vs2010制作，内附代码，实现一元稀疏多项式按指数排序，加减乘，求导，赋值，mfc制作有界面，静态库可在无vc的机器上运行。

自己无聊时编的小游戏程序,里面有vb框架的定义及源代码,水平有限,只能单机2人玩,仅供参考,呵呵

基本功能类似Windows计算器，增加了一些功能实现了二进制、八进制、十进制及十六进制数的加、减、乘、除、乘方、取模等简单计算包括(反)正弦、(反)余弦、(反)正切、(反)余切、开方、指数等函数运算具备历史计算的记忆功能对不正确的表达式能指出其错误原因

功能完整的科学型计算器，支持加，减，乘，除，开方，sincostan..等的混合运算，还支持二进制，十进制，16进制的相互转化适合新手学习

研制了一套人眼安全的全光纤相干多普勒激光测风雷达系统。
系统采用1550nm全光纤单频保偏激光器作为激光发射光源，激光器单脉冲能量0.2mJ，重复频率10kHz，脉冲半高全宽400ns，线宽小于1MHz。
激光雷达接收望远镜和扫描器口径100mm，采用速度方位显示(VAD)扫描模式对不同方位的视线风速进行测量，使用平衡探测器接收回波相干信号，通过1G/s的模拟数字(AD)采集卡对相干探测信号进行采集，在现场可编程门阵列(FPGA)数字信号处理器中进行1024点快速傅里叶变换(FFT)得到不同距离门回波信号功率谱信息。
对于获得的各方位视线风速，研究采用非线性最小二乘法对激光雷达测量的风速剖面矢量进行反演。
激光雷达与风廓线雷达测量的风速进行了对比，两者测量的水平风速，风向和竖直风速相关系数分别为0.988，0.941和0.966。

本人翻遍了CSDN都找不到一个正确的TOA定位算法程序，唯一找到的一个是用最小二乘解的（参考文献N.Patwari,J.N.Ash,S.Kyperountas,A.O.Hero,R.L.Moses,andN.S.Correal,"Locatingthenodes:cooperativelocalizationinwirelesssensornetworks,"IEEESignalProcessingMagazine,vol.22,no.4,pp.54-69,2005.），性能无法达到克拉美罗界。
因此本人自己重新写了一个程序，参考该领域著名学者K.C.Ho的文章（参考文献Z.MaandK.C.Ho,"TOAlocalizationinthepresenceofrandomsensorpositionerrors,"in2011IEEEInternationalConferenceonAcoustics,SpeechandSignalProcessing(ICASSP),2011,pp.2468-2471.）。
该算法适用于传感器位置有误差/无误差的情况，算法性能能够达到克拉美罗界。
示例程序中给出了CRLB的程序，场景为传感器有误差的情况。
程序运行结果与参考文献一致。
（搞不懂现在的人都是要什么50积分，多分享下不好吗？）******特别提示******：本代码多处使用了Matlab2016a以后支持的新语法，旧版本无法正常运行的，请自行修改代码或更新Matlab版本！！！

高精度运算高精度加法高精度减法高精度乘法（一个多精度乘一个整数）高精度乘法2（一个多精度乘以一个多精度）高精度整除（一个多精度整除一个整数）高精度整除（一个多精度整除一个多精度）高精度取余（一个多精度取余一个整数）高精度乘方高精度开方

第1章绪论第2章SAR成像原理2.1引言2.2SAR系统参数2.3单脉冲距离向处理2.4线性调频脉冲与脉冲压缩2.5SAR方位向处理2.6SAR线性测量系统2.7辐射定标2.8小结参考文献附录2A星载SAR的方位向处理第3章图像缺陷及其校正3.1引言3.2SAR成像散焦3.2.1自聚焦方法3.2.2自聚焦技术的精确性3.2.3散射体性质对自聚焦的影响3.3几何失真与辐射失真3.3.1物理原因及关联的失真3.3.2基于信号的MOCO方法3.3.3天线稳定性3.4残留SAR成像误差3.4.1残留的几何与辐射失真3.4.2旁瓣水平3.5基于信号的MOCO方法的改进3.5.1包含相位补偿的迭代自聚焦3.5.2较小失真的高频跟踪3.5.3常规方法与基于信号方法相结合的MOC0方法3.6小结参考文献第4章SAR图像的基本特性4.1引言4.2SAR图像信息的特质4.3单通道图像类型与相干斑4.4多视处理估计RCS4.5相干斑的乘性噪声模型4.6RCS估计——成像与噪声的影响4.7SAR成像模型的结果4.8空间相关性对多视处理的影响4.9系统引入空间相关性的补偿4.9.1子采样4.9.2预平均4.9.3插值4.10空间相关性估计：平稳性与空间平均4.11相干斑模型的局限性4.12多维SAR图像4.13小结参考文献第5章数据模型5.1引言5.2数据特征5.3经验数据分布5.4乘积模型5.4.1RCS模型5.4.2强度概率密度函数5.5概率分布模型的比较5.6基于有限分辨率成像的目标RCS起伏5.7数据模型的局限性5.8计算机仿真5.9小结参考文献第6章RCS重建滤波器6.1引言6.2相干斑模型和图像质量度量6.3贝叶斯重建6.4基于相干斑模型的重建6.4.1多视处理相干斑抑制6.4.2最小均方误差相干斑抑制……第7章RCS分类与分割第8章纹理信息提取第9章相关纹理第10章目标信息第11章多通道SAR数据的信息处理第12章多维SAR图像分析技术第13章SAR图像的分类第14章现状与前景分析

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Arduino_AHRS_System：紧凑的实时嵌入式姿态和航向参考系统（AHRS），使用递归最小二乘（RLS）进行磁力计校准，并使用EKFUKF进行Arduino平台上的传感器融合

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。