简介.特点.C910MP处理器体系结构的次要特点.C910核心的次要特点.配置.玄铁架构扩展技术.版本说明.命名规则.符号.术语.第二章处
2022/10/19 15:49:20
3.73MB
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本开发项目采用正点原子STM32F429开发板，7寸TFTLCD屏，使用开发板自带按键或者红外遥控器均可对贪吃蛇游戏进行控制，实现贪吃蛇的前进、拐弯、暂停等功能，还可以设置贪吃蛇行进的速度，贪吃蛇行进网格为40X40格。
本开发项目并不是商业成品，不可用于商业活动，仅供学习研究使用，可用于对正点原子STM32F429开发板的学习及学习成果展示等方面。
贪吃蛇程序代码为作者原创编程，原创内容包括贪吃蛇游戏规则及算法设计和游戏代码实现两个部分，Snake.c、Snake.h两个文件中的全部代码均为作者原创，作者拥有代码所有权。
Snake.c为本开发项目的核心代码文件，拥有详细的中文注释说明文字，文件代码量约2800多行，该代码可以移植到其他型号的STM32芯片中。
本项目仅提供完整源代码，源代码中有相关注释说明，除代码中提供的注释外，不提供任何额外技术文档以及后续的相关技术支持。
源代码可以保证其能够在正点原子STM32F429开发板上正常运行，如需实现开发者本人的目标，需要开发者本人对代码进行进一步的修改。
nanjing194508为原创作者上传代码账号。
本开发项目并不是商业成品，不可用于商业活动，仅供学习研究使用，可用于对正点原子STM32F429开发板的学习及学习成果展示等方面。
贪吃蛇程序代码为作者原创编程，原创内容包括贪吃蛇游戏规则及算法设计和游戏代码实现两个部分，Snake.c、Snake.h两个文件中的全部代码均为作者原创，作者拥有代码所有权。
Snake.c为本开发项目的核心代码文件，拥有详细的中文注释说明文字，文件代码量约2800多行，该代码可以移植到其他型号的STM32芯片中。
本项目仅提供完整源代码，源代码中有相关注释说明，除代码中提供的注释外，不提供任何额外技术文档以及后续的相关技术支持。
源代码可以保证其能够在正点原子STM32F429开发板上正常运行，如需实现开发者本人的目标，需要开发者本人对代码进行进一步的修改。
nanjing194508为原创作者上传代码账号。
2019/6/13 16:02:18
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设备接入：MQTT、CoAP、HTTP规则引擎：配置设备消息的处理流程核心服务：设备认证、规则和插件、租户和客户、小组件和仪表盘、告警和事件服务端API网关：RESTAPI、websocketsActor模型：次要用于并发集群模式：Zookeeper用于服务发现，一致性哈希保证消息的扩展性和可用性。
安全：SSL用于HTTP和MQTT设备认证：Token和X.509第三方工具：AKKA【Actor】、Zookeeper、gRPC、Cassandra
安全：SSL用于HTTP和MQTT设备认证：Token和X.509第三方工具：AKKA【Actor】、Zookeeper、gRPC、Cassandra
2021/4/9 12:41:35
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粒子群优化(ParticleSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的质量.但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作.它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
2016/10/27 1:57:04
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完整中文电子版CNAS实验室具体规定及规则,有CNAS-R01~03和CNAS-RL01~10,d典型如：CNAS-R01-2020认可标识使用和认可形态声明规则；
CNAS-RL01-2019实验室认可规则；
CNAS-RL10-2020生物样本库认可规则等等，具体见附件RAR文件，如需要CNAS-CL01-Gxxx/Axxx/Sxx,可留言或私信给我，谢谢！
CNAS-RL01-2019实验室认可规则；
CNAS-RL10-2020生物样本库认可规则等等，具体见附件RAR文件，如需要CNAS-CL01-Gxxx/Axxx/Sxx,可留言或私信给我，谢谢！
2015/8/2 4:19:07
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BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前使用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。
2021/6/22 4:33:54
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本文件在前人工作的基础上完成，详见以下内容。
nvo_base64在pb8中导出的文件，需要有项目将此文件导入。
函数为：publicfunctionstringbase64encode(blobblobbuf)publicfunctionblobbase64decode(stringstrbuf,refcharacterlc_return[])//2013.11.26//修改了原网上的最初2位字符的bug//修改了原网上解码没有按照标准76字符增加换行符的bug/*标注base64编码方式Base64要求把每三个8Bit的字节转换为四个6Bit的字节（3*8=4*6=24），然后把6Bit再添两位高位0，组成四个8Bit的字节，也就是说，转换后的字符串理论上将要比原来的长1/3。
关于这个编码的规则：①把3个字符变成4个字符②每76个字符加一个换行符③最初的结束符也要处理*/
nvo_base64在pb8中导出的文件，需要有项目将此文件导入。
函数为：publicfunctionstringbase64encode(blobblobbuf)publicfunctionblobbase64decode(stringstrbuf,refcharacterlc_return[])//2013.11.26//修改了原网上的最初2位字符的bug//修改了原网上解码没有按照标准76字符增加换行符的bug/*标注base64编码方式Base64要求把每三个8Bit的字节转换为四个6Bit的字节（3*8=4*6=24），然后把6Bit再添两位高位0，组成四个8Bit的字节，也就是说，转换后的字符串理论上将要比原来的长1/3。
关于这个编码的规则：①把3个字符变成4个字符②每76个字符加一个换行符③最初的结束符也要处理*/
2015/1/25 9:40:32
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C语言一道练习如何建立栈和运用栈来进行一些操作的好题。
里面涉及加减乘除括号的优先级考虑和入栈出栈的规则来实现计算中缀表达式。
作为数据结构中比较重要的一个结构——栈，我们可以通过这道题愈加好的理解栈的用途并熟悉栈的运用
里面涉及加减乘除括号的优先级考虑和入栈出栈的规则来实现计算中缀表达式。
作为数据结构中比较重要的一个结构——栈，我们可以通过这道题愈加好的理解栈的用途并熟悉栈的运用
2019/3/18 18:54:42
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优点——RBF神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。
2022/10/9 15:27:37
184KB
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因为ArcgisRuntimeSDKforWPF大小为586.6M，所以上传到网盘，在此立个牌子方便大家查找，也可以积累些CSDN积分，也希望大家以后共享文件采用0积分制，每次下载也可收获1积分，方便他人下载！破解许可自己搜索~CSDN积分规则：上传0分资源获得系统奖励积分下载量*1100分封顶、下载自己的资源除外
2018/11/3 6:48:04
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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。
2024-04-09 15:03
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