安装PyQt5，避免了下载速度慢，安装时间长。
（python是3.6版本的）步骤-1将压缩文件中的文件添加到anaconda安装目录：D:\Anaconda3\Lib\site-packages如果想在pycharm中使用Qt的designer,那么参考步骤二步骤-2参考：https://www.cnblogs.com/rhxuza1993/p/7304923.html跳过前几部分，从file-setting-externaltools（外部工具）这步开始祝大家好运啊

//创建新的大漠对象Idmsoft*InitNewDm(){Idmsoft*m_dm=NULL;//COleVarianttemp1,temp2;boolm_bInit=false;//下面直接加载dll创建对象，避免进行注册文件typedefHRESULT(__stdcall*pfnGCO)(REFCLSID,REFIID,void**);pfnGCOfnGCO=NULL;HINSTANCEhdllInst=LoadLibrary("dm.dll");fnGCO=(pfnGCO)GetProcAddress(hdllInst,"DllGetClassObject");if(fnGCO!=0){IClassFactory*pcf=NULL;HRESULThr=(fnGCO)(__uuidof(dmsoft),IID_IClassFactory,(void**)&pcf;);if(SUCCEEDED(hr)&&(pcf!=NULL)){hr=pcf-＞CreateInstance(NULL,__uuidof(Idmsoft),(void**)&m_dm);if((SUCCEEDED(hr)&&(m_dm!=NULL))==FALSE)returnfalse;}pcf-＞Release();m_bInit=true;}elsem_bInit=false;returnm_dm;};

切换场景时，避免突兀，设置当前场景做渐隐效果，跳转到的下一场景做渐现效果。

pycharm运行gprmax能避免cmd操作中反复复制粘贴的过程，便于模拟，对仿真数据量较大时特别有用，尤其是机器学习、深度学习所需大量数据的仿真，该资源为pycharm运行gprmax的项目源码

C#两种等待窗体的实现做C#开发过程中，数据交互难免要等待，为了避免假死状态，特找到这两种等待窗体的实现

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

为了避免固态功率控制器（SolidStatePowerController，SSPC）误跳闸、误保护，提出了一种基于TL431的恒流电路的限流保护模块的设计方案，并完成系统的软硬件设计。
该设计通过在Saber上的建模与仿真，验证了所设计直流固态控制器具有短路保护、过流保护和避免误跳闸、误保护的智能保护功能。
文中SSPC的设计大大节省了人力物力、减少了实验成本、为SSPC的应用提供参考和依据，从而缩短新型飞机的研制周期，达到了设计要求。

标题“pandoc-3.1.12.2-windows”指的是一款名为Pandoc的软件的3.1.12.2版本，专为Windows操作系统设计。
Pandoc是一个文档转换工具，它能够将各种格式的文档转换为其他格式。
比如它可以将Markdown文档转换为HTML、PDF、Word文档等，也可以反向转换，它支持多种文档格式的相互转换，包括但不限于EPUB、LaTeX、ODT、RTF等。
Pandoc的这一特性使其在学术写作、技术文档撰写、格式转换等场景中非常实用。
Pandoc的核心功能是通过命令行界面进行操作的，这要求用户对命令行有一定的了解。
然而，它也支持图形用户界面（GUI）工具，比如PandocDesktop等，使得那些不熟悉命令行的用户也能轻松使用。
用户可以下载Pandoc的Windows版本，利用其强大的转换能力处理各类文档。
3.1.12.2版本是Pandoc的一个较新版本，它修正了先前版本中的一些bug，可能还引入了新的功能或改进。
软件更新通常意味着性能提升、安全性增强以及用户界面的改进，因此新版本通常都是推荐更新的。
对于Windows用户来说，下载最新版本的Pandoc能够保证在使用过程中享有最佳的体验和功能支持。
此文件可能是作为一个软件包来分发的，文件名称列表仅包含了软件包的名称，这表明用户在解压后可能只能找到单一的可执行文件或一个包含多个文件和目录的安装包。
在实际使用前，用户需要确保下载的是可信来源的文件，以避免潜在的安全风险。
Pandoc的标签“pandoc”体现了这款工具的专一性和专业性，它是文档处理领域内著名的工具之一，尤其在文档转换方面有着重要的地位。
标签的简洁也反映了其广泛的应用场景和用户群体，无论是个人用户还是企业级用户，都可以从Pandoc的多功能性中获益。
pandoc-3.1.12.2-windows版本是针对Windows操作系统的Pandoc软件的一个更新版本，它继承了Pandoc强大的文档转换能力，并在性能和安全性方面进行了提升。
这款软件对于需要进行文档转换的用户来说，是一个不可或缺的工具。
用户在使用前应确保其来源的安全性，并且可能需要对命令行有所了解，或者利用图形用户界面工具进行操作，以充分发挥Pandoc的转换功能。

Dijkstra提出的银行家算法，是最具代表性的避免死锁的算法。
本文对如何用银行家算法来处理操作系统给进程分配资源做了详细的说明，包括需求分析、概要设计、详细设计、测试与分析、总结、源程序清单。

【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。

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。