zaman

#!/usr/bin/python

import smtplib
from email.MIMEMultipart import MIMEMultipart
from email.MIMEBase import MIMEBase
from email.MIMEText import MIMEText
from email import Encoders
import os

gmail_user = "[email protected]"

zaman

import cherrypy
import simplejson

class Root(object):

    @cherrypy.expose
    def update(self):
        cl = cherrypy.request.headers['Content-Length']
        rawbody = cherrypy.request.body.read(int(cl))
        body = simplejson.loads(rawbody)

zaman

http://www.darkcoding.net/software/markdown-quick-reference/

Headers

# Level one header #
Level one header

### Level three header ###
Level three header

zaman

queramos crear un infrastructure de telecommunicaciones entre tres edificio. Hemos examinado Real Decreto 346/2011. Porque tenemos que cumplir sus normas. hemos localizado RITI, RITS y la antena en el medio edificio. Entonces hemos diseñado como nos se puede distribuir a otro edificio. Tubo de telefono e internet conectarse a RITI. y RITS recibir la señal de RTV. Tenemos que conectar RITI y RITS mutuamente.  Un tubo conectarse a Edificio Lateral Izquierdo  y un tubo conectarse a  Edificio Lateral Derecho traves de RITS. Entonces hemos dibujado planes para cada plantas y localizado todos elementos. Hemos examinado los datos tecnicos por cada componente. Hemos buscado costo de cada componente y calculamos presupuesto total.

zaman

function [x,it,err] = newton1(x0,tol,fname,fpname)
% Newton's metod
% alt a) |f(x^k)| <= tol

it  = 0;
x   = x0;
fx  = feval(fname , x);
fpx = feval(fpname, x);
err = abs(fx);

zaman

function [x,iter] = gaussseidel(A,b,tol,max)
% Usage: [x,iter] = gaussseidel(A,b,tol,max)
% Uses Jacobi iteration to solve Ax = b
% Input variables:
% A = matrix
% b = rhs
% tol = l2 tolerance on residue
% max = maximum allowable number of iterations
% Output variables:
% x = solution

zaman

function [x,iter] = gaussseidel(A,b,tol,max)
% Usage: [x,iter] = gaussseidel(A,b,tol,max)
% Uses Jacobi iteration to solve Ax = b
% Input variables:
% A = matrix
% b = rhs
% tol = l2 tolerance on residue
% max = maximum allowable number of iterations
% Output variables:
% x = solution

zaman

function x = jacobi ( A, b, xold, TOL, Nmax )

%JACOBI       approximate the solution of the linear system Ax = b by applying
%             the Jacobi method (simultaneous relaxation)
%
%     calling sequences:
%             x = jacobi ( A, b, xold, TOL, Nmax )
%             jacobi ( A, b, xold, TOL, Nmax )
%
%     inputs:

zaman

#!/usr/bin/python
#-*-coding:utf-8-*-

class oncelikli_kuyruk:
    def __init__(self):
        self.items = []

    def peek(self):
        return self.items[0]

zaman

Analog Output

Çıkış verisi için DAQ kartlarının çoklu analog kanalları vardır.

Library (Kütüphane)

Data Acquisition Toolbox

Not: 64 bit analog Windows sistemlerde legacy interface (miras arayüzü) kullanmayınız. Veri toplama ve veri oluşturmada session-based interface (oturum tabanlı arayüz) kullanınız.