MWC_computeIMU算法解析(修改)20130908

对MWC重要函数的理解

目录

一、原文件的理解

二、我对main loop()主程序的分析

三、conputeIMU函数以及它调用的估计姿态函数getEstimatedAttitude()函数的分析

四、旋转矩阵求坐标解析

五、计算俯仰角度的依据文件

一、原文件的理解

void computeIMU () {

uint8_t axis;

static int16_t gyroADCprevious[3] = {0,0,0};

int16_t gyroADCp[3];

int16_t gyroADCinter[3];

static uint32_t timeInterleave = 0;

//we separate the 2 situations because reading gyro values with a gyro only setup can be acchieved at a higher rate //gyro+nunchuk: we must wait for a quite high delay betwwen 2 reads to get both WM+ and Nunchuk data. It works with 3ms

//gyro only: the delay to read 2 consecutive values can be reduced to only 0.65ms

#if defined(NUNCHUCK)//定义NUNCHUCK（一种硬件设备）执行下面的

annexCode();

while((micros()-timeInterleave)

ACC_getADC();

getEstimatedAttitude(); // computation time must last less than one interleaving delay

while((micros()-timeInterleave)

f.NUNCHUKDATA = 1;

while(f.NUNCHUKDA TA) ACC_getADC(); // For this interleaving reading, we must have a gyro update at this point (less delay)

for (axis = 0; axis < 3; axis++) {

// empirical, we take a weighted value of the current and the previous values

// /4 is to average 4 values, note: overflow is not possible for WMP gyro here

gyroData[axis] = (gyroADC[axis]*3+gyroADCprevious[axis])/4;

gyroADCprevious[axis] = gyroADC[axis];

}

#else

#if ACC//……………………………………………………….①

ACC_getADC();//获得加计的ADC值

getEstimatedAttitude();//获取估计姿态

#endif

#if GYRO

Gyro_getADC();

#endif

for (axis = 0; axis < 3; axis++)

gyroADCp[axis] = gyroADC[axis];

timeInterleave=micros();

annexCode();//通过串口向电脑或GUI发送MWC的实时数据。

if ((micros()-timeInterleave)>650) {

} else {

while((micros()-timeInterleave)<650) ; //empirical, interleaving delay between 2 consecutive reads //当运行时间不足650ms时依据验证进行2次连续的读内部延时

}

#if GYRO

Gyro_getADC();

#endif

for (axis = 0; axis < 3; axis++) {//陀螺仪的值求平均

gyroADCinter[axis] = gyroADC[axis]+gyroADCp[axis];

// empirical, we take a weighted value of the current and the previous values

//通过试验获得前面的值和当前值的权重

gyroData[axis] = (gyroADCinter[axis]+gyroADCprevious[axis])/3;

gyroADCprevious[axis] = gyroADCinter[axis]/2;

if (!ACC) accADC[axis]=0;

}

#endif

#if defined(GYRO_SMOOTHING)

static int16_t gyroSmooth[3] = {0,0,0};//静态变量设置第一次运行时进行初始化，以后保留前次值再更新。

for (axis = 0; axis < 3; axis++) {

gyroData[axis] = (int16_t) ( ( (int32_t)((int32_t)gyroSmooth[axis] * (conf.Smoothing[axis]-1) )+gyroData[axis]+1 ) / conf.Smoothing[axis]);//陀螺仪数据平滑滤波gyroSmooth[axis] = gyroData[axis];

}

#elif defined(TRI)//假如定义为三脚机

static int16_t gyroYawSmooth = 0;

gyroData[Y AW] = (gyroYawSmooth*2+gyroData[YAW])/3;

gyroYawSmooth = gyroData[Y AW];

#endif

}

// **************************************************

// Simplified IMU based on "Complementary Filter"//基于互补滤波简化的IMU计算

// Inspired by 创新来自于https://www.sodocs.net/doc/2b408431.html,/imu_guide.html

//

// adapted by 改编来自于ziss_dm : https://www.sodocs.net/doc/2b408431.html,/forum/viewtopic.php?f=8&t=198

//

// The following ideas was used in this project://后面的网站知识将要用在这个工程里面

// 1) Rotation matrix旋转矩阵: https://www.sodocs.net/doc/2b408431.html,/wiki/Rotation_matrix

// 2) Small-angle approximation小角度近似算法

: https://www.sodocs.net/doc/2b408431.html,/wiki/Small-angle_approximation

// 3) C. Hastings approximation for atan2() //antan2的近似算法

// 4) Optimization tricks优化: https://www.sodocs.net/doc/2b408431.html,/

//

// Currently Magnetometer uses separate CF which is used only

// for heading approximation.//磁力计用于近似定向

// **************************************************

//****** advanced users settings *******************//高级用户设置

/* Set the Low Pass Filter factor for ACC *///设置加速度计的低通滤波因子

/* Increasing this value would reduce ACC noise (visible in GUI), but would increase ACC lag time*/

/* Comment this if you do not want filter at all.*///注释掉这句代码，假如你不需要滤波

#ifndef ACC_LPF_FACTOR

#define ACC_LPF_FACTOR 100

#endif

/* Set the Low Pass Filter factor for Magnetometer *///设置磁力计的低通滤波因子

/* Increasing this value would reduce Magnetometer noise (not visible in GUI), but would increase Magnetometer lag time*/

/* Comment this if you do not want filter at all.*/

#ifndef MG_LPF_FACTOR

//#define MG_LPF_FACTOR 4

#endif

/* Set the Gyro Weight for Gyro/Acc complementary filter */

//设置陀螺仪权重在加速度计值与加速度互补滤波值的权重因子

/* Increasing this value would reduce and delay Acc influence on the output of the filter*/

#ifndef GYR_CMPF_FACTOR

#define GYR_CMPF_FACTOR 400.0f

#endif

/* Set the Gyro Weight for Gyro/Magnetometer complementary filter */

//设置陀螺仪权重在加速度计值与磁力计互补滤波值的权重因子

/* Increasing this value would reduce and delay Magnetometer influence on the output of the filter*/

#ifndef GYR_CMPFM_FACTOR

#define GYR_CMPFM_FACTOR 200.0f

#endif

//****** end of advanced users settings *************//结束高级用户设置

#define INV_GYR_CMPF_FACTOR (1.0f / (GYR_CMPF_FACTOR + 1.0f))

#define INV_GYR_CMPFM_FACTOR (1.0f / (GYR_CMPFM_FACTOR + 1.0f))

#if GYRO

#define GYRO_SCALE ((2380 * PI)/((32767.0f / 4.0f ) * 180.0f * 1000000.0f)) //should be 2279.44 but 2380 gives better result

// +-2000/sec deg scale

//#define GYRO_SCALE ((200.0f * PI)/((32768.0f / 5.0f / 4.0f ) * 180.0f * 1000000.0f) * 1.5f)

// +- 200/sec deg scale

// 1.5 is emperical, not sure what it means

// should be in rad/sec

#else

// empirical, depends on WMP on IDG datasheet, tied of deg/ms sensibility

// !!!!should be adjusted to the rad/sec

#endif

// Small angle approximation

#define ssin(val) (val)

#define scos(val) 1.0f

typedef struct fp_vector {

float X;

float Y;

float Z;

} t_fp_vector_def;

typedef union {

float A[3];

t_fp_vector_def V;

