设计要求包括：1.10路彩灯分别用10个发光二极管模拟，编号依次为0，1，…9。
10个数码管依次显示数字0、1、2….9，1、3、….9，0、2、4….8，不断循环，相应的10路彩灯能够自动循环点亮，每个数字显示时间相等；
2.该控制电路应有启动、停止和复位按钮。
按下复位按钮，自动清零显示数字“0”；
按下启动按钮，彩灯按上述规律变化。
按下停止按钮，彩灯停止显示。

智能实时应用为所有行业带来了革命性变化。
机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展，因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见。
这种能力正是多种领域所需要的，如非结构化数据分析、图像识别、语音识别和智能决策，这完全不同于传统的编程方式（如Java、.NET或Python）。
机器学习并非新生事物，大数据集的出现和处理能力的进步让每一个企业都具备了构建分析模型的能力。
各行各业都在将分析模型应用在企业应用和微服务上，用以增长利润、降低成本，或者改善用户体验。
这篇文章将介绍机器学习在任务关键型实时系统中的应用，将ApacheKafka作为中心化的、可伸缩的任务关键型系统，同时还将介绍使用Kafk

数据库期末考试题库，适合考前突击1.在对层次数据库进行操作时,如果除双亲结点,则相应的子女结点值也被同时制除。
这是由层次模型的C)决定的A.数据结构B.数据操作C.完整性约束D.缺陷2.数据库系统的数据独立性是撒C)。
A.不会因为数据的变化而影响应用程序B.不会因为存储策略的变化而影响存储结构C.不会因为系统数据存储结构与数据逻辑结构的变化而影响应用程序D.不会因为某些存储结构的变化而影响其他的存储结构3.SL语言具有两种使用方式,分别称为交互式SL和c)。
A.提示式SLB.多用户sLC.嵌入式SLD.解释式SL4.设RDS,且W、R、S的属性个数分别为、r和s,那么三者之同

64位windows10下的支持cuda10.2版本的cudnn工具包。
2019年12月下载时的官网最新。
之前英伟达的人机验证老是刷不出来，这次终于出来了，发上来造福群众。
由于原始的zip超过上传大小限制，我把文件重新压缩为了7z格式，内容没有变化。

4.0到5.0是个大版本更新，下载的压缩包的文件结构有了很多变化本版本为很多人在用的4103版本

利用多维高斯混合模型，建立背景，然后通过减背景获得前景区域，多维高斯混合模型具有较强的抗噪声，较好适应光线变化

呼吸灯是指灯光在微电脑的控制之下完成由亮到暗的逐渐变化，感觉好像是人在呼吸。

从混合介质的折射率、黏度、密度和声速等物理量随混合比的变化关系入手,推导出了混合介质的布里渊线宽、声子寿命和增益系数等受激布里渊散射(SBS)参数随混合比的变化关系.数值模拟了HT-70/FC-72混合介质的布里渊线宽、声子寿命和增益系数随FC-72体积分数的变化关系,并测定了该混合介质的吸收系数和光学击穿阈值随FC-72体积分数的变化关系.结果表明,HT-70/FC-72混合介质的SBS参数随FC-72体积分数单调变化,不出现极值现象.混合介质的选用不仅增加了SBS介质的种类,而且能够满足SBS系统对不同介质的需求.

[免费免费]Verilog代码占空比测量，实时读取数据，实时变化

本帖代码和教程有Matlab技术论坛原创，原帖参见http://www.matlabsky.com/viewthread.php?tid=3885一、数值积分基本公式数值求积基本通用公式如下Eqn1.gif(1.63KB)2009-11-2023:23xk：求积节点Ak：求积系数，与f(x)无关数值积分要做的就是确定上式中的节点xk和系数Ak。
可以证明当求积系数Ak全为正时，上述数值积分计算过程是稳定。
二、插值型数值积分公式对f(x)给定的n+1个节点进行Lagrange多项式插值，故Eqn2.gif(2.95KB)2009-11-2023:23即求积系数为Eqn3.gif(3.29KB)2009-11-2023:23三、牛顿-柯特斯数值积分公式当求积节点在[a,b]等间距分布时，插值型积分公式（先使用Lagrange对节点进行多项式插值，再计算求积系数，最后求积分值）称为Newton-Cotes积分公式。
由于Newton-Cotes积分是通过Lagrange多项式插值变化而来的，我们都知道高次多项式插值会出现Runge振荡现象，因此会导致高阶Newton-Cotes公式不稳定。
Newton-Cotes积分公式的求积系数为Eqn4.gif(3.38KB)2009-11-2023:28其中C(k,n)称为柯特斯系数。
(1)当n=1时，Newton-Cotes公式即为梯形公式Eqn5.gif(1.68KB)2009-11-2023:28容易证明上式具有一次代数精度(对于Newton-Cotes积分公式，n为奇数时有n次迭代精度，n为偶数时具有n+1次精度，精度越高积分越精确，同时计算量也越大)(2)当n=2时，Newton-Cotes公式即为辛普森(Simpson)公式或者抛物线公式Eqn6.gif(2.04KB)2009-11-2023:28上式具有3次迭代精度(3)当n=4时，Newton-Cotes公式称为科特斯(Cotes)公式Eqn7.gif(2.68KB)2009-11-2023:28上式具有5次迭代精度。
由于n=3和n=2时具有相同的迭代精度，但是n=2时计算量小，故n=3的Newton-Cotes积分公式用的很少(4)当≥8时，通过计算可以知道，在n=8时柯特斯系数出现负值由于数值积分稳定的条件是求积系数Ak必须为正，所以n＞=8以上高阶Newton-Cotes公式，我们不能保证积分的稳定性(其根本原因是，Newton-Cotes公式是由Lagrange插值多项推导出来的，而高阶多项式会出现Rung现象)。
四、复化求解公式n阶Newton-Cotes公式只能有n+1个积分节点，但是高阶Newton-Cotes公式由不稳定。
为了提高大区间的数值积分精度，我们采用了分段积分的方法，即先将原区间划分成若干小区间，然后对每一个小区间使用Newton-Cotes积分公式，这就是复化Newton-Cotes求积公式。
(1)当n=1时，称为复化梯形公式。
将[a,b]等分为n份，子区间长度为h=(b-a)/n，则复化梯形公式为(注意：复化求解公式不需要求积子区间等间距，只是Newton-Cotes公式分段积分时自动对小区间进行等分，我们这里采用等分子区间是为了便于计算而已)Eqn8.gif(2.18KB)2009-11-2023:28(2)当n=2时，称为复化辛普森公式。
Eqn9.gif(2.96KB)2009-11-2023:28五、Newton-Cotes数值积分公式Matlab代码

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。