1. 以二维数组Maze[m+2][n+2]表示迷宫地图，其中：Maze[0][j]和Maze[m+1][j]（0≤j≤n+1）及Maze[i][0]和Maze[i][n+1]（0≤i≤m+1）为添加的一圈障碍。数组中以元素值为0表示通路，1表示障碍，2表示已走过的点。 2. 用户以手动输入的方式输入迷宫的数据，第一行输入迷宫的行数和列数（m，n），不包括外围的墙，接着输入迷宫中各个点的数据，同一行中的两个数字之间用空白字符相隔，最后输入入口和出口的坐标。 3. 若设定的迷宫存在通路，择以“”的形式输出路径，其中a，b是点的位置，c代表方向（0=东，1=南，2=西，3=北，10=出口）。若设定的迷宫不存在通路，则输出“没有找到走出该迷宫的通道”。

触发器的一些例子，可以快速的使用触发器进行数据库编程

实现马走日的搜索算法，VC++6.0 和window XP系统下调试通过的

数字图像处理可以分为确定性的分析方法和统计的方法。如果我们要采用统计的方法分析处理图像，就要对图像建立相应的数学模型。马尔可夫随机场(MRF)是以其局部特性为特征的，而图像中的各个点不是相互独立的，相邻的点也会相互影响，我们可以将这种特性作为先验知识，这种先验知识可以利用MRF进行描述。所以我们选择MRF模型。

“典型双运放电流源电路”的框图，供分析与讨沦。附图方框内的4个电阻 其数值是一样的。因此才‘有公式:Io- (V3-V2) /R。由公式可看出:当V32幅度 与R的数值恒定不变时，Io恒定输出且与负载电阻Load的数值大小无关(在运 放的线性工作区域以内)。可以利用负载电阻为0欧姆和负载电压为IV两种状态， 推演出上面运放输出端(PING)的电压Vo'会随负载电压Vo等比升降，从而保 证定流电阻的端压与通过电流幅度恒定不变的和与输入电压的比例结果。 双运放恒流源有两个显著特点::1.负载可以接地;2.输出电流可以是双向输 出或交流输出(通常以双电源供电为前提条件)。单电源供电时，双运放恒流源的 第2个特一长也就不一定存在了一即通常只能输出单向电流，所少”运放也必须是单 电源运放。当V2为零，U}J接地时，根据公式可计算得到输出电流的极性与流向; 此时输出电流的大小、极性由V3控制(以双电源供电为前提条件)。

matlab关于knn的代码 重新整理了定位相关代码，位置指纹法可参考： 对应的Github地址： 一个精简的knn定位算法（包含数据集，可直接运行） 文件说明 文件 说明 data.mat 数据集 knn_positioning_simulation.m 算法代码 使用说明 在matlab里，将这两个文件放入同一个文件夹中，运行nn_positioning_simulation。 运行结果如图： 蓝色的线b-o是真实路径，红星r*是定位算出的位置。 命令行显示KNN平均误差。 Q&A 请问楼主建立RM的20*15的空间是怎么分布的，是空旷的空间？还是哪儿有墙体 有墙，20*15*3m的空旷房间，数据是用射线跟踪仿真出来的，考虑直射路径和六条一次反射路径。 指纹数据库中坐标是不是就是行数和列数？ 可以近似这么认为。实际是20m*15m的区域，坐标就是坐标，把20*15的区域划分成网格，那些网格点（不包含边界）就是19*14个，这个就对应于指纹库中的行数和列数。 在求knn_x,knn_y为啥公式不一样，都用MOD不可以吗？ 我把欧式距离reshape成了一维的，然后再排的序，这个一维数

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关于模糊神经网络的基本概念介绍等等 包括模糊神经元 模糊神经网络 模糊BP网络 模糊联想记忆 等等

学习调试最低端的OLT，整理了一些笔记，希望能帮到大家，不过大多是关于ADSL方面的，版本也比较高，个人感觉不是很适合做GPON

关于差分放大器的simulink模型，值得参考学习