RPN计算器ProgramInputEachlineoftheinputfile(prob12.in)containsaseriesofnumbersandoperators.TheprogrammustevaluatetheselinesasRPNexpressions.Alltokensareseparatedbyoneormorespaces.Numbersmaybenegative.Validoperatorsare+(addition),-(subtraction),*(multiplication)and/(division).ThelastlineofthefilecontainsonlythewordEND:1637+*432.12513–*20+5–3*42/631–/++ENDProgramOutputTheprogramwillprintthecomputedresultofeachRPNexpressiononaseparateline.16096.5-10

PD数据库由训练和测试文件组成。
培训数据属于20名PWP（6名女性，14名男性）和20名健康人（10名女性，10名男性），他们在伊斯坦布尔大学Cerrahpasa医学院神经系上诉。
从所有主题，采取多种类型的录音（26个声音样本，包括持续元音，数​​字，单词和短句）。
从每个语音样本中提取一组26个线性和时间-基于频率的特征。
由该专家医师确定的每个患者的UPDRS（（统一帕金森氏病评分量表）分数也可用于该数据集）因此，该数据集也可用于回归。
在收集由多种类型的录音组成的训练数据集并进行实验后，根据所获得的结果，我们继续在相同条件下通过同一医生的检查过程收集来自PWP的独立测试集。
在收集这个数据集的过程中，28名PD患者被要求分别只说出持续元音'a'和'o'三次，共计168次录音。
从该数据集的语音样本中提取相同的26个特征。
这个数据集可以作为一个独立的测试集来验证在训练集上获得的结果。

ST5.X的电机库文档说明，对这个电机库有简答的说明，不包含源代码文件

一.匹配(20)A.去睡觉B.起床C.在家D.去商店E.吃早饭F.读书 G.去游泳H.帮助妈妈I.踢足球J.看望奶奶　1. getup（）　　2.gotobed（）　　3. eatbreakfast（）　　4. athome（）　　5. readabook（）　　6. gotothestore（）　　7. helpmom（）　　8. goswimming（）

MATLAB中AR模型功率谱估计中AR阶次估计的实现-psd_my.rar（最近看了几个关于功率谱的问题，有关AR模型的谱估计，在此分享一下，希望大家不吝指正）（声明：本文内容摘自我的毕业论文——心率变异信号的预处理及功率谱估计）（按：AR模型功率谱估计是对非平稳随机信号功率谱估计的常用方法，但是其模型阶次的估计，除了HOSA工具箱里的arorder函数外，没有现成的函数可用，arorder函数是基于矩阵SVD分解的阶次估计方法，为了比较各种阶次估计方法的区别，下面的函数使用了'FPE','AIC','MDL','CAT'集中准则一并估计，并采用试验方法确定那一个阶次更好。
）………………………………以上省略……………………………………………………………………假设原始数据序列为x，那么n阶参数使用最小二乘估计在MATLAB中实现如下：Y=x;Y(1:n)=[];m=N-n;X=[];%构造系数矩阵fori=1:m  forj=1:n      X(i,j)=xt(ni-j);  endendbeta=inv(X'*X)*X'*Y';复制代码beta即为用最小二乘法估计出的模型参数。
此外，还有估计AR模型参数的Yule-Walker方程法、基于线性预测理论的Burg算法和修正的协方差算法等[26]。
相应的参数估计方法在MATLAB中都有现成的函数，比如aryule、arburg以及arcov等。
4.3.3AR模型阶次的选择及实验设计文献[26]中介绍了五种不同的AR模型定阶准则，分别为矩阵奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）定阶法、最小预测定误差阶准则（FinalPredictionErrorCriterion,FPE）、AIC定阶准则（Akaika’sInformationtheoreticCriterion,AIC）、MDL定阶准则以及CAT定阶准则。
文献[28]中还介绍了一种BIC定阶准则。
SVD方法是对Yule-Walker方程中的自相关矩阵进行SVD分解来实现的，在MATLAB工具箱中arorder函数就是使用的该算法。
其他五种算法的基本思想都是建立目标函数，阶次估计的标准是使目标函数最小化。
以上定阶准则在MATLAB中也可以方便的实现，下面是本文实现FPE、AIC、MDL、CAT定阶准则的程序（部分）：form=1:N-1  ……    %判断是否达到所选定阶准则的要求  ifstrcmp(criterion,'FPE')    objectfun(m1)=(N(m1))/(N-(m1))*E(m1);  elseifstrcmp(criterion,'AIC')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))2*(m1);  elseifstrcmp(criterion,'MDL')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))(m1)*log(N);  elseifstrcmp(criterion,'CAT')    forindex=1:m1        temp=temp(N-index)/(N*E(index));    end    objectfun(m1)=1/N*temp-(N-(m1))/(N*E(m1));  end    ifobjectfun(m1)＞=objectfun(m)    orderpredict=m;    break;  endend复制代码orderpredict变量即为使用相应准则预测的AR模型阶次。
（注：以上代码为结合MATLAB工具箱函数pburg,arburg两个功率谱估计函数增加而得，修改后的pburg等函数会在附件中示意，名为pburgwithcriterion）登录/注册后可看大图程序1.JPG(35.14KB,下载次数:20352)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传登录/注册后可看大图程序2.JPG(51.78KB,下载次数:15377)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传下面本文使用3.2.1实验设计的输出结果即20例经预处理的HRV信号序列作为实验对象，分别使用FPE、AIC、MAL和CAT定阶准则预测AR模型阶次，图4.1（见下页）为其中一例典型信号使用不同预测准则其目标函数随阶次的变化情况。
从图中可以看出，使用FPE、AIC以及MDL定阶准则所预测的AR模型阶次大概位于10附近，即阶次10左右会使相应的目标函数最小化，符合定阶准则的要求，使用CAT定阶准则预测的阶次较小，在5~10之间。
图4.2（见下页）为另一例信号的阶次估计情况，从中也可以得到同样的结论。
（注，实验信号为实验室所得，没有上传）登录/注册后可看大图图片1.JPG(28.68KB,下载次数:5674)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传

