英特尔8080核心仿真器,汇编器和调试器可在页面上在线尝试。
快速开始应用程序(包括仿真器,汇编器和调试器)无需任何服务器或数据库服务即可工作。
只需下载源代码,然后运行脚本即可。
您需要节点和yarn来下载依赖项并运行应用程序。
$gitclonehttps//github.com/rokkerruslan/i8080&&cdi8080$./appstart当本地开发服务器启动时,您会看到主机/端口。
汇编语言帮助待办事项:参考链接目标:使用英特尔8080仿真器很简单。
历史性的汇编器。
调试器。
非目标:生产就绪平台性能优化去做表情评价集
2023/12/26 3:11:11 985KB emulator debugger assembler crazy
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内容包含了四个方面,SSM前言,MyBatista3,Spring4和SpringMVC4,里面包含SSM和SSH的整合.
2023/12/25 3:46:49 36.89MB java 讲义
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c#宾馆管理系统实现—功能全下面是在简体中文MicrosoftWindowsServer2003(SP1)/MicrosoftOffice2003(SP2)/MicrosoftSQLServer2005/MicrosoftVisualStudio2005环境中配置《宾馆酒店管理系统》数据库及执行程序的具体步骤:1、从配套光盘复制[源代码\第1章宾馆酒店管理系统]文件夹及其子文件夹中的所有文件到计算机硬盘中,如:C:\第1章宾馆酒店管理系统。
2、启动“SQLServerManagementStudio”,并与默认的服务器连接3、右键单击[对象资源管理器]中的“数据库”节点,在弹出的浮动菜单中选择“附加(A)…”菜单项,如图2所示,则弹出[附加数据库]对话框4、在[附加数据库]对话框中单击“添加(A)…”按钮,则弹出[定位数据库文件]对话框。
在[定位数据库文件]对话框的“选择文件(S):”树形视图中选择“MyTotel.mdf”节点,如图3所示,然后单击“确定”按钮返回[附加数据库]对话框。
此时,在[附加数据库]对话框中将显示MyHotel数据库的相关文件信息5、在[附加数据库]对话框中单击“确定”按钮返回“MicrosoftSQLServerManagementStudio”。
则会在[对象资源管理器]中的“数据库”节点下新增一个“MyHotel”节点。
展开“MyHotel”节点就可以看到“MyHotel”数据库的表、视图等信息,如图5所示。
6、执行[C:\第1章宾馆酒店管理系统\MyHotel\bin\Release]文件中的“MyHotel.exe”文件,则会弹出[欢迎使用扬子江酒店管理信息系统]登录对话框,在该登录对话框的“用户名称:”文本框中输入“罗斌”,在“用户密码:”文本框中输入“123456”,如图6所示,再单击“登录系统”按钮,则会进入[扬子江酒店管理信息系统]主界面,然后您就可以通过操作该管理信息系统的工具栏按钮或菜单项实现相应的操作,
2023/12/24 14:19:17 1.62MB c# 宾馆管理 功能全
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关于5节点算例的潮流计算,可手动修改拓扑参数。
2023/12/24 13:56:51 85KB 潮流计算
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Asp这个老古懂估计没几个人在用了。
几年没写代码了,最近要弄个小东西,给手机端提供json数据,不想麻烦别人,自己又只会asp,没办法就自己动手了。
网上找了好久都没有一个人能完整的把asp操作json说清楚。
最后还是自己搞定的。
整出来共享给大家。
(ps,还有个原因csdn的分不够用啦,大家看着给点吧。
写这个说明文档都用了我两小时。
^_^)以下是示例代码'说明:json.asp中引用了json.js.asp'其他见文档'手机很多时候不认gb2312,跳入json的坑就忘记gb2312吧,讨厌的是,如果代码报错,iis会输出gb2312,结果就是乱码,有点烦。
'自己想办法解决吧response.Charset="utf-8"dimstrJsonData,ovbJson,jdimarrTemp,varname,isetovbJson=newvbJson'asprecrodset和数组转json字符arrTemp=array("a","{""oa"":""我是oa""}","c")strJsonData=ovbjson.toJson(empty,arrTemp,true)'转换为Json格式的字符串,有兴趣可以自己输出看看是什么setj=json.parse(strJsonData)'序列化为json对象(或者是数组对象)response.Write(j.get(1)&"")'别用vb数组来存json对象,不然得每个元素去重新序列化,这里如果想j.get(1).oa就不行了。
必须对j.get(1)单独序列才行'----recrodset就不演示了,懒得连数据库'---自定义操作方法的演示---strJsonData="{a:1,b:[{c:'我是数组中的点c'}]}"setj=json.parsestr(strJsonData)response.Write(j.b.get(0).c&"")'添加节点的时候注意,如果值是null,会被忽然,这个节点会不存在的。
