具有各种输入输出信号详细的Name、Units、类型、部件、全名、图例标签、描述 在做其他软件的联合仿真的时候，需要用到一些Carsim的IO接口，该文档可以有效的帮助刚学习Carsim的同学认识并分别这些信号。

基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，matlab代码，要求2019及以上版本。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

非隔离双向DC DC变换器 buck-boost变换器仿真 输入侧为直流电压源，输出侧接蓄电池 模型采用电压外环电流内环的双闭环控制方式 正向运行时电压源给电池恒流恒压充电，反向运行时电池放电维持直流侧电压稳定 matlab simulink仿真模型 ~

基于stm32单片机输入捕获简易频率测量数字频率计Proteus仿真（源码+仿真+论文）

《10大管理输入输出ITTO联想记忆法》

我们确定中性点电流弱轴向电荷GAZ 0 = − 0.654 3 stat 5 sys $$ {G} _A ^ Z（0）=-0.654 {（3）} _ {\ mathrm {stat}} {{5 ）} _ {\ mathrm {sys}} $$，使用由晶格QCD计算的奇数夸克轴向电荷GA s 0 $$ {G} _A ^ s（0）$$。 然后，我们进行一个现象学分析，在此过程中，我们将动量传递区域0.24≲Q 2 form 0.71 GeV2中来自点阵QCD的奇怪的夸克电磁形状因子与来自MiniBooNE实验的（反）中微子-核子散射微分截面相结合，以确定中性电流 弱轴向形状因子GAZQ 2 $$ {G} _A ^ Z \ left（{Q} ^ 2 \ right）$$在0≲Q 2≤1 GeV2的范围内。 这产生了G A Z 0 $$ {G} _A ^ Z（0）$$ = -0.687（89）stat（40）sys的现象学值。 当GA s 0 $$ {G} _A ^ s（0）$$相较其现象学确定时，GAZ 0 $$ {G} _A ^ Z（0）$$的值受GA s 0 $$ {G} _A ^ s

该工程用qgraphicview，qgraphicsceen，qgraphicItem绘制每个算法的输入输出参数关系图

采用HAL库生成的工程文件实现STM32L051C8T6的通用定时器输入捕获，实现捕获按键的高低电平时间

全连接神经网络(DNN)分类预测，多特征输入模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

Emotion 一个用于vue的表情输入组件 https://gitee.com/jiangliyue/vue_expression_input_module index是使用示例，emotion是组件代码（这里用的是微信表情包的地址，大家可根据需要修改） 下载安装启动项目查看效果 npm install npm run dev Emotion文件夹下Emotion文件说明 实现原理是根据字段对在线表情包图片进行匹配替换 代码中 img 标签的地址即为表情图片地址，可自己根据需求替换 mounted () { const name = this.$el[removed] con