采用二维的网格表示，其中0表示点可走，1表示点不可以走。点用( x, y )表示，寻找从某一个给定的起始单元格出发， 经由行相邻或列相邻的单元格(可以通过的)，最终可以到达目标单元格的、所走过的单元格序列。在任一个单元格中，都只能看到与它邻近的4个单元格(如果位于底边，则只有3个；位于4个角上，则只有2个是否能通过)。

pmon之start.s详细分析(LS1B版本)

从零开始设计一个CPU （Verilog） 版本 V1.0 vivado 2019.2 ========================= 资源 B站 视频地址： 作业说明（包括指令设计和模块结构） 版权问题不再提供下载： 源码（未打包）： 打包工程（vivado打开即用）： 参考讲义 版权问题不再提供下载： 汇编程序 给定一个非零自然数N，计算小于N的自然数之和 0000100011 //0// READ INPUT TO R3 1000000001 //1// INIT R0 = 1 1010000000 //2// INIT R1 = 0 0100010100 //3// R1 = R0 + R1 0010000001 //4// R0 = R0 + 1 0001110011 //5// IF R0 < R3 THEN Z = 0 ELSE Z = 1 0001010011 //6/

GD32+RT-Thread Nano+FinSH

资源里的例程适配GD32F450VKT6_START开发板，也可以在STM32F429上适用，例程里有按键扫描，使用外部中断触发，USB主机，USB键盘。

基于Web Start的应用程序性能测试研究及应用，冷知见，，目前，性能测试在软件的质量保证中越来越重要，系统性能的好坏直接影响了企业对外提供服务的质量。本文提供了基于Web Start发布的应

Daniel Jslin教授分析linux kernel 中的start_kernel详细过程。by the way.可以关注我在csdn上关于linux kernel的课程https://edu.csdn.net/course/detail/9089

我们到了！ 主要思想是我们如何从 EEG 记录数据库构建功能性大脑网络，然后可视化大脑网络中的一些网络特征。 所以让我们明星吧！ （自v。R2015b起）。 带有步骤的网页版本可在以下网址获得： http : //complexity.es/school/neuroscience 使用图论和复杂系统进行功能连接（单击图像中的 PDF 副本）。 本大脑复杂网络教程由 Johann H. Martínez 编写。 使用 EEG 的原始时间序列、频带分解、建立基于相关性的大脑网络（不同类型的相关性）、可视化图形的矩阵表示、使用矩阵重新布线和阈值方法。 在这里，我们使用 Sporns 等人的 Brain Connectivity Toolbox (BCT)，麻省理工学院的 Matlab 网络分析工具。 感谢 David Legland 的函数“double2rgb.m”。 数据集是从 Chen

pybullet快速入门手册 PyBulletQuickstart GuideErwin Coumans​, ​Yunfei Bai​, 2017/2018 1.Introduction 2.controlling arobot 3.synthetic camera rendering 4.collision detection queries 5.inverse dynamics,kinematics 6.reinforcement learning gym envs 7.virtual reality 8.debug GUI,lines,Text,Parameters 9.build and install pybullet

绘制两个正态分布突出显示重叠区域计算重叠面积（归一化为整体面积） 我用它来估计当两个中心接近时，由高斯近似的单分子点扩散函数有多少重叠