【步步高雷霆战机C源码+原始数据】这个资源包含了开发一款名为“雷霆战机”的游戏的C语言源代码，以及相关的原始数据文件。这是一份非常珍贵的学习资料，特别是对于那些对游戏开发感兴趣，尤其是想深入理解游戏底层机制的程序员来说。 让我们来看看C源码部分。C语言是一种基础且强大的编程语言，被广泛用于系统编程、嵌入式开发以及游戏开发等领域。雷霆战机的C源码揭示了游戏的逻辑结构、算法实现和控制流程。通过阅读和分析这些代码，我们可以了解到游戏如何处理玩家输入、如何渲染图形、如何播放音频、如何实现游戏物理引擎、如何管理内存，以及如何进行错误检测和调试。此外，源码中可能还包括了游戏的AI设计、关卡设计和游戏规则等复杂功能的实现。 数据文件方面，`Flydata.dat`可能包含游戏的各种配置信息、关卡数据、角色属性、敌人设定等。这种二进制数据文件通常需要解析工具或源代码来解读，以便理解其内部结构和内容。`FlySound.lib`可能是一个音频库文件，存储了游戏中的各种音效和背景音乐，而`sound(未转换,原始数据)`可能是未经过处理的原始音频文件，可能需要音频编辑软件进行转换或编辑。`bmp（原始数据）`文件夹则可能包含游戏中的位图图像资源，包括角色、背景、爆炸效果等，这些图片在游戏运行时会被加载并显示。 学习这个源码和数据，开发者可以深入理解游戏开发的全貌，包括数据结构的设计、资源的管理和优化、以及如何利用C语言的特性高效地实现游戏逻辑。这对于想要提升C编程技能、了解游戏开发流程，或者进行游戏修改（MOD）的人来说，都是极其宝贵的材料。 这份资源提供了从代码到数据的完整游戏开发实例，可以帮助学习者从实践中学习C语言编程、游戏逻辑构建、数据文件处理等多个方面的知识。通过实际操作和研究，不仅可以提高编程技能，也能增强对游戏开发流程的理解，从而在未来的游戏项目中更加得心应手。

2000-2023年全国各省资本存量测算数据（含原始数据+测算过程+计算结果） 1、时间：2000-2023年（以2000年为基期） 2、范围：30个省市（不含西藏） 3、指标：固定资产形成总额、固定资产投资价格指数、资本存量 4、来源：ZG统计年鉴、各省年鉴、国家统计局 5、方法说明：永续盘存法，借鉴单豪杰（2008）的方法利用固定资产形成总额计算资本存量；本期资本存量=上期资本存量*（1-10.96%）+本期固定资产形成总额，其中10.96%是折旧率，引用单豪杰的做法 以2000年为基准年份的基年资本存量的准确——引用单豪杰（2008）数量经济技术经济研究上的一篇文章《中国资本存量K的再估算： 1952～2006年》，即采用各省2001年的固定资本形成总额比上平均折旧率10.96%与2001～2005年间投资增长率的平均值之和作为该省的初始资本存量 注：2018-2023年固定资产形成总额利用年增长率计算所得，2018-2023年固定资产价格指数采用cpi替代

CH34xUART 原始码（反重构）-WCH沁恒-CH340 / CH341的USB转串口安卓免驱应用库

一、数据简介： 1、共包含四个系统性极值风险指标：dcc方法计算的Δcovar、分位数计算的Δcovar、分位数计算的covar和mes。 2、统计范围：上市金融机构（银行、证券、保险等） 2、时间跨度：2007年至2022年，数据为非平衡数据，即不一定都是2007年开始的，但是2010年后的数据基本都有。所计算的数据能很好的描述金融危机、股灾和新冠疫情。 3、文件包含计算代码＋原始数据＋计算结果 二、指标说明：     金融系统性风险是指在金融系统内，由于各种关联的存在，形成风险传染，而逐渐产生的内生性不确定损失(Allen and Gale, 2000)。除了有关系统性风险内生机制(Acemoglu e 三、参考文献： [1]王剑,杜红军.非对称尾部相依视角下的金融机构系统性风险研究[J].金融经济,2023,No.561(03):54-69.DOI:10.14057/j.cnki.cn43-1156/f.2023.03.002. [2]朱子言,刘晓星.系统性风险溢出与脆弱度——基于中国上市金融机构尾部风险感知的研究[J].金融经济学研究,2023,38(02):20-34.

代码提供了一个车载毫米波雷达经典的TDM-MIMO的发射模式下，发射chirp形式信号的原始信号生成的模板/框架。

Better Way Electronics-PS4 NOR验证器 该程序是我的PS4 NOR验证程序的发行版，旨在验证PS4控制台的NOR闪存！ 您为什么需要这样做？ 好吧，如果您的控制台突然死了并且有所谓的“ BLOD”，则NOR可能就是原因。 使用我的程序，您将可以验证NOR的每个字节（或超过2100个特定区域），从而查看损坏的位置或是否损坏。 导致BLOD的最常见损坏区域是CID。 如果幸运的话，实际上可以修复此部分的某些区域！ 我和其他人都做到了！ 不要忘记使用我的比较器工具来帮助您了解NOR特定部分的区别。 它将帮助您修补！ 其他区域可以在不同的控制台之间互换，并且更适合维修，WiFi / BT模块就是一个很好的例子。 因此，从根本上讲，该程序适用于像我这样的控制台维修人员。 如果您确实是修理工并经营着业务，我可以为您制作一个定制的“批量”版本！ 但是现在，请随意在工

以天鹰优化算法（Aquila Optimizer, AO）为例，测试函数为23个经典单目标测试函数，能直接运行，可二次开发。资源包括：23个经典单目标测试函数+AO算法+AO原始paper。

一、实验目的 1、复习主成分分析的原理和算法 2、使用sklearn库函数实现对鸢尾花数据集的主成分分析，观察主成分分析的作用 3、（选做）解读基于主成分分析和支持向量机的人脸识别程序 二、实验步骤 1、导入鸢尾花数据集，查看数据分布情况： 选取三个特征查看数据分布情况 选取两个特征查看数据分布情况 2、使用主成分分析函数对鸢尾花数据集降维 3、对降维后的数据集和原始数据集分别进行线性判别分析，比较分析的准确率 4、（选做）使用数值计算方法实现步骤2，深入了解主成分分析的实现过程 三、实验结果与讨论 1、简单清楚的叙述主成分分析的过程 2、绘制人脸识别程序的流程框图

对从IWR1843boost+DCA1000EVM组合获取到的原始数据进行分析，包含1D-FFT、2DFFT和3D-FFT处理及CFAR算法的实现，同时有多普勒补偿部分。最终可以实现目标检测，可以获得range-droppler bin的图像及Angle-range bin的图像。本代码基于matlab实现，2发4收天线，具体配置见代码。鉴于目前网上没有很多完整可运行的代码，本代码对于初步接触IWR1843boost+DCA1000EVM组合意欲对原始数据分析处理进行学习的朋友极具参考意义！由于采集到的原始数据bin文件过大所以此处不进行上传，可根据代码中的配置自行数据采集。

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