jQuery实现别踩白块小游戏(简易版)代码，分为方块区域、计时条区域和计分区域。方块区域是用，通过改变其表格的不同背景颜色制作的；计时条区域简单使用了jQuery的滑入滑出功能。

1.1黑盒测试问题描述 假设商店货品价格(R) 都不大于100元（且为整数），若顾客付款(P)在100元内，现有一个程序能在每位顾客付款后给出找零钱的最佳组合（找给顾客货币张数最少）。 假定此商店的货币面值只包括：50元(M50)、10元(M10)、 5元(M5)、1元(M1) 四种。 1.2白盒测试问题描述 10个铅球中有一个假球（比其他铅球的重量要轻），用天平三次称出假球。 第一次使用天平分别称5个球，判断轻的一边有假球；拿出轻的5个球，取出其中4个第二次称，两边分别放2个球：如果两边同重，则剩下的球为假球；若两边不同重，拿出轻的两个球称第三次，轻的为假球。

白盒测试实例 用现实中的实例说明白盒测试过程

据说俺学校三百多万搞的软件 java白盒测试的神器 有点大有23个分卷呢 这是第8个

c++别踩白块实现 本代码使用最简单的逻辑来实现别踩白块小游戏。。同时采用图形化编程和双缓冲技术，更有利于初学者上手实现。

这个 Matlab 代码传输记录的音频信号，并使用 QPSK 调制通过加性白高斯通道 (AWGN) 传输它。 接收端使用低通滤波器消除噪声来恢复信号。 记录、传输和恢复的信号在时域和频域中绘制。 该代码还计算了恢复信号的功率谱密度。

高斯白噪声matlab代码DDWD 数据驱动的小波 数据驱动小波分解（DDWD）的自述文件 这种分布包含创建数据驱动的小波所需的代码，如D. Floryan和MD G​​raham（PNAS，2020年）在“用数据驱动的小波发现多尺度和自相似结构中所述”中所述。 该发行版包含5个主要的MATLAB函数： waveletOpt.m：计算数据驱动的小波 dwtos.m：一阶段离散小波变换 idwtos.m：一级逆离散小波变换 u2v.m：从低通滤波器创建高通滤波器 v2u.m：从高通滤波器创建低通滤波器 此分布还包含在引用的论文中重新创建结果所需的数据，以及三个MATLAB脚本，它们重新创建主要结果并演示如何使用上述功能来计算数据驱动的小波： exampleGaussianWhiteNoise.m：为高斯白噪声数据重新创建主要结果 exampleKS.m：重新创建Kuramoto-Sivashinsky数据的主要结果 exampleHIT.m：重新创建湍流数据的主要结果 照原样，exampleHIT.m将不会运行，因为关联的数据太大而无法在Github上托管。 但是，引用的论文解释了从何处

适合想进IT企业的小白

白噪声MATLAB代码卡尔曼滤波器 ''本项目用matlab代码实现并测试卡尔曼滤波器'' '''文件列表：''' @kf_modele.m：此处定义的动态系统模型和测量模型。 @kf_predict.m 时间更新 @kf_update.m：测量更新 @kf_ui.fig：matlab中的GUI文件，可以方便的调一些参数，修改测试用例。 @kf_ui.m：GUI 事件响应。 @Exp_oneDim.m：测试用例一。 系统状态是一个常数，测量也是一个带有古斯白噪声的数字。 @Exp_cwpa.m：测试用例二。 系统动态是 CWPA @exp_measured.m 测试用例三。 使用./data/filter_in.data中IVQ905传感器的真实测量数据来测试KF。

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