10种排序算法代码+综合比较代码（直接插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、简单选择排序、堆排序、归并排序、基数排序、折半插入排序、2路插入排序），其中不只有各种排序算法的代码，还包含10种代码在关键字比较次数、关键字移动次数以及实际排序时间的综合比较代码。
2015/5/16 23:14:58
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该工程包含数据缓存D_Cache和指令缓存I_Cache的Verilog代码和仿真文件，Cache的详细技术参数包含在.v文件的注释中。
直接相连16KBD_CacheCache写策略：写回法+写分配(二路)组相连16KBI_CacheCache替换策略: LRUI_Cache的工作就是在cpu需要指令时将指令从主存中搬进I_Cache，再传给CPU，而D_Cache在处理数据读外，还要注意数据写入的问题。
本工程可以与arm.v中的arm核协同工作，主存使用dram_ctrl_sim。
直接相连16KBD_CacheCache写策略：写回法+写分配(二路)组相连16KBI_CacheCache替换策略: LRUI_Cache的工作就是在cpu需要指令时将指令从主存中搬进I_Cache，再传给CPU，而D_Cache在处理数据读外，还要注意数据写入的问题。
本工程可以与arm.v中的arm核协同工作，主存使用dram_ctrl_sim。
2020/6/4 8:19:18
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2019电赛综合测评仿真利用综合测评板和若干电阻、电容元件，设计制造电路产生下列四路信号：1.频率为19kHz~21kHz连续可调的方波脉冲信号，幅度不小于3.2V；
2.与方波同频率的正弦波信号，输出电压失真度不大于5%，峰峰值（VPP）不小于1V；
3.与方波同频率占空比5%~15%连续可调的窄脉冲信号，幅度不小于3.2V；
4.与正弦波相交的余弦波信号，相位误差不大于5°，输出电压峰峰值（VPP）不小于1V。
各路信号输出必须引至测评板的标注位置并均需接1kΩ负载电阻（RL）,要求在引线贴上所属输出信号的标签，便于测试。
2.与方波同频率的正弦波信号，输出电压失真度不大于5%，峰峰值（VPP）不小于1V；
3.与方波同频率占空比5%~15%连续可调的窄脉冲信号，幅度不小于3.2V；
4.与正弦波相交的余弦波信号，相位误差不大于5°，输出电压峰峰值（VPP）不小于1V。
各路信号输出必须引至测评板的标注位置并均需接1kΩ负载电阻（RL）,要求在引线贴上所属输出信号的标签，便于测试。
2022/11/23 4:24:15
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本文引见的功能扩展方法是:利用禁止端INH为高电平时,所有通道均被关断的功能,采用多块cc4051进行组合完成多通道选的扩展方法。
本文主要引见16选1、32选1、64选1的组合方法。
本文主要引见16选1、32选1、64选1的组合方法。
2016/6/22 22:58:10
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本文引见的功能扩展方法是:利用禁止端INH为高电平时,所有通道均被关断的功能,采用多块cc4051进行组合完成多通道选的扩展方法。
本文主要引见16选1、32选1、64选1的组合方法。
本文主要引见16选1、32选1、64选1的组合方法。
2016/6/22 22:58:10
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C++代码，基于阴影的车辆假设区域生成，次要实现步骤：1.加载一张路面图片；
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2017/4/21 8:23:39
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C++代码，基于阴影的车辆假设区域生成，次要实现步骤：1.加载一张路面图片；
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2.加权平均灰度图；
3.路面ROI提取（用于作为二值化分割的阈值提取）；
4.对路面ROI进行canny边缘提取；
5.对路面ROI进行路面信息提取（根据canny图，将非路面信息，车，路两边的干扰信息等剔除）；
6.对步骤5中得到的图片信息进行直方图处理；
7.对得到的直方图信息进行高斯拟合，得到直方图的标准差，均值信息；
8.根据标准差和均值信息得到二值化的阈值；
9.二值化处理，得到分割后的图像，得到所需要的车底阴影。
2017/4/21 8:23:39
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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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