解题记录：M - 全排列
题目： 给定一个由不同的小写字母组成的字符串，输出这个字符串的所有全排列。 我们假设对于小写字母有’a’ < ‘b’ < … < ‘y’ < ‘z’，而且给定的字符串中的字母已经按照从小到大的顺序排列。 输入： 输入只有一行，是一个由不同的小写字母组成的字符串，已知字符串的长度在1到6之间。 输出： 输出这个字符串的所有排列方式，每行一个排列。要求字母序比较小的排列在前面。字母序如下定义： 已知S = s 1s 2…s k , T = t 1t 2…t k，则S < T 等价于，存在p (1
前端词汇（后续整理）
1.web开发词汇之页面布局 词汇 中文注释 （layout）header 头部/页眉 index 首页/索引 nav/sub_nav 导航/子导航 logo 标志 banner 横幅广告 main/content 主体/内容 container/con 容器 wrapper/wrap 包裹（类似于container） menu 菜单/按钮 sub_menu/second_menu 子菜单/二级菜单 list 列表 section 分区/分块（类似于div） article 文章 aside
如何使用npm，发布自己的包
最近一段时间接触了团队项目，然后团队做了一个网站，写了自己的组件库，期间就需将自己的组件库发布到npm中，通过npm install shapeui来安装。（shapeui目前还在写......）。因为我要负责将我们的组件包发布到npm中，所以就接触了一下这个，百度的话也有好多大佬的教程，挺详细的。写出来，怕以后忘记了！npm官网地址：https://www.npmjs.com
1、注册账号 先在npm官网注册自己的账号https://www.npmjs.com
2、打开webstorm
git 的安装及使用
1、git的简单介绍 Git(分布式版本控制系统)是一个开源的分布式版本控制系统，可以有效、高速地处理从很小到非常大的项目版本管理。Git 是 Linus Torvalds 为了帮助管理Linux 内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。 ①优点 1.从服务器上克隆完整的Git仓库（包括代码和版本信息）到本地 2.适合分布式开发，强调个体。 3.公共服务器压力和数据量都不会太大。 4.速度快，灵活还可以离线工作 ②不足 1.资料少（起码中文资料很少） 2.学习周期相对而言比较长 3.代码保
在bower上，发布自己的包
1、前言 要想在bower上面发布自己的东西，首先得有自己的GitHub，而且自己要发布的东西必须在自己的GitHub里边，至于如何拥有自己的github库以及如何建立连接，我在git 的安装及使用里边有详细介绍。 2、bower简介 Bower 是 twitter 推出的一款包管理工具，基于nodejs的模块化思想，把功能分散到各个模块中，让模块和模块之间存在联系，通过 Bower 来管理模块间的这种联系。bower官网 3、发布步骤 1.安装bower npm install -g bo
基于matlab产生数字信号的时域波形——将数字信号当作特殊的模拟信号
在使用matlab的时候，可以很方便的表示二进制的序列或者其他形式的数字信号。用一个行向量表示即可。 但是有时候需要对数字信号的时域波形进行某些操作，例如对时域信号进行调制。将正弦波和一个向量相乘是不现实的，因此本文讲说明如何将matlab中的向量恢复成细小的采样点组成的函数采样序列 写贴上整个的代码
%用来产生二进制码的波形
%待转换的二进制序列
x=round(rand(1,20));%用对随机数取整数的方法产生二进制序列,也可以是其它需要的序列
%基本设定
codeN=length
数字带通传输系统——键控法调制
数字带通传输系统，是通信系统中用来传输数字信号的基本模型。而键控法是对数字信号进行调制的一种基本方法。 数字基带信号 数字基带信号是通信过程中包含信息的原始信号，通常用二进制数字来表示，例如01000101010101010101010101这样…… 然而如果直接用高电平表示1，低电平表示0，产生出来的信号几乎不可能通过天线发射出去。具体的物理原因是因为信号频率太低。 因此需要某种手段让信号的频率提高，但又不失去其中包含的信息，即所谓的调制。 调制手段 可以通过模拟调制来把包含信息的信号搬到高
