SpringCloud配置文件中的各项参数最完整最详细的说明,鉴于博客的格式不是太敌对,特提供重新排版的jpg和pdf版本

具体看博客：https://blog.csdn.net/qq_33231534/article/details/108424647DDS全称为直接数字频率合成（DirectDigitalSynthesis），其基本原理是在一个周期波形数据下，通过选取其中全部数据或抽样部分数据组成新的波形，由奈奎斯特采样定理可知，最低两个采样点就可以组成一个波形，但实际上最少需求4个点。
其原理框图如下

cg法matlab代码GPUTUM：有限元求解器GPUTUMFEM解算器是为处理FEM线性系统而编写的C++/CUDA库。
它旨在通过使用GPU硬件快速处理FEM系统。
该代码由美国盐湖城犹他大学科学计算与成像研究所的ZhisongFu和T.JamesLewis编写。
该代码背后的理论发表在下面的链接中。
目录-[FEM知识]（＃fem-aknowledgements）-[需求]（＃requirements）-[建筑物]（＃building）-[Linux和OSX]（＃linux-and-osx）-[Windows]（＃windows）-[运行示例]（＃running-examples）-[使用库]（＃using-the-library）-[测试]（＃testing）有限元知识****作者：付志松（a）詹姆斯·刘易斯（b）罗伯特·M·柯比（a）罗斯·惠特克（a）该库可处理GPU上四面体或三角形网格上顶点的偏微分方程和系数值。
支持多种网格格式，并由和读取。
用于分割非结构化网格。
用于测试。
要求Git，CMake（推荐3.0+

汽车刹车距离matlab代码使用磁场的距离测量系统已经研究过的测量系统利用了磁场如何在空间中渗透的知识。
完成该项目的目的是创建一个感应工具，以确定沿着轨道相互跟随的两个移动小车之间的距离。
当手推车之间的距离减小并且明显发生碰撞时，霍尔效应传感器将拾取磁场的变化，并将对一个手推车施加破坏机制。
前面的推车配备有磁铁，其面向后面的推车，随后的推车将配备有霍尔效应传感器，其面向第一个推车。
然后使用霍尔效应传感器的输出电压来确定小车之间的距离。
下一个推车配置有直流电动机，如果两个推车之间的距离太近，则后面的推车会减速。
入门打开MATLAB并简单地运行仿真和验证Arduino代码，以便本人运行实验。
先决条件MATLAB许可证和Arduino下载。
部署方式MATLAB代码仅用于分析。
Arduino代码可以上传到ArduinoUNO，用作该项目的微控制器。
建于-使用的编码环境-使用的其他编码环境贡献请阅读有关我们的行为准则以及向我们提交请求请求的过程的详细信息。
版本控制我们用于版本控制。
有关可用的版本，请参见。
作者菲利普·特鲁佩利（PhillipTr

使用verilog语言描述的二阶巴特沃斯IIR滤波器，程序中有参数说明，已经运转通过

C++大学教程(第七版)].(美)戴特尔习题谜底.zip

霍拉族！:bust_in_silhouette:罗希特·库玛·杜比（RohitKumarDubey）:graduation_cap:信息技术专业本科三年级:briefcase:IMUN实习生技能特长:glowing_star:接触:mobile_phone_with_arrow::envelope_with_arrow:在以下位置与我联系

程序中为图像处理的各种低通滤波器，次要包括理想低通滤波器、梯形低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、指数低通滤波器.

本公交车查询系统完全由本人完成，作为算法与数据结构课程的课程设计作品。
本程序主要使用C++语言完成，主要是运用了常用的数据结构，比如：链表、栈、队列、图等数据结构，也用了一些数据结构上的经典算法，比如KMP，迪克斯特的最短路径算法。
本程序的关键部分都用正文，并且配有Readme.txt以及一个报告，相信你一定能看懂本程序。

clearall;closeall;fs=8e5;%抽样频率fm=20e3;%基带频率n=2*(6*fs/fm);final=(1/fs)*(n-1);fc=2e5;%载波频率t=0:1/fs:(final);Fn=fs/2;%耐奎斯特频率%用正弦波产生方波%==========================================twopi_fc_t=2*pi*fm*t;A=1;phi=0;x=A*cos(twopi_fc_t+phi);%方波am=1;x(x＞0)=am;x(x＜0)=-1;figure(1)subplot(321);plot(t,x);axis([02e-4-22]);title('基带信号');gridoncar=sin(2*pi*fc*t);%载波ask=x.*car;%载波调制subplot(322);plot(t,ask);axis([0200e-6-22]);title('PSK信号');gridon;%=====================================================vn=0.1;noise=vn*(randn(size(t)));%产生乐音subplot(323);plot(t,noise);gridon;title('乐音信号');axis([0.2e-3-11]);askn=(ask+noise);%调制后加噪subplot(324);plot(t,askn);axis([0200e-6-22]);title('加噪后信号');gridon;%带通滤波%======================================================================fBW=40e3;f=[0:3e3:4e5];w=2*pi*f/fs;z=exp(w*j);BW=2*pi*fBW/fs;a=.8547;%BW=2(1-a)/sqrt(a)p=(j^2*a^2);gain=.135;Hz=gain*(z+1).*(z-1)./(z.^2-(p));subplot(325);plot(f,abs(Hz));title('带通滤波器');gridon;Hz(Hz==0)=10^(8);%avoidlog(0)subplot(326);plot(f,20*log10(abs(Hz)));gridon;title('Receiver-3dBFilterResponse');axis([1e53e5-31]);%滤波器系数a=[100.7305];%[10p]b=[0.1350-0.135];%gain*[10-1]faskn=filter(b,a,askn);figure(2)subplot(321);plot(t,faskn);axis([0100e-6-22]);title('通过带通滤波后输出');gridon;cm=faskn.*car;%解调subplot(322);plot(t,cm);axis([0100e-6-22]);gridon;title('通过相乘器后输出');%低通滤波器%==================================================================p=0.72;gain1=0.14;%gain=(1-p)/2Hz1=gain1*(z+1)./(z-(p));subplot(323);Hz1(Hz1==0)=10^(-8);%avoidlog(0)plot(f,20*log10(abs(Hz1)));gridon;title('LPF-3dBresponse');axis([05e4-31]);%滤波器系数a1=[1-0.72];%(z-(p))b1=[0.140.14];%gain*[11]so=filter(b1,a1,cm);so=so*10;%addgainso=so-mean(so);%removesDCcomponentsubplot(324);

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。