A方向和B方向各設(shè)紅（R）、黃（Y）、綠（G）和左拐（L）4盞燈，4種燈按合理的順序亮滅，并將時(shí)間以倒計(jì)時(shí)的形式顯示出來。同時(shí)要設(shè)置兩個(gè)方向的緊急通道模式，當(dāng)某一方向有緊急事件發(fā)生時(shí)，交警按下緊急通道按鈕，該方向綠燈亮，另外一個(gè)方向紅燈亮，等緊急事件解除后（假定計(jì)時(shí)10s）,交通恢復(fù)原來的狀態(tài) 要求在數(shù)碼管上顯示兩個(gè)方向的燈種和計(jì)時(shí)，實(shí)現(xiàn)緊急情況按鈕輸入功能 根據(jù)交通燈控制要實(shí)現(xiàn)的功能，可考慮用兩個(gè)并行執(zhí)行的always模塊（兩個(gè)進(jìn)程）來分別控制A和B兩個(gè)方向的4盞燈。這兩個(gè)always模塊使用同一個(gè)時(shí)鐘信號(hào)，以進(jìn)行同步，也就是說，兩個(gè)進(jìn)程的敏感信號(hào)時(shí)同一個(gè) 每個(gè)always模塊控制一個(gè)方向的4種燈按如下順序點(diǎn)亮，并往復(fù)循環(huán)：綠燈－黃燈－左拐燈－黃燈－紅燈，燈亮的時(shí)間由自己設(shè)定 由于板上資源有限，如覺得實(shí)現(xiàn)困難，可去掉左拐燈，即順序?yàn)榫G燈－黃燈－紅燈。
標(biāo)簽： 方向
上傳時(shí)間： 2016-10-07
上傳用戶：CHINA526
X[0:n-1]和Y[0:n-1]為2個(gè)數(shù)組,每個(gè)數(shù)組中含有n個(gè)已排好序的數(shù)。 試設(shè)計(jì)一個(gè)O(log n)時(shí)間的算法,找出X和Y的2n個(gè)數(shù)的中位數(shù)。
上傳時(shí)間： 2016-10-10
上傳用戶：宋桃子
知道鼠標(biāo)X,Y位置 將鼠標(biāo)光標(biāo)移動(dòng)到X,Y位置 java源程序
標(biāo)簽： java 鼠標(biāo) 光標(biāo) 移動(dòng)
上傳時(shí)間： 2016-10-10
上傳用戶：天涯
md5算法的破解對電子商務(wù)體系的影響以及策略
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：Late_Li
這本書是多年來我對專業(yè)程式員所做的C++ 教學(xué)課程下的一個(gè)自然產(chǎn)物。我發(fā)現(xiàn)，大部份學(xué)生在一個(gè)星期的密集訓(xùn)練之後，即可適應(yīng)這個(gè)語言的基本架構(gòu)，但要他們「將這些基礎(chǔ)架構(gòu)以有效的方式組合運(yùn)用」，我實(shí)在不感樂觀。於是我開始嘗試組織出一些簡短、明確、容易記憶的準(zhǔn)則，做為C++ 高實(shí)效性程式開發(fā)過程之用。那都是經(jīng)驗(yàn)豐富的C++ 程式員幾乎總是會(huì)奉行或幾乎肯定要避免的一些事情。structures of computer science.
標(biāo)簽： 程式
上傳時(shí)間： 2016-10-13
上傳用戶：362279997
現(xiàn)色彩空間轉(zhuǎn)換R’G’B’ to Y’CbCr的VHDL源代碼。
上傳時(shí)間： 2016-10-15
上傳用戶：cazjing
Call centeer gestion de usuarios todo ello gratis y bajo windows
標(biāo)簽： usuarios centeer gestion windows
上傳時(shí)間： 2016-10-25
上傳用戶：希醬大魔王
Gestion de una pizza rapida y sencilla
標(biāo)簽： sencilla Gestion rapida pizza
上傳時(shí)間： 2016-10-25
上傳用戶：lps11188
Comunicacion via rs232 y manejo del dde
標(biāo)簽： Comunicacion manejo 232 via
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：cainaifa
人工魚群算法（AFSA）是2002年李曉磊提出的基于魚群行為的尋求全局最優(yōu) 的新型搜索策略，該算法具有較優(yōu)的全局收斂能力及較快的尋優(yōu)速度。本文首次將 人工魚群算法應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，形成了人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過與 BP算法、模擬退化算法、進(jìn)化算法訓(xùn)練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較，驗(yàn)證了人工魚群 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在全局尋優(yōu)能力上的優(yōu)勢，進(jìn)而利用人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電力系統(tǒng)短期 負(fù)荷預(yù)測，建立了人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。為了進(jìn)一步提高算法的穩(wěn)定性，以 及求得全局最優(yōu)值的能力，文中給出了改進(jìn)的人工魚群算法。當(dāng)人工魚種群的最優(yōu) 值在多代未變的情況下，加入了“跳躍”行為，改變?nèi)斯~個(gè)體的參數(shù)，避免陷入 局部最優(yōu)并提高了尋求全局最優(yōu)解的能力。然后建立了新的預(yù)測模型，實(shí)際編程表 明，改進(jìn)后的模型具有更好的全局最優(yōu)化能力及穩(wěn)定性。
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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