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在微软的vs的开发环境中，在一个大项目中，如果包含很多的cpp与h文件时，在管理上没有java的IDE管理方便，很多cpp文件在"源文件“,h文件在”头文件下。如果能分类存放，对开发管理就规整很多，在网上也搜了，几乎没有简便的方法，本人参照讲座老师的思想，实现一种简易的方法，基本上达到目的。

先容一种超高速，宽分频范围的四分频器的设计。后仿真结果表明该四分频器的最高工作频率为37 GHz，当输进信号的幅度为300 mV时，分频范围为27 GHz。在电源电压为1．2 V，工作在37 GHz时，该电路的功耗小于30 mW。该四分频器可应用于光纤通讯和其他超高速电路。

次主要是讲解一下通过登录后对得到的数据进行分页，首先我们新建一个登录页面login.jsp，因为我们主要学习的分页，所以登录验证的部分没有提到。关于javaweb中的分页代码大家通过本文学习吧

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小波变换函数matlab代码标量上的贝叶斯分位数回归 一种执行贝叶斯标量函数的分位数回归的方法，即贝叶斯FQR。 所提出的方法适用于用p设计矩阵X给定响应函数y和n的N-被T矩阵数据集。 该存储库提供 一组MATLAB脚本，用于实现我们提出的贝叶斯FQR模型（已调整或未调整），以及朴素的逐点贝叶斯分位数回归； R脚本实现了基于引导程序的方法，与我们在本文中提出的模型进行了比较； 复制纸上所有数字的代码； 该代码可根据预处理的质谱数据调整块效应并生成模拟数据集。 文件结构： 子文件夹“ BayesianFQR /”包含一组MATLAB脚本，用于通过对回归系数函数使用离散小波变换（DWT）以及对小波系数进行先验的马蹄形实现Bayesian FQR模型。 子文件夹“ BayesianFQR_corrected_likelihood /”包含一组MATLAB脚本，用于使用回归系数函数上的离散小波变换（DWT）和三明治小波变换（DWT）使用三明治似然校正（见本文第2.4节）来实现贝叶斯FQR模型的调整版本。小波系数。 子文件夹“ BayesianQR /”包含一组MATLAB脚本，以使用非对称拉

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注：本人刚入行，想把工作遇到的问题写下来。前段时间跟公司前端对接的时候，一个简单的数据库查询，但是前端说将结果按某个属性分组，每组单独一个集合，集合第一个元素为该属性，第二个元素为该属性值相同的所有对象集合，由于是小白一个，这个数据整理也是花了点时间，这里整理一下处理方法。 1.利用JDK1.8的新特性处理，主要代码一行即可解决，下面上代码 @Service public class AlarmStandardTabServiceImpl implements AlarmStandardTabService { @Autowired AlarmStandardTabMappe