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Adafruit HUZZAH32-ESP32 Feather
240 MHz 双核 Tensilica LX6 微控制器，具有 600 DMIPS 集成 520 KB SRAM 集成 802.11b/g/n HT40 Wi-Fi 收发器、基带、堆栈和 LWIP 集成双模蓝牙（经典和 BLE） 4 MByte 闪存 板载 PCB 天线 超低噪声模拟放大器 霍尔传感器 10x 电容式触摸接口 32 kHz 晶体振荡器 3 x UART（Feather Arduino IDE 支持中仅默认配置两个，一个 UART 用于引导加载/调试） 3 x SPI（Feather Arduino IDE 支持中仅默认配置一个） 2 x I2C（Feather Arduino IDE 支持中仅默认配置一个） 12 x ADC 输入通道 2 x I2S 音频 2 x DAC 每个 GPIO 引脚上可用的 PWM/定时器输入/输出 带有 32 kB TRAX 缓冲区的 OpenOCD 调试接口 SDIO主/辅 50 MHz SD 卡接口支持
使用认知在日常软件开发任务中通过生理活动捕获开发人员的认知负荷
摘要 - 集成的开发环境（IDE）在各种任务中为开发人员提供支持。在执行不同的编程任务时毫不客气地捕获开发人员的认知负载，可以帮助优化开发人员的工作经验，提高其生产率并积极影响代码质量。在本文中，我们提出了一项研究，其中基于Intellij的IDE插件Cognitide用于在处理各种软件开发任务时收集，映射和可视化软件开发人员的生理活动数据。在一项可行性研究中，参与者根据Java开源代码在IDE中完成了四个模拟软件开发人员的日常工作任务 - 编码，调试，代码文档和电子邮件写作，同时记录了他们的生理活动。 在任务之间，评估了参与者的感知工作量。 可行性测试表明，可以成功地将认知剂用于一小时的数据收集会话，这是测试最长的持续时间，并且对使用它的人非常感知。 此外，与基线记录相比，记录的生理活性表明在工作任务期间的认知负荷更高。 这表明可以评估认知负载，映射到代码位置，可视化和讨论在一项可行性研究中，参与者根据Java开源代码在IDE中完成了四个模拟软件开发人员的日常工作任务 - 编码，调试，代码文档和电子邮件写作，同时记录了他们的生理活动。在任务之间，评估了参与者的感知工作量。可行性测试表明，可以成功地将认知剂用于一小时的数据收集会话，这是测试最长的持续时间，并且对使用它的人非常感知。此外，与基线记录相比，记录的生理活性表明在工作任务期间的认知负荷更高。这表明可以评估认知负载，映射到代码位置，可视化和讨论
电脑机器人
arduino介绍ArduinoIDEArduinoIDE安装在草图中编写代码串行监视器的角色如何使用第一个LED草图程序FirstSketch程序相互交流传感器按钮按钮传感器DHT传感器dht通过lu anduino uno与ldr uno uno lu lu-inros-inrote•超级传感器超级传感器超级传感器超级传感器超级传感器超级式传感器超级式传感器超级式传感器 用Arduino输入电位计类模拟使用电位器控制RGB LED与Arduino接口LCD显示屏与Arduino与AutoScroll命令的插孔LCD显示器与Arduino
CSC_Hard_Drive_Bible_7th_Edi...
故障排除 61 总线控制兼容性 61 CMOS 驱动器类型表 61 匹配 IDE 驱动器的 CMOS 表 61 ESDI 和 SCSI 控制器驱动器类型 61 CompsurfFailure 61 DOS 分区 62 DOS 2.0GB 限制 62 驱动器选择 62 驱动器不旋转 62 ED 软盘支持 62 ESDI 扇区备用 62 IDE 电缆连接 62 IDE 主/从 63 错误的驱动器参数 63 中断和 DMA 通道 63 长启动时间 63 长格式化时间 63 DOS 下的多驱动器支持 63 无 BIOS 登录横幅 63 无法删除分区 63 电源 63 SCSI 电缆连接 63 SCSIID 64 SCSI 终端 64 影子 RAM 64 系统在启动时挂起 64 热问题 64 扭曲数据线 64 无法启动 (DOS) 64 无法启动 (ESDI) 64 无法启动 (IDE) 64 无法启动 (SCSI) 65 常见错误消息 65 1790/1791 错误 65 尝试恢复分配单元 XXX 65 C: 驱动器故障或驱动器 C: 错误 65 错误读取固定磁盘 65 HDD 控制器故障 65 为驱动器 C: 插入磁盘 65 无效媒体类型 65 没有固定磁盘 65 没有定义分区 65 NoROMBasic 66 非系统磁盘或磁盘错误。66 未找到 SCSI 设备 66 轨道 0 损坏，磁盘不可用 66 无法访问固定磁盘 66
其他SAP HANA方案的配置指南
• Replication Editor in SAP Web IDE and SAP HANA Web-based Development Workbench, which lets you set up batch or real-time data replication scenarios in an easy-to-use web application • Transformations presented as nodes in SAP Web IDE and SAP HANA Web-based Develop- ment Workbench, which let you set up batch or real-time data transformation scenarios • Data Provisioning Agent, a lightweight component that hosts data provisioning适配器，启用数据联合，复制和转换方案，用于本地或云部署•与远程源连接的数据配置适配器•适配器SDK创建自定义适配器的适配器•用于数据配置代理，远程订阅和数据负载
神经积分微分方程
从离散采样观测值建模连续动态系统是数据科学中的一个基本问题。通常，这种动态是非局部过程的结果，这些过程随时间呈现积分。因此，这些系统用积分微分方程 (IDE) 建模；微分方程的泛化，包含积分和微分分量。例如，大脑动力学不能准确地用微分方程建模，因为它们的行为是非马尔可夫的，即动态部分由历史决定。在这里，我们介绍了神经 IDE (NIDE)，这是一种基于 IDE 理论的新型深度学习框架，其中使用神经网络学习积分算子。我们在几个玩具和大脑活动数据集上测试了 NIDE，并证明 NIDE 优于其他模型。这些任务包括时间外推以及根据看不见的初始条件预测动态，我们在自由行为小鼠的全皮层活动记录上进行了测试。此外，我们表明 NIDE 可以通过学习的积分算子将动态分解为马尔可夫和非马尔可夫成分，我们在服用氯胺酮的人的 fMRI 脑活动记录上进行了测试。最后，积分算子的被积函数提供了一个潜在空间，可以洞察底层动态，我们在广域脑成像记录上证明了这一点。总之，NIDE 是一种新颖的方法，它能够使用神经网络对复杂的非局部动态进行建模。
环境危机的经济，政治和社会影响
ide，T.，Fröhlich，C。和Donges，J。F.（2020）。环境危机的经济，政治和社会影响。美国气象学会的公告，101（3），E364 – E367。https://doi.org/10.1175/bams-d-19-0257.1
行为与认知建模方法 - 唐宁芝
在实验中，程序员将使用 GitHub Copilot 完成各种编程任务：（1）算法设计；（2）计算器的前后端开发；（3）面向对象编程练习。将分析基于 AST/srcML 层次结构的眼动追踪模式和 IDE 行为模式。
马来西亚的争议解决程序
IDE 亚洲法律系列第 17 期 亚洲的争议解决程序（马来西亚） 马来西亚的争议解决程序 Sharifah Suhana Syed Ahmad 马来亚大学法学院副教授 Mary George 马来亚大学法学院副教授