matlab数字图像处理初体验——图片的读取和操作
我们电脑上的以.jpg为后缀名的图片就是最常见的数字图像，这样的图像是可以被matlab读取的。
i=imread('woman1.jpg'); woman1.jpg是处在matlab当前工作环境的一张图片。 运行之后可以发现它得到的是一个三维的矩阵。 3层的矩阵每一层代表矩阵的一个颜色，在图像中叫做通道。
iDouble=im2double(i); 通过上面的代码可以把图片生成的矩阵转换成double的格式。 刚刚入门不必在意太多的概念，在没有一个具体任务的情况下就尽情玩耍吧。 转化之后
matlab对符号函数赋值——subs inline @
matlab里面的符号函数通常指的是用syms创建出来一个变量，然后对这些变量进行的运算。比如：
syms x
y=x.^2 matlab可以比较方便地对一个符号函数求导或者积分，傅里叶变换拉普拉斯变换等。但是经过运算完成后有时候是需要把运算得到的结果转化回矩阵进行后续的操作的，这个时候就需要通过一个矩阵对符号函数赋值从而达到转化出来一个新的矩阵。 subs 这个函数常用的情况下有三个参数，用比较通俗的数学语言来说，就是函数、自变量、一个数字（你要把哪个数字赋值给这个符号函数）。 当然除了数
verilog HDL编程驱动VGA接口显示图像 代码全注释
关于VGA的编程接口可参考 https://blog.csdn.net/qq_39148922/article/details/85005271 本代码驱动屏幕显示红绿蓝三道条纹，具体的代码解释可参考注释
module vgaTest(
clk,horSync,verSync,rForOut,gForOut,bForOut,reset
);
input clk;//输入的系统时钟，50MHz
input reset;//复位信号
output horSync;//横向的同步脉冲信号
一维离散小波变换过程
小波变换的本质不过是一种数学变换 在这里仅仅讨论小波的小波变换过程中对输入的信号进行了怎样的操作，尽量不涉及内部细节和数学原理 1.一维小波变换的输入变量是一个【1×n】的矩阵，你也可以把它理解为信号、函数等等 2.进行离散小波变换需要预先指定两个滤波器，一个是高通滤波器、另一个是低通滤波器 3.将输入的一维向量和滤波器的系统函数卷积得到两个卷积的结果 4.得到的两个结果分别进行系数为2的下采样得到两个分量。从低通滤波器获得的分量称为【近似分量】，从高通滤波器获得的分量称为【细节分量】 假设输
matlab对非平稳一维信号的小波变换
matlab实验代码如下
clc
clear
t=linspace(0,2*pi,1024);%信号采样时间点
signal=sin(10*t).*stepfun(t,pi);%实验信号
%进行一维离散小波变换，获得近似分量和细节分量
[sigWaveApp,sigWaveDet]=dwt(signal,'db4');
%提取小波基的滤波器
[lowPassDecomp,highPassDecomp,lowPassreCons,highPassCons]=wfilters('db4')
数字图像中的频率概念
常见的数字图像是一个数值矩阵，所谓数字图像中频率的概念也就是二维矩阵中频率的概念。 下图是在数字图像中呈现出来的一个由中心向外扩展的正弦波，哪个是高频哪个是低频一望而知 图像中亮度突变的位置会表现出高频 可以从下面的例子中感受一下图像中的高频部分由哪些因素产生 一幅含有噪声的数字图像 将图像通过数字低通滤波器后的结果 大部分的噪声被滤除，带有信息的图像也会变得模糊 直接用正态分布随机数产生的噪声通常为白噪声，要得到高频噪声还需要将噪声通过高通滤波器 白噪声 高频噪声
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