逻辑门实现的三位原码转补码，，包含原理图、波形仿真文件，大学数字电路实验内容

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"数字电子技术答案"数字电子技术答案是指数字电子技术中的一些基础知识点的答案，包括数字逻辑、数字电路、半导体三极管、逻辑门、TTL逻辑门、COMS逻辑器件等。
1.数字逻辑：数字逻辑是指数字电子技术中对数字信号的处理和操作，包括数字信号的表示、数字逻辑运算、数字逻辑门电路等。
*数字信号的表示：数字信号可以用二进制、八进制、十六进制等方式表示。
*数字逻辑运算：数字逻辑运算包括与运算、或运算、非运算等，用于实现数字信号的逻辑操作。
*数字逻辑门电路：数字逻辑门电路是指用来实现数字逻辑运算的电路，包括与门、或门、非门等。
2.数字电路：数字电路是指数字电子技术中使用的电路，包括半导体三极管、逻辑门电路、TTL逻辑门电路、COMS逻辑器件等。
*半导体三极管：半导体三极管是指数字电路中使用的三极管，主要工作在截止区和饱和区。
*逻辑门电路：逻辑门电路是指数字电路中用来实现逻辑运算的电路，包括与门、或门、非门等。
*TTL逻辑门电路：TTL逻辑门电路是指一种常用的数字逻辑门电路，具有高速度、低功耗等特点。
*COMS逻辑器件：COMS逻辑器件是指一种低功耗、高速度的数字逻辑器件，具有结构简单、制造费用低等特点。
3.半导体三极管：半导体三极管是指数字电路中使用的三极管，主要工作在截止区和饱和区。
4.逻辑门电路：逻辑门电路是指数字电路中用来实现逻辑运算的电路，包括与门、或门、非门等。
5.TTL逻辑门电路：TTL逻辑门电路是指一种常用的数字逻辑门电路，具有高速度、低功耗等特点。
6.COMS逻辑器件：COMS逻辑器件是指一种低功耗、高速度的数字逻辑器件，具有结构简单、制造费用低等特点。
7.数字电子技术应用：数字电子技术有广泛的应用，包括计算机、通信、自动控制等领域。
8.数字电子技术发展：数字电子技术正在不断发展，新的技术和产品不断涌现，例如ArtificialIntelligence、InternetofThings等。
数字电子技术答案涵盖了数字逻辑、数字电路、半导体三极管、逻辑门电路、TTL逻辑门电路、COMS逻辑器件等知识点，旨在帮助读者更好地理解数字电子技术的基础知识。

《数字电子技术》是关于数字电子技术的经典教材，内容涉及数字电子技术的基本概念、数制、逻辑门、布尔代数和逻辑化简、组合逻辑分析、组合逻辑的作用、计数器、移位寄存器、存储器、可编程逻辑与软件、集成电路技术等。
全书的特色在于示例与习题丰富、图解清晰、语言流畅、写作风格简约。

