该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看。 如果进行编辑，页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行程序。 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 最小化构建，文件名包含哈希。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见有关的部分。 yarn eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从项目中删除单个构建依赖项。 而是将所有配置文件和传递依赖项（webpack，Babel，ESLint等）直接复制到您的项目中，以便您完全

北邮金工实习报告，总结了车工、焊接、钳工、铣工、铸造等在清华大学音像出版社的教学视频下所归纳的知识点笔记。

setjmp与longjmp 后缀jmp指的就是jump，关看名字就能猜到这哥俩是干啥的了。使用他们俩就可以让程序控制流转移，进而实现对异常的处理。 异常处理的结构可以划分为以下三个阶段： 准备阶段：在内核栈保存通用寄存器内容 处理阶段：保存硬件出错码和异常类型号，然后向当前进程发送信号 恢复阶段：恢复保存在内核栈中的各个寄存器内容，返回当前进程的断电处继续执行 过程有点类似递归，只有文字你可能看的有点云里雾里，我们结合一个小例子来看看 #include #include static jmp_buf buf; void second(v

该函数基于多项式的次数和移动窗口的长度使用 Savitzky-Golay 平滑滤波器平滑输入向量

正在寻找简约的SQLCMD (mssql-tools) 容器映像？mssql-tools-alpine绝对是一个非常好的选择。 此映像大小约为 17 MB，为您提供使用SQLCMD即时运行查询所需的可移植性和敏捷性。

这个包中的文件包含了一种对二进制图像进行骨架化的方法的 Matlab 实现。 这些是我自己的实现Alex Telea 向我传达的一种骨架化方法（ http://www.win.tue.nl/~alext/ ）。 有关更多详细信息，请参阅他的论文。 骨架化（粗略地说）是将二值图像或轮廓“细化”为一个像素宽度的脊椎。 图像处理工具箱通过 bwmorph 函数提供骨架化支持，但其结果并不总是符合我们的直觉。 我发现这里使用的方法通常会产生更令人满意的结果。 还有一个用于在骨架化图像中定位端点和连接点的例程。 （注意：此代码尚未针对速度进行优化。） 错误修复 7/18/07：在极少数情况下，孤立点会被错误地分配为 skg 的无限值。

stm32的串口重定向方法在英飞凌单片机里是不适用的，这个工程重写了一个pirntf函数来实现串口打印功能，方便调试，具体细节可以看我的博客。注意这个解决方案不是真正的重定向，只能实现字符串打印功能

nnls - lsqnonneg 的替代方案：在大问题上可以更快， 改进的收敛控制，可选的重启向量 解决非负最小二乘法： min wrt x: (d-Cx)'*(d-Cx) 受制于：x>=0 此版本的 nnls 旨在解决可能发生的收敛问题与 2011-2012 版本的 lsqnonneg，并提供了一个快速的解决方案大问题。 包括为 x 提供初始正项的选项使用 nnls 更快地解决迭代问题。 对于一些大问题，nnls 可能比 lsqnonneg 更快， 请参阅测试文件 (nnlstest.m)。 简单用法：x=nnls(C,d) [x,w,info]=nnls(C,d,opts) C 系数矩阵d Rhs 载体opts 包含选项的结构：（可选） .Accy 0 快速版本，1 精炼最终值（默认）， 2 使用准确的步骤，但在大型情况下非常慢， 在小情况下更快，结果通常与 1 相同.Ord

Android5.0之后，因为Google对权限的收敛，getRunningTasks()已经被停用。若是再想要取到当前前台正在运行的应用的信息的话，可以使用此方法，代码量比较少，还是很不错的。 唯一一个个人觉得不足的地方：第一回启动应用，需要得到用户权限。

基于 LMS 训练实现低复杂度分类器基于简单 RBF 单元的非线性扩展特征空间。 单位的中心是从使用基于新颖性的简单搜索算法训练样本检测。 相关论文： R. Dogaru，“具有简单构造的面向硬件的分类器基于支持向量的训练”，在 CSCS-16 的 Proceedings of CSCS-16 中， 第 16 届控制系统和计算机科学国际会议， 2007 年 5 月 22 - 26 日，布加勒斯特，第 1 卷，第 415-418 页。 多加鲁，R。 多加鲁, I., “使用支持向量的高效有限精度 RBF-M 神经网络架构” 电气工程中的神经网络应用 (NEUREL)，2010 年第 10 届研讨会数字对象标识符：10.1109/NEUREL.2010.5644089 出版年份：2010 年，页数：127 - 130