EDA实验LCD滚动显示学号代码,上课实验用到的代码~已经测试~

《Origin9.0科技绘图与数据分析超级学习手册》是一本专为用户深度学习Origin9.0软件而设计的教程，旨在帮助用户掌握如何高效地利用该软件进行科学绘图和复杂的数据分析。
Origin9.0是科研人员和工程师常用的图形用户界面（GUI）应用程序，尤其在实验数据处理、可视化以及统计分析等方面表现出色。
Origin9.0提供了丰富的2D和3D绘图类型，包括散点图、线图、柱状图、饼图、等高线图、表面图等，适用于各种科研领域。
在绘图过程中，用户可以自定义颜色、线条样式、符号形状，以及添加图例、坐标轴、网格线等元素，使图表更具专业性和可读性。
此外，Origin支持批量处理，能快速生成多图并排比较，对于论文发表或报告制作非常方便。
在数据分析方面，Origin9.0包含多种内置统计函数和分析工具，如基本的平均、标准差、回归分析，到高级的傅里叶变换、主成分分析（PCA）、非线性拟合等。
用户可以通过工作表中的公式栏直接输入计算公式，或者利用内置的分析菜单进行操作。
此外，Origin还支持自定义脚本，通过LabTalk语言，用户能够编写复杂的数据处理和分析程序，提高工作效率。
在学习资源中，课件通常会涵盖基础操作，如数据导入、工作表管理、图形创建与编辑，以及高级功能，例如曲线拟合、数据分析模板的定制。
这些内容有助于初学者迅速上手，并逐步深入到高级应用。
同时，提供的数据文件可能包含了实例数据，供学习者实践操作，通过实际操作来巩固理论知识。
自学Origin9.0时，建议按照以下步骤进行：1.学习基础界面和工作流程：了解Origin的工作窗口布局，掌握新建项目、导入数据、编辑工作表的基本操作。
2.探索绘图功能：逐一尝试不同类型的2D和3D图表，学习如何调整图表属性，使图表满足专业要求。
3.熟悉数据分析工具：通过实例数据，练习使用内置的统计和分析函数，理解其原理和应用场景。
4.实践曲线拟合：学习如何使用Origin的拟合功能，对数据进行非线性拟合，探究数据背后的规律。
5.学习LabTalk编程：逐步了解和应用LabTalk语言，编写自定义脚本，实现自动化处理。
6.定制和保存工作流程：学习如何保存个人的分析模板，提高工作效率。
通过深入学习和实践《Origin9.0科技绘图与数据分析超级学习手册》中的内容，用户将能够熟练掌握Origin9.0的各项功能，提升科研和工程领域的数据分析能力。

本资源为MOEAD的python代码，实验问题为ZDT1,ZDT2,ZDT3,ZDT6,DTLZ1,DTLZ2，实验结果和文档见上一次的资源。

数字电子钟具体要求：1、以24小时为一个计数周期；
具有“时”、“分”、“秒”数字数码管显示电路；
2、具有校时功能；
3、整点前10秒，数字钟会自动报时，以示提醒；
4、设计+5V直流电源。
（设计220V输入，+5V输出）5、启动电路。
6、用PROTEUS画出电路原理图仿真成功再用数字电子技术实验箱验证。
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留言板实验报告,里面有源代码，和部分说明。
欢迎你的下载。

五棱镜扫描检测具有结构简单、检测周期短等优点，可实现低阶像差的高精度检测，是指导大口径、超大口径平面镜光学加工的有效途径。
基于光线矢量追迹理论，建立五棱镜扫描检测系统数学模型，并采用最小二乘法推导出系统测量精度与系统主要光学元件角度变化量之间的解析表达式。
在此基础上，分析了系统测量精度对元件装调精度的灵敏度，给出了系统精确装调的实施方案，并进行了系统装调试验，探索出适合大口径平面镜检测的五棱镜扫描检测系统装调流程。
实验结果表明，由装调过程引起的系统测量误差可控制在40nrad以内。
通过理论分析和装调试验，验证了使用五棱镜扫描检测技术进行大口径平面检测的可行性。

菜鸟的笔记

16.《蚁迹追踪及其他数学探索》(美国)戴维·盖尔编著朱惠霖译2001年12月第一版17.《拓扑实验》(美国)斯蒂芬·巴尔著，许明译2002年2月第一版18.《圆锥曲线的几何性质》(英国)A·科克肖特F·B·沃尔特斯著蒋声译2002年2月第一版19.《数学无国界：国际数学联盟的历史》(美国)奥利·莱赫托著王善平译张奠宙校2002年8月第一版20.《意料之外的绞刑和其他数学娱乐》(美国)马钉加德纳著胡乐士译齐民友校2003年3月第一版

物的叶子和花瓣组织，对研究植物的生长发育，以及植物的健康状况具有重要的意义。
而通常情况下使用图像采集技术可以方便和直观的获取整株植物或者部分植物图像信息，然而仅仅获取了图像还不够，还需要对植物图像中的信息进行图像分割，有效并精确的获得植物图像的叶子、花瓣信息，排除无关信息的干扰，进而为分析植物的生长发育以及健康状况奠定良好的基础，在获得叶子、花瓣信息的时候，最有效的方法便是图像分割方法。
本论文通过研究、分析当前的植物彩色图像的分割技术，设计了一个基于植物彩色图像的分割系统模型，实现植物彩色图像的自动分割，并利用MATLAB对核心的算法进行仿真实验，实验结果表明，本文采用的K-means方法和基于H值的聚类方法都获得了较好的分割效果。

相关博客见https://blog.csdn.net/boss_crabe/article/details/80760081

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。