} t_fp_vector;

int16_t _atan2(float y, float x){

#define fp_is_neg(val) ((((uint8_t*)&val)[3] & 0x80) != 0)

float z = y / x;

int16_t zi = abs(int16_t(z * 100));

int8_t y_neg = fp_is_neg(y);

if ( zi < 100 ){

if (zi > 10)

z = z / (1.0f + 0.28f * z * z);

if (fp_is_neg(x)) {

if (y_neg) z -= PI;

else z += PI;

}

} else {

z = (PI / 2.0f) - z / (z * z + 0.28f);

if (y_neg) z -= PI;

}

z *= (180.0f / PI * 10);

return z;

}

// Rotate Estimated vector(s) with small angle approximation, according to the gyro data

//根据陀螺仪的角度值使用旋转矩阵的小角度近似算法该函数每个循环2次被调用，其中一次的调用是求得上次加速度值延时一段时间后新的一个估计值（修证值）这个值在后面的计算中权重400，而新获取滤波后的加速度值的权重只有1。

void rotateV(struct fp_vector *v,float* delta) {………………………………………..②

fp_vector v_tmp = *v;

v->Z -= delta[ROLL] * v_tmp.X + delta[PITCH] * v_tmp.Y;

v->Y += delta[PITCH] * v_tmp.Z + delta[YAW] * v_tmp.X;

}

#define ACC_LPF_FOR_VELOCITY 10

static float accLPFVel[3];

static t_fp_vector EstG;

void getEstimatedAttitude(){

uint8_t axis;

int32_t accMag = 0;

#if MAG

static t_fp_vector EstM;

#endif

#if defined(MG_LPF_FACTOR)

static int16_t mgSmooth[3];

#endif

#if defined(ACC_LPF_FACTOR)

static float accLPF[3];

#endif

static uint16_t previousT;

uint16_t currentT = micros();

float scale, deltaGyroAngle[3];

scale = (currentT - previousT) * GYRO_SCALE;

previousT = currentT;

// Initialization

for (axis = 0; axis < 3; axis++) {//修整平滑滤波3轴陀螺仪值和3轴加速度值

deltaGyroAngle[axis] = gyroADC[axis] * scale;

#if defined(ACC_LPF_FACTOR)

accLPF[axis] = accLPF[axis] * (1.0f - (1.0f/ACC_LPF_FACTOR)) + accADC[axis] * (1.0f/ACC_LPF_FACTOR);

accLPFVel[axis] = accLPFVel[axis] * (1.0f - (1.0f/ACC_LPF_FOR_VELOCITY)) + accADC[axis] * (1.0f/ACC_LPF_FOR_VELOCITY);

accSmooth[axis] = accLPF[axis];

#define ACC_V ALUE accSmooth[axis]

#else

accSmooth[axis] = accADC[axis];

#define ACC_V ALUE accADC[axis]

#endif

// accMag += (ACC_V ALUE * 10 / (int16_t)acc_1G) * (ACC_V ALUE * 10 / (int16_t)acc_1G);

accMag += (int32_t)ACC_V ALUE*ACC_V ALUE ;

#if MAG

#if defined(MG_LPF_FACTOR)

mgSmooth[axis] = (mgSmooth[axis] * (MG_LPF_FACTOR - 1) + magADC[axis]) / MG_LPF_FACTOR; //

#define MAG_V ALUE mgSmooth[axis]

#else

#define MAG_V ALUE magADC[axis]

#endif

#endif

}

accMag = accMag*100/((int32_t)acc_1G*acc_1G);

rotateV(&EstG.V,deltaGyroAngle);….③//在上次获得加速度3轴数据的基础上，到这个时候已经有时间延时，也发生了角度的变化，通过旋转得到了一个前次基础上估计的加速度向量

#if MAG

rotateV(&EstM.V,deltaGyroAngle);//在上次获得电子罗盘计3轴数据的基础上，到这个时候已经有时间延时，也发生了角度的变化，通过旋转得到了一个前次基础上估计的电子罗盘计向量

#endif

if ( abs(accSmooth[ROLL])0) {

f.SMALL_ANGLES_25 = 1;

} else {

f.SMALL_ANGLES_25 = 0;

}

// Apply complimentary filter (Gyro drift correction)

// If accel magnitude >1.4G or <0.6G and ACC vector outside of the limit range => we neutralize the effect of accelerometers in the angle estimation.

// To do that, we just skip filter, as EstV already rotated by Gyro

if ( ( 36 < accMag && accMag < 196 ) || f.SMALL_ANGLES_25 )

for (axis = 0; axis < 3; axis++) {

int16_t acc = ACC_V ALUE;

EstG.A[axis] = (EstG.A[axis] * GYR_CMPF_FACTOR + acc) * INV_GYR_CMPF_FACTOR;//以前数据基础上估计的加速度计数据（就是旋转矩阵运算后的数据）占400份，而本次循环取得的acc数据只占1份总和是401份除以401就得到了历史上的数据和最新数据的融合与滤波。

}

#if MAG

for (axis = 0; axis < 3; axis++)

EstM.A[axis] = (EstM.A[axis] * GYR_CMPFM_FACTOR + MAG_V ALUE) * INV_GYR_CMPFM_FACTOR;

#endif

// Attitude of the estimated vector

angle[ROLL] = _atan2(EstG.V.X , EstG.V.Z) ;…..④//得到滚转的角度见后面的依据文件

angle[PITCH] = _atan2(EstG.V.Y , EstG.V.Z) ; //得到俯仰的角度见后面的依据文件

#if MAG

// Attitude of the cross product vector GxM

heading = _atan2( EstG.V.X * EstM.V.Z - EstG.V.Z * EstM.V.X , EstG.V.Z * EstM.V.Y - EstG.V.Y *

heading += MAG_DECLINIATION * 10; //add declination//因磁偏角原因进行修正heading = heading /10;

if ( heading > 180) heading = heading - 360;

else if (heading < -180) heading = heading + 360;

#endif

}

二、我对main loop()主程序的分析

三、conputeIMU函数以及它调用的估计姿态函数getEstimatedAttitude()函数的分析

○取、留时间用于陀螺仪积分，获得角度，这是个关键点

四、旋转矩阵求坐标解析

（一）、原程序

void rotateV(struct fp_vector *v,float* delta) {

fp_vector v_tmp = *v;//拷贝一个副本到v_tmp中。

v->Z -= delta[ROLL] * v_tmp.X + delta[PITCH] * v_tmp.Y;

//v->Z -= delta[ROLL] * v_tmp.X + delta[PITCH] * v_tmp.Y;改写成下行代码

// v->Z = v->Z - delta[ROLL] * v_tmp.X - delta[PITCH] * v_tmp.Y; 利用v_tmp.Z=V->Z，代码简写成下行代码

// v->Z =v_tmp.Z- delta[ROLL] * v_tmp.X - delta[PITCH] * v_tmp.Y;这就是写出矩阵的原代码。同理v->X 、v->Y也这样变换。v->X += delta[ROLL] * v_tmp.Z - delta[YAW] * v_tmp.Y;

v->Y += delta[PITCH] * v_tmp.Z + delta[YAW] * v_tmp.X;

