通过化学还原法制备出不同粒径的纳米金颗粒。利用紫外可见分光光度计和透射电子显微镜对纳米金颗粒的形貌及尺寸进行表征。讨论了还原剂种类、还原剂用量、试剂加入顺序、反应温度等因素对纳米金颗粒稳定性、粒径、形貌和分散性的影响。结果表明：Na3c6H507为还原剂制得纳米金颗粒粒径在15～20nm之间，NaBH4为还原剂制得的纳米金颗粒粒径在3～10nm之间，柠檬酸钠与氯金酸的摩尔比为1.5∶1时最佳，Na3c6H507为还原剂时，采用HAuCl4溶液加入到加热的N.3c6H507与聚乙烯吡咯烷酮（PvP）混合溶液

情感分析 一个基本的情绪分析器会从twitterAPI中获取推文，并对其进行分析，并显示有多少推文支持该推文，而有多少则不支持该特定关键字。一次分析10条推文。 Textblob库用于分析目的。 复制您的不记名令牌。 打开终端，然后键入以下命令。 export BEARER_TOKEN = {您的BEARER TOKEN}

STM32F103C8T6是一款功能强大的微控制器，广泛应用于各种应用中。它具有32位ARM Cortex-M3 CPU和多种外设，包括UART、SPI、I2C、ADC和PWM。ULN2003是一种流行的步进电机驱动器，可用于控制双极性步进电机。 在这个项目中，我们将使用STM32F103C8T6和ULN2003通过串口通信来控制步进电机。微控制器将通过UART从计算机或其他设备接收命令，并使用ULN2003驱动器来控制步进电机。 首先，我们需要设置微控制器和计算机之间的UART通信。我们可以使用STM32CubeMX软件生成UART外设的初始化代码。一旦我们有了代码，我们就可以修改它以适应我们的需求。 接下来，我们需要设置用于控制ULN2003驱动器的GPIO引脚。我们可以使用STM32CubeMX软件生成GPIO引脚的初始化代码。我们还需要在项目中包含ULN2003驱动器库。

微信AR识别特定图片出现glb模型代码

LWIP移植到STM32f207,成功ping通 并实现了一些特定的功能

CRC32C 新的文件格式作者应考虑 。 该代码的初始版本是从中提取的， 是稳定的键值存储，已在Google上广泛使用。 该项目在一个伞下收集了一些CRC32C实现，并根据主机的硬件功能将其分发给合适的实现。 CRC32C被指定为使用的iSCSI多项式的CRC。 多项式由G. Castagnoli，S。Braeuer和M.Herrmann引入。 CRC32C用于Btrfs，ext4，Ceph和leveldb等软件中。 用法 # include " crc32c/crc32c.h " int main () { const std:: uint8_t buffer[] = { 0 , 0 , 0 , 0 }; std:: uint32_t result; // Process a raw buffer. result = crc32c::Crc32c (buffer,

股票的价格向买家和卖家表明其当前价值。世界各地的交易者将大部分时间花在查看不同的折线图、条形图、点图、图形和烛台图上，以分析并做出买入或卖出特定股票的决策。然而，朝九晚五或十二点到十二点工作的人（在家工作的人）通常没有时间继续查看这些仪表板。在许多贸易公司购买高级会员资格是一种在股价跌至阈值以下时收到通知的方法，但这需要花费大量资金。我将向您展示使用 Python 的一种更简单、更容易且更便宜的方法（成本 0 美元）。 此自动化脚本可帮助您跟踪股票价格，并在价格跌至特定阈值百分比时收到通知。

语音控制汽车是未来的一种趋势。目前，将语音技术应用于汽车的产品只有在一些玩具中用到，由此可想利用语音技术进行汽车控制这一领域蕴涵着相当大的潜在市场。

11.4 离线特定功能 11.4.1. 同步到工作站 同步到工作站 1. 在 离线 选项卡， 单击 同步到工作站 打开对话框。 2. 从列表中选择要进行同步的路径。 3. 单击 确定。 工作站同步已完成 的信息将会显示在输出窗口中。

在最近几十年中，出于盈利的考虑，许多地方品种已被高产品种取代。 现在许多地方品种正面临灭绝和其自然遗传多样性丧失的威胁。 由于种群内部和种群之间的遗传变化的必要性，保护品种及其遗传多样性的需要非常重要。 必须探索并扩展新方法来维持这种遗传多样性。 这项研究的目的是确定和实施德国北部一个小型本地绵羊品种的特定品种性状。 数据包括血统信息，几种常规性状的估计育种值（EBV）以及来自两个新性状的田间试验的表型信息：1）广泛情况下的日平均增重（ADGE）和2）超声测量肌肉脂肪比（UMFR）。 实验设计包括来自14只德国白头羊肉（GWM）纯种公羊的47个后代的数据集。 有条理的方法分为四个部分：1）育种程序的分析； 2）特定品种性状的识别； 3）新育种价值的估计和相关性； 4）实施这些新性状的后果。 遗传参数和相关性通过应用线性混合模型进行。 遗传力（重复性）的估计值介于0.70和0.83之间（0.42和0.46）。 遗传相关为正（0.61），与表型相关（0.62）一致。 强化情况下的平均日增重（ADGI）与肌肉呈正相关（0.60），而ADGE与肌肉呈中等呈负相关（-0.68）。 ADGE的EB