ARM体系结构数据类型级及寄存器堆栈操作操作实验报告 ①功能实现： 说明软、硬件的设计思路，并展示实现功能，考核对设计功能的实现程度。 ②结果实现： arm-linux-gcc仿真实现，或S3C6410试验箱硬件实现。 ③实验报告： 内容包括：实验题目、实现要求、所用设备与器材、硬件方案、软件方案、方案论证、调试过程、运行结果、收获体会及参考文献。

现在的软件源代码动则千万行，初学者常常感到迷惘，如果能自动生成关键函数的调用关系图，则思路可以清晰许多。如下面这幅图展示了WebKit网页渲染的部分函数执行过程，比单纯地看代码直观多了。 http://blog.csdn.net/zzmfish/article/details/7835956

SMBUS_PMBUS-堆栈-STM32F407 有一些ST HAL库文件和SMBUS / PMBUS堆栈文件，这些文件是在流行的MCU线STM32F407上实现SMBUS / PMBUS接口所必需的。 ST公司不为此MCU提供SMBUS / PMBUS堆栈。 仅适用于STM32F0，STM32F3，STM32L0，STM32L4。 尽管由于I2C硬件的更合适的架构，该MCU更适合使用SMBUS / PMBUS接口，但是仍然需要使用SMBUS / PMBUS堆栈代码中编写的标准命令在STM32F4上使用SMBUS / PMBUS接口。 要使用此SMBUS / PMBUS堆栈，请执行以下操作： 只需将文件添加到您的项目中即可。 编辑stm32f4xx_hal_conf.h文件，添加#define HAL_SMBUS_MODULE_ENABLED。 然后，在较低的位置（包括外围设备的

C++异常处理之大全，包括SEH，CRT函数，打印堆栈等相关知识

数据结构课件：03 第二章 堆栈和队列.ppt

hmm模型matlab代码HMM堆栈 这是Taehee Lee和Daniel Daniel的原始作品的更新版本。 以下是原始说明。 此回购协议仍在建设中。 概率堆栈 概率堆叠（Prob_stack.txt）：从180个底栖δ18个O记录构造概率栈。 （有关记录的详细信息，请参见[1]的metatdata表。） Prob-LR04-stack（Prob_LR04_stack.txt）：从LR04内核构造的概率堆栈。 两个堆栈文件包含五列：年龄，δ18 O值[‰]，标准差δ18 O值，上限95％的区间，和下界95％间隔的。 应用领域 应用程序文件夹包括三个应用程序：从底栖δ18条O记录，底栖δ18 O记录的年龄的估计，和铅概率叠层的构造/滞后从不同核观察到两个事件之间的分析。 所有代码均以MATLAB语言编写，位于代码文件夹中。 所有δ18 O记录文件应位于数据文件夹中。 要运行此程序，每条记录应包括三列：深度，寿命和数据值。 如果没有年龄估算值，则可以将其保留为NaN。 要运行这些应用程序，请下载Application文件夹和Prob-stack。 为了使程序运行，它们必须保留在同一文件

电影应用 使用MERN堆栈的简单应用程序 入门 先决条件 该项目要求您已经安装了和 正在安装 服务器 cd server/ yarn install 客户 cd client/ yarn install 运行项目 服务器 cd server/ yarn start 客户 cd client/ yarn start 执照 此项目已获得MIT许可证的许可-有关详细信息，请参阅文件。

里面有两个计算器程序，一个用堆栈，一个没用，适合不同阶段的学习者学习借鉴！

Stackoverflow标签预测 业务问题 Stack Overflow是最大，最受信任的在线社区，供开发人员学习，共享其编程知识并建立自己的职业生涯。 堆栈溢出是每个程序员都以一种或另一种方式使用的东西。 每个月，超过5000万的开发人员来Stack Overflow学习，分享他们的知识并建立自己的职业生涯。 它以关于计算机编程的广泛主题的问题和答案为特色。 该网站为用户提供了一个提问和回答问题的平台，并通过成员资格和积极参与，以类似于Wiki或Digg的方式对问题和答案进行上下投票以及编辑问题和答案。 截至2014年4月，Stack Overflow已拥有超过4,000,000个注册用户，并且在2015年8月下旬，它已超过10,000,000个问题。基于分配给问题的标签的类型，该网站上讨论最多的八个主题是：Java，JavaScript，C＃，PHP ，Android，jQuery，

在智能手机上使用递归神经网络（RNN），LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目，其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室（WISDM）的数据集为端到端系统构建机器学习模型，以使用智能手机加速度计，Tensorflow框架，递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元（LSTM）堆栈，用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后，将其保存并导出到android应用程序，并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测，以使用文本语音API讲出结果。 处理： 清理并合并数据 根据模型要求，通过将每个序列活动的固定长度序列（200个）作为训练数据来进行数据预处理，以最大程度地提高模型的效率。 将数据分为训练（80％）和测试（20％）集。 通过堆叠带有2个完全连接的RNN的多层LSTM内存单元（这将解决消失的梯度问题）来构建一个深层网络。 使用Tensorflow框架构建整个模型，并创建占位符以供模型在端到端系统中访问。 创建最小化损失的损失函数，我们使用最小二乘误差（LSE）或L2范数，因为它将通过一个解决方案提供稳定的解决方案。 在整个训练期间，