}

（二）、写成矩阵形式

V－>X 1－△yaw △roll V_temp.X

V－>Y △yaw 1△pitch * V_temp.Y

V－>Z －△roll －△pitch1V_temp.Z

实际可以写成

V－>X 1 －SΨSγV_temp.X

V－>Y SΨ1Sθ * V_temp.Y

V－>Z －Sγ－Sθ1V_temp.Z

（三）、分解三种旋转

1．绕X轴旋转θ

2．绕Y轴旋转γ

3．绕Z轴旋转Ψ

（四）、一种旋转绕Z轴旋转Ψ=yaw->绕X轴旋转θ=pitch->绕Y轴旋转γ=roll

X1 CΨ -SΨ0Xn

绕Z轴转动

①Y 1 SΨCΨ0 * Y n

Z 1 0 0 1 Z n

Y X2 1 0 0 X1

绕X轴转动

②Y 2 0 CθSθ* Y 1 X

Z 2 0 －SθCθZ 1

Xb Cγ 0 SγX2

绕Y轴转动

③Yb 0 1 0 * Y 2

Xb Xn

④

①-》②Y b γθΨ Y n

②-》③

Z b Zn

机体坐标系物理坐标系

(五)、MWC的余旋矩阵的计算过程

X1 Cγ 0 SγXn

绕Y轴转动

①Y1 0 1 0 * Yn

Z 1 －Sγ0 CγZ n MWC采用的坐标系

X2 1 0 0 X1

绕X轴转动

②Y 2 0 CθSθ* Y 1 X

yaw

Z 2 0 －SθCθZ 1

Xb CΨ -SΨ0X2

绕Z轴转动

③Y b SΨCΨ0 * Y2

Z b 0 0 1 Z 2

Xb Xn

④

①-》②Y b Ψθγ Y n

②-》③

Z b Zn

机体坐标系物理坐标系

CΨCγ+ SΨSθSγ - SΨCθCΨSγ- SΨSθCγ⑤C b n= Ψθγ = SΨCγ- CΨSθSγCΨCθSΨSγ+CΨSθCγ

采用小角度近似算法Cθ≈1 Sθ≈θ(弧度)

CΨCγ+ SΨSθSγ - SΨCθCΨSγ- SΨSθCγ 1 －SΨSγ

⑥C b n= SΨCγ- CΨSθSγCΨCθSΨSγ+CΨSθCγ≈SΨ 1 Sθ

- CθSγ - SθCθCγ－Sγ－Sθ 1

(六)、完成该文档采用过的图形

Y1

Z1

X2 CΨ -SΨ0X1

Y 2 SΨCΨ0 * Y 1

Z 2 0 0 1 Z 1

2013－10－14

五、计算俯仰角度的依据文件

1、文章中俯仰ρ=-arctan(Ax/Az)

横滚φ=arctan(Ay/Az)

2、可以收索文件名称《基于加速度传感器的倾角测量》

完

2013－11－25修订：增加了11页中内容。

Cache实验

Caches实验 杨祯 15281139 实验目的 1.阅读分析附件模拟器代码 2.通过读懂代码加深了解cache的实现技术 3.结合书后习题1进行测试 4.通过实验设计了解参数（cache和block size等）和算法（LRU，FIFO 等）选择的优化配置与组合，需要定性和定量分析，可以用数字或图表等多种描述手段配合说明。 阅读分析模拟器代码

课后习题 stride=132下直接相连映射 1）实验分析 由题意得：cachesize=256B blockinbyte=4*4B Noofblock=256B/16B=16个组数位16 array[0]的块地址为0/4=0 映射到cache的块号为0%16=0 array[132]的块地址为132/4=33 映射到cache的块号为33%16=1

第一次访问cache中的0号块与1号块时，会发生强制性失效，之后因为调入了cache中，不会发生失效，所以 misscount=2 missrate=2/(2*10000)=1/10000 hitcount=19998 hitrate=9999/10000 实验验证

stride=131下直接相连映射 实验分析 由题意得：cachesize=256B blockinbyte=4*4B Noofblock=256B/16B=16个组数位16 array[0]的块地址为0/4=0 映射到cache的块号为0%16=0 array[131]的块地址为131/4=32 映射到cache的块号为32%16=0 第一次访问cache中的0号时，一定会发生强制性失效，次数为1；之后因为cache中块号为0的块不断地被替换写入，此时发生的是冲突失效，冲突失效次数为19999， 则发生的失效次数为19999+1=20000 所以 misscount=20000 missrate=20000/(2*10000)=1

2020行政诉讼法修改

2020行政诉讼法修改 现行行政诉讼法于1990年10月1日起实施，此次为该法实施 24年来的首次大修。去年12月23日，该法修正案草案首次提请十 二届全国人大第六次会议审议，历经三次审议通过。修改后的行诉 法将于2015年5月1日起施行。 此次修改主要针对实践中立案难、审理难、执行难等“三难”问题，从保障当事人的诉讼权利、完善管辖制度、诉讼参加人制度、 证据制度、完善民事争议和行政争议交叉的处理机制、完善判决形 式等十个方面进行完善。 修改后的行诉法从明确法院和行政机关应当保障当事人的起诉权利、扩大受案范围、强化受理程序约束等五方面保证行政诉讼的入 口畅通，完善了对当事人的诉权保护。如修改后的行诉法规定：人 民法院应当保障公民、法人和其他组织的起诉权利，对应当受理的 行政案件依法受理。行政机关及其工作人员不得干预、阻碍人民法 院受理行政案件。被诉行政机关负责人应当出庭应诉。不能出庭的，应当委托行政机关的相应的工作人员出庭。 该法修改后明确，政府不得干预、阻碍法院立案;若书写起诉状 有困难，可口头起诉;异地管辖，减少干预审判;不执行法院判决， 可拘留行政官员等。如修改后的行诉法规范行政机关的出庭应诉， 破解“告官不见官”的难题，规定被告经传票传唤无正当理由拒不 出庭，或未经法庭许可中途退庭，人民法院可以向其上一级行政机 关或者监察机关提出依法给予其主要负责人或者直接责任人员处分 的司法建议。 对于实践中有的行政机关向行政诉讼原告施加压力，迫使其撤诉的行为，修改后的行诉法规定以欺骗、胁迫等非法手段迫使原告撤 诉的，将予追责。 此外，修改后的行诉法还进一步完善管辖制度，明确了对民事诉讼法有关规定的适用等。

分析影响cache命中率的因素

分析影响cache命中率的因素 摘要： 存储器是计算机的核心部件之一。由于CPU和主存在速度上的存在着巨大差异，现代计算机都在CPU和主存之间设置一个高速、小容量的缓冲存储器cache。而它完全是是由硬件实现，所以它不但对应用程序员透明，而且对系统程序员也是透明的。Cache对于提高整个计算机系统的性能有着重要的意义，几乎是一个不可缺少的部件。 关键字：cache容量；失效率；块大小；相联度；替换策略。 一、概述 存储器是计算机的核心部件之一。其性能直接关系到整个计算机系统性能的高低。如何以合理的价格，设计容量和速度都满足计算机系统要求的存储器系统，始终是计算机系统结构设计的中关键的问题之一。 计算机软件设计者和计算机用户对于存储器容量的需求是没有止境的，他们希望容量越大越好，而且要求速度快、价格低。仅用单一的存储器是很难达到这一需求目标的。较好的方法是采用存储层次，用多种存储器构成存储器的层次结构。 其中“cache-主存”和“主存-辅存”层次是常见的两种层次结构，几乎所有现代的计算机都同时具有这两种层次。我们都知道，程序在执行前，需先调入主存。在这里主要讨论的是“cache-主存”层次。 “cache-主存”是在为了弥补主存速度的不足，这个层次的工作一般来说，完全是由硬件实现，所以它不但对应用程序员透明，而且对系统程序员也是透明的。 如前所述，为了弥补CPU和主存在速度上的巨大差异，现代计算机都在CPU和主存之间设置一个高速、小容量的缓冲存储器cache。Cache对于提高整个计算机系统的性能有着重要的意义，几乎是一个不可缺少的部件。 Cache是按块进行管理的。Cache和主存均被分割成大小相同的块。信息以块为单位调入cache。相应的，CPU的访存地址被分割成两部分：块地址和块内位移。

