Newmark-beta法解微分方程的MATLAB法式。
function[q,v,a]=newmark(M,C,K,F,q0,v0,dt,nt)%newmark-betamethod%[q,v,a]=newmark(M,C,K,F,q0,v0,dt,nt)%obtaintheresponseofthedynamicsystem%M-massmatrix%K-stiffnessmatrix%C-dampingmatrix%F-loadsmatrix(ntcolumns)%q0-initialdisplacement%v0-initialvelocity%dt-interval(timestep)%nt-numberofsamplingpoints%[q,v,a]-disp,velocity,acceleration

function[maxZ,X]=maxOP(Cj,A,b,f)%作者：朱胜佳西安理工大学QQ373719229%%BLOG：Alg.we2y.com欢迎算法，嵌入式爱好者共同交流globalsflg=0%以下为两组测试数据，去掉注释可用于测试%其中Cj,A都为问题标准化后的参数，f为标准化前的价值系数。
%这个是以前写的一个程序，本来打算加上bigM法再发布出来，但是最近比较忙。
先贴出来了有兴味的朋友自行改进

function[maxZ,X]=maxOP(Cj,A,b,f)%作者：朱胜佳西安理工大学QQ373719229%%BLOG：Alg.we2y.com欢迎算法，嵌入式爱好者共同交流globalsflg=0%以下为两组测试数据，去掉注释可用于测试%其中Cj,A都为问题标准化后的参数，f为标准化前的价值系数。
%这个是以前写的一个程序，本来打算加上bigM法再发布出来，但是最近比较忙。
先贴出来了有兴味的朋友自行改进

算是一个音讯处理框架吧，用于说函数对象function与bind的基本用法；
比较适合入门boost的function与bind的基本用法

《InsideTheC++ObjectModel》专注于C++对象导向程序设计的底层机制，包括结构式语意、暂时性对象的生成、封装、继承，以及虚拟——虚拟函数和虚拟继承。
这本书让你知道：一旦你能够了解底层实现模型，你的程序代码将获得多么大的效率。
Lippman澄清了那些关于C++额外负荷与复杂度的各种错误信息和迷思，但也指出其中某些成本和利益交换确实存在。
他阐述了各式各样的实现模型，指出它们的进化之道及其本质因素。
本书涵盖了C++对象模型的语意暗示，并指出这个模型是如何影响你的程序的。
本书重点：探索“对象导向程序所支持的C++对象模型”下的程序行为。
对于“对象导向性质之基础实现技术”以及“各种性质背后的隐含利益交换”提供一个清楚的认识。
检验由程序变形所带来的效率冲击。
提供丰富的程序范例、图片，以及对象导向观念和底层对象模型之间的效率测量。
C++成山似海的书籍堆中，这一本不是婴幼儿奶粉，也不是较大婴儿奶粉，它是成人专用的低脂高钙特殊奶粉。
对于C++底层机制感兴味的读者，这本书会给你“漫卷诗书喜欲狂”的感觉。
了解C++ObjectModel，是学习ComponentObjectModel的最短路线。
如果你是一位C++程序员，渴望对于底层知识获得一个完整的了解，那么InsideTheC++ObjectModel正适合你。
关于作者：StanleyLippman目前是华特迪斯尼主题动画公司（WaltDisneyFeatureAnimation）的主要软件工程师。
他曾经在AT&T贝尔实验室领导cfront3.0和2.1版的编译器开发小组。
他也是贝尔实验室中由BjameStroustrup所领导的Foundation专案组中的一员，负责对象模型并研究C++程序开发环境。
Stan著有极为成功的C++Primer一书，也发表过许多C++方面的论文。
Stan最近刚从C++Report的编辑位置上“退隐”，他曾在那个位置上做了4年。
他的C++论述遍及全球。
关于译者：侯捷，海峡两岸著名的电脑技术自由作家，对于技术的钻研和发表，有独特的品性与坚持。
作品涵盖著、译、评三方面，散见于各种刊特、媒体、网站论坛，深受读者喜爱和尊敬。
作者简介：StanleyB.Lippman的职业是提供关于C++和面向对象的训练、咨询、设计和指导。
他在成为一名独立咨询顾问之前，曾经是迪士尼动化公司的首席软件设计师。
当他在AT&TBell实验室的时候，领导了cfront3.0版本和2.1版本的编译器开发组。
他也是BjarneStroustrup领导的Bell实验室Foundation项目的成员之一，负责C++程序设计环境中的对象模型部分。
他还撰写了许多关于C++的文章。
目前他已受雇于微软公司，负责VisualC++项目。
 目录:  本立道生(侯捷译序)目录前言(StanleyB.Lippman)第0章导读(译者的话)第1章关于对象(ObjectLessons)1.1C++模式模式(TheC++ObjectModel)1.2关键词所带来的差异(AKeywordDistinction)1.3对象的差异(AnObjectDistinction)第2章构造函数语意学(TheSemanticsofconstructors)2.1DefaultConstructor的建构操作2.2CopyConstructor的建构操作2.3程序转换语意学(ProgramTransformationSemantics)2.4成员们的初始化队伍(MemberInitializationList)第3章Data语意学(TheSemanticsofData)3.1DataMember的绑定(TheBindingofaDataMember)3.2DataMember的布局(DataMemberLayout)3.3DataMember的存取3.4“继承”与DataMember3.5对象成员的效率(ObjectMemberEfficiency)3.6指向DataMembers的指针(PointertoDataMembers)第4章Function语意学(TheSemanticsofFunction)4.1Member的各种调用方式4.2VirtualMemberFunctions(虚拟成员函数)4.3函数的效能4.4指向MemberFunctions的指针(Pointer-to-MemberFunctions)4.5InlineFunctions

