--文件名：mine4.vhd。
--功能：实现4种常见波形正弦、三角、锯齿、方波（A、B）的频率、幅度可控输出（方波--A的占空比也是可控的），可以存储任意波形特征数据并能重现该波形，还可完成--各种波形的线形叠加输出。
--说明：SSS（前三位）和SW信号控制4种常见波形种哪种波形输出。
4种波形的频率、--幅度(基准幅度A)的调节均是通过up、down、set按键和4个BCD码置入器以及一--个置入档位控制信号（ss）完成的（AMP的调节范围是0~5V，调节量阶为1/51V）。
--其中方波的幅度还可通过u0、d0调节输出数据的归一化幅值（AMP0）进行进一步--细调（调节量阶为1/（51*255）V）。
方波A的占空比通过zu、zp按键调节（调节--量阶1/64*T）。
系统采用内部存储器——RAM实现任意输入波形的存储，程序只支--持键盘式波形特征参数置入存储，posting为进入任意波置入(set)、清除（clr）状态--控制信号，SSS控制存储波形的输出。
P180为预留端口，

采用C语言编写，运用数值迭代方法求矩阵的特征值和特征向量，包括高斯迭代法和杜利特尔迭代法，精度10^-12

第一章误差与范数第二章非线性方程（组）的数值解法第三章解线性方程组的直接方法第四章解线性方程组的迭代法第五章矩阵的特征值与特征向量的计算第六章函数的插值方法第七章函数逼近与曲线（面）拟合第八章数值微分第九章数值积分第十章常微分方程（组）求解

C语言算法速查手册目录第1章　绪论　11.1　程序设计语言概述　11.1.1　机器语言　11.1.2　汇编语言　21.1.3　高级语言　21.1.4　C语言　31.2　C语言的优点和缺点　41.2.1　C语言的优点　41.2.2　C语言的缺点　61.3　算法概述　71.3.1　算法的基本特征　71.3.2　算法的复杂度　81.3.3　算法的准确性　101.3.4　算法的稳定性　14第2章　复数运算　182.1　复数的四则运算　182.1.1　[算法1]　复数乘法　182.1.2　[算法2]　复数除法　202.1.3　【实例5】复数的四则运算　222.2　复数的常用函数运算　232.2.1　[算法3]　复数的乘幂　232.2.2　[算法4]　复数的n次方根　252.2.3　[算法5]　复数指数　272.2.4　[算法6]　复数对数　292.2.5　[算法7]　复数正弦　302.2.6　[算法8]　复数余弦　322.2.7　【实例6】复数的函数运算　34第3章　多项式计算　373.1　多项式的表示方法　373.1.1　系数表示法　373.1.2　点表示法　383.1.3　[算法9]　系数表示转化为点表示　383.1.4　[算法10]　点表示转化为系数表示　423.1.5　【实例7】　系数表示法与点表示法的转化　463.2　多项式运算　473.2.1　[算法11]　复系数多项式相乘　473.2.2　[算法12]　实系数多项式相乘　503.2.3　[算法13]　复系数多项式相除　523.2.4　[算法14]　实系数多项式相除　543.2.5　【实例8】　复系数多项式的乘除法　563.2.6　【实例9】　实系数多项式的乘除法　573.3　多项式的求值　593.3.1　[算法15]　一元多项式求值　593.3.2　[算法16]　一元多项式多组求值　603.3.3　[算法17]　二元多项式求值　633.3.4　【实例10】　一元多项式求值　653.3.5　【实例11】　二元多项式求值　66第4章　矩阵计算　684.1　矩阵相乘　684.1.1　[算法18]　实矩阵相乘　684.1.2　[算法19]　复矩阵相乘　704.1.3　【实例12】实矩阵与复矩阵的乘法　724.2　矩阵的秩与行列式值　734.2.1　[算法20]　求矩阵的秩　734.2.2　[算法21]　求一般矩阵的行列式值　764.2.3　[算法22]　求对称正定矩阵的行列式值　804.2.4　【实例13】求矩阵的秩和行列式值　824.3　矩阵求逆　844.3.1　[算法23]　求一般复矩阵的逆　844.3.2　[算法24]　求对称正定矩阵的逆　904.3.3　[算法25]　求托伯利兹矩阵逆的Trench方法　924.3.4　【实例14】验证矩阵求逆算法　974.3.5　【实例15】验证T矩阵求逆算法　994.4　矩阵分解与相似变换　1024.4.1　[算法26]　实对称矩阵的LDL分解　1024.4.2　[算法27]　对称正定实矩阵的Cholesky分解　1044.4.3　[算法28]　一般实矩阵的全选主元LU分解　1074.4.4　[算法29]　一般实矩阵的QR分解　1124.4.5　[算法30]　对称实矩阵相似变换为对称三对角阵　1164.4.6　[算法31]　一般实矩阵相似变换为上Hessen-Burg矩阵　1214.4.7　【实例16】对一般实矩阵进行QR分解　1264.4.8　【实例17】对称矩阵的相似变换　1274.4.9　【实例18】一般实矩阵相似变换　1294.5　矩阵特征值的计算　1304.5.1　[算法32]　求上Hessen-Burg矩阵全部特征值的QR方法　1304.5.2　[算法33]　求对称三对角阵的全部特征值　1374.5.3　[算法34]　求对称矩阵特征值的雅可比法　1434.5.4　[算法35]　求对称矩阵特征值的雅可比过关法　1474.5.5　【实例19】求上Hessen-Burg矩阵特征值　1514.5.6　【实例20】分别用两种雅克比法求对称矩阵特征值　152第5章　线性代数方程组的求解　1545.1　高斯消去法　1545.1.1　[算法36]　求解复系数方程组的全选主元高斯消去法　1555.1.2　[算法37]　求解实系数方程组的全选主元高斯消去法　1605.1.3　[算法38]　求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法　1635.1.4　[算法39]　求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法　1685.1.5　[算法40]　求解大型

