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特征思维导图知识管理项目管理介绍大纲写作

Spring是一个开源框架，它由RodJohnson创建。
它是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。
Spring使用基本的JavaBean来完成以前只可能由EJB完成的事情。
然而，Spring的用途不仅限于服务器端的开发。
从简单性、可测试性和松耦合的角度而言，任何Java应用都可以从Spring中受益。

高性能硬件的快速发展，诸如多核CPU、高带网络、高性能SSD以及各种智能芯片，为新一代性能型全闪SDS提供了发展机遇，裸金属云存储应运而生。
全闪SDS基于全用户态设计（kernelbypass）、polling模型、专核调度策略、端到端NVMf协议，极致发挥裸金属物理性能，实现百微秒级低延迟下的千万级IOPS超高性能。
新一代性能型全闪SDS，为核心业务系统中SDS替换传统存储提供了极好的驱动力，为新兴应用提供了极佳的存储基础设施。

全面介绍在通信和网络领域博弈论的理论和应用。

本书系统介绍了禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群优化算法、人工神经网络算法和拉格朗日松弛算法等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。
全书共7章,第1章是后6章内容的基础,主要介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方法,后6章分别介绍各个现代优化计算方法。
本书可作为数学、管理科学、计算机科学、工业工程等学科中相关优化专业的研究生教材,也可供相关专业研究人员参考。

此为PDF电子书.要源码的见我其他下载资源.总共4个分卷，此为第1个.下全了才能正常解压.国内电子设计界著名教授北航夏宇闻又一力作！本书是《Verilog数字系统设计教程》（第2版）的姊妹篇。
内容简介回到顶部↑VerilogSOPC高级实验教程是为学习Verilog语言之后，想在FPGA上设计并实现嵌入式数字系统的人们而专门编写的。
本实验教程是《Verilog数字系统设计教程》（第2版）的后续课程，是姊妹篇。
本书通过由浅入深的10个实验，详细地介绍了ModelSim6.0和QuartusⅡ8.1的操作步骤，扼要地介绍了QuartusⅡ8.1的主要设计资源和SOPCBuilder等工具的应用方法，并阐述了如何配合自己设计的Verilog模块和FPGA中的内嵌处理器NiosⅡ等现成IP资源，设计并实现高性能嵌入式硬件/软件系统。
本实验教程也可以作为集成电路设计专业系统芯片（SoC）前端逻辑设计和验证课程的实验教材。
为了使阐述的内容更加具体，本教程中的每个实验均选用AlteraFPGA（型号为CycloneⅡEP2C35F672C8）实现，并在革新科技公司专业级实验平台GXSOC/SOPC运行通过。
本书可作为电子信息、自动控制、计算机工程类大学本科高年级学生和研究生的教学用书，亦可供其他工程技术人员自学与参考。
目录回到顶部↑第1讲ModelSimSE6.0的操作　1.1创建设计文件的目录　1.2编写RTL代码　1.3编写测试代码　1.4开始RTL仿真前的准备工作　1.5编译前的准备、编译和加载　1.6波形观察器的设置　1.7仿真的运行控制　总结　思考题第2讲Quartus8.1入门　2.1QuartusⅡ的基本操作知识　2.2QuartusⅡ的在线帮助　2.3建立新的设计项目　2.4用线路原理图为输入设计电路　2.5编译器的使用　2.6对已设计的电路进行仿真　2.7对已布局布线的电路进行时序仿真　总结　思考题.第3讲用Altera器件实现电路　3.1用CycloneⅡFPGA实现电路　3.2芯片的选择　3.3项目的编译　3.4在FPGA中实现设计的电路　总结　思考题第4讲参数化模块库的使用　4.1在QuartusⅡ下建立引用参数化模块的目录和设计项目　4.2在QuartusⅡ下进入设计资源引用环境　4.3参数化加法-减法器的配置和确认　4.4参数化加法器的编译和时序分析　4.5复杂算术运算的硬件逻辑实现　总结　思考题第5讲锁相环模块和SignalTap的使用第6讲QuartusⅡSOPCBuilder的使用第7讲在NiosⅡ系统中融入IP第8讲LCD显示控制器IP的设计第9讲BitBLT控制器IP第10讲复杂SOPC系统的设计本书的结束语附录GXSOC/SOPC专业级创新开发实验平台

用于统计量化分析数据所用的标准正态分布概率表,记录了1~3倍标准差的概率分布,在,数据处理中有着广泛的应用.

研究了基于运动想象的皮层脑电信号ECoG的特点,针对BCI2005竞赛数据集I中的ECoG信号,通过提取频带能量获得了想象左手小指及舌头运动时的特征,结合Fisher,SVM-RFE及L0算法对特征进行选择,采用10段交叉验证的方法得到训练数据集在各维特征数下的识别正确率并选出最佳特征组合.结果表明:三种特征选择方法中SVM-RFE算法所选出的特征组合可以获得最低的识别错误率以及最低的特征维数,针对所选出的特征组合,使用训练数据集的特征对线性支持向量机进行训练,使用训练好的模型对测试数据集进行分类,识别正确率可以达到94%.

C#实验--A.1视频动态绘制练习，《C#网络应用编程》课后实验，也是广工C#网络编程实验

was应用服务器项目部署，步骤详细含图片

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。