在添加之前记得先检查值setj=json.add(j,"new","我是新加的节点")response.Write(j.new&"")'下面这句注掉了,是因为这个操作是无效的因为j.b是数组,不能add'setj=json.add(j.b,"new1","我是加不进的节点")setj.b=j.b.put(j.b.length,j.b.get(0))response.Write(j.b.get(1).c&",我是新加的数组元素")'因为数组的get方法不允许被赋值,所以不能像下面这样写'setj.b.get(0)=json.add(j.b.get(0),"new","我会报错")json.addj.b.get(0),"new","我是新加的new我不会报错"json.addj.b.get(0),"new1","我是通过变量取出来的哦"response.Write(j.b.get(0).new&"")varname="new1"response.Write(json.byname(j.b.get(0),varname)&"")fori=0toj.b.length-1 varname="c" response.Write(json.byname(j.b.get(i),varname)&"我是循环出来的c,索引:"&i&"")next'最后完整的输出给手机就这样:response.Writejson.stringify(j)
2023/12/24 12:28:04 24KB asp json
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本文介绍了redis单节点、主从及哨兵模式的原理、配置文件、日志等,并在搭建好环境后,进行多场景验证测试
2023/12/24 1:23:39 1.29MB redis 哨兵 高可用
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1、输入层的每个节点,都要与的隐藏层每个节点做点对点的计算,计算的方法是加权求和+激活2、利用隐藏层计算出的每个值,再用相同的方法,和输出层进行计算。
3、隐藏层用都是用Sigmoid作激活函数,而输出层用的是Purelin。
这是因为Purelin可以保持之前任意范围的数值缩放,便于和样本值作比较,而Sigmoid的数值范围只能在0~1之间。
4、起初输入层的数值通过网络计算分别传播到隐藏层,再以相同的方式传播到输出层,最终的输出值和样本值作比较,计算出误差,这个过程叫前向传播(ForwardPropagation)。
误差信号反向传递过程
2023/12/23 21:56:22 1002KB 05
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基于最小二乘法编写的MATLAB状态估计程序,附有14节点和30节点算例。
2023/12/21 8:28:20 7KB 状态估计
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:grinning_face_with_big_eyes:Node.js-Express-MongoDB-RESTful在Node.js+Express+MongoDB上的简单RESTfulAPI实现。
职务::check_mark:快递4.16:check_mark:猫鼬5.3:check_mark:护照0.4:check_mark:通天塔7.1:check_mark:摩卡5.2:check_mark:柴4.2:check_mark:纽约13.1:check_mark:赫斯基1.1.3:check_mark:埃斯林特5.8:check_mark:更漂亮1.14:backhand_index_pointing_right_light_skin_tone:先决条件MongoDB不要忘记将MongoDB的bin文件夹的位置添加到PATHenv变量中。
mongod--version节点node--version纱npminstall-gyarn:backhand_index_poin
2023/12/20 15:07:05 59KB nodejs express mongodb mongoose
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MapReduce采用"分而治之"的思想,把对大规模数据集的操作,分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成,然后通过整合各个节点的中间结果,得到最终结果。
简单地说,MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。
在Hadoop中,用于执行MapReduce任务的机器角色有两个:一个是JobTracker;
另一个是TaskTracker,JobTracker是用于调度工作的,TaskTracker是用于执行工作的。
一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。
在分布式计算中,MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问
2023/12/19 16:05:55 595KB hadoopMapReduce实例解析
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