#include#include#include#includeusingnamespacestd;intw=0;//尾数累加器intp=0;//指数累加器intj=0;//十进制小数位数计数器inte=1;//用来记录十进制数的符号，当指数为正时为1，为负时为-1inti=0;//用来标志元素位置intd=0;//用来表示每个数值型元素对应的数值constintN=40;//用来确定输入识别符的最大长度chardata[N];//存放输入的识别符boolis_digit;//标志是否是数字stringCJ1;//确定是整形还是实型doubleCJ2;//记数值//函数声明voidcheck(charc);//检查首字母是否是数字的函数voiddeal_integer(charc);//处理识别符的整数部分voiddeal_point(charc);//用来处理小数部分voiddeal_index(charc);//用来处理指数部分voids_next();//确定实型voidz_next();//确定整型voidlast();//计算CJ2voiderror();//程序中错误处理程序voiddeal();//处理函数主体intmain(){//主函数coutdata;deal();//处理函数主体last();//计算CJ2system("pause");return0;}voidcheck(charc)//判断输入的首字母是否是数字{is_digit=isdigit(c);while(is_digit!=true){//输入的首字母不是数字时coutdata;check(data[0]);}}voiddeal_integer(charc){//处理识别符的整数部分d=(int)c-48;w=w*10+d;i++;if(isdigit(data[i])!=0)//下一个仍是数值时，调用程序本身deal_integer(data[i]);}voiddeal_point(charc){//用来处理小数部分inttemp=i;if(isdigit(c)!=0)//是数值字符时deal_integer(c);else{error();//错误处理程序deal();//处理函数主体}j=i-temp;//记录十进制小数位数}voiddeal_index(charc){//用来处理指数部分if(c=='-'){e=-1;i++;}//是'-'号时else{if(c=='+')i++;//是'+'号时else{if(isdigit(c)==false)//非数值字符时{error();//错误处理程序deal();//处理函数主体}else

传感器网络节点定位算法matlab代码（Centroid，APIT，DVHOP,BoundingBox，……共7个）无线传感器网络无需测距定位算法matlab源代码。
包括apit，dv-hop，amorphous在内的共7个range-free算法。
在run.m里的算法选择部分可以选择需要运行的算法，算法的参数可以参考对应子目录里的说明。
每个子目录里都有一个pdf文档，是算法的最原始描述。

主要功能随着全球对知识和人才的重视，企业对人力资源管理重要性的认识逐渐深化，人才的全球化竞争使企业的人力资源管理面临前所未有的挑战。
在新形势下，人力资源管理系统是一个企业单位不可缺少的部分，是适应现代企业制度，推动企业人力资源管理走向科学化、规范化、自动化的必要条件；
是应对挑战、适应环境变化、提高企业管理效率、提升核心竞争力的关键措施。
本系统主要对人事的部门、工种、职务、职称、文化程度、政治面貌、民族、工资、奖励、惩罚、合同等信息进行管理，还提供了员工在部门之间的调动、工种、职务、职称的调动和员工信息查找等功能。
业务流程在使用本系统时，请按照以下流程进行操作：（1）在“系统管理”菜单中的“用户管理”模块中添加操作员并设置操作员权限。
（2）在“基本资料管理”菜单下的模块中添加基本信息。
（3）在“工资设置”菜单下的模块中添加工资的奖励与惩罚项目。
（4）在“人事管理”菜单中的“人事信息管理”模块中添加人员信息。
在“人事管理”菜单中的“员工调动”模块中可以对员工的部门等信息进行调动。
（5）在“人事管理”菜单中的“合同管理”模块中对员工的合同进行管理。
（6）在“工资管理”菜单中的“建立新月份工资”模块中建工资月份。
（7）在“工资管理”菜单中的“员工奖励管理”、“员工惩罚管理”、“工资信息管理”模块中分别设置员工本月份的奖励金额、惩罚金额及本月份的工资。
（8）单击“退出”菜单按钮，退出该系统。

《面向arcgis的python脚本编程》官方数据资料，真实可靠假一赔十，由于网站限制分享资料大小，资料分四个部分供下载，全部下载后才能解压。
最后第四部分，辛苦分，谢谢！如果实在舍不得，给我发邮件gishjx@vip.qq.com，我再发给你。

