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SAP,ERP物流與運(yùn)營統(tǒng)一化

  • 1、 利用8031作為主控制器組成一個電子跑表

    1、 利用8031作為主控制器組成一個電子跑表,采用4位LED顯示器。 2、 上電或RESET后能啟動顯示當前(時:分):首次上電復位顯示為0時0分,以后各次RESET均顯示正確的當前時間。 3、 當按下START鍵時,作為跑表使用,顯示范圍是:000.0-999.9秒,當按下STOP鍵時,跑表停止運行,并保留所停位置的時間顯示不變。 4、 利用H鍵作為時鐘校正,即當按下H鍵時,顯示的當前小時值以每秒加一的速度遞增(24點即為0點),利用N鍵作為分校正,使用方法同H鍵,但60分鐘即為0分。

    標簽: 8031 主控制器 電子 跑表

    上傳時間: 2013-12-19

    上傳用戶:ardager

  • 十字路口交通燈時實控制1、要完成本實驗

    十字路口交通燈時實控制1、要完成本實驗,首先必須了解交通路燈的亮滅規律。設有一個十字路口,1、3為南,北方向, 2、4為東,西方向,初始態為4個路口的紅燈全亮。 之后, 1、3路口的綠燈亮, 2、4路口的紅燈亮, 1、3路口方向通車。 延遲一段時間后, 1、3路口的綠燈熄滅,而1、3路口的黃燈開始閃爍。閃爍若干次后, 1、3路口的紅燈亮, 同時2、4路口的綠燈亮, 2、4路口方向開始通車。 延遲一段時間后, 2、4路口的綠燈熄滅,而黃燈開始閃爍。閃爍若干次后,再切換到1、3路口方向。 之后,重復上述過程與管理

    標簽: 十字路口 交通燈 控制 實驗

    上傳時間: 2015-04-15

    上傳用戶:星仔

  • 企事業單位網站管理系統 防止數據庫數據非法備份

    企事業單位網站管理系統 防止數據庫數據非法備份,防止漏洞注入,分頁修改bug 后臺主要功能如下: 一、系統管理: 二、企業信息: 三、產品管理:產品類別新增修改管理,產品添加修改以及產品的審核。 四、下載中心:可分類增加各種文件,如驅動和技術文檔等文件的下載。 五、訂單管理:查看訂單的詳細信息及訂單處理。 六、會員管理:查看修改刪除會員資料,及鎖定解鎖功能。可在線給會員發信! 七、新聞管理:能分大類和小類新聞,不再受新聞欄目的限制。 八、留言管理: 九、榮譽管理: 十、人才管理: 十一、營銷網絡: 十二、調查管理: 十三、郵件列表: 十四、友情鏈接: 十五、模板管理

    標簽: 單位 網站 管理系統 數據庫

    上傳時間: 2014-01-08

    上傳用戶:yd19890720

  • 神經計算,里面包含的代碼和說明

    神經計算,里面包含的代碼和說明,程序員可以根據自己的需要修改任何一步分

    標簽: 計算 代碼

    上傳時間: 2014-01-13

    上傳用戶:familiarsmile

  • nios 的開發程序

    nios 的開發程序,主要是針對LCD 的多口設計金額初始化

    標簽: nios 程序

    上傳時間: 2015-04-19

    上傳用戶:tfyt

  • 四元圖靈機程序

    四元圖靈機程序,用VC++實現的,可以實現四元圖靈程序的可視化執行

    標簽: 程序

    上傳時間: 2015-04-21

    上傳用戶:manking0408

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:R50974

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:ryb

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2014-12-19

    上傳用戶:TRIFCT

  • 高質量C++編程

    高質量C++編程,這是一本看后收獲很大的書,是你寫出高質量的程序的一本參考書。

    標簽: 高質量 編程

    上傳時間: 2014-01-06

    上傳用戶:dreamboy36

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