流体润滑数值计算的必读书，是杨先生的巨著，对从事流体润滑和轴承领域的研讨人员而言是难得的教程！

讲解计较机数值方法，包括引论、解线性方程组的直接法、插值法与最小二乘法、数值积分与微分、常微分方程数值解法、逐次逼近法

数值分析课后习题答案，可供参考，解题进程还是挺详细的

本文主要描述PCF8563的中断输出功能，并给出相应的范例。
范例实现每1s从/INT脚产生一次中断输出的功能。
用户可以修改范例中定时器时钟源和倒计数数值寄存器的值，以得到满足本人需要的中断输出周期，轻松实现PCF8563中断输出功能。

这是第三部分，前两部分也上传了，资源保证真实无效。

确定性侧向位移微流控阵列中用于球形颗粒分离的立柱外形的数值研究

matlab语音除噪音信号处理是语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，课题在这里不讨论语音学，而是将语音当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。
也就是说，课题更多的还是体现了数字信号处理技术[1]。
数字信号处理技术主要研究离散线性时不变系统，数字滤波和频谱分析是它的的两个主要分支。
数字滤波（Digitalfilter），即在形形色色的信号中提取所需信号，抑制不必要的干扰。
数字滤波器可以在时域实现也可以在频域实现，主要有两种类型;无限长冲击数字滤波器（IIR）和有限长冲击数字滤波器(FIR)。
频谱分析（SA,SpectrumAnalysis）,对各种信号进行频域上的加工处理，其核心内容是快速傅里叶变换（FFT），分析的结果是一频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线[2]。
从课题的中心来看，课题“基于MATLAB的有噪声语音信号处理”是希望将数字信号处理技术应用于某一实际领域，这里就是指对语音及加噪处理。
作为存储于计算机中的语音信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需将这些离散的量提取出来，就可以对其进行处理了。
这一过程的实现，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB[3]。
MATLAB是矩阵实验室（MatrixLaboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
它提供了功能齐全的滤波器设计，与信号处理交互式图形用户界面（Interactivegraphicaluserinterface），主要包括FDATool和SPATool两种交互式工具，其中FDATool主要用于数字滤波器设计与分析，而SPATool不仅可以设计分析滤波器，而且可以对信号进行时域与频域的分析[4]。
通过MATLAB里几个命令函数的调用，很轻易的在实际语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。
课题的特色在于它将语音信号看作一个向量，于是就把语音数字化了。
那么，就可以完全利用数字信号处理的知识来处理语音及加噪处理问题。
我们可以像给一般信号做频谱分析一样，来对语音信号做频谱分析，也可以较容易的用数字滤波器来对语音进行滤波处理。
[5]

实现无限元方法和无限差分方法的程序,选择合适的无限差分格式求解一维非线性对流占优的非定常对流扩散问题；
使用三角线性元、四边形线性元、三角形二次元、四边形二次元的无限元方法求解二维椭圆方程边值问题，并对计算结果进行收敛性分析；
采用无限元方法或无限差分方法实现二维初边值抛物型方程的大规模数值求解。

列主元高斯消去法解线性方程组的程序，参考教材《数值分析》

金蝶EAS数据字典8.5版本。
数据字典（datadictionary）是对于数据模型中的数据对象或者项目的描述的集合，这样做有利于程序员和其他需要参考的人。
分析一个用户交换的对象系统的第一步就是去辨别每一个对象，以及它与其他对象之间的关系。
这个过程称为数据建模，结果产生一个对象关系图。
当每个数据对象和项目都给出了一个描述性的名字之后，它的关系再进行描述（或者是成为潜在描述关系的结构中的一部分），然后再描述数据的类型（例如文本还是图像，或者是二进制数值），列出所有可能预先定义的数值，以及提供简单的文字性描述。
这个集合被组织成书的方式用来参考，就叫做数据字典

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。