自1956年首次提出“人工智能”概念起，随着计算机算力和算法技术的突破，人工智能已渗透进人类生活的方方面面，不断在模拟、延伸和扩展人的智能上演进。
“智适应教育”正是教育行业演进至今的重要成果，它是指基于人工智能、大数据分析等智能技术，结合大量用户数据，针对个体学习过程中的差异性提供适合个体特征的教育形式，从而为学生提供个性化的学习体验，推动真正的“因材施教”教学理念落地。

本资料面向LIN总线初学者，对什么是LIN，LIN的特征，物理层、协议层及应用层相关规定进行说明。
本资料主要是针对LIN2.1讲解。
使用注意事项.............................................................................................................................................11.LIN是什么?.........................................................................................................................................41.1LIN子网(Cluster)与节点(Node)............................................................................................................51.2主/从机节点与主/从机任务..................................................................................................................72.LIN的特点.............................................................................................................................................83.LIN协议层.............................................................................................................................................93.1帧的结构.............................................................................................................................................93.1.1同步间隔段(BreakField)...................................................................................................................93.1.2同步段(SyncByteField)..................................................................................................................103.1.3受保护ID段(ProtectedIdentifierField)..............................................................................................113.1.4数据段(DataField)...........................................................................................................................123.1.5校验和段(ChecksumField)..............................................................................................................13

ads混频器从原理图中可以看出，我们使用TSMC的NMOS管搭建了吉尔伯特混频器单元，其中所有晶体管的长度采用了该工艺的特征尺寸0.18um，宽度根据设计需求的增益和噪声等指标进行优化。
电路的中部分射频放大级的NMOS管宽度为100um，此为该DesignKit所能支持的最大的

ViewPagerController特征显示标题选项卡菜单无限滚动标题选项卡菜单无限滚动内容视图可以添加标题视图显示标题选项卡的选定视图（可定制）可以滚动标题视图或导航栏（可定制）演示版要求Xcode9.3以上iPhonePortrait（不支持iPad）作业系统Swiftv1.3.0iOS8以上3.0v2.0.xiOS9+4.1安装可可豆ViewPagerController可通过。
要安装它，只需将以下行添加到您的Podfile中：use_frameworks!pod"ViewPagerController"迦太基要使用Carthage将ViewPagerController集成到您的Xcode项目中，请在您的Cartfile中指定它：github"xxxAIRINxxx/ViewPagerContro

第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

睡眠研究对于人的身心健康和工作生活有着重要的意义。
睡眠过程中不同状态的标注，是睡眠研究的一个基础工作。
本文采用单通道的脑电信号数据，将数据输入到深度置信网络中进行特征表达和分类学习。
通过利用39个晚上的睡眠数据进行测试，达到了82.26%的平均分类准确率。

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。