模糊控制详细讲解实例

一、速度控制算法： 首先定义速度偏差-50 km/h ≤e （k ）≤50km/h ，-20≤ec （i ）= e （k ）- e （k-1）≤20，阀值e swith =10km/h 设计思想：油门控制采用增量式PID 控制算法,刹车控制采用模糊控制算法，最后通过选择规则进行选择控制量输入。 选择规则： e （k ）<0 ① e （k ）>- e swith and throttlr_1≠0 选择油门控制 ② 否则：先将油门控制量置0，再选择刹车控制 0

谈谈用枚举算法解决问题的编程思路与步骤方法

谈谈用枚举算法解决问题的编程思路与步骤方法 一．问题 上海市普通高中在信息科技学科中开展《算法与程序设计》教学，教材中有一章名为“算法实例”的内容，其中有一节介绍“枚举算法”。教材中关于枚举算法的描述：有一类问题可以采用一种盲目的搜索方法，在搜索结果的过程中，把各种可能的情况都考虑到，并对所得的结果逐一进行判断，过滤掉那些不合要求的，保留那些符合要求的。这种方法叫做枚举算法（enumerative algorithm）。 枚举法就是按问题本身的性质，一一列举出该问题所有可能的解，并在逐一列举的过程中，检验每个可能解是否是问题的真正解，若是，我们采纳这个解，否则抛弃它。在列举的过程中，既不能遗漏也不应重复。 生活和工作中，人们经常会不经意间运用“枚举算法”的基本原理，进行问题的解决。比如，让你用一串钥匙，去开一把锁，但是不知道具体是用哪一把钥匙，你就会一把一把地挨个地逐个尝试，最终打开锁为止。又如，要对1000个零件，进行合格检验，等等。 二．用枚举算法的思想编写程序的思路与步骤 枚举算法，归纳为八个字：一一列举，逐个检验。在实际使用中，一一列举；采用循环来实现，逐个检验：采用选择来实现。 下面，通过一个问题的解决来说明这一类问题的解决过程的方法与步骤； 例1：在1—2013这些自然数中，找出所有是37倍数的自然数。 这个问题就可以采用枚举算法来解决： 1)．一一列举；采用循环来实现； 循环需要确定范围：本循环控制变量假设用i，起始值是1，终止值是2013。 2)．逐个检验：采用选择来实现； 选择需要列出判断的关系表达式：i Mod 37 = 0 这样，就可以写出整个求解的VB代码： Dim i As Integer For i = 1 To 2013 If i Mod 37 = 0 Then Print i End If Next i 说白了，用枚举算法解决问题，其实是利用计算机的高速度这一个优势，就好比上题完全可以使用一张纸和一支笔，采用人工的方法完成问题的解，从1开始，一一试除以37，这样计算2013次，也可以找到问题的答案。 在教学中，问题的求解往往是针对数学上的问题，下面举一些相关的例子，来巩固与提高采用枚举算法进行程序设计的技能。 三．枚举算法举例： 1：一张单据上有一个5位数的编号，万位数是1，千位数是4，百位数是7，个位数、十位数已经模糊不清。该5位数是57或67的倍数，输出所有满足这些条件的5位数的个数。（147□□） 1)．一一列举；采用循环来实现；

新行政诉讼法前后对照表

新《行政诉讼法》修改前后对照表 十二届全国人大常委会第十一次会议1日表决通过关于修改行政诉讼法的决定。其中规定，被诉行政机关负责人应当出庭应诉。 现行行政诉讼法于1990年10月1日起实施，此次为该法实施24年来的首次大修。去年12月23日，该法修正案草案首次提请十二届全国人大常委第六次会议审议，历经三次审议通过。修改后的行诉法将于2015年5月1日起施行。 行诉法被称为“民告官”的法律，规定了行政诉讼程序的基本规则，为受到国家行政机关非法侵犯合法权益的公民和法人，提供了法律救济途径。 此次修改主要针对实践中立案难、审理难、执行难等“三难”问题，从保障当事人的诉讼权利、完善管辖制度、诉讼参加人制度、证据制度、完善民事争议和行政争议交叉的处理机制、完善判决形式等十个方面进行完善。 修改后的行诉法从明确法院和行政机关应当保障当事人的起诉权利、扩大受案范围、强化受理程序约束等五方面保证行政诉讼的入口畅通，完善了对当事人的诉权保护。如修改后的行诉法规定：人民法院应当保障公民、法人和其他组织的起诉权利，对应当受理的行政案件依法受理。行政机关及其工作人员不得干预、阻碍人民法院受理行政案件。被诉行政机关负责人应当出庭应诉。不能出庭的，应当委托行政机关的相应的工作人员出庭。 该法修改后明确，政府不得干预、阻碍法院立案；若书写起诉状有困难，可口头起诉；异地管辖，减少干预审判；不执行法院判决，可拘留行政官员等。如修改后的行诉法规范行政机关的出庭应诉，破解“告官不见官”的难题，规定被告经传票传唤无正当理由拒不出庭，或未经法庭许可中途退庭，人民法院可以向其上一级行政机关或者监察机关提出依法给予其主要负责人或者直接责任人员处分的司法建议。 对于实践中有的行政机关向行政诉讼原告施加压力，迫使其撤诉的行为，修改后的行诉法规定以欺骗、胁迫等非法手段迫使原告撤诉的，将予追责。 此外，修改后的行诉法还进一步完善管辖制度，明确了对民事诉讼法有关规定的适用等。 全国人民代表大会常务委员会关于修改《中华人民共和国行政诉讼法》的决定 2014年11月1日，十二届全国人大第十一次会议表决通过了关于修改《行政诉讼法》的决定，新的《行政诉讼法》将从2015年5月1日起开始实施，这是《行政诉讼法》实施24年来的首次修改。

计算机组成原理之Cache模拟器的实现

实验一Cache模拟器的实现 一.实验目的 (1)加深对Cache的基本概念、基本组织结构以及基本工作原理的理解。 (2)掌握Cache容量、相联度、块大小对Cache性能的影响。 (3)掌握降低Cache不命中率的各种方法以及这些方法对提高Cache性能的好处。 (4)理解LRU与随机法的基本思想以及它们对Cache性能的影响。 二、实验内容和步骤 1、启动Cachesim 2.根据课本上的相关知识，进一步熟悉Cache的概念和工作机制。 Cache概念：高速缓冲存 Cache工作机制：大容量主存一般采用DRAM，相对SRAM速度慢，而SRAM速度快，但价格高。程序和数据具有局限性，即在一个较短的时间内，程序或数据往往集中在很小的存储器地址范围内。因此，在主存和CPU之间可设置一个速度很快而容量相对较小的存储器，在其中存放CPU当前正在使用以及一个较短的时间内将要使用的程序和数据，这样，可大大加快CPU访问存储器的速度，提高机器的运行效率 3、依次输入以下参数：Cache容量、块容量、映射方式、替换策略和写策略。Cache容量块容量映射方式替换策略写策略 8 32 全相联映射先进先出算法写回法（1）Cache容量： 启动CacheSim，提示请输入Cache容量，例如1、2、4、8......。此处选择输入4。 （2）块容量： 如下图所示，提示输入块容量，例如1、2、4、8......。此处选择输入16。

