一個(gè)5按鍵的U盤MP3程序。希望對(duì)大家有用
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：pompey
Klaas Gadeyne, a Ph.D. student in the Mechanical Engineering Robotics Research Group at K.U.Leuven, has developed a C++ Bayesian Filtering Library that includes software for Sequential Monte Carlo methods, Kalman filters, particle filters, etc.
標(biāo)簽： Engineering Mechanical Robotics Research
上傳時(shí)間： 2015-09-07
上傳用戶：Altman
51讀u盤,其中還有原理圖,實(shí)用,,可按上面的做板子,cprogram
上傳時(shí)間： 2015-09-08
上傳用戶：cazjing
調(diào)試通過的可以直接在NAND Flash 上啟動(dòng)的u-boot-1.1.6 (開發(fā)板：優(yōu)龍st2410) 包括：cs8900網(wǎng)卡驅(qū)動(dòng)，NAND Flash 燒寫，NAND 環(huán)境變量保存（saveenv）, bootm, go, 網(wǎng)絡(luò)下載tftpboot
標(biāo)簽： u-boot Flash NAND 2410
上傳時(shí)間： 2015-09-08
上傳用戶：xinzhch
function y_cum = cum2x (x,y, maxlag, nsamp, overlap, flag) ％CUM2X Cross-covariance ％ y_cum = cum2x (x,y,maxlag, samp_seg, overlap, flag) ％ x,y - data vectors/matrices with identical dimensions ％ if x,y are matrices, rather than vectors, columns are ％ assumed to correspond to independent realizations, ％ overlap is set to 0, and samp_seg to the row dimension. ％ maxlag - maximum lag to be computed [default = 0] ％ samp_seg - samples per segment [default = data_length] ％ overlap - percentage overlap of segments [default = 0] ％ overlap is clipped to the allowed range of [0,99].
標(biāo)簽： cum2x y_cum Cross-covariance function
上傳時(shí)間： 2015-09-08
上傳用戶：xieguodong1234
這個(gè)程序用180行C代碼就能夠讀取FAT16文件系統(tǒng)U盤的根目錄,可以看到根目錄下的文件 名,并可顯示首文件內(nèi)容,不過,該程序很不嚴(yán)謹(jǐn),也沒有任何錯(cuò)誤處理,對(duì)U盤兼容性較差,只是用于簡(jiǎn)單試驗(yàn),作為參考.這個(gè)程序可以支持WINDOWS按FAT16格式化的U盤,因?yàn)槌绦蚓?jiǎn),所以只兼容超過50％以上的U盤品牌,如果換成CH375A芯片則兼容性可提高到85％,當(dāng)然,如果使用WCH公司的子程序庫(kù)或者正式版本的C源程序兼容性更好
上傳時(shí)間： 2014-01-10
上傳用戶：wendy15
U盤,ST7267 平臺(tái)的代碼.自己的初始華部分
上傳時(shí)間： 2015-09-09
上傳用戶：秦莞爾w
for arm ,use linux ,boot from u-boot
標(biāo)簽： u-boot linux boot from
上傳時(shí)間： 2015-09-09
上傳用戶：古谷仁美
轉(zhuǎn)載,增強(qiáng)可復(fù)用性的編寫.主要是對(duì)Band對(duì)象的相關(guān)描述.可自己觀看啦
標(biāo)簽： Band 可復(fù)用 編寫 對(duì)象
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：ljmwh2000
Neural Network in Finance (神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在金融界:贏得預(yù)言性的優(yōu)勢(shì))全部原碼。內(nèi)容包括預(yù)測(cè)與估計(jì)，對(duì)時(shí)間數(shù)列的分析，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行降維和分級(jí)等很多例子。
標(biāo)簽： Network Finance Neural in
上傳時(shí)間： 2015-09-09
上傳用戶：wangdean1101
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