NRF2401L(发射与接收)源码，亲测有效

在本文中，我们主要关注具有量化输入反馈和任意数据包损失的离散线性系统的稳定性问题。
详细分析了最粗糙的量化策略，以确保系统的渐近稳定性。
如果最粗糙的量化器是对数的，渐近稳定该系统的必要和充分条件被转化为代数Riccati方程，然后转化为一些LMI。
然后获得对数量化器的量化密度在所有与丢包有关的Lyapunov函数上的最小值根据这些LMI。
此外，我们还证明了对数量化器的扇区绑定方法对于具有任意数据包丢失的系统仍然有效。
渐近稳定性问题可以转换为具有扇区边界不确定性的鲁棒控制问题。
不确定系统的鲁棒稳定性被公式化为一些LMI。
最后，给出一个例子来说明本文结果的有效性。

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本系列丛书共分2卷，本书为第1卷，是一本以情景方式对android的源代码进行深入分析的书，内容广泛，主要从dalvik虚拟机整体结构、获取和编译dalvik虚拟机的源码、源码分析辅助工具使用、.dex文件及dalvik字节码格式解析、dalvik虚拟机下的系统工具介绍及dalvik虚拟机执行流程简述等方面进行阐述，帮助读者从宏观上了解dalvik虚拟机的架构设计，为有兴趣阅读dalvik虚拟机源码的读者提供必要的入门指导。
第1卷共6章:第1章为准备工作，在这一章中主要介绍了dalvik虚拟机的功用、分析dalvik源码所用到的主要方法以及如何搭建dalvik源码分析环境;第2章为源码分析辅助工具介绍，包括vim、doxygen、gdbserver等;第3章为dex文件以及dalvik字节码格式分析;第4章为系统工具介绍，在这一章中主要介绍了dalvik虚拟机的一些重要系统工具，通过对系统工具的介绍，让读者对虚拟机内部的实现机制更加清晰;第5章为dalvik虚拟机执行流程简述，通过这一章的介绍，旨在让读者对dalvik虚拟机的整体功能架构有一个宏观的认识，为后续进一步掌握各个功能模块的原理功能做好相应的知识铺垫；
第6章为调试支撑模块，在这一章中主要介绍了调试支撑模块的基本原理。
通过阅读本书，让读者了解dalvik虚拟机在android应用程序运行过程中所扮演的重要角色及其不可替代的价值；
同时对android应用程序的执行过程有更加细致的了解，可以帮助读者优化自己编写的应用程序，更加合理地设计应用程序结构，有效提高应用程序的运行速度。

到靶能量和光斑分布参数是评价高能激光系统性能指标的重要参数，为准确测量中红外高能激光系统远场能量和功率密度的时空分布，采用热吸收和光电探测相结合的测量方法，研制了可用于大面积、长脉冲中红外高能激光测量的复合式光斑探测阵列。
探测阵列由石墨热吸收单元和PbSe光电探测器阵列、信号调理放大电路、数据采集单元和信号处理单元等几部分组成，有效测量面积为22cm×22cm，光斑测量空间分辨率为2.2cm，时间分辨率为20ms，能量测量不确定度小于10%，功率密度测量不确定度小于15%。
采用该系统，可实现高能量、大面积中红外高能激光光斑参数的综合测量。

分析了LogGabor滤波器的性能，详述了用于指纹识别的LogGabor滤波器的构造方法，在此基础上提出了基于LogGabor滤波器的指纹纹理匹配算法。
首先采用了一种快速有效的参考点定位方法，在确定有效区域并归一化后，通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域，在频域进行logGabor滤波，最后在滤波图像中提取特征，并与传统方法作了比较。
实验结果表明，所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法，提高了指纹识别的准确率。

基于哈希的最近邻居搜索已在许多应用程序中变得有吸引力。
但是，在使用汉明距离排序时，散列中的量化通常会降低判别能力。
此外，对于大规模的视觉搜索，现有的散列方法不能直接支持对具有多个源的数据进行有效搜索，而文献表明自适应地合并来自不同源或视图的补充信息可以显着提高搜索性能。
为了解决这些问题，本文提出了一种新颖且通用的方法来构建具有多个视图的多个哈希表，并在按位和按表级别生成细粒度的排名结果。
对于每个哈希表，引入了查询自适应按位加权，以通过同时利用哈希函数的质量及其对最近邻居搜索的补充来减轻量化损失。
从表格的角度来看，针对不同的数据视图构建了多个哈希表作为联合索引，在该哈希表上，提出了特定于查询的排名融合，以通过散布在图表中对按位排名的所有结果进行排名。
在三个著名基准上进行图像搜索的综合实验表明，与最新方法相比，该方法在单表和多表搜索中可分别实现17.11％和20.28％的性能提升。

 介绍了一种适用于矿用设备实验室综合测试系统的基于无线数据传输的温湿度检测仪，该系统以ATmega64L低功耗微处理器、SHT11温湿度传感器和nRF905为核心，其采用的数据传输方式与硬件电路设计有效地提高了实验室综合测试系统的可靠性，保证了矿用设备试验所需要的复杂的温湿度环境。

TortoiseCVS-1.12.5中文乱码，下载附件后，直接覆盖安装到原cvsnt目录，重启即可，亲测有效。

L曲线法是确定正则化问题正则化参数的有效方法，通过matlab程序可方便的采用L曲线法计算正则化参数

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。