产生的信号可以是正弦波或方波、三角波、锯齿波；
可以用SignalTap逻辑分析。
可以用ModelSim仿真。
全部打包在文件中。
工程适用版本为QuartusII13.0，不可低于该版本。
原理：采用DDS技术，将所需生成的波形写入ROM中，按照相位累加原理合成任意波形。
此方案得到的波形稳定，精度高，产生波形频率范围大，容易产生高频。
本实验在设计的模块中，包含以下功能：（1）通过freq信号输入需要的频率的值；
（2）通过wave_sel信号选择所需的波形；
（3）通过amp_adj信号选择波形放大的倍数。
在该设计中，包含3个模块：频率控制器，根据输入的频率值输出步进值step_val。
相位累加器，根据步进值step_val控制对应地址的变化。
波形放大器，对rom输出的数据进行放大。

安装step75，5需要的工具。
跳过监测阶段的必须品

国内找了很久都没找到，跑去外网下了一个，分享给大家，Stanford教授StephenBoyd的cvxoptimization课程附加练习的答案

使用AbstractTableModel构建Table在表格中添加JButton按钮，之前在网上找了2天没有找到好用的程序，最终终于找到一个好用的例子。
不要使，我退你们分。
。
singtheSwingJTableclasscanquicklybecomeastickybusinesswhenyouwanttocustomizeittoyourspecificneeds.FirstyoumustbecomefamiliarwithhowtheJTableclassisorganized.IndividualcellsarerenderedbyTableCellRendererimplementations.ThetablecontentsarerepresentedbyanimplementationoftheTableModelinterface.Bydefault,JTableusesDefaultTableCellRenderertodrawitscells.DefaultTableCellRendererrecognizesafewprimitivetypes,renderingthemasstrings,andcanevendisplayBooleantypesascheckboxes.ButitdefaultstodisplayingthevaluereturnedbytoString()fortypesitdoesnotspecificallyhandle.YouhavetoprovideyourownTableCellRendererimplementationifyouwanttodisplaybuttonsinaJTable.TheTableCellRendererinterfacecontainsonlyonemethod,getTableCellRendererComponent(...),whichreturnsajava.awt.Componentthatknowshowtodrawthecontentsofaspecificcell.Usually,getTableCellRendererComponent()willreturnthesamecomponentforeverycellofacolumn,toavoidtheunnecessaryuseofextramemory.Butwhenthecontentsofacellisitselfacomponent,itisallrighttoreturnthatcomponentastherenderer.Therefore,thefirststeptowardshavingJButtonsdisplaycorrectlyinaJTableistocreateaTableCellRendererimplementationthatreturnstheJButtoncontainedinthecellbeingrendered.Intheaccompanyingcodelisting,JTableButtonRendererdemonstrateshowtodothis.EvenaftercreatingacustomTableCellRenderer,you'restillnotdone.TheTableModelassociatedwithagivenJTabledoesnotonlykeeptrackofthecontentsofeachcell,butitalsokeepstrackoftheclassofdatastoredineachcolumn.DefaultTableModelisdesignedtoworkwithDefaultTableCellRendererandwillreturnjava.lang.String.classforcolumnscontainingdatatypesthatitdoesnotspecificallyhandle.Theexact

function[CellSpace_nextstepVehicleSpace]=TrafficSimulating(SimTime,TimeStep,CellSpace_current,CellSpace_nextstep,VehicleSpace,VMAX)%TRAFFICSIMULATINGSummaryofthisfunctiongoeshere%仿真程序主体CellSpace_Init=CellSpace_nextstep;%读取信号配时数据SignalCycleMat=load('SignalCycleInfo.ini');sCycle=SignalCycleMat(1);%周期长度sGreenTime=SignalCycleMat(2);%绿灯时长sRedTime=SignalCycleMat(3);%红灯时长%%是否加载换道模型LaneChangingModelINIMat=load('LaneChangingModeInfo.ini');UseLaneChangingModelFlag=LaneChangingModelINIMat(1);end

Title:RMachineLearningEssentialsAuthor:MicheleUsuelliLength:218pagesEdition:1Language:EnglishPublisher:PacktPublishingPublicationDate:2014-11-25ISBN-10:178398774XISBN-13:9781783987740GainquickaccesstothemachinelearningconceptsandpracticalapplicationsusingtheRdevelopmentenvironmentAboutThisBookBuildmachinelearningalgorithmsusingthemostpowerfultoolsinRIdentifybusinessproblemsandsolvethembydevelopingeffectivesolutionsHands-ontutorialexplainingtheconceptsthroughlotsofpracticalexamples,tipsandtricksWhoThisBookIsForIfyouwanttolearnhowtodevelopeffectivemachinelearningsolutionstoyourbusinessproblemsinR,thisbookisforyou.Itwouldbehelpfultohaveabitoffamiliaritywithbasicobject-orientedprogrammingconcepts,butnopriorexperienceisrequired.InDetailRMachineLearningEssentialsprovidesyouwithanintroductiontomachinelearningwithR.Machinelearningfindsitsapplicationsinspeechrecognition,search-basedoperations,andartificialintelligence,amongotherthings.Youwillstartoffbygettinganintroductiontowhatmachinelearningis,alongwithsomeexamplestodemonstratetheimportanceinunderstandingthebasicideasofmachinelearning.ThisbookwillthenintroduceyoutoRandyouwillseethatitisaninfluentialprogramminglanguagethataidseffectivemachinelearning.Youwilllearnthethreestepstobuildaneffectivemachinelearningsolution,whichareexploringthedata,buildingthesolution,andvalidatingtheresults.Thebookwilldemonstrateeachstep,highlightingtheirpurposeandexplainingtechniquesrelatedtothem.Bytheendofthisbook,youwillbeabletousethemachinelearningtechniqueseffectively,identifybusinessproblems,andsolvethembyapplyingappropriatesolutions.TableofContentsChapter1.TransformingDataintoActionsChapter2.R–APowerfulToolforDevelopingMachineLearningAlgorith

步进电机28BYJ48+L298N+驱动库

ERP迁移至S4HANA第三步LogisticsPreparationActivities

逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。
以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。
这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。
以保证最后所得到的解释变量集是最优的。
本文件结合实例利用MATLAB实现逐步回归法

defGMM_algorithm(iterMax,gmm,dataset):'''高斯混合聚类算法:paramiterMax:最大迭代次数:paramgmm:保存gmm模型的数据:return:簇划分结果'''step=0m=len(dataset)flagMat=np.mat(np.zeros((m,1)))#保存每个样本的簇标记lateProbMat=np.mat(np.zeros((m,3)))#保存后验概率whilestep3):k+=1print(k)mark=['or','ob','og','ok','^r','+r','sr','dr','＜r','pr']#画出所有样例点属于同一分类的绘制同样的颜色foriinrange(numSamples):

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。