人工智能课程总结转眼之间，研一的上半学期就要结束了，陪伴了自己一学期的人工智能课也在今天结束了最后的考试。
回顾这半个学期来学习人工智能的感受，确实还是有点可说的东西。
我记得自己第一次听AI这个名字是上大二时一个北航软件学院朋友提起的，他特别想去微软做AI方面的研究，然后他热情的向我介绍了这个领域是多么多么好，当时的自己完全没有印象，只觉得可能和机器人有关，AI的目的就是做出和人类一模一样的机器人。
现在看来自己当初的想法是多么的幼稚可笑。
等到了大三的时候，软件学院正好开设了这门课，我便抱着好奇的心态选了这门课，无奈当时授课老师胡晶晶讲解极其乏味，也没有教材，每节课上课就照着PPT念，完全成了可有可无的课程，在这门课上我学到的唯一的知识点就是可以用遗传算法来求解走迷宫问题，因为那次是老师用一个程序在课堂上进行演示的。
当时觉得挺有意思，可惜自己并没有做进一步的学习，结果第一次上人工智能课就这么草草收场。
如今上了研究生，再次碰到了这门课，我又一次选了，因为我觉得计算机学院的老师讲课和软件学院的老师应该不一样，事实证明我的想法是正确的。
在这门课上我学到了很多的知识，了解到了人工智能原来包含这么多内容，根本不是一个简单的机器人所能概括的，计算机图形学，机器学习，模式识别等这些看起来似乎不相关的东西在都被包含在其中。
尽管上课时间有限而且这门课也比较基础，但老师的讲课却毫不含糊。
说实话，在老师快讲完第三章之前我还一直坐在靠后的位置看不清PPT，后来觉得还是要认真听讲，于是每次都是占前两排的座位，当然这种做法事后证明也是对的，看来有时候一念之差能改变很多。
针对这门课的内容没有什么要说的，个人觉得刘峡壁老师的个人魅力较强，能让学生喜欢听这门课，这一点和林永刚老师极其相似，而大学里面缺少的正是这样的老师。
当然，光听课是没用的，课后还需要进行做题，弄不懂的还需要和同学进行讨论，这在做作业时得到了体现。
我觉得人工智能最重要的不是让我们知道这些知识，而是要让我们掌握分析问题，解决问题的方法，正如刘峡壁老师所说“我给你们提供了各种武器，关键看你们遇到问题会不会拿出来用”，而这也是做研究所必须的。
同时，我也在其中体会到了发散思维不局限于某一领域的奇妙之处，例如遗传算法，蚁群算法就是来自生物界，这种跨学科之间的联系已经成为当下的潮流，知识本来就不应该有局限性，联系无处不在。
就写到这里吧，如今我知道了AI无处不在，而且我在以后的学习阶段中会不断接触到AI。
记得之前看过很多AI题材的电影，比如《我，机器人》，《黑客帝国》等等，真希望自己能在有生之年看到这些电影中所展现出来的AI成为现实，人类也一定会因为AI而不断进步。

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目录译者序前言第1章简介 11.1什么是VerilogHDL？ 11.2历史 11.3主要能力 1第2章HDL指南 42.1模块 42.2时延 52.3数据流描述方式 52.4行为描述方式 62.5结构化描述形式 82.6混合设计描述方式 92.7设计模拟 10第3章Verilog语言要素 143.1标识符 143.2注释 143.3格式 143.4系统任务和函数 153.5编译指令 153.5.1`define和`undef 153.5.2`ifdef、`else和`endif 163.5.3`default_nettype 163.5.4`include 163.5.5`resetall 163.5.6`timescale 163.5.7`unconnected_drive和`nounconnected_drive 183.5.8`celldefine和`endcelldefine 183.6值集合 183.6.1整型数 183.6.2实数 193.6.3字符串 203.7数据类型 203.7.1线网类型 203.7.2未说明的线网 233.7.3向量和标量线网 233.7.4寄存器类型 233.8参数 26第4章表达式 284.1操作数 284.1.1常数 284.1.2参数 294.1.3线网 294.1.4寄存器 294.1.5位选择 294.1.6部分选择 294.1.7存储器单元 304.1.8函数调用 304.2操作符 304.2.1算术操作符 314.2.2关系操作符 334.2.3相等关系操作符 334.2.4逻辑操作符 344.2.5按位操作符 354.2.6归约操作符 364.2.7移位操作符 364.2.8条件操作符 374.2.9连接和复制操作 374.3表达式种类 38第5章门电平模型化 395.1内置基本门 395.2多输入门 395.3多输出门 415.4三态门 415.5上拉、下拉电阻 425.6MOS开关 425.7双向开关 445.8门时延 445.9实例数组 455.10隐式线网 455.11简单示例 465.122-4解码器举例 465.13主从触发器举例 475.14奇偶电路 47第6章用户定义的原语 496.1UDP的定义 496.2组合电路UDP 496.3时序电路UDP 506.3.1初始化状态寄存器 506.3.2电平触发的时序电路UDP 506.3.3边沿触发的时序电路UDP 516.3.4边沿触发和电平触发的混合行为 516.4另一实例 526.5表项汇总 52第7章数据流模型化 547.1连续赋值语句 547.2举例 557.3线网说明赋值 557.4时延 557.5线网时延 577.6举例 577.6.1主从触发器 577.6.2数值比较器 58第8章行为建模 598.1过程结构 598.1.1initial语句 598.1.2always语句 618.1.3两类语句在模块中的使用 628.2时序控制 638.2.1时延控制 638.2.2事件控制 648.3语句块 658.3.1顺序语句块 668.3.2并行语句块 678.4过程性赋值 688.4.1语句内部时延 698.4.2阻塞性过程赋值 708.4.3非阻塞性过程赋值 718.4.4连续赋值与过程赋值的比较 728.5if语句 738.6case语句 748.7循环语句 768.7.1forever循环语句 768.7.2repeat循环语句 768.7.3while循环语句 778.7.4for循环语句 778.8过程性连续赋值 788.8.