（3）映射方式： 如下图所示，提示输入主存储器和高速缓存之间的assoiativity方法（主存地址到Cache地址之间的映射方式），1代表直接映射（固定的映射关系）、2代表组相联映射（直接映射与全相联映射的折中）、3代表全相联映射（灵活性大的映射关系）。此处选择全相联映射。 （4）替换策略： 如下图所示，提示输入替换策略，1代表先进先出（First-In-First-Out,FIFO）算法、2代表近期最少使用（Least Recently Used，LRU）算法、3代表最不经常使用（Least Frequently Used，LFU）、4代表随机法（Random）。此处选择先进先出。 （5）写策略： 如下图所示，提示输入Cache的读写操作，1代表写直达法（存直达法）即写操作时数据既写入Cache又写入主存、2代表写回法（拷回法）即写操作时只把数据写入Cache而不写入主存，但当Cache数据被替换出去时才写回主存。

模糊控制详细讲解实例之欧阳歌谷创作

一、速度控制算法： 欧阳歌谷（2021.02.01） 首先定义速度偏差-50 km/h≤e（k）≤50km/h，-20≤ec（i）=e（k）-e（k-1）≤20，阀值eswith=10km/h 设计思想：油门控制采用增量式PID控制算法,刹车控制采用模糊控制算法，最后通过选择规则进行选择控制量输入。 选择规则： e（k）<0 ①e（k）>-eswith and throttlr_1≠0 选择油门控制 ②否则：先将油门控制量置0，再选择刹车控制 0

E/EC和U取相同的隶属度函数即： 说明：边界选择钟形隶属度函数，中间选用三角形隶属度函数，图像略 实际EC和E输入值若超出论域范围，则取相应的端点值。 3.模糊控制规则 由隶属度函数可以得到语言值隶属度（通过图像直接可以看出）如下表： 表1：E/EC和U语言值隶属度向量表 设置模糊规则库如下表： 表2：模糊规则表 3.模糊推理 由模糊规则表3可以知道输入E与EC和输出U的模糊关系，这里我取两个例子做模糊推理如下： if (E is NB) and (EC is NM) then (U is PB) 那么他的模糊关系子矩阵为：

行政诉讼法修改的最新亮点及其解读时间

行政诉讼法修改的最新亮点及其解读时间：2014-03-15 | 投稿人：乔方| 浏览：1911 行政诉讼法修改的最新亮点及其解读2013年12月23日，行政诉讼法修正案草案提请全国人大常委会审议。行政诉讼法作为我国一部相对“古老”的基本法律，近20年来第一次大修，现就已公布草案对其和老百姓息息相关的一些细节做概括性的分析。 行政诉讼法修改的最新亮点及其解读2013年12月23日，行政诉讼法修正案草案提请全国人大常委会审议。行政诉讼法作为我国一部相对“古老”的基本法律，近20年来第一次大修，现就已公布草案对其和老百姓息息相关的一些细节做概括性的分析。其修改的亮点主要有4个方面： 亮点一：行政机关不得干预、阻碍法院立案。“立案难、审理难、执行难”一直是我国行政诉讼的难题，虽然老的行政诉讼法也有对行政机关不能干涉法院审理行政案件的规定但规定没有细化，这次修改增加规定：人民法院应当在接到起诉状时当场予以登记，并出具注明日期的书面凭证。起诉状内容欠缺或者有其他错误的，应当给予指导和释明，并一次性告知当事人补正。不得未经指导和释明即以起诉不符合条件为由不受理。修正案草案还明确了法院的相应责任，增加规定：不接收起诉状的，当事人可向上级法院投诉，上级法院应责令改正，并对责任人员依法给予处分。 亮点二：扩大受案范围，可口头起诉。涉及土地等自然资源所有权或者使用权，农村土地承包经营权，支付最低生活保障待遇等官民纠纷，也被纳入行政诉讼受案范围。修正案草案还明确了可以“口头起诉”，为了方便文化程度不高的老百姓，只要有明确的被告和事实等必备条件就可以起诉。 亮点三：异地管辖，减少行政机关干预审判，修正案增加了规定：一是高级人民法院可以确定若干基层法院跨行政区域管辖第一审行政案件。二是对县级以上地方政府所作的具体行政行为提起诉讼的案件，由中级法院管辖。对于行政审判摆脱地方干预，实现独立行使行政审判权具有重要意义。 亮点四：不执行法院判决，可拘留行政官员。这应该算是四大亮点之首，多少案件是胜诉的，可是因为执行不到位老百姓还是走上信访的路，也成了地方维稳的对象。针对执行难，修正案草案增加规定：拒不履行判决、裁定、调解书，社会影响恶劣的，可以对该行政机关直接负责的主管人员和其他直接责任人员予以拘留。将行政机关拒绝履行判决、裁定、调解书的情况予以公告。但是本条有社会影响恶劣的限制，衡量影响恶劣的标准还应该细化，但是希望司法解释的量化不要太高，毕竟大的社会影响对老百姓总是伤害。行政诉讼法进行大修，幅度修改过一半：数据显示，1990年至2012年全国法院一共受理一审行政诉讼案件191万余件，年均83168件。去年全国法院审结一审行政案件涉及70多个行政管理领域，城建、社保、公安、计生、工商、交通等部门频频成为被告。 但多年来，行政诉讼面临立案难、审理难、执行难“三难”，很多“民告官”案件进入信访渠道。 为让民众从信“访”走向信“法”，行政诉讼法亟待修改。 全国人大常委会法制工作委员会2009年开始着手行政诉讼法的修改调研工作，向地方政府、行政机关、法院、学者、律师等征集意见，如今，备受关注的行政诉讼法修正案草案终于亮

模糊控制的应用实例与分析

模糊控制的应用 学院实验学院 专业电子信息工程 姓名 指导教师___________ 日期20门年9月20日 在自动控制中，包括经典理论和现代控制理论中有一个共同的特点，即控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型（如微分方程等）

的基础上，但是在实际工业生产中，很多系统的影响因素很多，十分复杂。建立精确的数学模型特别困难，甚至是不可能的。这种情况下，模糊控制的诞生就显得意头重大，模糊控制不用建立数学模型，根据实际系统的输入输出的结果数据，参考现场操作人员的运行经验，就可对系统进行实时控制。模糊控制实际上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。现代控制系统中的的控制能方便地解决工业领域常见的非线性、时变、在滞后、强耦合、变结构、结束条件苛刻等复杂问题。可编程控制器以其高可靠性、编程方便、耐恶劣环境、功能强大等特性很好地解决了工业控制领域普遍关心的可靠、安全、灵活、方便、经济等问题，这两者的结合，可在实际工程中广泛应用。 所谓模糊控制，其定义是是以模糊数学作为理论基础，以人的控制经验作为控制的知识模型，以模糊集合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控制算法的一种控制。模糊控制具有以下突出特点： ⑴模糊控制是一种基于规则的控制，它直接采用语言型控制规则，出发点 是现场操作人员的控制经验或相关专家的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确的数学模型，因而使得控制机理和策略易于接受与理解，设计简单，便于应用 ⑵由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控 制对那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。

⑶基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同， 容易导致较大差异；但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。 ⑷模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人 工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。 ⑸模糊控制系统的鲁棒性強，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减 弱，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。 由于有着诸多优点，模糊理论在控制领域得到了广泛应用。下面我们就以下示例介绍模糊控制在实际中的应用： 电机调速控制系统见图1,模糊控制器的输入变量为实际转速与转速给定值之间的差值e及其变化率仝，输出变量为电机的电压变化量u。图2为电机调试输出结果，其横坐标为时间轴，纵坐标为转速。当设定转速为2 OOOr / s时，电机能很快稳定运行于2 OOOr / s;当设定转速下降到1 OOOr / s时，转速又很快下降到1 OOOr / s稳定运 行。

