在数字信号处理领域，FPGA（Field-Programmable Gate Array）因其可编程性和高性能而被广泛用于实现各种算法，包括IIR（无限 impulse response）滤波器。本项目主要探讨如何在FPGA中实现IIR滤波器，并利用MATLAB进行数据源生成和结果验证。 IIR滤波器是一种具有无限响应的滤波器，其输出不仅取决于当前输入，还与过去的输入和输出有关。这种滤波器结构通常比FIR（有限 impulse response）滤波器更节省硬件资源，但设计和实现相对复杂。在FPGA中实现IIR滤波器，通常会采用并行或流水线结构，以提高处理速度。 在本项目中，首先我们需要在MATLAB中设计和生成IIR滤波器的系数。MATLAB提供了丰富的信号处理工具箱，可以方便地完成滤波器的设计，如`designfilt`函数可以用于创建IIR滤波器，根据所需频率响应特性（低通、高通、带通或带阻）设定参数。 生成的数据源是FPGA仿真的输入，这一步可以通过MATLAB的随机数生成函数或者特定信号生成函数实现。例如，我们可以用`randn`函数生成加性高斯白噪声，或者使用`sin`、`cos`等函数生成正弦、余弦信号，以模拟实际应用场景中的信号。 文件`test_fpga_iir.m`可能是MATLAB脚本，用于执行上述数据源生成和结果验证的过程。在这个脚本中，我们可能看到对FPGA产生的数据进行读取、处理和分析的代码，以评估FPGA实现的IIR滤波器性能。例如，脚本可能会包含读取FPGA仿真输出的函数，以及计算和绘制频谱、信噪比等性能指标的代码。 接下来，`iir_lpf.v`和`aatb_iir_lpf.v`是Verilog代码文件，它们实现了IIR滤波器的逻辑电路。在Verilog中，我们可以用结构化文本描述滤波器的运算过程，如使用乘法器、累加器等基本逻辑单元构建滤波器的差分方程。`iir_lpf.v`可能表示一个基本的IIR滤波器实现，而`aatb_iir_lpf.v`可能是添加了额外功能或优化的版本，比如使用并行处理、流水线结构以提高吞吐率。 在FPGA实现过程中，需要将Verilog代码综合成适配目标FPGA的门级网表，然后进行布局布线。使用像Xilinx的Vivado或Intel的Quartus这样的工具，我们可以完成这一系列流程，并生成配置文件下载到FPGA中进行硬件仿真。 验证阶段，MATLAB读取FPGA仿真输出的数据并与理论值进行比较，以确保FPGA实现的滤波器行为正确。这通常涉及到计算误差、绘制时域和频域的响应曲线，以及对比理想的滤波效果。如果发现不匹配，可能需要检查Verilog代码是否有误，或者调整滤波器参数以优化性能。 这个项目涵盖了从数字信号处理理论到硬件实现的完整流程，结合了MATLAB的软件仿真优势和FPGA的硬件加速能力，对于理解IIR滤波器的设计和实现具有很高的实践价值。

springboot 该项目是基于springboot进行配置，包括了数据库配置，aop配置，多数据库和分布式事务配置 数据库配置：jdbc,jpa,mybatis(注解和mapper文件) mvn mybatis-generator:generate 代码生成器配置 多数据库的配置，和jta+atomikos处理分布式事务 aop 配置统一的日志处理

最近因项目开发的需要，整理了一份用JAVA导出WORD文档，其部署步骤如下： 1、将jacob-1.14.3-x86.dll放在服务器的系统盘(或运行本机的系统):\WINDOWS\system32目录下。 2、将jacob-1.14.3-x86.dll放在JDK 的 bin 目录下。 3、将jacob.jar 包导入WEB项目的lib目录下。 以上配置配好后即可加载exp_java_word_demo项目，里面有示例代码，望对有需要的人有所帮助！

