代码：8.8.0，工程：cryptlib，IDE：vs Community 2019 版本 16.11.24。 构建：Release，x64。 调整/优化：C++标准：C++17（默认为14），运行库: /MD（多线程库） （默认为/MT（多线程））。 输出：cryptlib.lib （39,320 kB） 可用于vs环境 和 Qt MSVC构建环境（vs版本为2019+）。 === 包内容： （1）cryptlib.lib -- 静态库 （2）cryptlib -- 头文件目录（直接放在工程目录中） （3）CryptoDemo.pro -- demo工程Qt工程文件（.pro）

在通信和无线射频设计中，精确评估系统性能至关重要，其中ACPR（Adjacent Channel Power Ratio）、EVM（Error Vector Magnitude）和PAE（Power Amplifier Efficiency）是衡量标准的关键参数。本文将深入探讨如何利用Keysight ADS（Advanced Design System）进行这三项指标的仿真计算。 ACPR是衡量发射信号在相邻频道内泄漏功率与主频道功率的比例，它直接影响到频谱利用率和对相邻频道的干扰。在设计功率放大器时，必须确保ACPR符合标准，以防止信号泄露至其他频段，引起通信质量下降或法规冲突。通过ADS的Ptolemy协同仿真，可以模拟一个符合规格的信号源，如EDGE（Enhanced Data Rates for GSM Evolution），并将其输入待测功率放大器电路。随后，通过规范兼容的接收器测量输出信号的ACPR，从而评估放大器性能。 EVM是评估数字调制信号质量的重要指标，它反映了实际调制信号矢量与理想调制矢量之间的偏差。低EVM值意味着调制精度高，信号质量好。在ADS中，通过Ptolemy仿真可以计算EVM，以分析功率放大器对信号调制精度的影响。这有助于优化放大器设计，减少非线性失真，提高通信系统的误码率性能。 PAE则是衡量功率放大器效率的指标，它定义为输出RF功率与消耗的平均直流功率之比。高PAE对于节能和设备冷却至关重要。在ADS中，通过监测放大器子电路的偏置电压和电流，可以计算PAE，评估放大器在不同工作条件下的能源效率。自动验证建模（Automatic Verification Modeling）技术加速了这一过程，它在每次Ptolemy仿真开始时运行谐波平衡仿真，然后利用这些特征数据预测子电路的响应，而不是在每个时间点执行完整的电路模拟，从而提高了仿真速度。 为了进一步分析性能变化，可以通过参数扫瞄或蒙特卡洛分析来考察设计参数对ACPR、EVM和PAE的影响。例如，调整器件尺寸、负载阻抗或偏置条件，观察它们如何影响上述性能指标。这种分析有助于识别关键设计参数，以便在优化设计时有针对性地进行调整。 总结来说，利用Keysight ADS进行ACPR、EVM和PAE的仿真计算是通信和无线射频设计中不可或缺的步骤。通过Ptolemy协同仿真和自动验证建模，设计师可以快速、准确地评估系统性能，并考虑统计变化和参数调整的影响，以实现高效、高质量的功率放大器设计。同时，ADS提供的详尽文档和理论解释为用户提供了深入理解这些技术的资源，从而更好地应用于实际设计挑战。

