用C#写的网络端口扫描器（含源代码）

亲测可用，使用的都是STM32F103基本的外设资源，一般的32板子都能用，只用连接下引脚既可。可以实现定频输出，斜率扫频输出及其他模式的输出，且稳定误差小。调了好几天才算调通，配置的就那四个寄存器，重要的是时序不要错。还有个血泪教训，我用的是JTAG下载调试的，占用了B口的两个引脚，我的地址线也用到了那两个引脚导致我几天都没调出来，后来在程序里把JTAG关了就好了！！

基于FPGA的数字温度测量系统，DS18B20单总线模式，数码管显示，蜂鸣器报警。代码附注释，原创可用。

【实例简介】本人资源全部来自互联网，仅供学习参考、交流之用，请及时删除,如果喜欢副本内容请购买正版。 迭代学习控制 孙明轩 第一章 迭代学习控制系统 1、1 迭代学习控制系统概论 1、2 迭代学习控制过程的... 1、3 简单实例 第二章 线性系统的迭代学习控制 2、1 D 型学习律 2、2 PID 型学习律 2、3 正则线性系统的迭代... 2、4 非正则线性系统的迭... 2、5 P 型学习律 2、6 最优学习律 2、7 基于脉冲响应的学习律 第三章 非线性系统的迭代学习控制 3、1 高阶学习律 3、2 滤波器型学习律 3、3 模型算法学习律 3、4 模型参考学习律 3、5 非线性时滞系统的迭... 3、6 非正则非线性系统的... 第四章 鲁棒迭代学习控制 4、1 PID 型遗忘因子学习律 4、2 P 型遗忘因子学习律 4、3 选择学习算法 4、4 鲁棒收敛性 4、5 高增益反馈学习律 4、6 反馈-前馈迭代学习控... 4、7 非正则系统的反馈-前... 第五章 任意固定初态下的迭代学习控制 5、1 D 型学习律的极限轨迹 5、2 PD 型学习律的极限轨... 5、3 带有初始误差修正的... 5、4 其它形式的学习律 5、5 非正则系统的迭代学... 5、6 高阶非正则系统的迭... 第六章 迭代学习控制系统的 2-D 分析 6、1 Roesser 模型 6、2 正则线性离散系统的... 6、3 非正则线性离散系统... 6、4 含初始修正的学习律 6、5 线性时滞系统的迭代... 第七章 迭代学习辨识 7、1 迭代学习辨识的表述 7、2 系统初态已知时的迭... 7、3 鲁棒迭代学习辨识 7、4 系统初态未知时的迭... 7、5 外弹道气动系数辨识 第八章 迭代学习控制的回顾与展望 8、1 研究现状 8、2 研究方向 附录 迭代学习控制理论的数学基础 A、1 Bellman-Gronwall 引... A、2 差分不等式 A、3 向量函数的微分中值... A、4 向量与矩阵的范数 A、5 λ范数 参考文献

离散粒子群算法的Matlab实现，欢迎大家下载学习，一起进行改善。

1、力控软件锅炉水位水温监控系统课程设计2、锅炉液位控制，温度控制3、各种报表设置，查询功能4、界面优化5、源码程序

企业级大数据知识图谱产品的构建及应用 明略鹚据MININGLAMP企业级大数据做啥?Big data is like teenage sexEveryone talks about it, nobody really knows how to do itEveryone thinks everyone else is doing it,so everyone claims they are doing it tooSimon matthews卖平台?卖数据?卖服务?做咨询????Arch Summit全球架构师峰会Powered by InfoQ明略据· MININGLAMP从业务的角度看公安公安搜索团伙挖掘重大事件预金融报表计算用户画像实时交易反欺诈历史数据精准营销设备故障造业查询预测电商税务数据整合数据治理推荐系统税务反欺诈社交,O20大数据商业智能数据驱动的平台(BI资源变现普通需求中高级需求高级且痛点需求普通需求很通用,基本无行业属性,但业务附加值低越高级的需求,行业属性越明显,越难落地或做岀好效果,但业务附加值高能解决高级需求的产品或方案,往往也能解决普通、中级高级需求,但反之未必Arch Summit全球架构师峰会Powered by InfoQ明略据· MININGLAMP明略之道多种多样的需求公安金融制造业需求需求需求升级思考降维打击交互式服务批量式可视化业机务公安金融构建数据之间的关联知学数据数据简洁统一的数据模型只习降维打击最关键的两点:数据治理/整合和关联计算业务知识和机器学习(数据挖掘)会贯穿整个流程普适的方案,目标是解决各行业最难的业务需求Arch Summit全球架构师峰会Powered by InfoQ明略鹚据· MININGLAMP构建大数据知识图谱产品企业级大数据简析构建大数据知识图谱产品应用浅谈Arch Summit全球架构师峰会Powered by InfoQ明略据· MININGLAMP知识图谱是什么?o 8以图为载体点代表“实体”边代表“关系●●a88●结合特定行业数据和领域知识,得到的则是领域內知识图谱比如,银行+交易数据+人员信息=>以人为核心(交易为关系)的知识图谱Arch Summit全球架构师峰会Powered by InfoQ明略鹚据·· MININGLAMF个简单的工商企业的知识图谱轮胎生产总经理公司A人属于法人公司关联万物互联子公司制造业产品属于法人公司==B行业手套图上每个点皆为“实体”,边为“关系”(具有不同的类别)实体和关系可以有多个属性(如人年龄,性别,关系类别/开始时间万物互联”,数据种类越多,数据量越大,越能还原真实世界的面貌Arch Summit全球架构师峰会Powered by InfoQ明略据· MININGLAMP如何落地知识图谱产品?交互式服务|批量式服务|可视化服务提供各类服务接口,支撑业务场景数据挖掘与机器学习业务模型,自然语言处理,全量数据机器学习图数据库知识图谱的物理载体,提供各类图相关服务关联计算基于规则的关联计算,建立实体之间的关系数据治理与整合结构化与非结构化数据智能治理与整合他统一数据视图建立行业特定的知识图谱所需的数据模型Arch Summit全球架构师峰会Powered by InfoQ明略据· MININGLAMP多规融合数据模型姓张三人车张二实体手机公司产品特别的,对于实体,需要融合实体各方面的信息D110105**实大交易流水人员地址XX市XX街道酒店入住事件火车出行手机159*为**为民航出行139**大直系关系关系人户关系信XXX人案关系Arch Summit全球架构师峰会Powered by InfoQ

AuroraDataRecovery　可恢复分区丢失，分区打不开，误删除 误格式化等多种情况的数据 ，多种恢复方式针对不同的情况采用最合适的恢复方案，另外针对磁盘打不开提示未格式化或者目录或目录损坏且无法读取等状况也可以用RAW恢复。

利用的差分法检测视频中的运动目标，在MatlabR2009a中可以运行。运行结果显示，可以有效地将运动目标检测出来并标记。

这是韩立刚老师的计算机网络的PPT，PPT内容很详实，可以用来查阅相关知识，建议看看韩老师的计算机网络视频

全套(全套+开题报告+代码+答辩PPT+论文)各种题目包含{ 论文材料 论文模板 答辩材料 答辩技巧 论文目录 适合各种毕业人士}