可用于自己实现输入法，很好用，特别是面对触摸屏时，win7 win10自带的触摸输入法不好使用，可程序内自己实现输入法，字库可删除不常用的生僻字，保留8000多个左右即可，可以降低查询时间，提高体验。

PDF为Arikan教授《Channel polarization: A method for constructing capacity-achieving codes for symmetric binary-input memoryless channels》的翻译本（除附录）。

GD32F450VI的定时器输入输出捕获，无滤波 可计算输入pwm波的占空比或周期

一、按输入信号的特征分类 恒值控制系统（恒值调节系统，自动调节系统） 程序控制系统 随动系统（伺服系统） 二、按描述元件的动态方程分类 线性系统 非线性系统 三、按信号的传递是否连续分类 连续系统 离散系统 四、按系统的参数是否随时间而变化分类 定常系统 时变系统 第四节 自动控制系统的分类

第一个代码“vijay_ti_1”将提取图像中每个关键点的 SIFT 关键点和描述符向量。 对于此代码，只需要一张输入图像，在执行完整的 SIFT 算法后，它将生成关键点、关键点位置及其方向和描述符向量。 第二个代码 'vijay_ti_2' 将首先生成原始图像的关键点，然后要求用户选择是否要增加图像强度或减少它或更改 sigma(scale) 的值或是否要旋转图像。 因此，转换后的图像将作为第二张图像并计算其关键点和描述符。在最后一步，此代码将给出这两个图像之间匹配的关键点数及其在命令窗口中的百分比。

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此实验中摁下某个按键后，把相关的信号并行传递到74HC165上，然后再通过串行方式传到处理器中，处理器在通过控制P0.22口（MAT0.0）来控制蜂鸣器。

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c#用户输入一个数字确定数组长度，并从屏幕输入一组数字作为数组元素，计算该数组所有元素的最大值、最小值及对应的索引值。要求通过编写函数实现。

Big5-性格React烧瓶 这是一个项目，我们可以在该项目上构建一个React应用并调用端点进行预测。 使用的模型是随机森林回归器和随机森林分类器。 使用myPersonality项目（ ）的数据集对模型进行训练。 模型使用回归模型生成预测的人格得分，并使用分类模型针对每个人格特征生成二元类别的概率。 技术领域 后端烧瓶 前端React 修改后的准备 Create-react-app创建一个基本的React应用程序。 接下来，加载了引导程序，该引导程序使我们可以为每个屏幕尺寸创建响应式网站。 在App.js文件中，添加了带有textarea和Predict按钮的表单。 将每个表单属性添加到状态，并在按下Predict按钮时，将数据发送到Flask后端。 将样式添加到页面的App.css文件。 Flask应用程序具有POST终结点/预测。 它接受输入值作为json，将其转换为数组，并使