使用MATLAB编写的fk函数，调用该函数可生成f-k谱图

本讲座总结过去30年以来自动化测试测量领域的发展趋势，并在此基础上展望新一代基于软件定义的PXI模块化仪器平台的系统架构。同时，结合PXI平台应用于自动化测试测量领域的部分典型案例，为您揭示软件定义对于新一代测试测量系统的重要作用。

软件开发设计：应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发、网站开发C++、Java、python、web、C#等语言的项目开发与学习资料 硬件与设备：单片机、EDA、proteus、RTOS、包括计算机硬件、服务器、网络设备、存储设备、移动设备等 操作系统：LInux、树莓派、安卓开发、微机操作系统、网络操作系统、分布式操作系统等。此外，还有嵌入式操作系统、智能操作系统等。 网络与通信：数据传输、信号处理、网络协议、网络与通信硬件、网络安全网络与通信是一个非常广泛的领域，它涉及到计算机科学、电子工程、数学等多个学科的知识。 云计算与大数据：包括云计算平台、大数据分析、人工智能、机器学习等，云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。

感谢您下载此版本的Java平台标准版开发工具包（JDK）。 JDK是一个使用Java编程语言构建应用程序，applet和组件的开发环境。 　　JDK包括用于开发和测试用Java编程语言编写并在Java平台上运行的程序的工具。

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FreeRTOS是一种广泛使用的实时操作系统（RTOS），尤其在嵌入式系统中非常流行。它以其小巧、高效和可定制性著称，适用于资源有限的微控制器。本讲义将深入探讨FreeRTOS的核心概念以及如何将其应用到STM32L496ZG Nucleo开发板上。 首先，"ST RTOS-1.pptx"可能涵盖了RTOS的基础知识，包括： 1. **RTOS的基本概念**：RTOS是管理多个并发任务的系统，通过调度算法确保任务的实时响应。FreeRTOS提供抢占式调度，允许高优先级任务随时中断低优先级任务。 2. **FreeRTOS的主要组件**：包括任务（Task）、信号量（Semaphore）、互斥锁（Mutex）、消息队列（Message Queue）、事件标志组（Event Flags）和定时器（Timer）等。这些组件用于实现任务间的同步与通信。 3. **任务管理**：FreeRTOS中的任务是执行特定功能的独立执行线程，每个任务都有一个优先级。任务的状态包括就绪、运行、阻塞和删除。 4. **内存管理**：FreeRTOS支持动态内存分配，但用户需要根据具体硬件进行内存池的配置。 5. **中断服务例程**：RTOS在中断上下文中运行，中断处理必须快速且不阻塞其他任务。 接下来，"ST_FreeRTOS-2.pptx"很可能是关于STM32L496ZG Nucleo开发板的实践指南，可能包含以下内容： 1. **STM32L496ZG微控制器**：该芯片是STM32L4系列的一员，拥有高性能的Arm Cortex-M4内核，低功耗特性，丰富的外设接口，适合开发实时应用。 2. **Nucleo开发板介绍**：Nucleo开发板提供了友好的开发环境，支持Arduino和ST Morpho扩展接口，便于进行原型设计和验证。 3. **FreeRTOS移植**：详细步骤可能包括配置编译环境、设置启动代码、链接FreeRTOS库、配置硬件中断、定义任务和调度策略等。 4. **示例应用**：可能会有简单的LED闪烁或传感器数据采集示例，演示如何在FreeRTOS环境中创建任务并利用同步机制交换数据。 5. **调试技巧**：如何使用调试工具如STM32CubeIDE或JTAG/SWD接口进行程序调试，以及如何查看RTOS内核活动。 通过这两份PPT的学习，开发者可以全面理解FreeRTOS的工作原理，并具备在STM32L496ZG Nucleo开发板上实施RTOS项目的实际操作能力。理解RTOS对于提高嵌入式系统的性能和可靠性至关重要，而FreeRTOS的易用性和灵活性使其成为学习和应用的理想选择。

BERT+BiLSTM+CRF是一种用于中文命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）的模型，结合了BERT模型、双向长短时记忆网络（Bidirectional LSTM）和条件随机场（CRF）。 BERT是一种预训练的深度双向变换器模型，具有强大的自然语言处理能力。它能够学习上下文相关的语义表示，对于NLP任务非常有用。 BiLSTM是一种循环神经网络，能够捕捉上下文之间的依赖关系。通过同时考虑前向和后向上下文，BiLSTM能够更好地理解句子中实体的边界和内部结构。 CRF是一种概率图模型，常用于序列标注任务。它能够基于输入序列和概率分布进行标签推断，使得预测的标签序列具有全局一致性。 在BERT+BiLSTM+CRF模型中，首先使用BERT模型提取句子中的特征表示。然后，将这些特征输入到BiLSTM中，通过双向上下文的学习，得到更丰富的句子表示。最后，使用CRF层对各个词的标签进行推断，并输出最终的实体识别结果。 这种模型的优势在于能够充分利用BERT的语义信息和BiLSTM的上下文依赖性，同时通过CRF层对标签进行约束，提高了实体识别的

微信小程序项目实战，微信小程序课程设计，基于微信小程序开发的，含有简单代码注册，下载下来简单部署即可使用。 包含：项目源码、数据库脚本、部署说明等，该项目可以作为课程设计使用，前后端代码都在里面。 一. 技术组成 前端：微信小程序 开发环境：微信开发者工具 数据库：MySql 后台框架：SpringBoot/SSM （如果有的话） 二. 部署说明 1. 如果含有服务端的话，一定要先部署好服务端，然后再用微信开发者工具导入，否则，小程序可能会报错 2. 微信小程序，用微信开发者工具导入或者 HBuilder x 工具 3. 数据库可视化软件，推荐使用它 Navicat，MySql 建议使用 5.7 版本

基于LabVIEW的烟雾与温度监测上位机，实时显示与数据存储

HYSDEL 3 版本，这是HYSDEL的最新版本，用于描述混杂系统的语言。