微机接口技术实验报告微机接口技术实验报告是计算机科学和技术专业的实验报告，旨在掌握微机接口技术的基本原理和开发方法。
本实验报告涵盖了简单I/O口扩展实验和8255并行口实验两个部分。
一、简单I/O口扩展实验实验目的：1.熟悉74LS273和74LS244的应用接口方法。
2.掌握用锁存器、三态门扩展简单并行输入、输出口的方法。
3.通过本实验，掌握嵌入式系统的基础开发方法，掌握本实验平台的基本开发步骤，熟悉开发软、硬件平台的使用，学会程序的单步调试运行。
实验设备：*CPU挂箱*8086CPU模块实验内容：1.逻辑电平开关的状态输入74LS244，然后通过74LS273锁存输出，利用LED显示电路作为输出的状态显示。
实验原理介绍：本实验用到两部分电路：开关量输入输出电路，简单I/O口扩展电路。
实验步骤：1.实验接线：CS0?CS244；
CS1?CS273；
平推开关的输出K1~K8?IN0~IN7（对应连接）；
00~07?LED1~LED8。
2.编辑程序，单步运行，调试程序3.调试通过后，全速运行程序，观看实验结果。
4.编写实验报告。
实验提示：74LS244或74LS273的片选信号可以改变，例如连接CS2，此时应同时修改程序中相应的地址。
实验结果：程序全速运行后，逻辑电平开关的状态改变应能在LED上显示出来。
例如：K2置于L位置，则对应的LED2应该点亮。
改进实验：提示：地址分配表如下：CS0片选信号，地址04A0～04AF偶地址有效CS1片选信号，地址04B0～04BF偶地址有效CS2片选信号，地址04C0～04CF偶地址有效CS3片选信号，地址04D0～04DF偶地址有效CS4片选信号，地址04E0～04EF偶地址有效CS5片选信号，地址04F0～04FF偶地址有效CS6片选信号，地址0000～01FF偶地址有效CS7片选信号，地址0200～03FF偶地址有效改变片选信号线的连接方式，如：CS3?CS244；
CS4?CS273；
请修改相应的程序实现上述方案中的功能。
二、8255并行口实验实验目的：掌握8255A的编程原理实验设备：*CPU挂箱*8086CPU模块实验内容：8255A的A口作为输入口，与逻辑电平开关相连。
8255A的B口作为输出口，与发光二极管相连。
编写程序，使得逻辑电平开关的变化在发光二极管上显示出来。
实验原理介绍：本实验用到两部分电路：开关量输入输出电路和8255可编程并口电路。
实验步骤：1.实验接线CS0?CS8255，PA0~PA7，平推开关的输出K1~K8，PB0~PB7?发光二极管的输入LDE1~LDE8。
2.编程并全速或单步运行3.全速运行时拨动开关，观察发光二极管的变化，当开关某位置于L时，对应的发光二极管点亮，置于H时熄灭。
实验提示：8255A是一种比较常用的并行接口芯片，其特点在许多教科书中均有介绍，8255A有三个8位的输入输出端口，通常将A端口作为输入用，B端口作为输出用，C端口作为辅助控制用，本实验也是如此。
实验中8255A工作基本输入输出方式（方式0）

hspice仿真教程非常有用。
.OPTIONpost=1SpiceOverviewHspice网单文件电路网表模型卡控制卡浏览输出波形

方案是输入信号时，运用继电器开关来控制电阻电路的通断，当74ls160计数器接收到上升沿电平出发的时候，74ls160计数器转换成两个4位BCD码来控制NPN放大电路，使继电器有足够的电流工作，进而使8路电阻通断状态，实现电压的放大效果。
在NPN放大电路为了使得集电极反偏，电路并联一个LED灯显示继电器的通断状态计数器输出的状态同时使得NPN工作在放大区。
当74ls160计数器电路，输出的BCD码为01010010时，控制NPNQ2、Q4、Q7工作在放大区，实现继电器R2、R4、R7导通，电路并联的电阻为2.5k、10k、50k根据计算公式算的放大倍数是52，与BCD码的转换一致。

利用eCognitionDeveloper输出的地类样本的特征值Excel，可以将其导入到CART决策树中，同样可以实现分类特征的自动选择和特征阈值的自动确定，利用CART决策树自动构建得到一个具有分类顺序的二叉树；
然后将这个二叉树，应用到eCognitionDeveloper中，构建分类规则集。
这里是SalfordPredictiveModeler（简称SPM）中构建CART决策数的操作方法。

sil9022sil9034HDMI输出芯片驱动原代码,IIC通讯。

基于BGN时间戳的延时输出计算间隔时间

分子识别特征（MoRF）是内在无序蛋白（IDP）的关键功能区域，它们在细胞的分子相互作用网络中起重要作用，并与许多严重的人类疾病有关。
鉴定MoRF对于IDP的功能研究和药物设计都是必不可少的。
本研究采用人工智能的前沿机器学习方法，为改进MoRFs预测开发了强大的模型。
我们提出了一种名为enDCNNMoRF（基于集成深度卷积神经网络的MoRF预测器）的方法。
它结合了利用不同特征的两个独立的深度卷积神经网络（DCNN）分类器的结果。
首先，DCNNMoRF1使用位置特定评分矩阵（PSSM）和22种氨基酸相关因子来描述蛋白质序列。
第二种是DCNNMoRF2，它使用PSSM和13种氨基酸索引来描述蛋白质序列。
对于两个单一分类器，都采用了具有新颖的二维注意机制的DCNN，并添加了平均策略以进一步处理每个DCNN模型的输出概率。
最后，enDCNNMoRF通过对两个模型的最终得分进行平均来组合这两个模型。
当与应用于相同数据集的其他知名工具进行比较时，新提出的方法的准确性可与最新方法相媲美。
可以通过http://vivace.bi.a.utokyo.ac.jp:8008/fang

C语言课件，总共10章，包括概述、数据描述、输入输出、流程设计、数组、函数、预处理、指针、结构体与共用体、文件

BP神经网络关于空气污染物含量预测，用MATLAB来实现的。
使用MATLAB编程计算:clo,clear,closea11lond('p.mat')%加载数输出变量load('T.mat')》加载数据当创建一个BP神经网络，每个输入向量的取值范围为10,11,隐含层有7个神经元，输出层有一个3神经元，隐含层的激活函数为tansig,输出层的激活函数为purelin,训练函数为trainc函数

log4zlog4z是一款开源的C++轻量级日志库.他提供了在C++程序中使用日志和跟踪调试的功能.log4z的优点1.MIT开源授权无限制使用.2.轻量级,跨平台可在linux与windows上共同使用.3.完整的日志优先级控制.4.多日志分流线程安全.5.可通过配置文件全程配置.6.屏幕日志为彩色输出,信息简约整洁.

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。