Cache性能分析

Cache 性能分析 一、性能分析 1.不同容量下Cache 命中率： 设置：选择不同的cache 容量，2k ，4k ，8k ，16k ，32k ，64k ，128k ，256k 块大小：16k 相联度：直接相连 替换策略：LRU 预取策略：不预取 写策略：写回 写不命中的调快策略：按写分配 文件：cc1.din 表1 不同容量下Cache 命中率 图1 结论：在其他条件一定的情况下，随着cache 容量的增加，不命中率逐渐减小 2.相联度对不命中率的影响： 设置：Cache 容量：64K/256KB 块大小;16B 相联度设置：1，2，4， 8，16，32 替换策LRU 预取策略：不预取 写策略：写回 写不命中的调快策略：按写分配 文件：cc1.din Cache 容量为64KB 时： 表2 当容量为64K 时的不命中率 相联度 1 2 4 8 16 32 不命中率（%） 2.71 1.80 1.61 1.55 1.54 1.54 Cache 容量为256KB 时： 表3 当容量为256K 时的不命中率 相联度 1 2 4 8 16 32 不命中率（%） 1.58 1.34 1.28 1.26 1.24 1.24 结论： Cache 的容量（KB ） 2 4 8 16 32 64 128 256 不命中率（%） 18.61 14.09 10.12 6.34 3.81 2.71 1.95 1.58

图2 结论：（1）当Cache容量一定时，随着相联度的不断增加，不命中率逐渐减小，但是当相联度增加到一定程度时，不命中率保持不变。 （2）当关联度相同时，Cache容量越大，不命中率越小，当关联度增加到一定程度时，不命中率和Cache容量大小无关。 3.Cache块大小对命中率的影响： 设置：Cahce块大小(B)：16,32,64,128,256 Cache容量设置(KB)：2,8,32,128,512 相联度：直接相联预取策略：不预取写策略：写回写不命中的调快策略：按写分配文件：eg.din 表4 不同Cache行大小情况下Cache的不命中率 块大小（B） Cache的容量（KB） 2 8 32 128 512 16 7.80% 7.40% 7.20% 7.20% 7.20% 32 5.40% 5.00% 4.70% 4.70% 4.70% 64 4.00% 3.40% 3.10% 3.10% 3.10% 128 4.40% 3.30% 2.40% 2.40% 2.40% 256 6.50% 5.10% 2.30% 1.90% 1.90% 图3 结论：（1）在Cache容量一定时，Cache 不命中率随着Cache行的增加先减小后增加。 （2）在Cache行一定的情况下，Cache不命中率随着Cache容量的增加不断减小。

枚举算法 练习题

1.用50元钱兑换面值为1元、2元、5元的纸币共25张。每种纸币不少于1张，求出有多少种兑换方案？每种兑换方案中1元、2元、5元的纸币各有多少张？ 假设面值为1元、2元、5元的纸币分别是x、y、z张，兑换方案有k种，从题意可得出x、y、z满足的表达式为 x+y+z=25 x+2y+5z=50 解决此问题的Visual Basic程序如下，在(1)和(2)划线处，填入合适的语句或表达式，把程序补充完整。 Private Sub Command1_Click() Dim k As Integer Dim x As Integer, y As Integer, z As Integer k = 0 List1.Clear For y = 1 To 23 For z = 1 To 9 x = 25 - y - z If (1) Then List1.AddItem "1元" + Str(x) + "张 2元" + Str(y) + "张 5元" + Str(z) + "张" ____(2)___________ End If Next z Next y Label1.Caption = "共有" + Str(k) + "种兑换方案" End Sub 程序中划线处(1)应填入_____________ 程序中划线处(2)应填入_____________ 2.以下Visual Basic程序的功能是：计算表达式1+2+22+23+24+25+26+27+28+29+210的值，并在文本框Text1中输出结果。为了实现这一功能，程序中划线处的语句应更正为_____________。 Private Sub Command1_Click() Dim i As Integer,s As Long s = 0 k = 2 For i= 1 To 10 s = s + k k = k * 2 Next i Text1.Text=Str(s) End Sub

(精)心得体会：行政诉讼法修改时的七个争议问题(最新)

（精）心得体会：行政诉讼法修改时的七个争议问题（最新） 2014年11月1日，十二届全国人大常委会第十一次会议审议通过了《关于修改〈中华人民共和国行政诉讼法〉的决定》，这是行政诉讼法实施二十多年后第一次修改，修改决定共61条。 修改决定扩大了受案范围，畅通了诉讼渠道，完善了管辖制度、证据制度、诉讼程序、审判监督和执行制度，加强了对行政行为的监督。 新行政诉讼法的颁布实施，对加强公民权利保护，深入推进依法行政和加快建设法治政府，建设公正高效权威的中国特色社会主义司法制度，推进全面依法治国，具有十分重要的现实意义和历史意义。 行政诉讼法是1989年制定、1990年实施的。实施二十多年来，对于解决行政争议、保护公民权利、促进依法行政和建设法治政府发挥了重要作用。但是实践中也存在一些问题，比如说立案难、审理难和执行难问题。 长期以来，法院不愿受理行政案件，每年全国法院受理的行政案件只有十二三万件，大量行政纠纷进入信访渠道，老百姓“信访不信法”；有的案件即使法院受理了，

也很难作出公正裁判，法院不愿判决行政机关败诉，调解结案比较多；有的案件即使裁判了，执行同样很难。 这些问题主要缘于实施，同时也有制度不完善的原因。党的十八届四中全会提出全面依法治国，行政诉讼法是在推进全面依法治国中起着重要作用的一部法律，需要总结实践经验，进行修改完善。 多年来，全国人大代表、全国政协委员以及一些专家学者和实务部门的同志，对修改行政诉讼法提出了很多好的意见、建议。行政诉讼法修改工作启动后，最高人民法院、中国行政法学研究会、北京大学、清华大学、中国人民大学、中国政法大学的一些专家学者，也提出了修改方案。在立法过程中，大家积极参与，献计献策。 总体来说，各方面共识比较多，很多制度取得重要进步；存在争议的问题，主要围绕制度是更理想一些，还是更实际一些。 关于受案范围 原行政诉讼法用列举的方式规定受案范围，明确了哪些具体行政行为可以受理，哪些不能受理。 学者普遍认为，用列举的方式限制了受案范围，不利于保护公民权利，建议改为概括的方式，也就是说对行政机关的行为不服，原则上都可以起诉。只列举不受理的

