windows硬盘性能测试

适合国企等内网开发，有配置项、示例及示例的代码等核心内容，带nginx环境，解压后运行nginx.exe即可访问localhost:81/zh/option.html和localhost:82/zh/index.html查看

惯性导航技术PPT 第二章

kcachegrind for windows最新版本，可以很方便用户结合xdebug进行性能节点分析，强大的流程图功能，方便使用

最近系统老是提示wlanapi.dll缺少 wzcsapi.dll缺少 ，一激动写了个工具，专门修复这个问题。

Turbo PMAC(PMAC2)软件参考手册（中文版）, I、M变量功能详细说明

Hddscan是一款专为Windows用户设计的免费硬盘检测工具，它利用API接口直接访问硬盘，支持IDE、SATA和SCSI等不同类型的硬盘，并且能够扩展到USB闪存盘和移动硬盘的检测。这款软件的强大之处在于其多功能性和便捷性，...

首先，我们要理解，与U盘安装Windows 98不同，Windows XP在启动时会检测硬件环境，这意味着在移动硬盘上安装的Windows XP只能在相同硬件配置的机器上使用。 第一步，我们需要确认主板是否支持移动硬盘启动。进入...

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### Matlab代码影响神经数值可复制性 #### 标题解读 标题为“matlab代码影响-neural-numerical-replicability:神经数值可复制性”，该标题暗示了研究的主题集中在Matlab代码对神经数值可复制性的影响。在神经科学研究中，数值可复制性指的是在不同计算环境下使用相同的算法与数据能够获得一致或相近的计算结果。这对于科学实验的可靠性和结果的可验证性至关重要。 #### 描述解读 描述中提到的“该项目”着重于提供工具来分析不同平台下由于数值不精确性导致的影响。项目以霍奇金-赫克斯利(Hodgkin-Huxley)型神经元组成的简单神经网络为例，这是生物物理神经建模中常见的模型，用于模拟动作电位的产生和传播。 描述中提及的`JCN_2019_v4.0_appendix_Eqs_Parameters.pdf`文件详细描述了仿真模型的参数与方程。这些内容对于理解模型的细节和确保其他研究者复制该研究是必不可少的。 该研究的实现工具选用了C/C++程序语言。这表明了研究的复杂性和对性能的高要求，因为C/C++在科学计算领域内以其高效性和灵活性而广受欢迎。 使用了Runge–Kutta四阶方法（RK4）求解常微分方程（ODE），这是一种广泛应用于求解初值问题的数值方法。RK4方法的精度和稳定性使其成为众多科学计算问题的首选。RK4方法的实现借助了Boost C++库中的`Boost.Numeric.Odeint`模块，这进一步表明项目对数值算法的实现和性能有较高要求。 #### 软件要求 为了能够运行该项目，需要满足一系列软件要求： - C/C++编译器：例如GCC，这是编译C/C++代码的重要工具。 - Boost C++库：一个强大的跨平台C++库，提供了许多标准库之外的组件，尤其是数值计算相关的部分。 - ODEint模块：用于求解常微分方程，是Boost库的一部分，已包含在项目提供的文件中。 #### 项目文件结构 从提供的文件列表中，我们可以推测出项目的文件结构包含以下几个部分： - **项目树源代码目录**：存放项目的主要源代码文件。 - `checkActualPrecision.h`：一个头文件，可能用于检测和评估实际的数值精度。 - `HH_BBT2017_allP.cpp`：源代码文件，包含用于模拟霍奇金-赫克斯利神经元网络的代码。 - `iappDist_allP.cpp` 和 `iappDist_allP.h`：源代码和头文件，可能用于实现某种算法或者数据的分布。 - `Makefile.win`：针对Windows系统的编译脚本文件，用于自动化编译过程。 - `SpikeTrain_allP.cpp` 和 `SpikeTrain_allP.h`：源代码和头文件，可能与动作电位的生成和传播相关。 - **人物目录**：可能包含项目成员的简介、联系方式或其他相关信息。 - **Matlab脚本文件**： - `图1_as.m`、`图2_as.m`、`图2_rp`：这些文件名中的"as"可能表示"assembled"，而"rp"可能指"reproduction"。这些脚本文件很可能用于绘制图表、图形，以及对模拟结果进行后处理和复现实验。 #### 开源系统标签 标签“系统开源”指的是该项目作为一个开源项目被开发，意味着其源代码是公开的，任何个人或组织都可以自由获取、修改和重新分发。这对于科学计算来说尤为重要，因为开放代码库可以增进协作，加速科学发现，并确保实验结果的透明度和可验证性。 #### 总结 在理解了文件中提供的信息后，可以认识到本项目聚焦于通过提供准确的数值计算工具，来保证神经科学研究中模型仿真的可复制性。通过选择合适的编程语言和算法，利用开源的库和工具，研究者们可以确保其研究结果的精确性和可靠性。这不仅有助于神经科学领域的深入研究，还为其他需要高精度数值计算的科研领域提供了宝贵的经验和方法。