本工具可以将浮点数转换为4个字节的十六进制数。
同样也可以逆转换。
适用于将单片机数据还原显示是搞上位机不错的工具。

设银行有四个服务窗口，一个等待队列,每个窗口均可以办理存款、取款、挂失、还贷业务，每种业务所需的服务时间不同，客户到达银行后，先到打号机上打号，号票上包括到达时间、编号和需要办理的业务，然后在银行内等候,当任一服务窗口空闲时,处理等候客户中排在最前面的客户的业务。
写一个上述银行业务的模拟系统,通过模拟方法求出客户在银行内逗留的平均时间和每个窗口办理的客户数及办理的每种业务数。

汽车工业已经成为我国工业第五大支柱产业,其产业链长、关联度高、消费拉动大,被业内人士公认为涉及面最广、技术复杂程度最高的领域之一,在国民经济和社会发展中发挥着重要作用。
而推动汽车行业发展的重点在于汽车物流的发展。
在由供应物流、生产物流和销售物流组成的汽车供应链体系中,汽车零部件物流是整个汽车供应链的源头、是最复杂的环节,涉及数百家零部件供应商和上万个零部件种类。
而提高供应物流运作效率的关键在于选择何种物流运作模式进行运输调度。
汽车零部件物流采用循环取货模式设计的车辆路径进行零部件配送,可以有效地降低运输费用和包装费用,从而降低整个供应链的成本。
循环取货车辆路径问题特点是取货车辆按照设计好的路径在规定的时间窗口内从供应商处将货物运送至汽车厂,同时将从汽车厂返回的空箱送回供应商处。
循环取货是小批量、多频次、及时的、闭环拉动式的取货模式,具有节省库存,提高送货质量和物流运作效率的优点,对降低整个汽车供应链的成本具有重要的作用。
基于以上分析,本文运用物流工程学、运筹学、计算机科学等方法,对汽车供应物流循环取货的关键问题—车辆路径问题进行研究。
首先结合所研究问题的背景和意义及国内外研究现状,提出了本文的研究重点及思路,并系统地阐述了汽车物流、循环取货、车辆路径问题及禁忌搜索算法的相关理论。
其次,建立了循环取货车辆路径问题的数学模型,并进行了拆分约束、重量约束和时间窗约束。
最后，对禁忌搜索法进行改进，同时对各个要素进行设计。
同时,结合本文给出循环取货的具体算例，用C#编程实现本文设计的算法进行算例求解对初始数据进行拆分和不拆分的判断，进行数据分析，证明本文所建立模型的合理性。

利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。
输入和输出维数可以多维。
实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。

编写程序实现如下功能：计算两个数之和,参与求和运算的每个数的值都必须在10-20之间，当任意一个数超出范围时,抛出自己的异常

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副标题:性能测试诊断分析与优化出版年:2012-6页数:358《性能测试诊断分析与优化》结合主流性能测试工具LoadRunner，讲解性能测试过程、方法和技术；
结合笔者丰富的性能诊断调优经验，讲解如何有效分析和诊断性能问题、发现性能瓶颈。
全书分为3篇，第1篇是性能测试基础篇，主要介绍性能测试的基础知识；
第2篇是性能测试工具篇，主要介绍如何使用主流的性能测试工具LoadRunner进行性能脚本设计、性能场景设计和性能结果分析；
第3篇是性能问题诊断分析篇，主要介绍如何分析、定位性能瓶颈，涵盖Web服务器、应用服务器、数据库、应用代码、操作系统等层面的诊断分析。

1、实验目的通过动态优先权算法的模拟加深对进程概念和进程调度过程的理解。
2、实验内容（1）用C语言来实现对N个进程采用动态优先算法的进程调度；
（2）每个用来标识进程的进程控制块 PCB用结构来描述，包括以下字段：进程标识符id进程优先数priority，并规定优先数越大的进程，其优先权越高；
进程已占用的CPU时间cputime ；
进程还需占用的CPU时间alltime，当进程运行完毕时，alltime变为0；
进程的阻塞时间startblock，表示当进程再运行startblock个时间片后，进程将进入阻塞状态；
进程被阻塞的时间blocktime，表示已阻塞的进程再等待blocktime个时间片后，将转换成就绪态进程状态state；
队列指针next，用来将PCB排成队列（3）优先数改变的原则：进程在就绪队列中呆一个时间片，优先数增加1进程每运行一个时间片，优先数减3。
（4）假设在调度前，系统中有5个进程，它们的初始状态如下：ID 0 1 2 3 4PRIORITY 9 38 30 29 0CPUTIME 0 0 0 0 0ALLTIME 3 3 6 3 4STARTBLOCK 2 -1 -1 -1 -1BLOCKTIME 3 0 0 0 0STATE READY READY READY READY READY（5）为了清楚地观察诸进程的调度过程，程序应将每个时间片内的进程的情况显示出来，参照的具体格式如下：

在一个请求分页系统中，假如系统分配给一个作业的物理块数为3，且此作业的页面走向为：2，3，2，1，5，2，4，5，3，2，3，1试分别求出用FIFO，LRU，OPT三种算法在程序访问过程中所发生的缺页次数及缺页率？（假设最初页面都在外存）

sigmoid函数:nonlin(输出矩阵,矩阵,[是否求导(boolean)])底数矩阵:NumInd(输出矩阵,底常数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])矩阵指数:ArrInd(输出矩阵,指常数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])数加矩阵:NumAdd(输出矩阵,加常数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])数减矩阵:NumSub(输出矩阵,被减数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])数乘矩阵:NumDot(输出矩阵,被乘数,矩阵,[矩阵是否要系数(Double)])矩阵加法:ArrAdd(输出矩阵,矩阵A,矩阵B,[结果是否要系数(Double)])矩阵减法:ArrSub(输出矩阵,矩阵A,矩阵B,[结果是否要系数(Double)])哈达玛积:ArrDot(输出矩阵,矩阵A,矩阵B,[结果是否要系数(Double)])数乘矩阵:NumDot(输出矩阵,乘常数,矩阵)矩阵乘法:Dot(输出矩阵,矩阵A,矩阵B)矩阵可视化:ArrVis(矩阵)输出字符串转置矩阵:ArrT(输出矩阵,矩阵,[结果是否要系数(Double)])一维数组矩阵化:ArrA(输出矩阵,列数,一维数组)元素矩阵化:Arr(输出矩阵,列数,元素1,元素2,元素3...)矩阵绝对值:ArrAbs(输出矩阵,矩阵,[结果是否要系数(Double)])矩阵元素平均:Mean(矩阵)输出双精度小数随机小数矩阵:Rand(输出矩阵,行数,列数,[矩阵是否要系数])随机整数矩阵:intRand(输出矩阵,行数,列数,下限,上限)

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。