本文以STC89C51单片机为核心设计了一个低频函数信号发生器。
信号发生器采用数字波形合成技术,通过硬件电路和软件程序相结合,可输出自定义波形,如正弦波、方波、三角波、三角波、梯形波及其他任意波形，波形的频率和幅度在一定范围内可任意改变。
波形和频率的改变通过软件控制，幅度的改变通过硬件实现。
介绍了波形的生成原理、硬件电路和软件部分的设计原理。
本系统可以产生最高频率798.6HZ的波形。
该信号发生器具有体积小、价格低、功能稳定、功能齐全的优点。

网上购物系统源码主要功能模块1，网上购物系统---商品功能　　无限商品类别　　可复制商品类别　　可为商品设置属性配件（如不同颜色、尺码、主机配置），根据选取的不同配件自动生成价格　　会员可发表商品评论　　可在前台显示最新商品、热卖商品，推荐商品等　　提供所见即所得的编辑器，方便地编辑丰富的商品信息呈现方式　　2，网上购物系统---订单功能　　订单具有“确认”、“到款”、“部分到款”、“发货”、“部分发货”、“退货”、“部分退货”、“归档”、“取消”状态，方便您控制购物流程的每个阶段　　自定义订单打印格式　　具有发货单、退货单、收款单、退款单等多种单据　　方便快捷的多种条件查找订单　　3，网上购物系统---会员功能　可向会员发送会刊、广告等邮件　　4，网上购物系统---支付和配送功能　　支持网银　　5，网上购物系统---文章功能　　无限文章分类　　可通过模板标签的方式在前台引用任何文章6，网上购物系统---管理功能　　可添加多名管理员，具有不同的权限　　内置数据库备份和回复功能　　7，V-eShop网上购物系统---促销功能　　可为商品设置赠品　　自定义优惠券　　自定义商品批发方案　　商品可捆绑销售（如将洗面奶和洗发水这2种商品捆绑在一起销售）　　8，网上购物系统-搜索引擎优化功能　　自动提交googlesitemap　　静态优化，支持urlrewrite，全站全静态页面DIV规划，兼容性强。
IE6.07.08.0都没问题后台登陆用户名和吗都是51aspx

SublimeText就不用多做引见了，官方最新发布了SublimeText3Beta，价格却也飙到了70刀。
SublimeText是一个代码编辑器（SublimeText2是收费软件，但目前可以无限期试用），也是HTML和散文先进的文本编辑器。
SublimeText是由程序员JonSkinner于2008年1月份所开发出来，它最初被设计为一个具有丰富扩展功能的Vim。
SublimeText具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。
还可自定义键绑定，菜单和工具栏。
SublimeText的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的PythonAPI，Goto功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。
[2]SublimeText是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、MacOSX等操作系统。
这个版本是最新的TEXT3083win64。
破解方法：复制注册码.txt中的内容，打开SublimeText，执行Help-＞Enterlicense然后粘贴，点击OK，重启SublimeText即可看到你的注册信息。

本系统基本信息包括：航班号、出发地、目的地、出发时间、到达时间、票价、飞机型号、座位数、剩余座位数等基本信息（也可以根据自己情况进行扩充，比如是否打折等）。
使之能提供以下基本功能：（1）航班相关信息录入功能(注：数据等要求用文件保存：本系统在运行时会自动创建5个TXT文件用来保存数据，考虑到初学者没有接触高级数据库的使用和开发，这里使用TXT以方便大家学习)－－输入（2）航班信息浏览功能－－输出（3）查询功能(按航班号查询，按出发时间查询，按票数查询)、排序功能(3种排序方式，按航班号排序，按出发时间排序，按余票数排序)：①按航班号查询②按目的地查询等③按照价格排序④出发地排序等等（4）航班信息的删除与修改等扩展功能：可以按照自己的程度进行扩展。
比如（1）简单的权限处理：管理员和普通用户进行登录密码验证，管理员在第一次登录时系统会提示初次登录密码，之后不再提示（2）报表打印功能：报表的打印方式采用顺排式（3）根据用户输入的出发地和目的地进行查询相应的航班信息等类似的查询；
（4）按照剩余座位数信息排序等。
更详细的内容可以到文件中详细查看。

程序开发软件：MyEclipse8.5以上数据库：mysql 后台采用技术：SSM框架(SpringMVC+Spring+Mybatis)前台采用技术：div+css技术要点：1此系统采用了目前最流行的ssm框架,其中的spingMVC框架绝对于struts2框架更灵活，更安全。
2本项目springMVC框架采用了注解映射器，使用了RESTful风格的url对系统发起http请求,开发更灵活。
3同时使用了了hibernate提供的校验框架，对客户端数据进行校验！4Mybati数据库DAO层采用的是Mapper代理开发方法，输入映射采用的是POJO包装类型实现,输出映射采用了resultMap类型，实现了数据库多对一映射。
5spring容器内部使用拦截器，以SpringAOP的方式实现事务控制管理。
系统实体对象： 图书类型：图书类别，类别名称，可借阅天数 图书：图书条形码，图书名称，图书所在类别，图书价格，库存，出版社，图书图片

Velodyne的新款VLP-16传感器是其3DLiDAR产品系列中最小、最新且最先进的产品。
该产品在实际时秉承了批量生产的理念，比同等价格的传感器更具成本效益，且保持了Velodyne在LiDAR中的打破性重要功能：实时收发数据、360度全覆盖、3D距离测量以及校准反射测量。

