Labview程序

复旦大学nios教材，一共有十章的内容，结合quartusii软件有详细的例子，图文并茂，可与周立功的sopc嵌入式系统基础教程配合学习nios(Nios, Fudan University, teaching materials, a total of 10 chapters, combined with software quartusii detailed examples, illustrations may be weeks of sopc meritorious basis for embedded systems with the tutorial to learn nios)

经典问题：母牛问题，只是一个作业，希望能对初学者有点帮助-Classic problem: cow problem, is just a job, hoping to be helpful for beginners

这是一个测试的输入和输出的一些花哨的文本样品和音频也许以后： D： 

说明：  基于遗传算法的封装模式的数据特征提取，利用数据对自身进行训练并能完全依靠特征对分类效果进行评价。(In genetic algorithm, the above features are combined in a special way: parallel search based on chromosome group, selection operation, exchange operation and mutation operation with guessing property.)

pot模型参数估计, 其中有个超额均值函数图, 以及超额数按gpd分布拟合后的残差与指数分布的q-q图(Extreme value theory ; POT model)

说明：  能够实现起泡法，二分法，堆排序，插入排序，选择排序，快速排序六种方法对100个数进行排序的时间空间复杂度进行比较(To achieve foaming method, dichotomy, Heap Sort, Insertion Sort, Selection Sort, Quick Sort six methods on 100 the number of sort of time and space complexity comparison)

Dxsound component tutorial

介绍基于ＭＡＴＬＡＢ平台的可视化编程． 重点介绍了数据和函数的可视化．-Introduction Based on MATLAB platform visual programming. Focuses on data and function visualization.

车轮上刻有一圈共n个英文小写字母，滚滚向前每碾过一圈就留下一条印迹，这类印迹都是长度为n的字符串。显然，从不同位置开始碾，可能得到不同的印迹。既然历史的车轮滚滚向前，故不必考虑向后碾的情况。于是，一个车轮最多对应于n条不同的印迹；反之，不同的印迹也可能来自相同的车轮。 也就是说，两条印迹若能通过循环移位相互转换，则它们来自同一条车轮。比如，所谓的循环左移k位，是指将字符串"s1 ... sk sk+1 ... sn"转换为"sk+1 ... sn s1 ... sk"。 现在，已知不同车轮的m条印迹，请你核对它们的所属的车轮。 输入 　　第一行有两个正整数，即车轮周长n和印迹总数m。 接下来的m行分别给出m条印迹，长度均为n。 输出 　　共m行，依次对应于m条印迹。 　　若第i条印迹与之前的第k条（0 < k < i）印迹来自同一车轮，则输出编号k；若存在多个这样的k，则输出最小者。否则（第i条印迹所来自的车轮不同于之前的所有车轮），则输出0。(If strip I imprinting and previous article K (0 < K < I) imprinted from the same wheel, the output number k is output; if there are many such K, the output is the smallest. Otherwise (the wheel from the I mark is different from all the previous wheels), the output is 0.)

主要是有限元分析，建立梁的模型，对照《有限单元法》这本书学习，事半功倍(It is mainly the finite element analysis, the establishment of beam model, compared with the book "finite element method" study, get twice the result with half the effort)