基于linux的文件操作程序.包括file_cp file_create file_open等

1 ．插值问题 ，多项式插值 2 ．会写 Lagrange 插值多项式，理解插值基函数的形式与功能 会用误差公式 3 ．分段线性插值 4 ．分段三次插值和样条，了解两种插值方法需要满足的条件，不要求理解原理和插值 多项式的具体形式和求解方法，要求会用 Matlab 命令实现 5 ．数值积分问题 6 ．梯形公式，辛普森公式，复合梯形公式，复合辛普森公式，上述公式的误差分析 7 插值型求积公式 8 代数精度（理论分析） 9 quad 命令， 自适应步长的复合辛普森公式

算法实现 功能演示 教学使用的一些代码 小程序 在资料上修改获得

该宏演示了旋转圆柱的Joukowski变换，并可视化了选定的流线。

matlab的素描代码Arduino的自适应Hopf频率振荡器演示 Arduino的adaptiveFreqOsc项目是一个自学习算法的迷人示例。 Ijspeert [1]提出了一个Hopf频率振荡器，并为其添加了一个额外的状态变量，以迫使振荡器跟随任何周期性的输入信号。 换句话说，这种类型的振荡器可以调整其参数以学习周期性输入信号的频率。 这里展示的Arduino草图是此类振荡器的实际实现示例。 首先，将来自Ijspeert的模型离散化，使其可以在Arduino上运行。 离散化的含义是，振荡器将不再与任何周期性输入信号同步。 必须考虑采样频率。 电流输出和振荡器输入之间的频率差越大，振荡器收敛到所需输入频率所需的时间就越长。 首先，尝试仅在输出和输入之间只有十分之一赫兹的差异的情况下学习振荡器，并使用Eps（ilon），gamma和mu的参数值来进行学习。 收敛后，带走输入信号，最后施加的输入频率将在系统中保持编码状态。 包含的Matlab脚本文件adaptive_Hopf.m用于Arduino的C代码的开发。 该脚本可用于在Arduino中实现振荡器之前调整振荡器参数。 无花果图1

AWS Transcribe演示 一个简单的AWS演示利用Amazon Transcribe将音频转换为文本并进行分析。 请考虑以支付AWS费用。 部署到您自己的AWS 设置AWS CLI和凭证配置（ aws configure ）。 运行yarn安装所有依赖项。 运行yarn build以构建前端和后端。 运行yarn bootstrap以初始化AWS CDK部署。 运行yarn deploy做实际的部署。 如果部署成功，则cloudfront URL将显示在输出中，如下所示： Outputs: AwsTranscribeDemoStack.CloudFrontURL = xxx.cloudfront.net CI / CD与Github动作 以Beta用户身份注册 。 将您的AWS凭证和区域保存在Github存储库的秘密中（ [YOUR_REPO_URL]/setti

基于matlab的带罚函数的自适应粒子群算法+含代码操作演示视频

以C++语言实现的B树演示程序，可以很直观的理解和掌握B树中涉及的插入以及删除操作。

鼎桥java笔试题 开始使用 JHipster 7 本文将向您展示如何使用 . 你也可以 。 :light_bulb: 您似乎正在 GitHub 上阅读此文档。 如果您想要更漂亮的视图，请安装 ，然后查看 . 源代码 如果您想直接使用它，则 . 要运行该应用程序，请使用./mvnw 。 要测试它，请运行./mvnw verify 。 要运行其端到端测试， ./mvnw在一个终端中运行./mvnw在另一个终端中npm run e2e 。 什么是 JHipster？ JHipster 是那些您偶然发现并立即想到的开源项目之一，“当然！” 它结合了 Web 开发中三个非常成功的框架：Bootstrap、Angular 和 Spring Boot。 Bootstrap 是最早占主导地位的 Web 组件框架之一。 它最大的吸引力在于它只需要一点 HTML，而且它有效！ 我们在 Java 社区中为开发 Web 组件所做的所有努力都被 Bootstrap 展示了一条更好的道路。 它为 HTML/CSS 开发提供了公平的竞争环境，就像苹果的人机界面指南为 iOS 应用程序所做的那样。 于 2013 年 10 月启动了 JH

适合人群： 1. 熟悉 C/C++ 的人员 2. 正在做关于 Qt 可视化却无从下手的人员 3. 希望做一个小项目，但没有合适的框架的人员 该资源包含： 1. 该系统能够分步演示说明简单优先关系矩阵的计算过程（例如 L 关系、 R 关系、L+关系、R+关系、小于、大于、等于关系的求解过程）。 2. 系统能够演示利用简单优先关系矩阵分析符号串的过程。 3. 系统用的 Qt 界面展示，较为美观。 4. 对所采用的算法、程序结构和主要函数过程以及关键变量，都进行了详细的说明。 5. 提供了关键程序的清单、源程序及可执行文件和相关的软件说明。 6. 资源中附加了演示视频。 阅读建议： 1. 在下载压缩包后，务必细看 .txt 说明文件里的内容 2. 参考博客可见：https://blog.csdn.net/Wang_Dou_Dou_/article/details/126636951 写在最后： 如果您觉得资源还不错的话，希望留下你独特的评价。