艾滋病疗法的评价及疗效的预测摘要艾滋病是至今人类仍未征服的疾病，流行发展趋势越来越严峻，攻克艾滋病是人类面临的一大难题。
本文给出了艾滋病患者的临床治疗数据，要考虑预测继续治疗的效果，并评价各种治疗方案优劣，预测即根据已有的数据信息推算将来的数据，评价方案的优劣属于决策类问题。
对问题（1），先分析CD4和HIV的浓度的变化趋势，建立微分方程模型，无法求解析解，用软件matlab求出CD4和HIV的参数表达式，从附件的数据信息中挖掘出具有普遍特征的数据，用回归法求参数的值，因为得到的表达式不是常规的形式，只能回归出HIV表达式的参数，CD4的无法求出。
作数据分布图，发现描出的形状同二次曲线的图形相近，二次曲线的图形特性符合CD4的浓度变化趋势。
于是建立待定系数的二次曲线方程模型，先拟合出多组参数值，再用回归法确定最后的值，得出的二次曲线方程。
根据HIV和CD4的浓度表达式结合可以作出提前终止治疗的预测，终止时间在第30周。
问题（2），预测四种疗法的继续治疗效果。
首先将患者按CD4初始浓度分类，仍引用前面的二次曲线模型，用附件二的数据回归出曲线方程的参数。
回归过程中考虑到是要评价不同的疗法，根据疗法的不同把数据分为四类，回归得出四组参数，相应的表达式就是这种疗法的CD4的浓度变化曲线方程。
比较四种疗法的优劣，采用CD4浓度最大值和取得最大值的时间为评判标准，结合更加细化的分类数据画出的图形，从理论上和直观上都证实了评价的结果：疗法4效果最好，疗法3次之，疗法2再次之，疗法1效果较差；
利用二次曲线模型得出最佳方案停止用药的最佳时间为20周，同时由分类法模型得出在四种不同CD4初始浓度的条件下最佳方案停止用药的最佳时间分别为：24周、16周、16周、24周。
两种模型的结果相接近。
问题（3）要考虑药品价格因素的影响，价格和药效的权重无法确定，通过假设权重参数来定量表示价格和药效的关系。
采用层次分析法构建层次结构模型，用特征向量归一化并求组合权向量，找到疗法功能和价格权重的关系。
根据不同经济状况的国家的价格权重的值不一样，得到不同的疗法评价结果。
总结出如下的结论：不发达国家经济落后，价格权重较大，疗法1的评价值较高，疗法4的评价值较低，适合疗法1，对于发达国家应当推广疗法4。
文章的最后对模型地优缺点进行了评价，并作了推广。
关键词艾滋病疗法评价微分方程二次曲线回归层次分析

本设计中的数字电子秤要求能够显示商品的名称、价格、总量、总价等；
能够自动完成商品的价格计算；
能够储存几种简单商品的价格；
能够具有超重提示功能，一旦重量超出了自身重量的测量的范围，发出警报；
同时对数字电子秤的测量范围要达到5KG，测量精度要求达到0.001。

一、工厂管理数据库工厂需建立一个管理数据库存储以下信息：*工厂信息包括工厂代号，工厂名，厂长名及工厂运营开销。
*一个厂内有多个车间，每个车间有车间号、车间主任姓名、地址，电话及每个月的车间运营开销。
*一个车间有多个工人，每个工人有职工号、姓名、年龄、性别，工种及月工资。
*一个车间生产多种产品，产品有产品号、产品名、规格，制形成本和销售价格。
*一个车间生产多个零件，一个零件也可能由多个车间制造。
零件有零件号、零件名，制形成本和销售价格。
*一个产品由多个零件组成，一个零件也可装配出多种产品。
*产品与零件均存入仓库中。
*厂内有多个仓库，仓库有仓库号，仓库主任姓名、电话及仓库的运营成本。
应完成的主要功能：（1）各种各样的管理功能，如工厂信息的管理功能，包括录入、修改、查询、输出工厂的信息；
车间信息的管理功能，包括录入、修改、查询、输出车间的信息；
还有工人，零件，产品，仓库等的信息管理功能。
(2)工厂的利润统计，包括月利润和年利润统计。
(3)能输出各种各样的报表，如工人工资月报表，年报表；
每个车间生产的产品和零件数量的月报表；
仓库存储产品和零件数量的月报表；
工厂运营开销和车间运营开销的月报表等。

压缩包内含：基于LSTM的股票价格预测_数据+代码+报告，可以最为数据挖掘的大作业。
股票作为人民金融投资的普遍方式，如何在股票中赚钱成为股民的共同目标。
要想在股票买卖中赚钱便要掌握股票的走势，因此股票价格预测工作引起社会及学术界的广泛关注。
股票的走势随市场变动，而且受诸多因素影响，如国际环境，政策变化，行业发展，市场情绪等等，这使得股民很难预测股票的走势。
理论上，根据股票以往的价格走势，可以预测股票的未来走势。
因为股票预测是高度非线性的，这就要预测模型要能够处理非线性问题，并且，股票具有时间序列的特性，因此适合用循环神经网络对股票进行预测。
虽然循环神经网络（RNN），允许信息的持久化，然而，一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱，在时间序列过长的时候，因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。
Hochreiter和Schmidhuber提出的长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）模型在RNN结构的基础上进行了改造，从而解决了RNN模型无法刻画时间序列长记忆性的问题。
因此，本文基于LSTM实现一个股票价格预测模型。

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。