⼀种动画帧的展示，可是⽤作web, app，⼩程序的动画

借助于CJ-CPTH模型机建立微指令系统，导入汇编代码，进行跟踪调试

对源代码进行批注和讨论。可自动分析C/C++/Java/Python/C#/Objective-C等项目的源代码并生成流程图和函数调用关系图。生成的流程图可以和源代码互相定位，有助于分析源代码，是阅读其他人写的代码或者自己很久前写的代码的利器。

从第一个灯开始 随着时间变化 二进制数的递减 所有的灯都会依次的点亮，当全部的灯都被点亮后再重新开始这个过程 一直循环下去。下面一起来学习一下

装饰等程序 今天给一个广场做了十棵霓虹灯树，看上去挺漂亮的！现在把程序发上来供初学者做个参考！

揭示循环系统的生理病理机制，建立左心与动脉系统耦合的动力学电路模型．用状态变量分析法建立左心循环电路模型的数学模型，利用Matlab／Simulink工具对这一数学模型进行建模仿真，并用图形用户接口(GUI)界面进行参数输入．最终得到左心室容积、左心室压力、左心房压、主动脉压和主动脉血流的时间曲线，主要的特征数据和波形曲线与实际的生理情况相符．

根据流体网络与电气网络的等效关系，用电流表示血液的流动，用电阻表示血液流动的黏滞阻力，用电容表示血管的顺应性，用电感表示血流的惯性．采用1个时变电容和1个心肌电阻模拟左心室，建立了改进型五阶集总参数体循环系统电路模型．根据人体实际生理状况和临床数据制定模型参数，仿真健康心脏、不同部位病变导致的衰竭心脏的血流动力学特性，探讨了衰竭心脏的仿生控制机理，验证了所建模型的可行性．根据基础电路法列写状态方程，应用MATLAB软件进行仿真．结果表明：改进的左心室模型能全面地反映心脏的工作机理和功能，可以模拟健康状态血

股票买卖最佳时机leetcode 这是一个有监督的循环神经网络 (RNN) 学习项目，将股票交易视为分类问题。 输入 60 天的定价数据窗口，选择最佳操作以获得最大利润。 这使用了我早期的交易环境项目，以及用于数据准备和模型训练的 SeriesPrediction 模块。 首先，我使用CalculateBestActions 来生成目标操作值。 对于每一天，假定知道股票前一天的价格，以及每天一笔交易、连续四个交易日和八次可能的交易行为的限制，它计算将在 20 天内产生最高价值的交易序列。 可能的交易有：激进买入、目标买入、市场买入、持有、市场卖出、目标卖出、激进卖出和 CancelAllOrders。 目标买入和卖出由移动平ASP格加上或减去 5 天平ASP格偏差的 1/4 决定。 激进的买入和卖出由 5 天平ASP格偏差的 1/2 决定。 CalculateBestActions 的计算成本很高，因此尽管您可以计算更长的序列，但它们所需的时间会呈指数级增长。 4 个交易序列可能需要一天来计算 30 年的数据集，因此您将在大约 6 处碰壁。这些序列被保存以供重复使用，因此您只需为您测试

自动生成流程图的软件. 内附注册机. Code.Visual.To.Flowchart.v5.3.1030 详细的软件功能请百度之.

scrum流程图 敏捷开发流程