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数字图像处理是研究如何通过计算机技术处理和分析图像的学科，主要应用于图像增强、恢复、分割、特征提取和识别等任务。
数字图像处理的第三版由RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods编写，二人来自田纳西大学和MedDataInteractive公司。
这本书对数字图像处理领域进行了全面的介绍，涵盖了数字图像处理的历史背景、基本概念、技术和算法。
冈萨雷斯的这本书被认为是该领域的重要参考资料。
数字图像处理可以应用于医疗成像、遥感、安全监控、图像压缩、机器视觉等多个领域。
例如，在医疗成像中，数字图像处理可以帮助医生更清晰地观察患者身体组织的结构，从而提高诊断的准确性；
在遥感领域，通过处理和分析遥感图像可以获取地球表面的信息，用于天气预报、地理信息系统的建立等。
数字图像处理涉及的算法和工具主要包括图像的采集、处理、分析和理解等步骤。
图像采集是使用摄像头、扫描仪等设备将图像转换为计算机可以处理的数据形式；
图像处理通常包括图像的预处理（如去噪、对比度增强）、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）和图像恢复等；
图像分析主要涉及到图像分割、特征提取、模式识别等内容；
图像理解则试图使计算机能够解释图像内容，达到类似于人类理解图像的水平。
数字图像处理的起源可以追溯到20世纪50年代末60年代初，当时人们开始使用计算机技术对图像进行处理。
早期的数字图像处理主要用于空间探索、卫星图像处理等领域，随着计算机技术的发展和图像处理理论的完善，数字图像处理逐渐扩展到生物医学、工业、安全等其他领域。
数字图像处理的一个重要分支是数字视频处理，其关注如何处理连续的图像序列，以实现视频压缩、视频增强、运动分析等功能。
视频处理技术在高清电视、网络视频、电影后期制作等行业有着广泛的应用。
数字图像处理是一个不断发展的领域，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像处理技术成为当前的研究热点。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别、分类、目标检测和图像分割等方面显示出了巨大的潜力。
总结来说，数字图像处理是通过计算机技术来处理图像数据，使之更适合人眼或机器分析的一门技术。
随着技术的进步和应用的拓展，它在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
冈萨雷斯的《数字图像处理》作为该领域的经典教材，为学习和研究这一领域的专业人士提供了宝贵的资源和参考。

很多是在学习这门课程的时候做的笔记，也有部分是军队文职考试时候做的总结笔记，可帮助你快速掌握核心知识点。
加快复习速度。
梳理大脑中知识脉络，方便记忆。
最好自己理解看一遍，自己写一遍，工整的写下来。
物理部分是针对每个领域做的笔记，包括运动学、光学、热学、电磁学等等，已经包括了所有领域。
对每个领域的知识点做了很简洁的知识梳理和总结，更重要的是包括了特别容易做错，特别容易混肴的知识点总结。
方便记忆。

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。