//给定一个正整数N,其中//N=A1+A2+...+An其中A1,A2,...,An为斐波那契数列不重复的正整数(不会有2个1这种结果)//请实现下面的function(function格式请勿修改)//其中输入参数为N,前往值为A1,A2,...,An.的递减数组//若找不到结果则前往空数组//斐波那契数列定义如下：//F1=1//F2=1//Fn=Fn-1+Fn-2//-＞斐波那契数列的值为：1,1,2,3,5,8,13,21,34,....//Exinput11-＞output[8,3]//Exinput31-＞output[21,8,2]

在matlab中实现ARIMA时间序列预测。
函数方式如下：function[result]=ARIMA_algorithm(data,Periodicity,ACF_P,PACF_Q,n)其中data为预测所用的数据，为一维列向量；
Periodicity为数据的周期；
ACF_P和PACF_Q分别是p值和q值；
n为想要预测的数据的个数。
所返回的结果result是预测出来的数据（一维列向量），同时会画出预测数据的折线图。

C言语写的研华PCI-1710板卡的DA驱动，matlab编译后即可用于simulinks-function。
(AdvantechPCI-1710boardDAdriverwritteninClanguagedriver,itcanbeusedforsimulinks-functionaftercompileringinmatlab.)

经亲身测试，在win2008系统下安装的discuz3.4可以用，上传下载直接走OSS,速度超快，大大降低了服务器的带宽压力，同时支持阿里OSS开启防盗链技术，安装教程：1：解压文件将插件文件夹上传到\source\plugin目录下2：后台应用-插件-找到对应插件进行安装3，将function_cloudaddons.php文件上传到\source\function目录下即可，

SystemVerilog的听课学习笔记，包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。
目录如下：第一章SV环境构建常识 1 1.1数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 关联数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2过程块和方法 27 initial和always 30 function逻辑电路 33 task时序电路 35 动态静态变量 39 1.3设计例化和连接 45第二章验证的方法 393 动态仿真 395 静态检查 397 虚拟模型 403 硬件加速 405 效能验证 408 功能验证 410第三章SV组件实现 99 3.1接口 100 什么是interface 101 接口的优势 108 3.2采样和数据驱动 112 竞争问题 113 接口中的时序块clocking 123 利于clocking的驱动 133 3.3测试的开始和结束 136 仿真开始 139 program隐式结束 143 program显式结束 145 软件域program 147 3.4调试方法 150第四章验证的计划 166 4.1计划概述 166 4.2计划的内容 173 4.3计划的实现 185 4.4计划的进程评估 194第五章验证的管理 277 6.1验证的周期检查 277 6.2管理三要素 291 6.3验证的收敛 303 6.4问题追踪 314 6.5团队建设 321 6.6验证的专业化 330第六章验证平台的结构 48 2.1测试平台 49 2.2硬件设计描述 55 MCDF接口描述 58 MCDF接口时序 62 MCDF寄存器描述 65 2.3激励发生器 67 channelinitiator 72 registerinitiator 73 2.4监测器 74 2.5比较器 81 2.6验证结构 95第七章激励发生封装：类 209 5.1概述 209 5.2类的成员 233 5.3类的继承 245 三种类型权限protected/local/public 247 thissuper 253 成员覆盖 257 5.4句柄的使用 263 5.5包的使用 269第八章激励发生的随机化 340 7.1随机约束和分布 340 权重分布 353 条件约束 355 7.2约束块控制 358 7.3随机函数 366 7.4数组约束 373 7.5随机控制 388第九章线程与通信 432 9.1线程的使用 432 9.2线程的控制 441 三个fork...join 443 等待衍生线程 451 停止线程disable 451 9.3线程的通信 458第十章进程评估：覆盖率 495 10.1覆盖率类型 495 10.2功能覆盖策略 510 10.3覆盖组 516 10.4数据采样 524 10.5覆盖选项 544 10.6数据分析 550第十一章SV语言核心进阶 552 11.1类型转换 552 11.2虚方法 564 11.3对象拷贝 575 11.4回调函数 584 11.5参数化的类 590第十二章UVM简介 392 8.2UVM简介 414 8.3UVM组件 420 8.4UVM环境 425

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。