fpga-fft基于Bailey四步大型FFT算法的高度优化的流FFT核心：:数据输入/输出是连续的，帧之间没有间隙。
当前仅支持2的幂次方和定点数据。
资源使用率与XilinxFFTIP内核相当，对于普通大小，Fmax最多可进步30％。
Zynq-7000名称配置设备LUTFFsRAMB36DSP48E1最大值fft102424b数据，17b旋转，四舍五入XC7Z010-11648年40872个16350兆赫fft1024_wide32b数据，24b旋转，四舍五入XC7Z010-125086096332310兆赫fft1024_spdf_wide32b数据，24b旋转，四舍五入XC7Z010-132597101432310兆赫fft409624b数据，1

针对用电过程中的盗电窃电问题，基于数据挖掘的思想提出了一种自动检测窃电行为的方法。
通过分析用户用电数据的特点，在循环神经网络（RNN）算法的基础上引入长短期记忆单元（LSTM），通过输入门、输出门与遗忘门等函数选择性地保留记忆单元的输入输出信息，改善算法训练时的梯度消失现象。
将RNN网路改进为并行化网络，将长时间序列的输入特征向量进行片段化处理，克服RNN网络在处理长序列时的信息丢失缺点。
使用国家电网的公开数据集进行仿真实验。
结果表明，在相同的时间复杂度下，相较于传统RNN网络，改进算法对窃电行为的识别精度提升到了92.85%，模型的交叉熵损失下降为0.253，AUC增长至0.871，算法的综合功能显著提升。

朴素贝叶斯估计朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立分布假设的分类方法。
首先根据特征条件独立的假设学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。
具体的，根据训练数据集，学习先验概率的极大似然估计分布以及条件概率为Xl表示第l个特征，由于特征条件独立的假设，可得条件概率的极大似然估计为根据贝叶斯定理则由上式可以得到条件概率P(Y=ck|X=x)。
贝叶斯估计用极大似然估计可能会出现所估计的概率为0的情况。
后影响到后验概率结果的计算，使分类产生偏差。
采用如下方法处理。
条件概率的贝叶斯改为

一．Ｃ语言基础1．C语言特点（识记）；
2．C语言程序基本组成（识记）:3．基本数据类型：3.1标识符与基本数据类型（识记），3.2常量与变量（领会）3.3内存的概念（识记）4．基本输入、输出函数（领会）：5．运算符与表达式（简单应用）：5.1运算符的优先级与结合性二．程序控制结构1．C语言的语句（识记）：2．顺序结构（领会）：3．分支结构（简单应用）：4．循环结构（综合应用）：5算法特点6流程图三．构外型数据1．数组（综合应用）：1.1定义和引用1.2字符数组1.3指针和数组2．结构类型：2.1结构类型的概念2.2结构类型定义及结构变量说明2.3结构变量的初始化2.4结构数组的初始化3．联合类型（识记）：3.1联合类型的概念3.2联合类型定义和联合变量说明3.3联合类型的使用3.4Struct和Union区别4．枚举型（识记）：4.1枚举型的定义4.2使用枚举型变量5．typedef的用途（识记）：四．指针1．指针与指针变量（识记）：2．指针运算符（领会）：3.指针与函数4．指针数组与指向指针的指针（识记）：5．指针与结构（领会）：6.难点和易混淆五．函数1．常见的系统库函数（识记）：2．用户自定义函数（简单应用）：2.1函数定义2.2函数调用2.3函数声明2.4函数返回值2.5函数参数3．函数之间的数据传递（领会）：4．函数的嵌套调用及递归调用（领会）：5．局部变量与全局变量（识记）：6．变量的存储类型与变量的初始化（领会）：7．编译预处理（领会）：六．文件1．文件的基本概念，C语言中的两种文件（识记）2．文件的打开、关闭和文件结束测试，文件的读写，文件的定位（识记）2.1文件操作函数2.2文件权限七．算法与编程（综合应用）1使用TurboC集成开发环境调试程序1.1．源程序的编写、编辑与改错（领会）；
1.2．集成环境下的求助Help（识记）；
1.3．程序的编译与目标代码的生成（识记）；
1.4．程序的调试（综合应用）：1.5．了解TurboC程序的常见错误提示（识记）。
2重点编程题八位运算1.&2.|3.^4.~5.＞————————————————版权声明：本文为CSDN博主「kaikai_sk」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
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功能：（1）先输入第一组操作数，并将其存放在一个文件中。
（2）然后输入第二组操作数，并将其存放在第二个文件中。
（3）选择一种加减乘除运算。
（4）从第一个文件中取第一个操作数，从第二个文件中取第二个操作数，将其按照第三步中选择的运算做加减乘除后存入到第三个文件中。
（5）从第三个文件中读取出运算结果。
其他要求：（1）要求处理double型或float型数据。
（2）能够处理程序运转结果中的各种异常。

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。