CJLibrary 6.09 一个功能强大地MFC界面处理扩展库：CJ60Lib 6.09是最终的版本

假设您有一个由 f = [ai bj ck] 描述的单位向量，并且您想旋转 f 使其结果为 t = [di ej fk]。 该例程将找到 R(f,t) 使得 R(f,t)*f' = t'。 其中 R(f,t) 称为将 f 旋转为 t 所需的 3 x 3 变换矩阵。 该 MATLAB 例程基于 Tomas Moller 和 John Hughes 于 1999 年撰写的题为“有效构建矩阵以将一个向量旋转到另一个向量”的已发表文章。 这种方法没有平方根或三角函数调用，据报道比 Moller 和 Hughes 测试的任何其他矢量旋转矩阵方法都快。 实际上，在转换速度测试中，Goldman 方法（测试的最快方法）比此例程慢 50%。 工作示例： 单位向量 f： >> f = rand（1,3）; >> f = f./范数(f); 单位向量 t： >> t = rand(1,3); >>

开发平台：Cube IDE 1.8.0 芯片型号：STM32F103C8T6 环境搭建要求：2块STM32F103C8T6单片机、2个串口转USB模块、4跟杜邦线 描述：将1号单片机下载SPI主模式程序，2号单片机下载SPI从模式程序，将两块单片机的串口1分别连接串口转USB连接电脑，用4根杜邦线将两块单片机的SPI2四根线连接。1号2号单片机通过SPI传输数据，再通过各自串口1将数据打印出来。 特点：配置单片机作为SPI主机是很常用的，但是将单片机作为SPI从机的配置以及数据收发就不容易了。

Labview的DataGridView应用例程(1.基于Labview的DataGridView应用例程； 2.可用作优化界面风格； 3.对表格的操作更强大；-1.It is base on labview example of Data Grid View 2.It can be used to optimize the interface 3.It has the strong ability of operating the table.)

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SVM分类算法处理高维数据具有较大优势，但其未考虑语义的相似性度量问题，而LDA主题模型可以解决传统的文本分类中相似性度量和主题单一性问题。为了充分结合SVM和LDA算法的优势并提高分类精确度，提出了一种新的LDA-wSVM高效分类算法模型。利用LDA主题模型进行建模和特征选择，确定主题数和隐主题—文本矩阵；在经典权重计算方法上作改进，考虑各特征项与类别的关联度，设计了一种新的权重计算方法；在特征词空间上使用这种基于权重计算的wSVM分类器进行分类。实验基于R软件平台对搜狗实验室的新闻文本集进行分类，得到了宏平均值为0.943的高精确度分类结果。实验结果表明，提出的LDA-wSVM模型在文本自动分类中具有很好的优越性能。

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使用pyqt设计实现串口调试助手工具，具有基本的串口发送接收功能， 具有选项：时间戳、HEX发送、波特率设置、间隔时间设置、发送和接收显示窗口