分析Cache的运行机制和设计理念

分析Cache的运行机制和设计理念 随着双核时代的到来，CPU的Cache越来越受到DIYer的重视。本文吸收了其它高手发表的文章观点，浅谈一下Cache的运行和设计原理。 1. CPU Cache简介 Cache其是就是CPU和内存之间的一个中转站。由于目前CPU的频率（速度）已经大大超过内存，往往CPU会为了读取或存储数据白白浪费几十个时钟周期。这造成了巨大的资源浪费。于是Cache的设计思想被提上日程，几经实验修改后，逐渐形成了我们现在所能够看到的Cache架构。 在现代CPU设计中，设计师们要解决的最主要问题，就是找到一个在CPU和内存之间平衡的均点。Cache作为CPU--->内存的中转站，在其中发挥了巨大的作用。CPU在请求数据或指令时，除了常规的在内存中进行查找外，还会在Cache中进行查找。一旦命中，就可以直接从Cache中读取，节约大量时间。正因为如此，Cache在现代CPU中显得越来越重要。 2. Cache的实现原理 众所周知，Cache属于SRAM（Satic Random Access Memory），它利用晶体管的逻辑开关状态来存取数据。也正因为如此，SRAM内部的电路构造比起常见的DRAM（Dynamic Random Memory）要复杂得多，导致了成本的巨增。这也是SRAM不能普及的一个重要原因。 Cache在计算机存储系统中没有编配固定的地址，这样程序员在写程序时就不用考虑指令是运行在内存中还是Cache中，Cache对于计算机上层来说是完全透明的。 CPU在读取数据时，会首先向内存和Cache都发送一个查找指令。如果所需要的数据在Cache中（命中），则直接从Cache读取数据，以节约时间和资源。CPU对Cache的搜索叫做Tag search，即通过Cache中的CAM（Content Addressed Memory）对希望得到的Tag数据进行搜索。CAM是一种存储芯片，延迟很低，常用于网络设备中用作路由选择。 CPU进行Tag search的过程是这样的：在Cache中数据或指令是以行为单位存储的，一行又包含了很多字。如现在主流的设计是一行包含64Byte。每一行拥有一个Tag。因此，假设CPU需要一个标为Tag 1的行中的数据，它会通过CAM对Cache中的行进行查找，一旦找到相同Tag的行，就对其中的数据进行读取。 在现代计算机中，虽然Cache的容量一直在增涨，但现在桌面处理器中Cache最大的也不过4MB，设计师们是如何保证在这小小的Cache中保存的数据或指令就一定是CPU 需要的呢？这就要利用到CPU运行时的两个基本局限性：时间局限性和空间局限性。 所谓时间局限性，是指CPU在某一时刻使用到的数据或指令，在下一时刻也会被重复利用。比如3D游戏中，同一场景会在不同时间被渲染多次，如果在第一次渲染中Cache 存储了相关指令、数据，那么在下一次需要重复渲染时，就能够直接从Cache中读取相关内容。

选取一个模糊控制的实例讲解

选取一个模糊控制的实例讲解，有文章，有仿真，有详细的推导过程。 一．实验题目：基于模糊控制系统的单级倒立摆 二．实验目的与要求： 倒立摆是联结在小车上的杆，通过小车的运动能保持竖立不倒的一种装置，它是一个典型的非线性、快速、多变量和自然不稳定系统，但是我们可以通过对它施加一定的控制使其稳定。对它的研究在理论上和方法上都有其重要意义。倒立摆的研究不仅要追求增加摆的级数，而且更重要的是如何发展现有的控制方法。同时, 它和火箭的姿态控制以及步行机器 人的稳定控制有很多相似之处，由此研究产生的理论和方法对一般工业过程也有广泛用途。 本文研究了倒立摆的控制机理，用Lagrange 方法推导了一级倒立摆的数学模型，这为研究多级和其它类型的倒立摆甚至更高层次的控制策略奠定了一个良好的基础。对系统进行了稳定性、可控性分析，得出倒立摆系统是一个开环不稳定但可控的系统的结论。 本文主要研究用极点配置、最优控制和模糊控制方法对倒立摆进行稳定控制。最优控制方法是基于状态反馈，但能实现输出指标最优的一种控制方法，方法和参数调节较简单，有着广泛的应用。模糊控制有不依赖于数学模型、适用于非线性系统等优点，所以本文尝试了用模糊控制对倒立摆进行控制，以将先进的控制方法用于实际中。 同时，对倒立摆系统的研究也将遵循从建模到仿真到实控，软硬件结合的系统的控制流程。在这过程中，借助数学工具Matlab7及仿真软件Simulink，作了大量的仿真研究工作，仿真结果表明系统能跟踪输入，并具有较好的抗干扰性。最后对实验室的倒立摆装置进行了软、硬件的调试，获得了较好的控制效果。 三．实验步骤： 1.一级倒立摆系统模型的建立 在忽略了空气阻力、各种摩擦之后（这也是为了保证Lagrange 方程的建立），可 将一级倒立摆系统抽象为由小车和匀质杆组成的系统，本系统设定如下： 小车质量M；摆杆质量m，长为l；小车在x 轴上移动；摆与竖直方向夹角为θ，规定正方向如图所示；加在小车x 轴上的力为F；

(完整版)小学奥数枚举法题及答案【三篇】

小学奥数枚举法题及答案【三篇】 导读：本文小学奥数枚举法题及答案【三篇】，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 【篇一】枚举法问题 在一个圆周上放了1个红球和1994个黄球。一个同学从红球开始，按顺时针方向，每隔一个球，取走一个球；每隔一个球，取走一个球；……他一直这样操作下去，当他取到红球时就停止。你知道这时圆周上还剩下多少个黄球吗？ 答案与解析： 根据题中所说的操作方法，他在第一圈的操作中，取走的是排在黄球中第2、4、6、……1994位置上的黄球，这时圆周上除了一个红球外，还剩下1994÷2=997个黄球。 在第二圈操作时，他取走了这997个黄球中，排在第1、3、5、7、……995、997位置上的黄球，这时圆周上除了一个红球外，还剩下997—(997+1)÷2=498个黄球。 他又要继续第三圈操作了，他隔过红球，又取走了这498个黄球中，排在第1、3、5、……495、497的位置上的黄球，这时圆周上除了一个红球外，还剩下498÷2=249个黄球。 因为在上一圈操作时，排在这498个黄球中最后一个位置上的黄球没有被取走，所以他再进行操作时，第一个被取走的就是那个红球，这时，他的操作停止，圆周上剩下249个黄球。【篇二】

在一个圆周上放了1个红球和1994个黄球。一个同学从红球开始，按顺时针方向，每隔一个球，取走一个球;每隔一个球，取走一个球;……他一直这样操作下去，当他取到红球时就停止。你知道这时圆周上还剩下多少个黄球吗? 答案与解析： 根据题中所说的操作方法，他在第一圈的操作中，取走的是排在黄球中第2、4、6、……1994位置上的黄球，这时圆周上除了一个红球外，还剩下1994÷2=997个黄球。 在第二圈操作时，他取走了这997个黄球中，排在第1、3、5、7、……995、997位置上的黄球，这时圆周上除了一个红球外，还剩下997—(997+1)÷2=498个黄球。 他又要继续第三圈操作了，他隔过红球，又取走了这498个黄球中，排在第1、3、5、……495、497的位置上的黄球，这时圆周上除了一个红球外，还剩下498÷2=249个黄球。 因为在上一圈操作时，排在这498个黄球中最后一个位置上的黄球没有被取走，所以他再进行操作时，第一个被取走的就是那个红球，这时，他的操作停止，圆周上剩下249个黄球。【篇三】