在PowerBuilder（PB）开发环境中，数据窗口（DataWindow）是一种强大的组件，用于显示和操作数据库中的数据。当你需要在多个数据窗口中统一修改字段长度时，手动操作可能会非常耗时且容易出错。本教程将详细介绍如何在PB中批量同步所有数据窗口中的字段长度，以确保一致性。 我们需要理解数据窗口的结构。数据窗口是基于数据源（如SQL查询、表或视图）的，每个字段的属性（包括长度）都来源于数据源。当你在某个数据窗口中修改了字段长度，这通常不会自动影响其他依赖同一数据源的数据窗口。 批量同步字段长度的关键步骤如下： 1. **确定需要修改的字段**：你需要确定需要调整长度的字段名称及其新的长度。这可以通过查看数据库表结构或者原始数据窗口的定义来完成。 2. **获取数据窗口列表**：在PB环境中，你可以通过“项目浏览器”（Project Explorer）查看当前项目中的所有数据窗口对象。这些数据窗口可能分布在不同的PBL（PowerBuilder Library）文件中，例如“pb8_csdn.pbl”。 3. **遍历数据窗口**：编写一个脚本或者利用PB的内建功能，遍历所有数据窗口。对于每个数据窗口，检查其数据源和字段列表，找到目标字段并检查其当前长度。 4. **比较并更新字段长度**：如果目标字段的长度与新定义的长度不符，就需要进行更新。这通常涉及到修改数据窗口对象的`dw_XXX.object.column_YYY.length`属性，其中`dw_XXX`是数据窗口的名字，`column_YYY`是字段名。 5. **保存更改**：在每个数据窗口的属性更新完成后，记得保存更改。这将更新PBL文件中的数据窗口定义，例如“pb8_csdn.pbl”。 6. **编译和测试**：编译修改过的PBL文件（如“pb8_csdn.pbl”和“pb8_csdn.pbt”），确保所有更改都能正确无误地应用。同时，进行单元测试和集成测试，确保字段长度的改变没有对应用程序的功能造成负面影响。 需要注意的是，如果你的数据窗口使用了自定义的SQL查询，而不是直接引用数据库表，那么在同步字段长度时，你还需要相应地更新SQL语句。此外，如果存在数据类型不匹配的情况，可能需要同时调整数据类型以避免潜在的问题。 批量同步字段长度可以大大提高开发效率，减少重复工作。在实际操作中，可以考虑编写自动化脚本或利用PB的API，实现更加灵活和高效的解决方案。同时，记住在进行大规模修改前备份项目，以防止不可预知的错误导致数据丢失。 通过理解PB的数据窗口机制，结合适当的编程技巧，你可以有效地管理和同步数据窗口中的字段长度，保持整个项目的一致性和稳定性。这不仅提升了开发效率，也保证了软件的质量。

（1）利用AE和C++实现三维数据的基本操作（缩放、漫游等），打开sxd工作空间文档。 （2）shapefile;tin;featureclass,rasterdataset数据的加载。 （3）自行调用AO实现ArcToolbox部分功能，由点生成TIN，由TIN生成等高线。

[ML] Pytorch自学实战项目其4：基于学习（RNN）算法的车辆状态估计：训练模型，推理代码，数据源

数据来源： 国泰安金融经济研究数据库 2、样本：2009-2018 中国 A 股市场的上市公司科技数据和财务数据 3、数据处理： (1)由于研究对象为非金融企业，剔除金融行业的上市公司； (2)基于数据可获得性与准确性，剔除数据部分缺失的上市公司； (3)为使样本数据更具代表性，还剔除了资不抵债的公司样本； (4)削弱极端值影响，对所有的连续变量做 1%和 99%的缩尾处理。 理论框架 1、企业金融投资行为对企业技术创新的影响分析（企业金融投资会促进或者抑制企业技术创新还未有定论） 假设 1A：企业金融投资行为对企业技术创新投入和产出具有正效应。 假设 1B：企业金融投资行为对企业技术创新投入和产出具有负效应。 2、企业金融投资行为对企业技术创新影响的异质性分析 假设 2：企业倾向投机逐利动机与倾向风险平滑动机的金融投资行为对企业技术创新的影响存在异质性。 3、企业金融投资行为对企业技术创新的影响机制分析 假设 3：企业金融投资通过资金蓄水池效应、短期财富效应和资源挤占效应作用于企业技术创新

数据源——数据可视化（七）：Pandas香港酒店数据高级分析，涉及相关系数，协方差，数据离散化，透视表等精美可视化展示

《触手可及的大数据分析工具：Tableau案例集》数据源--案例表格等

其中包括两个jar包，commons-dbcp.jar,commons-pool.jar