这个文档是超级有用的噻。
列出部分的目录Overview1.1Scope1.2Purpose2.NormativeReferences3.Definitions,Acronyms,andAbbreviations3.1Definitions3.2AcronymsandAbbreviations4.ClassesandUtilities5.BaseClasses5.1uvm_void5.2uvm_object5.3uvm_transaction5.4uvm_root5.5uvm_port_base6.ReportingClasses6.1uvm_report_object6.2uvm_report_handler6.3uvm_report_server6.4uvm_report_catcher7.FactoryClasses7.1uvm_*_registry7.2uvm_factory8.PhasingClasses8.1uvm_phase8.2uvm_domain8.3uvm_bottomup_phase8.4uvm_task_phase8.5uvm_topdown_phase8.6UVMCommonPhasesUVM1.1ClassReferenceFront-48.7UVMRun-TimePhases8.8User-DefinedPhases9.ConfigurationandResourceClasses9.1uvm_resource9.2uvm_resource_db9.3uvm_config_db10.SynchronizationClasses.10.1uvm_event10.2uvm_event_callback10.3uvm_barrier10.4uvm_objection10.5uvm_heartbeat

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

昆仑通泰McgsPro软件是一款在工业自动化领域广泛应用的触摸屏组态软件，也被称为昆仑通态触摸屏。
以下是McgsPro软件的基本使用教程及一个样例工程的简单介绍。
一、McgsPro软件基本使用教程安装软件下载并安装McgsPro组态软件及其模拟器（如果没有触摸屏设备，则使用模拟器进行模拟运行）。
新建工程打开McgsPro软件，点击“文件”菜单下的“新建工程”选项，开始创建新的组态工程。
工程配置在新建工程界面，配置HMI设备的分辨率、网格效果图、构件风格等参数。
这些配置应与购买的触摸屏设备相匹配。
组态界面McgsPro组态软件主要由主控窗口、设备窗口、用户窗口、实时数据库和运行策略五个部分组成。
主控窗口：设置系统运行流程及特征参数等。
设备窗口：用于实现数据的采集，通过添加设备驱动和设置设备通道来与外部设备进行通信。
用户窗口：用于设计人机交互界面，包括添加各种图形元素（如按钮、标签、输入框等）和设置它们的属性。
实时数据库：用于管理变量，可以自定义变量或通过采集得到变量，并在变量与设备通道之间建立连接。
运行策略：用于编写脚本程序，以实现更复杂的控制逻辑和

最近项目有这个需求，需要录音然后上传。
所以我研究了一下，把自己整理好的，可以直接使用的demo工程分享了。
其中我自己对js框架做了部分修改，部分提示信息也换成中文了。
希望对大家有帮助。
项目要放在应用服务器里面部署之后才可以演示效果，我用的是tomcat

CreateReactApp入门该项目是通过引导的。
可用脚本在项目目录中，可以运行：yarnstart在开发模式下运行该应用程序。
打开在浏览器中查看它。
如果您进行编辑，则页面将重新加载。
您还将在控制台中看到任何棉绒错误。
yarntest在交互式监视模式下启动测试运行器。
有关更多信息，请参见关于的部分。
yarnbuild构建生产到应用程序build文件夹。
它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。
生成被最小化，并且文件名包括哈希值。
您的应用已准备好进行部署！有关更多信息，请参见关于的部分。
yarneject注意：这是单向操作。
eject，您将无法返回！如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject。
此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。
相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpa

本文针对多输入多输出正交频分复用（MIMOOFDM）系统，提出了一种迭代决策导向信道估计算法。
该算法分为两部分：信道预测和信道估计。
信道预测的基本思想是使用自回归模型和信道的先验信息来预测信道状态。
然后，通过使用信道预测信息和接收信号来估计信道状态。
仿真结果表明，该方法可以提高信道估计的准确性，提高MIMO-OFDM系统的性能。
与传统的DDCE方法相比，当SNR为30时，迭代DD-CE方法的BER提升了近10％，估计精度提高了近2dB。

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。