VCDS18.20操作手册。
中文版的，很不错的。
大众、奥达改装必备

PageAdmin注册机_商业密钥生成_去版权非破解版。
网上pageadmin破解版基本都不能用，还有一些只能发20条信息的，尽然要付钱才给完全破解版本，尼玛更坑爹。
下载后运行index.aspx文件，输入你的域名就可以生成商业密钥序列号，哈哈,程序文件直接在官方下载就可以了。
pageadmin注册机适用于pageadmin网站管理系统v3.0build20140123后的所有版本。

一个有montecaro模拟晶粒生长的Matlab源程序一个MonteCaro的模拟晶粒生长的程序%初始赋值Ln=200;%格点边长L=zeros(Ln);%格点矩阵Q=120;%总取向数step_num=500;%MC总步数interval_save_jpg=20;%图形存储间隔interval_stastics=2;%晶粒平均参数和相对密度统计间隔stastics_data=zeros(step_num/interval_stastics,5);%存储每interval_stastics次MCS后的平均晶粒尺寸和相对密度，存储格式为(MCS,graincount,averagearea,averagediameter,relativedensity)

在Excel中，括号是公式和函数构造的重要组成部分，它们在计算逻辑中起着至关重要的作用。
本主题将深入探讨“第5个：公式中的括号”这一知识点，旨在帮助你掌握如何有效利用括号来增强Excel公式的复杂性和精确性。
括号在Excel中的主要作用是控制计算顺序。
在数学中，我们遵循“先乘除后加减”的原则，而在Excel公式中，括号可以帮助我们打破这一顺序，优先解决括号内的运算。
例如，如果你有一个公式`=2+3*4`，Excel会先进行乘法运算，得到的结果是14。
但如果你写成`=(2+3)*4`，括号使得加法先执行，然后再乘以4，结果就变成了20。
括号可以用于组合多个函数。
在Excel中，你可以用括号来嵌套函数，让一个函数的结果作为另一个函数的输入。
比如，假设你想找到A列数值的平均值（AVG）并对结果取整（ROUND），你可以写成`=ROUND(AVERAGE(A:A),0)`。
这里，`AVERAGE(A:A)`的结果被`ROUND`函数处理，确保结果为整数。
再者，括号还可以用于数组公式。
数组公式可以处理多行多列的数据，通常需要使用Ctrl + Shift + Enter键组合输入。
例如，如果你要找出两列数据中相同的值，可以使用公式`=IF(A1:A10=B1:B10,"相同","不同")`，然后用Ctrl + Shift + Enter输入，这会在每个单元格中检查对应位置的值是否相等。
此外，括号在逻辑函数中也发挥着关键作用。
例如，在IF函数中，它分为三部分：条件、结果如果为真和结果如果为假。
IF函数的基本结构是`=IF(条件, 结果1, 结果2)`。
这里的括号确保了条件的正确设定和结果的清晰区分。
更进一步，嵌套IF函数时，括号就显得尤为重要。
你可以用括号来组织复杂的逻辑判断，例如`=IF(A1＞10, "大于10", IF(A1＜5, "小于5", "在5到10之间"))`，这个公式首先检查A1是否大于10，如果是，则返回"大于10"；
如果不是，再检查是否小于5，若是则返回"小于5"，否则返回"在5到10之间"。
我们不能忽视错误处理的情况。
当公式可能产生错误时，可以使用IFERROR函数结合括号来捕获并处理这些错误。
例如，`=IFERROR(A1/B1, "除数为零")`，如果B1为零导致除法错误，它将返回"除数为零"，否则返回正常的计算结果。
括号在Excel公式的运用中扮演了运算优先级设定、函数组合、数组处理、逻辑判断以及错误处理等多个角色。
熟练掌握括号的使用，能极大地提高你在Excel中的数据处理能力和工作效率。
通过实际操作和练习，你将能更好地理解和应用这些技巧，让你的Excel技能更上一层楼。

