matlab指数滤波器代码SM2RAIN（Matlab代码） Mat2 SM2RAIN代码的实现 四个不同的版本： SM2RAIN.m：SM2RAIN的第一个版本（3个参数Z，a，b） SM2RAIN_T.m：带指数滤波器的SM2RAIN（4个参数Z，a，b，T） SM2RAIN_Tpot2.m：具有高级指数滤波器的SM2RAIN（5个参数Z，a，b，Tpot和Tbase） SM2RAIN_Tpot2_E.m：具有高级指数过滤器的SM2RAIN，包括蒸发项（6个参数Z，a，b，Tpot，Tbase，K） 对于每个代码，还提供了校准功能。 在Test_data和Results中，您可以找到用于测试代码和相应结果的数据集。 要运行不同版本的SM2RAIN，可以使用脚本“ RUN_SM2RAIN.m”，非常易于使用！

1、门户： 本软件主要功能是“见面线上点名”，门户运用了定制UI、动画。门户主要由软件logo、教师登录、学生登录、管理员登录模块组成。登录模块用列表组成，模块有区别样式，更符合学生老师身份。 2、登录界面： 点击登录，会进入到登录界面，登陆界面是fragment碎片，碎片进入时会有平移和渐变动画，还有登录时的时间提醒文本，不同时间会有不同的时间提醒。输入框是有突出型设计。登录时账号或密码错误会有一个错误提醒动画，并且输入框会提醒。有完整的登录功能以及七天免登录。 3、注册界面： 没有账号可以点击注册，会跳转到注册界面。 注册界面与登录界面相似，有共同的动画提醒。注册用户分为学生端和老师端。老师使用学工号注册，而学生是学号。注册信息有：学号或学工号、电话号码、以及密码的二次判断。注册成功后信息会存到数据库。 4、登录成功界面： 注册完账号就可以进行登录，登录成功后会进到成功界面，成功界面是自制的Table和碎片组成。Table功能并没有使用安卓自带的控件，使用的是RelativeLayout布局空间，加上按钮控件以及动画就可以完整的实现Table功能。按钮有四个，分别是：加入班级按钮、

杨辉三角c++代码 调试过的 可以通过！！！！ 经过老师修改过的.

java通过jni和c++代码之间实现互相调用。范例包含获取java类的本地变量，传入arraylist，传入String和int等各种数据类型。

LZ77 c语言代码，可以实现数据无损压缩

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安装： pip install sim-ldpc 要运行测试，只需克隆，cd到克隆的存储库中，然后运行： python -m pytest 或 python -m pytest --cov-report=html 同时运行覆盖率测试，或 python -m pytest -n auto --cov-report=html 并行运行测试（CPU 数量由机器决定）以加快测试速度。 验证静态键入 mypy --strict --config-file .mypy.ini . 包含的模块 实用程序：实现各种实用程序操作以协助编码，解码和模拟。 编码器：实现基于生成器的编码器，以及用于 IEEE802.11 （WiFi） LDPC 代码的编码器。 解码器：实现基于日志 SPA 的 BP 解码器。 基本示例 import numpy as np from bitstring import BitArray, Bits from ldpc.decoder import DecoderWiFi, bsc_llr from ldpc.encoder import EncoderWiFi f

内容概要： 《低代码指南 》这本书深入分析低代码100问，系统讲解低代码应用开发100课程，100解决方案，十大行业3000模板，应用参谋全面助力企业数字化转型。 适合人群： 开发工程师、应用工程师、业务人员、企业管理者和决策者等。 使用场景： 我曾经坚定地认为：“用低代码平台搭建的应用在体验上远远落后于专业的工具，低代码平台难成大器。”《低代码指南 》这本书让我重新认识到低代码平台的价值：缺乏编程基础能力的业务人员也能根据自身业务需求快速完应用的开发。强烈推荐大家阅读本书，跟随作者的专业视角全面学习低代码，拥抱数字化时代！ 推荐理由： （1）作者资深：六位低代码专家联合撰写。 （2）专家好评：语雀社区，钉钉搭负责人，CSDN社区，CSDN CTO ，低代码内参专家一致推荐。 （3）内容干货：深入分析低代码100问，系统讲解低代码应用开发课程100节，十大行业3000模板，应用参谋全面助力企业数字化转型 精彩书评： 低代码平台从数字化、可视化、自动化、智能化四个方面赋能业务人员，让他们快速建立应用，敏捷响应市场变化，让他们在安全可控的范围内开发强大的应用。《低代码指南 》这本书让我重

在二值图像处理特别是OCR识别与匹配中，都要通过对字符进行细化以便获得图像的骨架，通过zhang-suen细化算法获得图像，作为图像的特征之一，常用来作为识别或者模式匹配。此代码用C++实现了这一算法，配有注释，简洁易懂，运行此代码需要配置opencv环境。