Android Studio 是Google官方推出的集成开发环境（IDE），专为Android应用开发设计。版本2021.2.1是其2021年的更新版本，提供了许多改进和新功能，旨在提升开发者的效率和体验。这个免安装包的特性使得用户无需经过标准的安装过程，可以直接解压缩文件后开始使用，简化了在不同计算机上快速部署Android Studio的过程。 在Android Studio中，开发者可以编写、调试、构建和发布Android应用程序。以下是一些主要的特性与知识点： 1. **IntelliJ IDEA基础**：Android Studio基于IntelliJ IDEA，因此继承了其强大的代码编辑、重构和项目管理工具。它支持智能代码补全、错误检测和快速修复等功能，帮助开发者高效编程。 2. **Gradle集成**：Android Studio使用Gradle作为构建系统，允许灵活的构建配置和依赖管理。通过Gradle插件，开发者可以自定义构建过程，如编译、打包和测试。 3. **布局编辑器**：提供了一个可视化的布局设计界面，让开发者可以通过拖放方式创建和修改用户界面。同时，它还支持预览在不同设备和屏幕尺寸上的显示效果。 4. **模拟器**：内置的Android Emulator可以让开发者在电脑上运行和测试应用程序，模拟各种Android设备的硬件和软件配置。 5. **即时运行（Instant Run）**：此功能允许开发者快速部署代码更改到正在运行的应用中，大大减少了调试和测试的时间。 6. **性能分析工具**：Android Studio包含一系列性能分析工具，如内存监视器、CPU Profiler、GPU Profiler等，用于检测和优化应用的性能。 7. **版本控制集成**：支持Git和其他版本控制系统，方便团队协作和代码版本管理。 8. **Kotlin支持**：自2017年起，Kotlin已成为Android的首选语言。Android Studio提供了强大的Kotlin支持，包括智能代码提示、自动导入和转换Java代码的功能。 9. **Android插件**：Android Studio拥有丰富的插件库，可以扩展其功能，例如插件可以用于自动化测试、代码格式化或添加特定语言的支持。 10. **Jetpack组件**：Android Studio集成了Jetpack，这是一个由Google维护的一系列库、工具和架构指南，旨在简化开发过程并提高应用质量。它包含Lifecycle、Room、ViewModel等组件，可以帮助开发者快速构建稳定、高性能的应用。 这个免安装包的便利性在于，用户可以在任何没有安装Android Studio的计算机上快速开始工作，只需解压文件，设置环境变量指向SDK路径，即可运行studio.sh（或studio.bat，取决于操作系统）启动Android Studio。这对于开发者在多台设备间切换工作或在受限环境中快速启动项目非常有用。同时，这样的便携式版本也方便备份和分享。

试用版 试用版 Aspose.Tasks For .NET 试用版 试用版 开发语言： .NET/JAVA 可用平台： Visual Studio 2005-2013/JAVA 当前版本： v17.1 Aspose.Tasks是一个非图形的 .NET 项目管理组件，使 .NET应用程序可以阅读写和管理项目文档而无须使用 Microsoft Project。使用Aspose.Tasks你可以阅读和改变任务，重现任务，资源，资源分配，关系和日历。该产品是一个提供稳定性和灵活性的非常成熟的产品。正如所有的Aspose.Tasks文件管理组件，Aspose.Tasks在WinForm和WebForm应用程序上都工作的很好。

Matlab R2012b代码这些文件包含训练和测试连续条件神经场（CCNF）和连续条件随机场（CCRF）所需的库。 该项目已在Matlab R2012b和R2013a上进行了测试（不能保证与其他版本兼容）。 一些实验依赖于您机器上mex编译的liblinear（）和libsvm（）的可用性。 ---------------版权信息--------------------------------- ------ 版权可以在Copyright.txt中找到 ---------------代码布局--------------------------------- ---------------- ./CCNF-CCNF的训练和推理库./CCRF-CCRF的训练和推理库 ./music_emotion-音乐预测实验结果中的情绪//-运行实验的结果，比较了CCNF，CCRF，神经网络（无边缘的CCNF）和SVR模型的使用 ./patch_experts-用于补丁专家培训的训练代码（用于面部标志检测），可以在中找到使用这些补丁的标志检测器。 ccnf_training /-培训CCNF补丁专家（

【如何用示波器测量电源纹波】 电源纹波是在直流电源中存在的一种现象，它是由叠加在直流电平上的交流分量组成，通常表现为在额定电压或电流下输出电压中的交流峰值。纹波的存在可能导致电源效率下降，干扰数字电路的逻辑功能，甚至引发电子设备故障或损坏。因此，理解和测量电源纹波至关重要。 电源纹波的产生主要源于电源的滤波不足，无论是线性电源还是开关电源，其输出的直流电压都可能含有交流成分。这种交流成分可能来源于整流过程、负载变化或其他干扰因素。即使是电池供电，负载波动也可能产生纹波。 测量电源纹波通常采用电压信号测量法和电流信号测量法，这两种方法都需要使用示波器。以下是具体步骤： 1. **电压信号测量方法**： - 连接电压探头到电源输出到负载的端口。 - 设置示波器的通道耦合为AC，以去除直流成分，只测量交流纹波。 - 关闭宽带限制，确保能捕获所有频率的纹波信号。 - 根据需要选择适当的衰减比例探头。 - 设定触发方式，可以选择自动触发或正常触发，以捕捉稳定的波形。 - 调整采样长度，确保波形完整，不遗漏高频成分，同时不过度放大局部。 - 设置采样方式，如峰值测量，以获取纹波的峰值电压。 2. **电流信号测量方法**： - 添加电流放大器和电流探头，夹在负载的电流路径上。 - 确保电流探头和放大器比例设置一致，以获取准确数据。 - 开启示波器和电流放大器，预先对电流探头进行消磁。 - 应用相同的示波器设置，如AC耦合和触发设置。 测量纹波时，连接方式有三种：靠连法、直连法和绞连法。靠连法使用探头直接接触电源正负极，直连法则将地线环直接接地，绞连法通过电容进行隔离。每种方法都有其适用场景，应根据具体需求和纹波带宽选择合适的方法。 通过示波器测量电源纹波，不仅可以得到纹波的电压值，还能观察到其波形特性，有助于分析电源质量并优化设计。在测量过程中，注意避免引入额外的噪声，例如缩短接地线长度，使用屏蔽良好的探头，以及设置合适的带宽限制。对电源纹波的深入理解和精确测量，对于提升电源系统的稳定性和设备的可靠性至关重要。