这份资料是宁夏长庆高级中学2020届高三物理上学期第一次月考试题，主要测试学生对高中物理基础知识的理解和应用能力。
试卷分为选择题和非选择题两部分，总分100分，考试时间为100分钟。
下面我们将针对试卷中的部分内容进行解析。
1. 热传递原理：题目指出甲物体向乙物体传递热量是因为甲的温度较高。
这体现了热力学的基本定律之一，热量总是从高温物体流向低温物体。
2. 分子动能的理解：题目中提到，温度相同时，不同物质的分子平均动能相同。
这是因为在一定温度下，所有物质的分子运动速度的平均值是相同的，而动能与分子的速度平方成正比。
3. 分子热运动：题目正确地指出了温度越高，悬浮微粒的布朗运动越剧烈，这是因为分子运动更活跃，对微粒的碰撞更频繁。
4. 阿伏加德罗常数的应用：题目通过阿伏加德罗常数、摩尔质量和密度计算了单位体积或质量的铜原子数目，揭示了微观世界与宏观世界的联系。
5. 冰变水的能量变化：冰在0℃变为水，体积减小，但温度不变，因此分子的平均动能不变，而这个过程中需要吸收热量，这部分热量转化为分子间的势能，使得分子间的相互作用力增强。
6. 晶体特性：晶体的特性包括规则的几何外形、各向异性（某些晶体）、固定的熔点。
题目中指出晶体熔化时吸收热量，但分子平均动能不变，说明是分子势能在增加。
7. 空气的干湿程度：人们感觉到的空气湿度实际上指的是相对湿度，即空气中水蒸气的实际压强与同温度下饱和水蒸气压强的比值。
8. 浸润与不浸润现象：鸭子羽毛不湿是因为毛细现象，细玻璃棒尖端变球形是表面张力的结果，粉笔吸墨水是浸润现象，而雨伞不漏水则是由于不浸润现象。
9. 热力学第一定律：气体对外做功100 J，同时吸收热量120 J，根据热力学第一定律，其内能增加了20 J。
10. 汽缸中的柴油燃烧：迅速向里推活塞可以压缩空气，提高空气温度，可能使柴油达到燃点。
11. 热力学第一定律的正负号：物体对外界做功W为负，吸热Q为正，内能增加ΔU为正，符合能量守恒。
12. 理想气体状态变化：理想气体在温度不变时体积膨胀，单位体积内的分子数目减少，但分子平均动能不变，分子速率的分布依然遵循麦克斯韦-玻尔兹曼分布。
13. 玻璃管中的水银柱：根据连通器原理，当左右两管水银柱静止时，中间管内水银柱高度等于两管高度之差的一半。
14. 气体实验定律图象：图a可能表示查理定律（压强与体积成反比，温度保持不变），图b表示玻意耳定律（压强与体积的乘积为常数，温度变化），图c可能表示查理定律，图d表示盖-吕萨克定律（体积与温度成正比，压强保持不变）。
15. 玻璃管中的气体：如果玻璃管粗细均匀，竖直放置，上部封闭，下部开口，那么当管子倾斜时，气体体积会随着水柱下降而增加，而气体压强会降低，这与玻意耳定律相符。
这些题目涵盖了热力学、分子动理论、气体定律、能量守恒等多个高中物理的核心知识点，旨在考察学生的综合理解和应用能力。

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。