《基础拓扑学》Armstrong_Topology_Solutions .pdf

Title: BeagleBone Cookbook: Software and Hardware Problems and Solutions Author: Jason Kridner, Mark A. Yoder Length: 346 pages Edition: 1 Language: English Publisher: O'Reilly Media Publication Date: 2015-04-25 ISBN-10: 1491905395 ISBN-13: 9781491905395 BeagleBone is an inexpensive web server, Linux desktop, and electronics hub that includes all the tools you need to create your own projects—whether it’s robotics, gaming, drones, or software-defined radio. If you’re new to BeagleBone Black, or want to explore more of its capabilities, this cookbook provides scores of recipes for connecting and talking to the physical world with this credit-card-sized computer. All you need is minimal familiarity with computer programming and electronics. Each recipe includes clear and simple wiring diagrams and example code to get you started. If you don’t know what BeagleBone Black is, you might decide to get one after scanning these recipes. Learn how to use BeagleBone to interact with the physical world Connect force, light, and distance sensors Spin servo motors, stepper motors, and DC motors Flash single LEDs, strings of LEDs, and matrices of LEDs Manage real-time input/output (I/O) Work at the Linux I/O level with shell commands, Python, and C Compile and install Linux kernels Work at a high level with JavaScript and the BoneScript library Expand BeagleBone’s functionality by adding capes Explore the Internet of Things Table of Contents Chapter 1. Basics Chapter 2. Sensors Chapter 3. Displays and Other Outputs Chapter 4. Motors Chapter 5. Beyond the Basics Chapter 6. Internet of Things Chapter 7. The Kernel Chapter 8. Real-Time I/O Chapter 9. Capes

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动态随机一般均衡（DSGE）课程的教材：研究生水平的模型，解决方案和估计 但是，请考虑许可证的使用，随意将其用于教学目的。 如果您发现错误，请告诉我。 现在，这只是我在不同课程中使用的教材的集合。 我将在2018/19冬季学期教授有关DSGE模型的课程，并相应地更新和整合材料。 敬请关注。 一般的 本课程针对的是经济学的高级学生，特别是对现代宏观计量经济学的基本方法和当前发展感兴趣的硕士研究生。 该课程也适合博士生。 我们涵盖了现代理论宏观经济学（通过结构宏观经济模型研究诸如经济增长，失业和通货膨胀之类的总体变量），并将其与计量经济学方法（经验经济学中形式统计方法的应用）相结合。 宏观计量经济学具有很高的计算能力。 因此，我们专注于使用MATLAB的实际计算实现。 该课程包括三个模块。 第一个主题提供了推导动态随机一般均衡模型（DSGE）的一阶条件的基础知识。 然后，我们使用数值方法

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