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中斷點(diǎn)檢測(cè)

n去除C++中不容易理解的部分

n去除C++中不容易理解的部分，如指針 n語法與C語言類似 n面向對象 n純面向對象 n對軟件工程技術有很強的支持.掌握面向對象基本概念 n學習并理解Java基本語法 n運用Java語言進行簡單應用

標簽： 分

上傳時間： 2014-01-27

上傳用戶：WMC_geophy
精選一個 uC/OS-II Porting 於一般業界使用之 MSP430F1132 開發板上任務調度的例程,於 app.c 內建構了一個可於此開發板上 Port 1.0 驅動 LED 閃爍任務工程,

精選一個 uC/OS-II Porting 於一般業界使用之 MSP430F1132 開發板上任務調度的例程,於 app.c 內建構了一個可於此開發板上 Port 1.0 驅動 LED 閃爍任務工程,全例程於 IAR MSP430 V3.42A 下編譯,同時亦將此工程設好斷點可方便於 Simulator 內直接觀測 uC/OS 任務調度狀態.

標簽： Porting OS-II F1132 1132

上傳時間： 2015-12-14

上傳用戶：skfreeman
小型DFN封裝的電子電路斷路器免除了檢測電阻器

一直以來，電子電路斷路器( E C B ) 都是由一個MOSFET、一個 MOSFET 控制器和一個電流檢測電阻器所組成的。

標簽： DFN 封裝電子電路斷路器

上傳時間： 2013-10-18

上傳用戶：qwerasdf
HT45R34在12KEY觸摸按鍵中的應用(使用C語言)

HT45R34在12KEY觸摸按鍵中的應用(使用C語言) 本文中我們介紹如何利用我們Holtek C語言來完成HT45R34 12Key Touch Switch Demo board的軟件設計。

標簽： 45R R34 KEY HT

上傳時間： 2013-12-22

上傳用戶：han_zh
C++完美演繹經典算法如 /* 頭文件：my_Include.h */ #include <stdio.h> /* 展開C語言的內建函數指令 */ #define PI 3.141

C++完美演繹經典算法如 /* 頭文件：my_Include.h */ #include <stdio.h> /* 展開C語言的內建函數指令 */ #define PI 3.1415926 /* 宏常量，在稍后章節再詳解 */ #define circle(radius) (PI*radius*radius) /* 宏函數，圓的面積 */ /* 將比較數值大小的函數寫在自編include文件內 */ int show_big_or_small (int a,int b,int c) { int tmp if (a>b) { tmp = a a = b b = tmp } if (b>c) { tmp = b b = c c = tmp } if (a>b) { tmp = a a = b b = tmp } printf("由小至大排序之后的結果:%d %d %d\n", a, b, c) } 程序執行結果：由小至大排序之后的結果:1 2 3 可將內建函數的include文件展開在自編的include文件中圓圈的面積是=201.0619264

標簽： my_Include include define 3.141

上傳時間： 2014-01-17

上傳用戶：epson850
裝箱問題：在裝箱問題中

裝箱問題：在裝箱問題中，有若干個容量為c 的箱子和n 個待裝載入箱子中的物品。物品i 需占用s[i]個單元（0< s[i]≤c）。成功裝載是指能把所有物品都裝入箱子。最優裝載是指使用最少箱子的成功裝載。例如某運輸公司要把包裹裝入卡車中，每個包裹都有一定的重量，且每輛卡車也有其載重限制（假設每輛卡車的載重都一樣）。在卡車裝載問題中，希望用最少的卡車來裝載包裹。此問題可看作裝箱問題。卡車對應于箱子，包裹對應于物品。解裝箱問題的Best Fit 算法：設avail[i]為箱子i 的可用容量。初始時，所有箱子的可用容量為c 。選擇物品i放入具有最小avail且容量大于s[i]的箱子中。

標簽：

上傳時間： 2015-05-22

上傳用戶：yan2267246
C-C方法及改進的C-C方法重構相空間的matlab程序 -------------------------------- 性能： 3000數據耗時3分鐘 --------------

C-C方法及改進的C-C方法重構相空間的matlab程序 -------------------------------- 性能： 3000數據耗時3分鐘 -------------------------------- 參考文獻： 1、Nonlinear dynamics, delay times, and embedding windows.pdf 2、基于改進的C-C方法的相空間重構參數選擇4.pdf -------------------------------- 文件夾說明： 1、C_C_Method_luzhenbo2.m - 程序主文件，直接運行此文件即可! 2、LorenzData.dll - 產生Lorenz離散數據 3、DuffingData.dll - 產生Duffing離散數據 4、RosslerData.dll - 產生Rossler離散數據 5、ccFunction.dll - 計算S(m,N,r,t) - 原C-C方法中計算S(m,N,r,t)，改進的C-C方法中計算S2(m,N,r,t) 6、ccFunction_luzhenbo.dll - 計算S(m,N,r,t) - 改進的C-C方法中計算S1(m,N,r,t) -------------------------------- 致謝：此稿本次修改的部分靈感來源于與研學論壇網友“張文鴿”和“yangfanboy”的討論，在此表示感謝!

標簽： C-C matlab 3000 程序

上傳時間： 2015-06-08

上傳用戶：lo25643
數據結構 1、算法思路：哈夫曼樹算法：a）根據給定的n個權值{W1

數據結構 1、算法思路：哈夫曼樹算法：a）根據給定的n個權值{W1，W2… ，Wn }構成 n棵二叉樹的集合F={T1，T2…，T n }，其中每棵二叉樹T中只有一個帶權為W i的根結點，其左右子樹均空；b）在F中選取兩棵根結點的權值最小的樹作為左右子樹構造一棵新的二叉樹，且置新的二叉樹的根結點的權值為其左、右子樹上結點的權值之和；c）F中刪除這兩棵樹，同時將新得到的二叉樹加入F中； d）重復b)和c),直到F只含一棵樹為止。

標簽： 算法 W1 數據結構樹

上傳時間： 2016-03-05

上傳用戶：lacsx
求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

標簽： gt myfunction function numel

上傳時間： 2014-01-15

上傳用戶：hongmo
求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

標簽： gt myfunction function numel

上傳時間： 2013-12-26

上傳用戶：dreamboy36

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中斷點(diǎn)檢測(cè)

n去除C++中不容易理解的部分

精選一個 uC/OS-II Porting 於一般業界使用之 MSP430F1132 開發板上任務調度的例程,於 app.c 內建構了一個可於此開發板上 Port 1.0 驅動 LED 閃爍任務工程,

小型DFN封裝的電子電路斷路器免除了檢測電阻器

HT45R34在12KEY觸摸按鍵中的應用(使用C語言)

C++完美演繹經典算法如 /* 頭文件：my_Include.h / #include <stdio.h> / 展開C語言的內建函數指令 */ #define PI 3.141

裝箱問題：在裝箱問題中

C-C方法及改進的C-C方法重構相空間的matlab程序 -------------------------------- 性能： 3000數據耗時3分鐘 --------------

數據結構 1、算法思路：哈夫曼樹算法：a）根據給定的n個權值{W1

求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >