编程演示三种存储管理方式的地址换算过程，分别为分页方式的地址换算，分段方式的地址换算，段页式的地址换算。
程序主要有三个功能，分别是分页方式的地址换算，分段方式的地址换算，段页式的地址换算。
Switch函数包含3个case语句，分别用page，Segment，SegPagt完成分页方式的地址换算，分段方式的地址换算，段页式的地址换算。

完整英文版IEC61558-1：2017（Ed3.0）Safetyoftransformers,reactors,powersupplyunitsandcombinationsthereof-Part1:Generalrequirementsandtests(变压器、电抗器、电源装置及其组合的安全第1部分：一般要求和试验)。
本标准涉及变压器、电抗器，电源装置及其组合的安全方面，例如电气，热和机械安全。
该文件涵盖以下独立或相关的固定或便携式类型的干式变压器，电源单元，包括开关模式电源单元，电抗器及其组合，在安全领域。
绕组可以被封装或未被封装。
它们不构成分销网络的一部分。

PCA降维+分类器python语言写的主成分分析代码可以跑python3.6版

用JAVA写的LR0语法分析器。
能对输入的文法进行判断是否符合LR0文法。
生成分析表和DFA对输入的字符串进行分析

基于2011年6月1日至16日先进微波扫描辐射计(AMSR-E)的观测资料，采用改进的主成分分析算法，对欧洲陆地区域的无线电频率干扰(RFI)进行识别和分析。
研究发现影响英国和意大利的X波段RFI源主要是稳定的、持续的地面主动源，而影响欧洲其他国家的RFI则主要是反射的静止电视卫星信号对星载微波被动传感器观测的干扰。
源于静止电视卫星的RFI出现位置和强度随时间周期性变化，在欧洲陆地多出现在星载微波辐射计升轨观测上，降轨观测则几乎不受其干扰。
RFI出现位置和强度与星载微波辐射计扫描方位角和观测视场相对静止电视卫星的方位有关，只有当星载微波辐射计视场扫描方位角大小与该视场相当于静止卫星发射方位角大小接近时该视场易受RFI影响。

全本，全网独一份啊

本资源是本人在大学四年里设计和研究的成果，主要研究sxy飞行控制的控制方法，方案采用的是9轴mpu9150，包含3轴陀螺仪+3轴加速计+3轴地磁计，陀螺仪采用四元数+欧拉角算法解算出xyz姿态角度，采用了加权系数串级pid控制算法（内环+外环鲁棒控制）使系统更加稳定、安全、和更具鲁棒性，采用卡尔曼滤波算法滤掉和平滑滤波算法滤除高频成分和突变情况，使角度更加平滑，输出更稳定，采用数字补偿控制飞行器漂移，采用24l01无线模块远程控制飞行姿态，采用超声波和z轴加速度控制高度和定高，实践飞行的效果比较好，飞行器飞行很稳定，抗干扰强、鲁棒性强，向下或向上拉扯抗拉力强，最大角度恢复速度快，稳定时间短，最大仰角下1-2次反馈就恢复水平，本代码和控制算法仅供大家学习和参考，请勿上传到其他网站赚取积分，否则将追究责任！

DFA的全程是去趋势波动分析法，该方法的一个优点是它可以有效地滤去序列中的各阶趋势成分,能检测含有噪声且叠加有多项式趋势信号的长程相关,适合非平稳时间序列的长程幂律相关分析。

所有资源已经打包上传，很好的学习资料。
基于FPGA的分频器设计1）系统时钟1MHz；
2）要求能产生2分频～16分频信号，分频系数步进值为1；
3）“分频系数置数”按钮每按一次，分频系数增加1，增加到16后如果再次按下“分频系数置数”按钮，分频系数回归到2；
置数结束后，按下“启动”按钮，系统按照指定的分频系数生成分频信号；
4）n分频后，“1”电平持续的时间要求1～n-1可调，步进值1；
5）“占空系数置数”按钮每按一次，“1”电平持续时间增加1，增加到n-1后如果再次按下“分频系数置数”按钮，“1”电平持续时间回归到1；
再按下“启动”按钮后，系统按照指定的“1”电平持续时间生成分频信号；

脑电信号(Electroencephalograph，EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多特征量来描述其特征信号。
P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时，在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波，是事件相关电位(Event-RelatedPotential，ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。
脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。
P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动，适合于脑机接口应用。
本文针对P300脑电信号的特点，即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的，所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位，然后采用EGI64导脑电系统采集原始脑电信号，再用Net-Station软件对原始数据进行预处理，预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(ArtifactDetection)、坏通道替换(BadChannelReplacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(AverageReferencing)、基线校正(BaselineCorrection)等，最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极，确定少量活跃电极分布在头顶位置，活跃电极主要集中在后脑区域，为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。

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。