AngularApp该项目是使用版本11.0.4生成的。
开发服务器为开发服务器运行ngserve。
导航到http://localhost:4200/。
如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。
代码脚手架运行nggeneratecomponentcomponent-name生成一个新的组件。
您还可以使用nggeneratedirective|pipe|service|class|guard|interface|enum|module。
建造运行ngbuild来构建项目。
构建工件将存储在dist/目录中。
使用--prod标志进行生产构建。
运行单元测试运行ngtest通过执行单元测试。
运行端到端测试运行nge2e以通过执行端到端测试。
进一步的帮助要获得有关AngularCLI的更多帮助，请使用nghelp或查看“页面。

华清远见编著的《FPGA应用开发入门与典型实例》，文字版，非扫描版，超清晰pdf，和市面上的书籍内容一样，是修订版，你值得拥有第1章FPGA系统设计基础第2章从零开始设计FPGA最小系统第3章硬件描述语言VerilogHDL基础第4章硬件描述语言VerilogHDL设计进阶第5章FPGA设计开发软件QuartusII的使用技巧第6章FPGA设计开发软件ISE使用技巧第7章FPGA系统设计的仿真验证第8章基于FPGA的片上可编程系统(SOPC)设计第9章FPGA系统设计原则和技巧第10章利用FPGA实现外设通信接口第11章F

网上不是很好找的资料哦，我们自己做的。
这是C程序：#include#defineucharunsignedcharsbitP1_0=P1^0;sbitP1_1=P1^1;sbitP1_3=P1^3;sbitP1_4=P1^4;sbitP1_5=P1^5;sbitP1_6=P1^6;sbitP1_7=P1^7;ucharRRR,flg,KKK;//RRR用于调速控制；
flg=0正转；
flg=1反转;flg=2不转；
KKK为P1的状态寄存ucharloop[2][4]={{0x0c,0x06,0x03,0x09},{0x09,0x03,0x06,0x0c}};voidloop1(void);voidloop2(void);voidstep(void);main(){uchari,j;TMOD=0x10;TL1=0xe0;TH1=0xb1;IE=0;while(1){if(KKK!=P1)//当P1的值发生变化，触发采集信号loop1();if(flg!=2){for(i=0;i＜=3;i++){P0=loop[flg][i];for(j=0;j＜=RRR;j++) {step();} }}}}voidstep(void)//产生20MS的单位步时间{TF1=0;TR1=1;while(TF1==0);TR1=0;TL1=0xe0;TH1=0xb1;}voidloop1(void)//采集顺时针或逆时针信号，P1.6=1，顺时针，P1.7=1，逆时针{KKK=P1;//暂存P1的状态if(P1_6==1){flg=0;loop2();}elseif(P1_7==1){flg=1;loop2();}elseflg=2;}voidloop2(void){if(P1_0==1)RRR=5;elseif(P1_1==1)RRR=8;elseif(P1_2==1)RRR=11;elseif(P1_3==1)RRR=14;elseif(P1_4==1)RRR=17;elseif(P1_5==1)RRR=20;}

TI公司原版的StabilityforOpAmps，由TimGreen这位从业24年的资深工程师编写。
介绍的技巧可以直接用于实际电路，在看完前面的10部分后，对网络传闻的后面的11-23部分如饥似渴般地寻找着，后来在TI网站上找到了最原始的PPT，不过根据目录来看，总共只有15个Part，被网友们误导成了23个part。
最后的最后，运放稳定性只有15部分，这个资源包含所有的部分，分为4个ppt，你们在其它资源里看到的幻灯片模样的图片，这个资源里面都有。

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

第1章至第11章陆续介绍了设计模式：Strategy、Observer、Decorator、Abstract　Factory、Factory　Method、Singleton、Command、Adapter、Facade、TemplatMethod、Iterator、Composite、State、Proxy。

ISO+IEC+14882-2011-最终正式的C++11标准，英文版。
C11标准参考

expect能实现脚本的自动登录和自动输入功能。
zip包中包含expect-5.44.1.15-4.el6.x86_64.rpm和tcl-8.5.7-6.el6.x86_64.rpmhttp://www.cnblogs.com/iloveyoucc/archive/2012/05/11/2496433.html

Linux0.11源码分析V1.0

第七版Indroduction_to_Mathematica_Statistics.Hogg,McKean,Craigseventhedition.pdfUIUC的STAT401统计课程教材ContentsPrefaceix1ProbabilityandDistributions11.1Introduction................................11.2SetTheory................................31.3TheProbabilitySetFunction......................101.4ConditionalProbabilityandIndependence...............211.5RandomVariables............................321.6DiscreteRandomVariables.......................401.6.1Transformations.........................421.7ContinuousRandomVariables......................441.7.1Transformations.........................461.8ExpectationofaRandomVariable...................521.9SomeSpecialExpectations.......................571.10ImportantInequalities..........................682MultivariateDistributions732.1DistributionsofTwoRandomVariables................732.1.1Expectation............................792.2Transformations:BivariateRandomVariables.............842.3ConditionalDistributionsandExpectations..............942.4TheCorrelationCoefficient.......................1022.5IndependentRandomVariables.....................1102.6ExtensiontoSeveralRandomVariables................1172.6.1∗MultivariateVariance-CovarianceMatrix...........1232.7TransformationsforSeveralRandomVariables............1262.8LinearCombinationsofRandomVariables...............1343SomeSpecialDistributions1393.1TheBinomialandRelatedDistributions................1393.2ThePoissonDistribution........................1503.3TheΓ,χ2,andβDistributions.....................1563.4TheNormalDistribution.........................1683.4.1ContaminatedNormals.....................174vviContents3.5TheMultivariateNormalDistribution.................1783.5.1∗Applications...........................1853.6t-andF-Distributions

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。