松翰芯片的一些例程，在官网也能下载到，这些例程都是最简单的例子。

红外光谱处理软件专业版Omnicv8.0.这是ThermoNicolet公司的旗舰产品,也是市场上最好的红外光谱处理软件.它可以读取和处理世界上大多数厂家的红外图谱.功能强大！！！支持vista系统最大特色:增加了谱库管理功能,可直接调用库内标准谱图！！！iso文件里面只有sample谱库，如果需要可直接下载rar文件后替换llibs目录就可以使用谱库了。
安装时不要解压iso文件，用虚拟光驱安装，lib.rar文件直接解压到谱图库的上级路径下（默认位置是C:MyDocumentsOMNIC），不需要序列号，直接使用。

一个简单的投资组合网站

示例AnsiblePlaybook提供DigitalOcean小滴这是一个示例剧本，说明了如何使用Ansible创建和设置DigitalOcean小滴。
您可以通过此剧本使用命令行启动并配置小滴。
该剧本具有以下功能：旋转DigitalOcean小滴将小滴的IP地址添加到设置交换文件安装和设置fail2ban设置简单的防火墙设置时区添加具有sudo访问权限的新用户帐户为新用户帐户添加公共ssh密钥对Droplet禁用密码认证拒绝root登录到Droplet安装UnattendedUpgrades软件包以进行自动安全更新（可选）安装LEMP堆栈（可选）安装Docker先决条件Ansible＞=2.4.0.0用法克隆此仓库：gitclonehttps://github.com/jasonheecs/ansible-digitalocean-sample-playbooks.gitcdansible-digitalocean-sample-playbooks将group_vars/all/secret.yml.example文

内含Digital_baseband_array.mDigital_baseband_awgn.mDigital_baseband_ber.mDigital_baseband_eye_pattern.mDigital_baseband_filterR.mDigital_baseband_filterT.mDigital_baseband_judgement.mDigital_baseband_noise.mDigital_baseband_noise_va.mDigital_baseband_sample.mDigital_baseband_send_signal.mshyx.msqrt_shyx.mdtft2.midft.m等子程序或函数

用于Nx工作区的跨平台（xplat）工具xplat是的增值包，可为不同的平台/框架组合提供其他应用程序生成器和可选的支持体系结构。
当前支持的平台使用JavaScript，HTML和CSS构建跨平台的桌面应用程序。
使用Web在适用于任何平台的一个代码库中构建出色的应用程序。
通过直接从JavaScript直接访问本机api来构建丰富的iOS和Android应用。
快速开始npxcreate-nx-workspace@latest在提示下：提供一个名字选择emptynpmi@nstudio/xplat-D您现在可以创建应用了：nxgapp应用程式产生范例附加的应用程序生成器可以按以下方式使用：电子电子应用程序生成器可以将工作空间中的任何Web应用程序用作目标。
如果您还没有网络应用，请先创建一个：nxgappsample选择web您现在可以将网络应用程序用作电子目标：nxgappdesktop--target=web-sample选择electron开发：npmrunstart.electro

《指针式时钟》问题分析,功能分析（1）正确显示系统时钟；
（2）能准确定位时钟刻度和时分秒针的位置；
（3）能随窗口大小的变化而变化。
运行效果图：http://blog.csdn.net/dxzysk/article/details/9904461

设计SAMPLE语言的词法分析器检查要求：启动程序后，先输出作者姓名、班级、学号（可用汉语、英语或拼音）；
请求输入测试程序名，键入程序名后自动开始词法分析并输出结果；
输出结果为单词的二元式序列（样式见样板输出1和2）；
要求能发现下列词法错误和指出错误性质和位置：非法字符，即不是SAMPLE字符集的符号；
字符常数缺右边的单引号（字符常数要求左、右边用单引号界定，不能跨行）；
注释部分缺右边的界符*/（注释要求左右边分别用/*和*/界定，不能

在MDK下使用STM32对M100飞行器sample进行配置，使之能够在模拟器下飞行

这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

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。