用来计算BLE中CRC的值，输入数据就可以自动算出24位CRC的值。适用于构造BLE帧等过程。

#include #include #include char OP[7]={'+','-','*','/','(',')','#'}; int In(char c){ int i; for(i=0;i<7;i++) if(c==OP[i]){return 1;break;} return 0; } int num(char e){ int i; for(i=0;i<7;i++){ if(e==OP[i]){ return i; break; } } }

磁环电感及饱和磁通计算 磁环电感及饱和磁通计算 磁环电感及饱和磁通计算

关于碳纳米管的生成原子坐标程序，本程序只适用于不闭口的无限长碳纳米管的设置！

注意力机制（英語：attention）是人工神经网络中一种模仿认知注意力的技术。这种机制可以增强神经网络输入数据中某些部分的权重，同时减弱其他部分的权重，以此将网络的关注点聚焦于数据中最重要的一小部分。数据中哪些部分比其他部分更重要取决于上下文。可以通过梯度下降法对注意力机制进行训练。 类似于注意力机制的架构最早于1990年代提出，当时提出的名称包括乘法模块（multiplicative module）、sigma pi单元、超网络（hypernetwork）等。注意力机制的灵活性来自于它的“软权重”特性，即这种权重是可以在运行时改变的，而非像通常的权重一样必须在运行时保持固定。注意力机制的用途包括神经图灵机中的记忆功能、可微分神经计算机中的推理任务[2]、Transformer模型中的语言处理、Perceiver（感知器）模型中的多模态数据处理（声音、图像、视频和文本）。人类的注意力机制（Attention Mechanism）是从直觉中得到，它是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段。深度学习中的注意力机制借鉴了人类的注意力思维方式，被广泛的应用在自然语言

针对可搜索加密方案中的结果验证方法复杂，搜索成本高且效率低，难以满足多关键词搜索结果高效验证和安全性需求的问题，提出了基于改进的 Merkle-Tree 认证方法的多关键词搜索方案。首先，利用双线性映射构造多关键词的可搜索算法，实现高效精准的多关键词搜索；其次，基于Bawa改进的Merkle-Tree认证方法构造搜索方案的验证及动态更新算法，将计算成本从经典的MHT的O(n)降低到O(log n)，防止数据篡改、删除和伪造等不法操作的高效验证。在决策线性假设和CDH假设下，所提方案满足密文不可区分性和签名不可伪造性。

[k，ksup，omega] = kappa（P1，P2）或[k，ksup] = kappa（P1，P2，omega）返回Vinnicombe（2000 ，第 123 页）。 如果为一个系统设计的控制器与另一个系统一起使用，这基本上给出了两个设备之间差异的频率测量以及闭环性能的最坏情况下降。 根据参考，如果[P2，-P1']具有与[P1，-P1']相同数量的打开RHP极点，则ksup是k的最大值。否则，将其设置为1。 没有任何输出参数的 kappa(P1,P2) 或 kappa(P1,p2,omega) 将以图形形式显示结果。 参考1. Vinnicombe, G. (2000) 不确定性和反馈：H-Infinity Loop-Shaping 和 v-Gap Metric。 伦敦：帝国理工学院 另见：西格玛，rho。

可用于高斯投影的计算，即已知大地坐标BLH计算投影后的平面坐标，或者由平面坐标反算大地坐标。包含全部源代码，供大地测量初学者使用。

计算职工工资 【问题描述】 给定N个职员的信息，包括姓名、基本工资、浮动工资和支出，要求编写程序顺序输出每位职员的姓名和实发工资（实发工资=基本工资+浮动工资-支出）。 【输入形式】 输入在一行中给出正整数N。随后N行，每行给出一位职员的信息，格式为“姓名 基本工资 浮动工资 支出”，中间以空格分隔。其中“姓名”为长度小于10的不包含空白字符的非空字符串，其他输入、输出保证在单精度范围内。 【输出形式】 按照输入顺序，每行输出一位职员的姓名和实发工资，间隔一个空格，工资保留2位小数。 【样例输入】 3 zhao 240 400 75 qian 360 120 50 zhou 560 150 80 【样例输出】 zhao 565.00 qian 430.00 zhou 630.00 【样例说明】 【评分标准】 补充指定处代码，不得修改程序中其他代码。

利用mathematica计算复数的对数难以找到合适的帮助文档，有意思的是找了基本数学手册居然没有复数对数的普遍运算公式，真是奇怪。不得不自己动手弄出来，本人将复数的各种运算包括指数特别是对数的运算方法和技巧写在这里。