预备功能字是使数控机床建立起某种加工方式的指令，如插补、刀具补偿、固定循环等。
G功能字由地址符G和其后的两位数字组成，从G00—G99共100种功能。
JB3208-83标准中规定如下表：

汉字编码转换工具，完成了汉字与　utf-8gb2312unicode互转，开发者多百多度　qq:547170882

100多个模板，最全的mindjet模板

介绍一个简单的程序，用于计算无法直接加载到内存（1GB）的大文件（100GB）中最常出现的url的topn。
用法生成测试数据makedata使用1GB网址进行测试maketest使用100GB网址运行makerun算法根据hash（url）将输入文件拆分为1009个小文件。
加载每个小文件，通过dict计算url的出现次数，然后通过堆获取topn出现次数。
合并步骤2中所有出现的topn事件，并获得最终的topn并进行打印。
复杂度分析N是网址数。
NS是分割文件的数量，等于1009。
K是我们想要的结果URL的数量，等于100。
BS是缓冲区大小的大小，可能是4096或8192，请参见步骤1从输入文件读取或写入拆分文件的时间均为N/BS*T（diskio），哈希计算的时间为N*T（hash），因而时间复杂度为O（max（2*N

编程实现一个4维的立方体网络仿真，网络节点按照如下方式运行，实验要求：1.网络节点按照默认的顺序，如节点标识0，1，…，15从小到大的顺序依次产生一个数据包。
2.节点产生（或接收到）一个数据包后，随机选择一个相邻节点发送数据包，依此规则重复执行，直至产生数据包的节点接收到自己的数据包后，直接删除该数据包。
超级立方体网络指具有d个维度的网络具有2d个网络节点，网络节点按照0，1，2，…2d-1顺序进行编号。
标识i的节点采用二进制方式可表示为d位的二进制序列，网络任意两个节点二进制方式表示的d位标识符，对应位只有某一位不同时，表示节点是直接相邻接，否则，两个节点之间不存在直接相邻接。
例如，对于一个3维的超级立方体网络，网络中存在8（8=23）个网络节点，如0(000)，1(001)，2(010)，3(011)，4(100)，5(101)，6(110)，7(111)。
网络拓扑结构按照如下方式连接，节点0(000)与节点1(001)，2(010)，4(100)直接相临接，因节点0(000)与节点1，2，4分别在第1位，第2位，第3位不同（从左往右数），其他节点按此规律相邻接。

调研并寻觅一种算法，求函数（式1）的最优解f(x)=∑_(i=1)^(N-1)▒[100*(x_i^2-x_(i+1))^2+(1-x_i)^2](式1)x_i∈[-5.12，5.12]

共有七个完整算法%1.基于聚类的RBF网设计算法%一维输入，一维输出，逼近效果很好！SamNum=100;%总样本数TestSamNum=101;%测试样本数InDim=1;%样本输入维数ClusterNum=10;%隐节点数，即聚类样本数Overlap=1.0;%隐节点重叠系数%根据目标函数获得样本输入输出rand('state',sum(100*clock))NoiseVar=0.1;Noise=NoiseVar*randn(1,SamNum);SamIn=8*rand(1,SamNum)-4;SamOutNoNoise=1.1*(1-SamIn+2*SamIn.^2).*exp(-SamIn.^2/2);SamOut=SamOutNoNoise+Noise;TestSamIn=-4:0.08:4;TestSamOut=1.1*(1-TestSamIn+2*TestSamIn.^2).*exp(-TestSamIn.^2/2);figureholdongridplot(SamIn,SamOut,'k+')plot(TestSamIn,TestSamOut,'r--')xlabel('Inputx');ylabel('Outputy');Centers=SamIn(:,1:ClusterNum);NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号while1,NumberInClusters=zeros(ClusterNum,1);%各类中的样本数，初始化为零IndexInClusters=zeros(ClusterNum,SamNum);%各类所含样本的索引号%按最小距离原则对所有样本进行分类fori=1:SamNumAllDistance=dist(Centers',SamIn(:,i));[MinDist,Pos]=min(AllDistance);NumberInClusters(Pos)=NumberInClusters(Pos)+1;IndexInClusters(Pos,NumberInClusters(Pos))=i;end%保存旧的聚类中心OldCenters=Centers;fori=1:ClusterNumIndex=IndexInClusters(i,1:NumberInClusters(i));Centers(:,i)=mean(SamIn(:,Index)')';end%判断新旧聚类中心能否一致，是则结束聚类EqualNum=sum(sum(Centers==OldCenters));ifEqualNum==InDim*ClusterNum,break,endend%计算各隐节点的扩展常数（宽度）AllDistances=dist(Centers',Centers);%计算隐节点数据中心间的距离（矩阵）Maximum=max(max(AllDistances));%找出其中最大的一个距离fori=1:ClusterNum%将对角线上的0替换为较大的值AllDistances(i,i)=Maximum+1;endSpreads=Overlap*min(AllDistances)';%以隐节点间的最小距离作为扩展常数%计算各隐节点的输出权值Distance=dist(Centers',SamIn);%计算各样本输入离各数据中心的距离SpreadsMat=repmat(Spreads,1,SamNum);HiddenUnitOut=radbas(Distance./SpreadsMat);%计算隐节点输出阵HiddenUnitOutEx=[HiddenUnitOut'ones(SamNum,1)]';%考虑偏移W2Ex=SamOut*pinv(HiddenUnitOutEx);%求广义输出权值W2=W2Ex(:,1:ClusterNum);%输出权值B2=W2Ex(:,ClusterNum+1)

java功能学习研究

我在X893的设计基础上重新设计了STM32F103CMSIS-DAP调试器（名字好长，应该缩写一下：F103-DAP）。
支持Cortex-M0/M0+/M3/M4/A7调试，并支持其他厂牌产品；
支持mikroBUS，可以立刻获得超过百种扩展板，构建客户使用；
支持pySWD/pyOCD等开源调试工具和编程工具。

平台管理维护-数据库平台编码技术能力考试2级课程名称oracle数据库系统编程课程号MD02考试时间90分钟考试方式（闭）卷（共6页）（本试卷满分100分，60分合格，答案请写在答题卡上）一、选择题（含单选题和多选题，每题2分，共60分）在每小题列出的四个备选项中只有1个或2个是符合题目要求的，多选题已用*标识出来，错选或未选均无分。
1、下面哪条SQL语句会前往结果A．select1fromdualwherenull=null;B.select1fromdualwherenull='';C．select1fromdualwhere''=''D.select1fromdualwherenullisnull;2、在创建需要存储客户资料表中的所有列值的记录变量时，将使用什么A.%TYPEB.%ROWTYPEC.列列表D.%ROWCOUNT

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。