi-classistSelection)vtemp=roulette(v,fit);%复制算子%Crossoverv=crossover(vtemp,pc);%交叉算子%Mutation变异算子M=rand(N,L)＜=pm;%这里的作用找到比0.05小的分量%M(1,:)=zeros(1,L);v=v-2.*(v.*M)+M;%两个0-1矩阵相乘后M是1的地方V就不变，再乘以2.NICE!!确实好！！！把M中为1的位置上的地方的值变反%这里是点乘%变异%Resultsx=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);%解码，求目标函数值fit=eval(f);%计算数值[sol,indb]=max(fit);%每次迭代中最优目标函数值，包括位置v(1,:)=v(indb,:);%用最大值代替fit_mean=mean(fit);%每次迭代中目标函数值的平均值。
mean求均值vx=[vxsol];%最优适应度值vmfit=[vmfitfit_mean];%适应度均值it=it+1;%迭代次数计数器增加end

来自中科院资源平台的《中国植被类型》栅格数据集，本图集是我国植被生态学工作者40多年来继《中国植被》等专著出版后又一项总结性成果，是国家自然资源和自然条件的基本图件。
它详细反映了我国11个植被类型组、54个植被型的796个群系和亚群系植被单位的分布状况、水平地带性和垂直地带性分布规律，同时反映了我国2000多个植物优势种、主要农作物和经济作物的实际分布状况及优势种与土壤和地面地质的密切关系。
由于本图集属于现实植被图图种，故反映出我国植被近斯的质量状况。

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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。