初中信息技术 1.6 枚举算法教案

1.6 枚举算法 《枚举算法》一课的重点是让学生理解枚举算法思想，并用其解决生活中的问题。在前面的教学中，学生已理解了算法的特点，学习了算法的三种表示方式，对于顺序、选择、循环三种基本控制结构已经有了知识基础，也能阅读一些简单的程序段。对于学生来说，枚举算法思想比较容易掌握，难点在于如何将枚举算法思想转变成具体的流程图，又如何转变成具体的VB程序。教材中以“单据涂抹”和“包装问题”两个实例引入并展开利用枚举算法解决问题的一般过程。通过上一学年的教学实践，感觉学生对这两个实例的学习兴趣并不高，教学效果也不很理想。本课设计打破教材编写的顺序，将教材中第二章的算法与第五章的程序结合起来组织教学，通过理论结合实践，让学生更容易理解各种算法的基本设计思想，体验编写程序的成功感受。 一、教学目标 知识与技能：理解枚举算法的基本思想；学会用流程图形式表示枚举算法；理解由流程图翻译成的VB代码，能上机成功调试。 过程与方法：通过具体案例分析，理解如何用三步法来解决实际问题；学会使用枚举算法解决简单问题。 情感、态度与价值观：感受枚举算法在日常生活中的广泛应用，培养对算法的兴趣；通过小组合作增进学习交流，培养合作能力。 二、教学重点与难点 重点：让学生理解枚举算法；培养学生运用三步法来解决实际问题的能力。 难点：让学生理解多种控制结构的嵌套；让学生能够将枚举算法思想转化为流程图，再将流程图转化为代码并上机实践。 三、设计思想 算法课一般与枯燥、晦涩、难懂等字眼联系在一起，难以激发学生的兴趣。如何打破这种局面，让学生自主学习算法呢？ 本课的设计除了遵循算法“自顶而下，逐步求精”的思想之外，新意之处在于，根据电影情节别出心裁地创设了一个“男女主角辨认模糊电话号码”的情境，在故事中不露痕迹地渗透了教学内容。让学生融入电影情节，体验角色的情感，不知不觉地学会枚举算法，完成教学任务。 四、课前准备 向左走向右走》电影片段、枚举算法的VB演示程序、多媒体网络机房 五、教学过程 1.创设情境认知主题 课前播放电影片段。 师：这是哪部电影中的画面？

中华人民共和国行政诉讼法(释义)

中华人民共和国行政诉讼法释义 （逐条解读） (1989年4月4日第七届全国人民代表大会第二次会议通过，1990年10月1日起施行；根据2014年11月1日《全国人民代表大会常务委员会关于修改〈中华人民共和国行政诉讼法〉的决定》修订，自2015年5月1日起施行) 前言：修正后的行诉法共103条，比旧法的75条多出28条，在管辖、起诉期限、第三人、诉讼类型、申请再审等许多方面均有新规，变动较大。可以预见：新法施行后，①复议机关为避免做共同被告，将会慎重作出维持原行政行为的复议决定。加上行政复议是父审子，且程序简便。因此，越来越多的告官之民及其委托代理人，将先向复议机关尤其是地方政府的复议机构申请解决行政争议。②复议机关尤其是地方政府复议机构的工作量将大增，办案质量会有质的变化。③中院一审的行政案件数将有所增加（主要是土地行政登记案件）。众多低院的行政审判工作将逐渐被集中到其他低院，只剩非诉审查工作。诉权保护及办案质量将会有较大的变化。④官官相护的丑恶现象将有所改变，行政律师和法律工作者将大有可为。以下蓝字部分是@阿些和对新规的解读（将不断更新），以实务为视角。新法条文取自何海波教授的重排版，感谢。 目录 第一章总则 第二章受案范围

第三章管辖 第四章诉讼参加人 第五章证据 第六章起诉和受理 第七章审理和判决 第一节一般规定 第二节第一审普通程序 第三节简易程序 第四节第二审程序 第五节审判监督程序 第八章执行 第九章涉外行政诉讼 第十章附则 第一章总则 第一条为保证人民法院公正、及时审理行政案件，解决行政争议，保护公民、法人和其他组织的合法权益，监督行政机关依法行使职权，根据宪法，制定本法。 解读：本条是关于【立法目的】的规定。本条将旧规“为保证人民法院正确、及时审理行政案件”中的“正确”审理改为“公正”审理，契合法院的工作主题；删除旧规“维护和监督行政机关依法行使行政职权”中的“维护”，又彰显“保护公民、法人和其他组织的合法权益”的立场，故很［赞］。

cache替换策略

嵌入式处理器的低开销的缓存替换算法 我们提出一个新的一级(L1)数据缓存置换算法-----PRR（Protected Round-Robin）保护的轮询调度算法，很简单,被纳入嵌入式处理器。嵌入式应用的能量局限性使他只能用比较简单的缓存置换算法。 循环调度（Round Robin Scheduling）算法就是以循环的方式依次将请求调度不同的服务器，即每次调度执行i = (i + 1) mod n，并选出第i台服务器。算法的优点是其简洁性，它无需记录当前所有连接的状态，所以它是一种无状态调度。 为了简化与RAM之间的通信，高速缓存控制器是针对数据块，而不是字节进行操作的。 从程序设计的角度讲，高速缓存其实就是一组称之为缓存行(cache line)的固定大小的数据块，其大小是以突发读或者突发写周期的大小为基础的。 每个高速缓存行完全是在一个突发读操作周期中进行填充或者下载的。即使处理器只存取一个字节的存储器，高速缓存控制器也启动整个存取器访问周期并请求整个数据块。缓存行第一个字节的地址总是突发周期尺寸的倍数。缓存行的起始位置总是与突发周期的开头保 持一致。 每一个缓存行都有一个保护位，用来指示该行下次是不是被替换，初始的时候所有的保护位都是关闭的，当该行被访问时，保护位打开。 有一个专门指向cache块的指针，指针用来指向下一个要被替换的块，只有当未命中发生的时候，这个指针才会发生变化，当未命中发生时，这个指针指向的块要被替换。假如这个块是受保护的，则它的保护位将被关闭。而且指针指向下一个要被替换的块，这个过程一直持续到发现一个未受保护的块为止。 当新的缓存块进入缓存，其保护位是打开的，但指针不递增，即此时指针仍然指向新的缓存块。这意味着，下一个未命中发生时，其保护将关闭。这只提供了一个新的高速缓存行一个周期的保护。让我们更详细地看一下这个。 当新的缓存块进入，保护位打开，而指针递增时，他将会被保护两个循环周期。当新的缓存块进入，保护位关闭，而指针递增时，他也会被保护两个周期。 有选择性缓存的分段的LRU缓存替换机制 :567 算法在567 的基础上进行分段，每段的大小是可变的，每段均采用567 算法，可利用多条运动链来实现。分段的个数B 一旦确定就被固定了，并且个数越多，:567 算法就越精确，但实现起来就越复杂。每段拥有一个权值，用来标识该段中用户记录的活跃程度，权值越高，则表明该段中用户记录的活跃程度越高。沿用587 的做法，为每个用户记录分别设置一个访问次数计数器。每当某个用户记录被访问后，对应的访问次数计数器自动加$，同时调整用户记录在该段中所处的位置（移到该段对应的运动链的链首），以体现567 算法。如果计数器的值超过一个规定的门限值，该用户记录就要被移到下一个具有更高权值的段中，以表明该用户记录在过去时间内的活跃程度已经达到一个更高的级别。当活跃用户记录到达最高权值段的时候，不管访问计数器的值是否超过门限值，用户记录都不能再往上提升。按照前面的做法，在经历一段时间之后，就有可能出现低权值段上的用户记录很少，而绝大多数用户记录却拥挤在高权值段上的情况，这几乎退回到没有进行分段的567 算法的状态。为了防止这种情况的出现，同时能够及时精确地反映用户记录的活跃程度，需要对各段的权值定时进行调整。具体的做法是将两个最低权值段的用户记录合并到一个段中，把腾出来的那个段的权值设为最高，其它段的权值分别降一个等级，这样既活跃了用户记录，又可以向更高权值段迁移。这里把这个调整过程称为段的定时调整过程。