2022年度全国统计用区划代码和城乡划分代码更新维护的标准时点为2022年10月31日。 2022年统计用区划代码和城乡划分代码依据国务院批复同意的《关于统计上划分城乡的规定》（国函〔2008〕60号）及国家统计局印发的《统计用区划代码和城乡划分代码编制规则》（国统字〔2009〕91号）编制。 此次发布内容为2022年全国统计用区划代码（12位）和城乡分类代码（3位），地域范围为国家统计局开展统计调查的全国31个省（自治区、直辖市），未包括我国台湾省、香港特别行政区和澳门特别行政区。

JPEG_LS是一种高效的无损图像压缩标准，它在保持原始数据完整性的同时，能够大幅度减少图像文件的大小。这个标准是基于预测误差编码的，旨在提供一个替代传统的JPEG（Joint Photographic Experts Group）的标准，特别是对于那些对图像质量要求严格的领域，如医疗影像、遥感和科学图像。 标题"jpeg_ls可用的程序"表明我们讨论的是一个具有用户友好界面的JPEG_LS实现，它允许用户方便地进行图像的压缩和解压缩操作。这样的程序通常会提供图形化用户界面（GUI），使得非专业用户也能轻松上手，而不仅仅是命令行工具。 描述中的"有良好的用户界面"意味着该程序设计注重用户体验，提供了直观的菜单、按钮和提示，帮助用户完成图像的导入、设置压缩参数、查看压缩结果以及导出等操作。无损压缩的特点确保了压缩后的图像数据与原始数据完全一致，这对于需要精确图像数据的应用场景尤为重要。 "实现压缩与解压缩"进一步确认了该程序支持JPEG_LS的两个基本功能。压缩过程会将图像数据转换为JPEG_LS编码格式，减少存储空间需求；解压缩则能恢复原始数据，无任何质量损失。 标签"jpeg_ls"是这个主题的关键字，表明内容主要围绕JPEG_LS技术展开。 在提供的压缩包子文件列表中，"www.pudn.com.txt"可能是一个文本文件，里面可能包含有关程序的详细信息，如使用说明、版本历史、开发者信息或下载链接。而"jpeg_ls_v2.2"很可能是一个软件包，是JPEG_LS程序的特定版本，用户可以通过安装此包来使用该程序。 这个压缩包可能包含了一个名为"jpeg_ls_v2.2"的无损图像压缩工具的最新版本，以及一份"www.pudn.com.txt"的文档，详细介绍如何使用这个程序。用户可以利用这个程序进行高质量的图像压缩和解压缩，特别是在那些对数据精度要求极高的应用环境中。

本文以XDH 为例，实现输出点流水灯，测试输出点是否正常。 用到了FOR NEXT循环和偏移量实现。

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。 这段程序主要是一个基于CNN-LSTM-Attention神经网络的预测模型。下面我将逐步解释程序的功能和运行过程。 1. 导入所需的库： - matplotlib.pyplot：用于绘图 - pandas.DataFrame和pandas.concat：用于数据处理 - sklearn.preprocessing.MinMaxScaler：用于数据归一化 - sklearn.metrics.mean_squared_error和sklearn.metrics.r2_score：用于评估模型性能 - keras：用于构建神经网络模型 - numpy：用于数值计算 - math.sqrt：用于计算平方根 - attention：自定义的注意力机制模块 2. 定义一个函数mae_value(y_true, y_pred)用于计