一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mapreduce的算法。
其架构如下图所示：Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。
Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。
因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。
Spark比Hadoop更通用。
Spark提供的数

1)加深对指令级并行性及开发的理解。
(2)加深对Tomasulo算法的理解。
(3)掌握Tomasulo算法在指令流出、执行、写结果各阶段对浮点操作指令以及load和store指令进行什么处理。
(4)掌握采用了Tomasulo算法的浮点处理部件的结构。
(5)掌握保留站的结构。
(6)给定被执行代码片段，对于具体某个时钟周期，能够写出保留站、指令状态表以及浮点寄存器状态表内容的变化情况。
首先要掌握Tomasulo模拟器的使用方法(1)假设浮点功能部件的延迟时间为加减法2个时钟周期，乘法10个时钟周期，除法40个时钟周期，Load部件2个时钟周期。

通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。
通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。
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整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个Nam

intelTBB2019版本，windows平台。
TBB是一种并行编程开发工具。

多GPU无合成绘制算法采用混合sort-first与sort-last的并行绘制模式,将绘制任务划分为多个子任务集合进行并行绘制并异步合成显示。
原方法中对屏幕的分割方式过于平凡,未明确提出一种高效的屏幕分割策略,从无合成算法本身特性出发,提出一种自适应屏幕划分策略,该算法根据GPU数目及绘制分辨率参数,启发式计算屏幕初始划分方式,再采用统计性能反馈的方式动态选择最佳屏幕划分方式,较原有方法更易于实现子屏幕任务的负载平衡,实验表明,算法在带来很少额外计算开销的同时,能够有效平衡并行绘制任务负载,进一步发挥多GPU无合成并行绘制系统的绘制效率。

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第1章8051单片机C语言程序设计概述　1.18051单片机引脚　1.2数据与程序内存　1.3特殊功能寄存器　1.4外部中断、定时/计数器及串口应用　1.5有符号与无符号数应用、数位分解、位操作　1.6变量、存储类型与存储模式　1.7数组、字符串与指针　1.8流程控制　1.9可重入函数和中断函数　1.10C语言在单片机系统开发中的优势第2章Proteus操作基础　2.1Proteus操作界面简介　2.2仿真电路原理图设计　2.3元件选择　2.4调试仿真　2.5Proteus与?V3的联合调试第3章基础程序设计　3.1闪烁的LED　3.2从左到右的流水灯　3.3左右来回循环的流水灯　3.4花样流水灯　3.5LED模拟交通灯　3.6单只数码管循环显示0~9　3.78只数码管滚动显示单个数字　3.88只数码管显示多个不同字符　3.9数码管闪烁显示　3.108只数码管滚动显示数字串　3.11K1~K4控制LED移位　3.12K1~K4按键状态显示　3.13K1~K4分组控制LED　3.14K1~K4控制数码管移位显示　3.15K1~K4控制数码管加减演示　3.164×4键盘矩阵控制条形LED显示　3.17数码管显示4×4键盘矩阵按键　3.18开关控制LED　3.19继电器控制照明设备　3.20数码管显示拨码开关编码　3.21开关控制报警器　3.22按键发音　3.23播放音乐　3.24INT0中断计数　3.25INT0中断控制LED　3.26INT0及INT1中断计数　3.27TIMER0控制单只LED闪烁　3.28TIMER0控制流水灯　3.29TIMER0控制4只LED滚动闪烁　3.30T0控制LED实现二进制计数　3.31TIMER0与TIMER1控制条形LED　3.3210s的秒表　3.33用计数器中断实现100以内的按键计数　3.3410000s以内的计时程序　3.35定时器控制数码管动态显示　3.368×8LED点阵屏显示数字　3.37按键控制8×8LED点阵屏显示图形　3.38用定时器设计的门铃　3.39演奏音阶　3.40按键控制定时器选播多段音乐　3.41定时器控制交通指示灯　3.42报警器与旋转灯　3.43串行数据转换为并行数据　3.44并行数据转换为串行数据　3.45甲机通过串口控制乙机LED闪烁　3.46单片机之间双向通信　3.47单片机向主机发送字符串　3.48单片机与PC串口通信仿真第4章硬件应用　4.174LS138译码器应用　4.274HC154译码器应用　4.374HC595串入并出芯片应用　4.4用74LS148扩展中断　4.5I2C-24C04与蜂鸣器　4.6I2C-24C04与数码管　4.7用6264扩展内存　4.8用8255实现接口扩展　……第5章综合设计

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Shubert函数324个全局最优解问题，《演化优化及其在微分方程反问题中的应用》一文中提出了GMLE_DD算法，由于并行计算考试的需要，对论文中提出的方法进行了实现，在这里共享出来，C++实现。
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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。