把从CCS导出来的数据文件，拖到源文件文本框，然后直接点击下面的32bits转换或16bits转换，即可得到一个可以导入到matlab分析的数据文件。
在matlab中导入数据的命令如下：loadfilename.xxx

现在我们就开始正式进入△-ΣD/Aconverter之殿堂。
为了使本文雅俗共赏，笔者避开了所有的数学方程式，尽量以图解的方式作观念上的介绍。
要了解△Σ调变，必须先从△调变下手，比较容易进入状况，复杂如CS4328所采用之五阶△Σ调变就是从最原始之△调变一步一步演化而来的。
请详见图一的演化图。

DeepLearningToolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。
您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。
应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。
对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。
了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列，序列和文本进行深度学习为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入，导出和自定义导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。

Unity3D／2D游戏开发从0到1，希望大家下载学习，给我一个好评，非常感谢你。

路径规划的目的是在给定起点和目标点的空间里规划出一条从起点到目标点的无碰撞路径，基于图论的经典的路径规划算法有DFS,BFS,Dijkstra,Astra,智能路径规划算法有蚁群算法，遗传算法，模糊算法等。

在分布式服务框架中，一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的，在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术，例如：RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等，这些名词之间到底是些什么关系呢，它们背后到底是基于什么原理实现的呢，了解这些是实现分布式服务框架的基础知识，而如果在性能上有高的要求的话，那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了，在这篇blog中我们将来一探究竟，抛砖引玉，欢迎大家提供更多的实现远程通讯的技术和原理的介绍。
要实现网络机器间的通讯，首先得来看看计算机系统网络通信的基本原理，在底层层面去看，网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一

hackbar-1.6.3-fx.xpi签名版本,安全可靠，安装时不会提示未通过验证。
安装方法：附加组件＞设置(插件搜索处左边齿轮)＞从文件安装附加组件，选择xpi包即可。

从别人那down下来的,具体地址忘记了,那个java文件是jar的源码,我手贱给反编译出来的...

CrystalReportsforVisualStudio水晶报表一直是C#开发爱好者喜欢使用的报表工具之一。
它以功能强大、动态和可操作的报表解决方案，它将帮助你通过网络设计、开发、可视化及发布报表，或嵌入到企业应用之中。
VS开发者从原来的老版本升级至VS2019或更高时会发现，之前的CrystalDecisions.CrystalReports.Engine版本太低了，出现了未能加载文件或程序集“CrystalDecisions.ReportAppServer.CommLayer“的错误。
这里给大家下载好了VS中开发所必须的最新DLL和IDE工具

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。