（一）参考学习资料
（二）实际操作
1. 相关变量计算：
First Initial
Second Initial
Upper case
H
X
ASCII (Dec)
72
88
Lengths of the pulse
Mu
标签：erlang
向量之间的加减乘除运算：
> x <- 1
> x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
> x=x+1
> x
[1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
> x = 1:10
> x
this是指当前对象
this.widget是指当前组件
比如我有一个有状态的组件ShapeStep，在_ShapeStepState中的this.widget才能访问到str属性，而this访问不到。
class ShapeStep extends StatefulWidget {
在R语言当中也具有列表这个数据结构，这个数据结构奠定了之后我们学习的基础，列表具有可存储多种数据结构的属性，同一个列表可以同时存储字符串，向量，矩阵，数组等多种数据结构，下面我们就来看看一个创建列表的例子：
一.创建列表：
首先创建四个不同的护数据结构，然后再将其注入进一个列表当中：
&
一.创建矩阵和数组
首先在这一节的教程开始之前，我们需要清楚的是矩阵是特殊的数组，因为矩阵属于二维数组，而数组可以是一维，三维，甚至n维。
比如说我们要创建一个元素为20个，4行5列的矩阵，则输入以下代码：
> x <-matrix(1:20,4,5)
> x
界面代码：
object Form1: TForm1
Left = 568
Top = 393
Width = 725
Height = 408
Caption = '对象观察器'
Color = clBtnFace
Font.Charset = DE
第一次运行成功和我当时第一次运行RN成功心晴是一样的，很激动！！！
截个图见证一下
AVD上成功
真机上运行成功
开始环境搭建好一直跑步起来，后来是因为墙的原因，也为这个在网上寻求答案，答案几乎几乎惊人的一致，但还是不成功，最终看到了一条这样的
如果你有幸看到这篇文章，你很有可能也是也为
清除全部变量的代码为：
rm(list = ls())
清除单个变量为：
rm(object) #变量名
清除方法类似于Linux系统删除系统文件
1】Navicat for SQLite ,直接导入，会出现好多问题，即使导入成功，最后一个字经常会是乱码，这方法放弃
2】编程转换，JSON文本文件中有好多偏僻字，Delphi 里的UTF8toAnsi函数往往不成功，这方法放弃/因为Delphi自带的转换函数遇到其无法识别的字符串就返
一、前言
在实时性要求较高的场合中，CPU软件执行的方式显然不能满足需求，这时需要硬件逻辑实现部分功能。要想使自定义IP核被CPU访问，就必须带有总线接口。ZYNQ采用AXI BUS实现PS和PL之间的数据交互。本文以PWM为例设计了自定义AXI总线IP，来演示如何灵活运用ARM+FP
打包时疏忽了一个重要的一点，进行打包时报了：
If you are deploying the app to the Play Store, it's recommended to use app bundles or split the APKto reduce the APK size
首先提供两个XML文件
XML代码如下：
1、Example.xml
<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?>
<chart>
<series title="Series1" type="Point" c
JIT：Just In Time
AOT：Ahead of Time
含义：
目前，程序主要有两种运行方式：静态编译与动态解释。
静态编译的程序在执行前全部被翻译为机器码，通常将这种类型称为AOT （Ahead of time compiler）即 “提前编译”；如C、C++。
判断标
想要创建一个数据框，首先应当创建数据框当中的数据，然后再将这些数据纳入到数据框这个数据结构当中在数据较少的情况下也可以直接通过一行代码进行创建，如下所示：
> data<-data.frame(name=c("John","Bob","Mike"),weight=c(123,
这里我们使用grid对ggplot的画图对象进行布局
# Multiple plot function
#
# ggplot objects can be passed in ..., or to plotlist (as a list of ggplot
# objects)
# -
str（）函数的作用用英语来表示是：check classification of viriables,一般用于检查数据框当中有哪些数据，首先我们先引入一个“钻石”的数据看看，其中的代码如下所示：
> diamonds
# A tibble: 53,940 x 10
cara
直方图和条形图最大的不同则是直方图可以用于显示出一个数据的频数，具有统计的作用，我们下面来看一一看直方图在R语言当中是如何绘制的吧！
首先创建一系列的数据：
h<-c(4,6,3,46,3,5,7,8,3,4,3,4,5)
创建完之后将这个数据纳入到直方图histogram的绘制
在图中我们可以看到上边缘代表的是数据当中的最大值，下边缘代表的是数据当中的最小值，上四分位数在整个箱子的最上方，下四分位数位于箱子的最下方，中位数位于箱子当中中间偏上的位置的一条黑线，不同的数据集当中黑线所在的位置也不一样，有可能黑线在箱子稍上方也有可能黑线在箱子稍微靠下的位置。这
要绘制条形图十分简单，barplot（）函数的使用方法如下：
barplot(h,name.arg,xlab,ylab,col,main,border)
其中一共有七个参数，它们的书写顺序不一定要按照上面给出的顺序，可以自己随便写一个顺序，参数也不一定要写全。现在我们来了解每一个参数的含义
界面代码：
object Form1: TForm1
Left = 252
Top = 190
Width = 1149
Height = 549
Caption = 'Form1'
Color = clBtnFace
Font.Charset = G
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