输入为两个16位有符号数，输出32位相乘结果。要求采用Booth编码和Wallace树型结构。 计算例子： 0110000010000000 * 1000000000000001 = 11001111110000000110000010000000 (24704) * (-32767) = (-809475968) 顶层模块名为mul_tc_16_16，输入输出功能定义： 名称 方向 位宽 描述 a I 16 输入数据，二进制补码 b I 16 输入数据，二进制补码 product O 32 输出乘积a * b，二进制补码

数据结构：第五章 树.ppt

针对现有结构直线段提取方法存在的效率低下或准确程度不足等问题, 提出了一种基于体素生长的点云结构直线段高效提取方法。首先, 对点云进行体素化剖分与平面分割, 并以体素为单位进行邻域判断, 实现对结构直线段分布区域的筛选; 然后, 采用基于体素的区域生长对结构直线段的分布区域进行分割; 最后, 依据结构线段分布区域的范围以及其所在平面的数学方程实现其提取和优化, 并进行精度评定。进行了实验测试, 利用多组点云数据验证了本方法的有效性, 利用对比实验验证了本方法的精度和高效性。实验结果显示: 相比现有方法, 该方法在效率上提高了10倍以上, 在精度上提高了0.25倍左右, 证明提出的方法可以准确高效地得到较为理想的点云结构直线段提取结果。

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《基于校园网的树莓派云存储设计》课程设计

现有某高校评教数据(pjsj.xls)，共计842门课程，属性包括：课程名称、评价人数、总平均分以及10个评价指标Index1-Index10。以此为研究数据，利用数据挖掘的技术实现评价指标的筛选，即从10个指标中剔除对教学评价无用的指标。具体实现的内容应至少包括以下几个方面但不限于： （1）数据描述：利用盒图对每个指标数据进行描述性分析，画出10个指标的盒图：标注孤立点（如有）、最小值、Q1、中位数、Q3、最大值； （2）数据预处理：将每个连续型指标数据离散化为三个区间，级别从高到低分别为Excellent（用“E”表示）、Good（用“G”表示）、Fair（用“F”表示）；将总平均分离散为“A”、“B”、“C”三个等次，作为每门课程的类标签； （3）模型构建与评估：利用决策树算法对上述数据进行分类，构建决策树并进行性能评估：包括Recall（召回率）、Precision（精度）、F1和Accuracy（准确率）； （4）结果讨论：对研究结果（剔除的指标，即未出现决策树中的指标）进行讨论分析； （5）总结与展望：对全文研究过程进行总结并指出存在的不足或努力方向。

实现链式存储二叉树构建，完成查找、求树高度、中序遍历、先遍历、后序遍历和层序遍历的程序，给出算法的时间和空间复杂度。

本文以使用树莓派4b为例说明构建嵌入式C++执行环境。树莓派本身可以到各大购物网站直接购买，价格大概300-500元不等。之所有选择树莓派是因为它的系统比较完善，容易上手。但是需要实现说明的是本文说明的大部分内容并不仅限于树莓派。   准备树莓派   下载镜像文件 打开树莓派官方网站的系统镜像下载网页： https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/ 我们直接选择红框中的最大版本。下载完成之后我们得到以下文件(时间戳可能会不同)： 2020-02-05-raspbian-buster-full.zip 将文件解压缩可以得到下面的镜像文件：

有时，我们会碰到对字符串的排序，若采用一些经典的排序算法，则时间复杂度一般为O(n*lgn)，但若采用Trie树，则时间复杂度仅为O(n)

使用唤醒休眠机制，驱动SR501模块，如果是百问网IMX6ULL开发板，设备树可直接替换使用