wav格式文件截取指定时间段内容，精确到毫秒级使用方法WavFileCut_Console.exe原始文件.wav新生成文件.wav开始时间毫秒数结束时间毫秒数

通讯录管理系统通讯录(add_book)中的联系人包含以下信息项：姓名、手机、办公电话、家庭电话、电子邮箱、所在省市、工作单位、家庭住址，群组分类(亲属、同事、同学、朋友、其他)。
NameMobilephonesOfficephoneFamilytelephoneE-mailIncitiesWorkunits0AddressGroupclassification(relative,colleagues,friends,classmates,other).系统的主要功能包括：1.输入联系人的信息，要求：至少输入10个联系人的数据，且注意数据的多样性。
2.按姓名对联系人信息进行排序，并将排序后信息存放到一个文本文件中。
3.添加联系人的信息，在已经存在的通讯录文件中添加若干个联系人。
要求：添加后仍按联系人的姓名排序，并保存至原文件。
4.删除联系人的信息，输入一个姓名，若通讯录中有该联系人的信息，则删除该联系人，否则输出提示信息，并提示用户选择是否继续进行删除操作。
5.修改联系人的信息，输入一个姓名，根据具体需要修改该联系人的某一项信息，将修改后的信息重新保存到通讯录文件中，并提示用户选择是否继续进行修改操作。
6.按不同条件对通讯录进行查询操作，输出满足条件的联系人的信息。
(1)按姓名查询，包括精确查询(输入全名)，模糊查询(输入姓)；
(2)按手机号码查询，输入全部号码或号码位段（如输入130、133、139等）；
(3)按群组分类查询，输入分类名称，输出该群组的全部联系人信息。
7.输出联系人的信息Contactinformation，按一定格式输出信息，保证信息排列整齐美观。
ContactPerson

一款简单的安卓计算器，能进行加减乘除，除法运算被除数不为0，无限循环小数精确到小数点后10位，长按del键清零

只要你选择歌曲文件（*.mp3等）它就能自动帮你计算出歌曲的bpm值很准的能精确到小数点后2位和劲舞团的bpm值基本一致.好东西不敢独享，请大家不要错过哦

基于ARM处理器的数控电源设计是一种简易的数控电源设计，效果比51单片机更好，更加的精确，对于初学者真是极品。

实现了微秒级计时器，提供一个类，风格和C#自带的定时器差不多，误差应该在1ms以内，这玩意想要真正十分精确还是得用硬件计时器才行.

机器学习入门KNN算法实现的手写数字识别基本上照搬了http://lib.csdn.net/article/opencv/30167的代码，只是改了一点bug和增加了一点功能输入就是直接在一个512*512大小的白色画布上画黑线，然后转化为01矩阵，用knn算法找训练数据中最相近的k个，现在应该是可以对所有字符进行训练和识别，只是训练数据中还只有数字而已，想识别更多更精确的话就需要自己多跑代码多写几百次，现在基本上一个数字写10次左右准确率就挺高了，并且每次识别的时候会将此次识别的数字和01矩阵存入训练数据文件夹中，增加以后识别的正确率，识别错了的话需要输入正确答案来扩充训练数据

这是一个sepic变换器具体计算的资料内容详细精确纯中文

Farrow滤波器的设计，用于采样率的转换。
采样率转换可以看成是一个重采样的过程，先以某一采样率Fx对原始信号采样，将得到的数字信号X（kTx）经过数模转换器变成模拟信号，然后再经过ADC用另一采样率Fy进行采样。
这样的方法优点是采样速率可以任意选择且与原始采样率无关，但是DAC在恢复信号的时候会引入失真，经过二次采样时的ADC变换器中的量化也会引入失真，另外还需要精确的ADC和DAC以及精确的高阶的模拟反镜像滤波器。
所以在模拟领域经行采样率变换是很难实现的。
但是我们可以将采样率变换在全数字领域完成。
直接将一个采样率为Fx的数字信号通过数字滤波器转换成一个采样率为Fy的数字信号。

主要是文章的算法验证。
Yaojili——验证算法，转换方程Y_all——计算转换7参数Y_angel——生成500组数据，验证算法姚吉利——3维坐标转换参数直接计算的严密公式——文中标注为勘误。

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。