开发工具2019，需要安装Net5才可以正常使用噢，OpenCore5.0+RedisCache搭建缓存处理模块，整体工程可正常运行查看,该项目主要由Net5.0,Nhibernate5.4,Log4net2,Redis,Bootstrap5等最新技术框架构成。
主要模块包括OpenCore.API，OpenCore.Redis,OpenCore.DB，OpenCore.Repository,OpenCore.Entity,OpenCore.Foramework,OpenCore.Map,OpenCore.Web八大工程组成。

计算机组成原理：硬件/软件接口第五版英文原版答案《计算机组成与设计：硬件/软件接口（原书第5版）》是计算机组成与设计的经典畅销教材，第5版经过全面更新，关注后PC时代发生在计算机体系结构领域的革命性变革——从单核处理器到多核微处理器，从串行到并行。
本书特别关注移动计算和云计算，通过平板电脑、云体系结构以及ARM（移动计算设备）和x86（云计算）体系结构来探索和揭示这场技术变革。
　　与前几版一样，本书采用MIPS处理器讲解计算机硬件技术、汇编语言、计算机算术、流水线、存储器层次结构以及I/O等基本功能。
　　《计算机组成与设计：硬件/软件接口（原书第5版）》特点　　更新例题、练习题和参考资料，重点关注移动计算和云计算这两个新领域。
　　涵盖从串行计算到并行计算的革命性变革，第6章专门介绍并行处理器，每章中都涉及并行硬件和软件的相关主题。
　　全书采用IntelCorei7、ARMCortex-A8和NVIDIAFermiGPU作为实例。
　　增加“运行更快”这一新实例，说明正确理解硬件技术的重要性，它能使软件性能提高200倍。
　　讨论并强调计算机体系结构的“8个伟大思想”——通过并行提高性能、通过流水线提高性能、通过预测提高性能、面向摩尔定律的设计、存储器层次、使用抽象简化设计、加速大概率事件和通过冗余提高可靠性

希望有需要的同学喜欢，多交流信号处理的知识，代码共享

2018/2019/校招/春招/秋招/自然语言处理(NLP)/深度学习(DeepLearning)/机器学习(MachineLearning)/C/C/Python/面试笔记

【GNSS/INS松组合导航Matlab程序】是一种在航空航天、自动驾驶、航海等领域广泛应用的导航技术，它结合了全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）的优点，提高了定位精度和稳定性。
在Matlab环境中实现这种松组合导航，能够方便地进行算法设计、仿真与验证。
我们要理解GNSS和INS的基本原理。
GNSS，如GPS（全球定位系统），通过接收来自卫星的信号来确定地面设备的位置、速度和时间。
而INS则依赖于陀螺仪和加速度计来测量载体的运动状态，无需外部参考即可连续提供位置、速度和姿态信息。
然而，GNSS可能会受到遮挡或干扰，INS则存在累积误差问题，松组合导航正是为了解决这些问题。
松组合导航的关键在于数据融合。
在Matlab程序中，通常会先利用GNSS数据生成初始的轨迹，然后根据这个轨迹产生模拟的惯导数据，包括陀螺仪和加速度计的输出。
这部分涉及到了信号处理、滤波理论和随机过程的知识，比如卡尔曼滤波（KalmanFilter）常被用于融合这两类传感器的数据。
接下来，这些模拟数据会被输入到惯导解算器中，进行运动状态的更新和校正。
惯导解算通常涉及到牛顿-欧拉方程、四元数表示法等，用于计算载体的位置、速度和姿态。
在Matlab中，可以利用内置的函数或自定义算法来实现这一过程。
仿真完成后，会使用这些模拟的GPS和INS数据进行松组合导航的实现。
松组合意味着GNSS和INS系统保持相对独立，各自进行数据处理，然后在一个高层次上进行信息交换。
这样做的好处是可以避免一个系统的误差影响另一个系统，同时保留各自的优点。
组合导航算法可能包括简单的数据融合策略，如时间同步或者更复杂的滤波算法。
在【sins+gnss】这个压缩包中，可能包含了实现上述功能的Matlab源代码文件，如初始化配置文件、数据生成脚本、滤波算法实现、结果分析工具等。
用户可以通过阅读和运行这些代码，深入理解松组合导航的工作原理，并对其进行定制和优化。
GNSS/INS松组合导航Matlab程序是导航技术研究的重要工具，涵盖了卫星导航、惯性导航、数据融合等多个领域的知识。
通过对这套程序的学习和实践，不仅可以掌握相关算法，还可以提升在复杂环境下的定位能力，对于科研和工程应用具有很高的价值。

用小波处理一维信号matlab实验，包括小波分解，阈值选择等。

本文档包含数字图像空间域的锐化处理，包括robert算子滤波、sobel算子滤波，以及laplace算子滤波。
附代码。

用51单片机实现整数的加减乘除，通过矩阵按键实现数据的输入和处理，通过8个数码管实现数据及结果的显示。

遥感数字图像处理大牛MortCanty编写的最大似然法分类程序，在ENVI+IDL环境下运行。

问题处理过程

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。