本教程舉例說(shuō)明了如何使用 ADO 編程模型對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行查詢及更新。教程首先講述了完成此項(xiàng)任務(wù)的必要步驟,然后分別通過(guò) Microsoft Visual Basic、以 VC++ Extensions 為特征的 Microsoft Visual C++、Microsoft Visual Basic、Scripting Edition 和以 ADO for Windows Foundation Classes (ADO/WFC) 為特征的 Microsoft Visual J++ 進(jìn)行更為具體的說(shuō)明。
上傳時(shí)間: 2016-10-22
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mpi并行編程教程和許多編程實(shí)例,對(duì)mpi的快速入門及提高有很大幫助
標(biāo)簽: mpi 并行編程 教程 編程實(shí)例
上傳時(shí)間: 2013-12-23
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本文介紹基于 ADE7758 和 PIC 系列 MCU的多相多功能電能測(cè)量電表,本文重點(diǎn)介紹 ADE7758 的 引腳及設(shè)計(jì)要點(diǎn)、內(nèi)部寄存器功能和工作原理,以及 ADE7758 與 PIC16F877 的中斷接口時(shí)序。 關(guān)鍵詞:多相電能表;ADE7758;PIC
上傳時(shí)間: 2014-01-02
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一些程序開發(fā)的樣例,有ST32的各個(gè)模塊的學(xué)習(xí)演示程序,適合新手程序入門和開發(fā)環(huán)境學(xué)習(xí)
標(biāo)簽: 程序開發(fā)
上傳時(shí)間: 2017-03-17
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(有源代碼)數(shù)值分析作業(yè),本文主要包括兩個(gè)部分,第一部分是常微分方程(ODE)的三個(gè)實(shí)驗(yàn)題,第二部分是有關(guān)的拓展討論,包括高階常微分的求解和邊值問(wèn)題的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matlab計(jì)算的.ODE問(wèn)題從剛性(STIFFNESS)來(lái)看分為非剛性的問(wèn)題和剛性的問(wèn)題,剛性問(wèn)題(如大系數(shù)的VDP方程)用通常的方法如ODE45來(lái)求解,效率會(huì)很低,用ODE15S等,則效率會(huì)高多了.而通常的非剛性問(wèn)題,用ODE45來(lái)求解會(huì)有很好的效果.從階次來(lái)看可以分為高階微分方程和一階常微分方程,高階的微分方程一般可以化為狀態(tài)空間(STATE SPACE)的低階微分方程來(lái)求解.從微分方程的性態(tài)看來(lái),主要是微分方程式一階導(dǎo)系數(shù)大的時(shí)候,步長(zhǎng)應(yīng)該選得響應(yīng)的小些.或者如果問(wèn)題的性態(tài)不是太好估計(jì)的話,用較小的步長(zhǎng)是比較好的,此外的話Adams多步法在小步長(zhǎng)的時(shí)候效率比R-K(RUNGE-KUTTA)方法要好些,而精度也高些,但是穩(wěn)定區(qū)間要小些.從初值和邊值來(lái)看,也是顯著的不同的.此外對(duì)于非線性常微分方程還有打靶法,胞映射方法等.而對(duì)于微分方程穩(wěn)定性的研究,則諸如相平面圖等也是不可缺少的工具.值得提出的是,除了用ode系類函數(shù)外,用simulink等等模塊圖來(lái)求解微分方程也是一種非常不錯(cuò)的方法,甚至是更有優(yōu)勢(shì)的方法(在應(yīng)用的角度來(lái)說(shuō)).
上傳時(shí)間: 2014-01-05
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很多系統(tǒng)中都需要在本地保存大量的數(shù)據(jù)和一些常數(shù),然后進(jìn)行本地處理。這就需要一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)。在實(shí)際應(yīng)用中,許多數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量都比較大,因此對(duì)系統(tǒng)的存儲(chǔ)容量有很高的要求,一般普通的EPROM或FLASH的容量都很難以滿足要求。而大容量的FLASH M25PXX系列就能夠很好地滿足需求,您可以根據(jù)需要進(jìn)行選擇。本例采用M25P80。主要實(shí)現(xiàn)向FLASH寫一組數(shù)據(jù)然后讀出來(lái),設(shè)計(jì)中包括了M25P80操作的基本子程序,讀者可以根據(jù)實(shí)際要求組合自己需要的程序。
標(biāo)簽: 數(shù)據(jù) 常數(shù)
上傳時(shí)間: 2014-01-04
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摘要:重構(gòu)相空間是非線性分析的基礎(chǔ) ,利用聯(lián)積分導(dǎo)出的 C2C方法是估計(jì)相空間重構(gòu)參數(shù)延遲時(shí)間和延遲時(shí)間窗的有效方。由于混沌系統(tǒng)的初值敏感性和實(shí)際序列長(zhǎng)度有限并帶噪 ,使得 C2C方法估計(jì)出的和具有波動(dòng)性。為了降低估值偏差 ,借鑒譜估計(jì)中平均法的思想 ,提出一種不同于已有文獻(xiàn)利用整段序列估算和,而采用對(duì)序列分段估值后取平均的方法 ,并重點(diǎn)討論了帶噪序列的和 估值及序列長(zhǎng)度對(duì)估值的影響。數(shù)值仿真證明這種平均處理方法對(duì)和的估值具有較好的有效性和可靠性。關(guān)鍵詞:非線性時(shí)間序列 關(guān)聯(lián)積分 重構(gòu)參數(shù) 平均
上傳時(shí)間: 2017-07-05
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摩托羅拉GSM內(nèi)部培訓(xùn)教程,和上面的華為的都一樣的經(jīng)典,針對(duì)GSM上傳一些資料,供有需要的人士研究.
標(biāo)簽: GSM 摩托羅拉 培訓(xùn)教程 華為
上傳時(shí)間: 2014-07-24
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pll 相關(guān)paper,可參考! 內(nèi)含各模塊架構(gòu)及模擬,歡迎參考!
標(biāo)簽: PLL
上傳時(shí)間: 2015-05-10
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折紙昆蟲及他們的家族.和.折紙?jiān)O(shè)計(jì)的秘密 28冊(cè)
標(biāo)簽: 家
上傳時(shí)間: 2013-04-15
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