8255交通灯控制系统(倒计时显示，紧急中断）有电路图，原理图==内容很详细1.2设计目的熟悉单片机控制系统，并了解系统设计的一般规律。
掌握8255芯片的结构及编程方法。
熟悉模拟交通灯控制的实现方法。
1.3设计任务及要求设计一个交通灯控制系统，该控制系统工作后，交通灯按照下列规律变化：初始态东南西北均为红灯，持续时间为2s；
然后转为状态1(10s)，为东西红、南北绿；
状态2(3s)东西红灯不变、南北绿灯灭、黄灯闪烁三次；
状态3(15s)，为东西绿、南北红；
状态4(3s)，为东西绿灯灭、黄灯闪烁三次、南北红灯不变；
最后回到状态1，依此循环。
如遇到特殊情况，可拨动应急开关，使各向均为红灯，特殊车辆不受红灯限制，待其顺利通过后拨动另一个开关，系统返回继续运行。
同时用LED用倒计时方式显示各路口亮灯时间。

简单实现APP内的语言切换方式！

载波跟踪环路设计是GPS接收机中的关键技术，载波环鉴别器的类型确定了跟踪环的类型，为了有效地防止因为数据跳变引起的鉴别误差，并且使其频率鉴别范围大，精度高，采用一种二阶锁频环(FLL)辅助三阶锁相环(PLL)的方法。
通过Matlab仿真载波环路比较了两种鉴频和鉴相算法的性能。
结果表明，该方法鉴别范围大，精度高，切实可行。

使用说明：默认编码为UTF-8，若需要其他编码方式，请指定的编码函数:1.上传默认方法upload()，指定编码使用upload("编码名称")，例如:upload("GB2312")；
2.下载默认方法downloadFile("要下载的文件路径")，指定编码使用downloadFile("要下载的文件路径","编码名称")。

很多迅雷用户都不太喜欢新建立任务后，弹出的主界面。
找了很多方法，不好用。
也不知道为什么迅雷总部一直没有这功能。
所以就从萝卜家园中荡出个迅雷与大家分享。

《ArcViewGIS与ArcGIS地理信息统计分析》是一本介绍基本的空间统计和空间分析知识以及如何运用ArcViewGIS和ArcGIS软件进行相关分析的教科书。
该书是唯一一本具有以下特点的著作：附带空间分析和空间统计方面的工具和程序，《ArcViewGIS与ArcGIS地理信息统计分析》些工具和程序易于使用，并且与极易获得的GIS软件包进行了整合；
可让用户验证所讨论的空间分析和空间统计概念；
提供了工具和数据，因此用户可以运用书中所介绍的统计分析方法进行实验，从而为自己日后在科研和实践活动中进行统计分析积累经验。

提出了一种新的变分图像模型，结合了Curvelet收缩方法和总变分（TV）功能，可用于图像恢复。
为了抑制阶梯效应和类似Curvelet的伪影，我们使用多尺度Curvelet收缩来计算初始估计图像，然后提出一个新的梯度保真度项，该项旨在迫使所需图像的梯度接近Curvelet逼近梯度。
然后，我们介绍了Euler-Lagrange方程，并对数学性质进行了研究。
为了提高保留边缘和纹理细节的能力，在梯度下降流算法的迭代过程中自适应估计空间变化参数。
数值实验表明，我们提出的方法在减轻阶梯效应和曲​​线样伪像的同时，保留了精细的细节方面具有良好的性能。

公司单节点升级到分片下，搜索了一圈大多数MongoDB集群的部署方案都是分片+副本集，没有讲述如何从单节点升级到分片+复制集的方法，亲自试验后记录整个过程以及中间的参考内容和疑难解决，以备后查。
内容包含复制集+分片的搭建，用户访问控制，windows转linux单节点加入到复制集，进入到分片的操作，非常完备的配置及其说明。

最近几年，例如YAGO和DBpedia等大规模知识库发展有了很大的进步。
知识库提供了大量的不同种类的实体信息，如人、国家、河流、城市大学等等，同时知识库包含了大量的在实体（entity）间的关系既事实（fact）。
当今的知识库包含的数据量是巨大的通常有百万个实体和上亿个描述实体间关系的事实数据。
虽然目前的知识库存在大量的实体和事实数据，但是这样大规模的数据仍然不完整。
目前构建知识库的方法主要有两种，一种是从大量的文本中抽取事实但这种方法必然会带来大量的噪声数据，第二是人工扩展，但这样的方法对于时间的开销是极大的。
如果确保一个知识库是完整的则必须花费很大的努力来抽取大量的事实，并检查事实的正确性，因为只有正确的事实加入到知识库中才是有意义的。
同时知识库的本身由于有足够的信息可以推理出更多的新的事实。
例如有这样一个例子，一个知识库包含一组事实是孩子c有一个妈妈m，这样可以推理得出孩子妈妈的丈夫f很可能是孩子的父亲。
该逻辑规则形式化的描述如下：motherof(m,c)∧marriedTo(m,f)⟹fatherof(f,c)挖掘这种规则可帮助做一下四种事情：1、利用这种规则来推理出新的事实，而这些被挖掘出的新的事实可以使知识库更完整。
2、这些规则可以检测出知识库潜在的错误例如一个陈述是一个与一个男孩无关的人是这个男孩的父亲，这样的陈述很可能是错误的。
3、有很多推理工具依赖其他工具提供规则，所以这些被挖掘出来的规则可以用于推理。
4、这些规则描述一个普遍的规律，这些规律可以帮我我们理解分析知识库中的数据，如找到一些国家通常与说同一种语言的国家交易。
或结婚是一个对称关系，或使用同一个乐器的音乐家通常互相影响等等。
AMIE的目标是从RDF格式的知识库中挖掘如上所述的逻辑规则，在语义网（SemanticWeb）中存在大量的RDF知识库如YAGO、Freebase和DBpedia等。
这些知识库使用RDF三元组（S,P,O）提供二元关系（binaryrelation）的描述。
由于知识库一般只包含正例而（S,P,O）没有反例（S,¬P,O），所以RDF这样的知识库中仅能通过正例来推理。
进一步来说在RDF知识库上的操作是基于开放世界假设（OWA）的。
在开放世界假设下，一个事实没有在知识库中存在那么我们不能说这个事实是错误的，只能说这个陈述是未知的。
这与标准的数据库在封闭世界假设的设定有本质上的区别。
例如在知识库中没有包含marry(a,b)，在封闭世界假设中我们可以得出这个a没有和b结婚而在开放世界假设下我们只能说a可能结婚了也可能单身。
压缩包内包含AMIE可运行源代码与相应文档资料，欢迎下载参考

我摸索了一下，通过各种方法，在win10eclipse上搭了一下flowdroid的工作区，如果是相同的环境，应该直接就可以用了。

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。