设计一个程序来模拟一个简单的手持计算器。
程序支持算术运算+、-、*、/、=、以及Ｃ（清除）、A（全清除）操作。
基本要求程序运行时，显示一个窗口，等待用户输入，用户可以从键盘输入要计算的表达式，输入的表达式显示在窗口中，用户键入’=’ 符号后，窗口显示出结果。
测试数据程序输入不少于5种不同的表达式进行测试。
实现提示可定义一个计算器类，该类包括两个组件对象，一个计算引擎和一个用户接口，用户接口对象处理接受的键盘输入信息，并显示答案，计算引擎对象对给出的数据执行相应操作，并存储操作的结果。
选作内容如果用户输入的表达式不合法，可以判别出来并给出相应的错误提示

CC2530结合了领先的RF收发器的优良性能，业界标准的增强型8051CPU，系统内可编程闪存，8-KBRAM和许多其它强大的功能。
CC2530有四种不同的闪存版本：CC2530F32/64/128/256，分别具有32/64/128/256KB的闪存。
CC2530具有不同的运行模式，使得它尤其适应超低功耗要求的系统。
运行模式之间的转换时间短进一步确保了低能源消耗

接受者操作特性曲线（receiveroperatingcharacteristiccurve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivitycurve）。
得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。
接受者操作特性曲线就是以虚惊概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。

自己练手写的几个例子：demo1和demo2是echart两种不同的写法，数据是写死的，仅供参考，推荐以demo2为模板。
demo3、demo4、demo5是ajax动态从后台获取json数据的例子。
demo3是折线图和柱状图。
demo4是饼图。
demo5是双折线(柱状)图。

神经网络模型能够从音频演讲中检测出五种不同的男/女情绪(DeepLearning,NLP,Python)

两种不同的做法，用java实现海明码，先输入一个数据，得到海明码，在输入海明码，如果错误，则提示哪位出错且纠正为正确的海明码

Houston 2013数据集是一个结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术的数据集，主要用于遥感与地理信息系统研究领域。
该数据集针对地理信息的精确分析，包含了丰富的空间维度信息和光谱维度信息，使得它在地表覆盖分类、城市环境监测、农业遥感等多个领域具有重要的研究价值。


具体来说，高光谱成像技术能够在连续的光谱波段范围内获取地物的光谱信息，HSI数据集因而包含了成千上万的光谱波段，能够反映出地物在不同波长下的反射特性。
这些信息对于识别和分类不同的地物类型，如植被、水体、人造地物等具有重要意义。


另一方面，激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量反射回来的信号来获得地表的高精度三维结构信息。
LiDAR数据集通常包括地物的高度信息、形状细节以及地表粗糙度等特征，这些信息对于地形分析、建筑物建模以及树木高度测量等方面至关重要。


Houston 2013数据集将HSI与LiDAR数据集分别划分为测试集和训练集，这样的划分可以用于开发和评估地表分类和遥感影像解译算法。
在遥感影像解译中，测试集用于验证算法的准确性，而训练集则用于训练分类器或机器学习模型，使得模型能够学习如何区分不同的地物类别。


该数据集的文件名称列表揭示了数据集的结构，其中HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表了高光谱成像数据集的测试集和训练集，LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat分别代表了激光雷达数据集的测试集和训练集。
TeLabel.mat和TrLabel.mat则可能包含了对应测试集和训练集的标签信息，即每一块地物的具体类别标签。


在处理这些数据集时，研究者需要熟悉遥感影像分析的常用工具和方法，例如使用ENVI、ArcGIS、ERDAS Imagine等软件对HSI数据进行预处理和分析，以及使用Terrascan、LIDAR360等软件对LiDAR数据进行点云处理。
除此之外，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）在处理HSI数据中也显示出强大的能力，它可以自动提取和学习光谱特征，对于提高分类精度具有显著效果。


Houston 2013数据集通过提供两种不同的遥感技术所获得的综合数据集，为遥感领域的研究者提供了一个宝贵的实验平台，使得他们可以在此基础上开发和测试新的地表分类算法和模型，进而推动遥感技术在环境监测与分析中的应用与发展。

基于JavaEE的电子购物网站课程设计，使用struct框架，Myeclipse8.5+tomcat6.0+sql20081）系统管理：分三种不同权限的用户：系统管理员、顾客、商家，主要实现系统管理员对商家、顾客的管理，可以添加、删除用户。
2）前台页面：可以展示商品，实现商品的简单的按名称搜索。
3）顾客模块：可以实现顾客账号的注册、登录、浏览商品、添加商品到购物车、提交订单、查看购买信息及订单流程。
4）商家模块：可以添加、删除、修改商品信息；
可以查看订单、发货。

基于神经网络的手写体数字识别，它是用matlab实现的，其中用3种不同的神经的网络方法实现了手写体数字的识别，非常利于初学者的学习和交流。

通过研究恒模盲均衡算法的特点,本文提出了一种基于Simulink的恒模盲均衡算法的建模方法。
该方法避开了使用复杂编程语言的实现方式,而是采用基于物理级的动态可视化的建模方法。
为了验证仿真模型的正确性和有效性,本文构建了BPSK数字通信系统,并以该通信系统为平台,对其均衡性能进行了仿真分析。
为了分析该算法的优缺点,与基于LMS算法和RLS算法的非盲均衡器进行了对比,给出了三种不同均衡算法的系统误码率、星座图及收敛曲线。
仿真结果表明:本文对恒模盲均衡算法的建模方法是正确的,具有很好的对时变信道均衡的性能,并且系统的误码性能很好,而且该算法不需要任何输入信号的先验知识。
同时,本文也指出了该算法存在收敛较慢、系统误码率较高的缺点。

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。