数字信号处理——全美经典学习指导英文高清晰原版MonsonH.Hayes,Schaum'sOutlinesofDigitalSignalProcessing本书主要介绍数字信号处理的基础理论，并给出300多道解答步骤完整的习题。
因而，本书是相关教材的有益补充，是自学有效问题求解方法的理想读物。
全书共9章，涵盖了数字信号处理导论教程的核心内容，包括数字信号处理的基础知识，离散时间信号的频域表示，采样离散时间信号的重要问题，z变换，不同类型的滤波系统，离散傅里叶变换(DFT)，离散时间系统的设计与实现。
每章均分为四部分：基本原理和方法精讲、习题与解答、补充习题以及补充习题答案。
本书是电气工程、控制理论与工程、计算机科学与工程、系统科学与工程、通信工程等专业师生的理想参考书，也可供涉及信号处理、信号与系统技术的科研人员参考。

本书作为LabVIEW的应用进阶书，重点讲述LabVIEWDAQ数据采集的编程与应用。
本书对LabVIEW的基础知识仅做简要的介绍，重点讲解LabVIEWDAQ编程和工程应用。
本书以LabVIEW的最新中文版本LabVIEW8.2.1为蓝本，以DAQ数据采集为重点进行编写，主要包括5部分内容：第1部分为LabVIEW8.2.1编程基础和DAQ数据采集的基础知识，以实例讲解为主，包括第1~4章。
第2部分为DAQ传统编程，从传统DAQ初级编程和传统DAQ高级编程两方面进行深入讲解，包括第5章和第6章。
第3部分为数据处理及信号分析，这部分内容在第7章中阐述。
第4部分为DAQmx编程技术，从两方面进行阐述：DAQmx初级编程和DAQmx扩展应用，包括第8章和第9章。
第5部分为LabVIEW实验教程及DAQ的工程应用实例，包括第10~12章，在第12章以一个重点工程项目为例贯穿始终。
本书可作为高等院校仪器类、机械类等相关专业学生的教材和教学参考书，也可供大专、夜大和职大的相关专业学生选用，也是研究生、高等院校教师和从事相关工作（仪器、机械、自动化、测试/测量、软件等）的工程技术人员和科研人员的参考书。

1stOpt一套数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂模型参数估算求解，线性/非线性规划等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。
其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的研究成果【通用全局优化算法】(UniversalGlobalOptimization-UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题，即用户勿需给出参数初始值，而由1stOpt随机给出，通过其独特的全局优化算法，最终找出最优解。
---------------------------------------------以非线性回归为例，目前世界上在该领域最有名的软件包诸如Matlab,OriginPro,SAS,SPSS,DataFit,GraphPad等，均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。
如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛，其结果是无法求得正确结果。
而在实际应用当中，对大多数用户来说，给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事，特别是在参数量较多的情况下，更无异于是场噩梦。
而1stOpt凭借其超强的寻优，容错能力，在大多数情况下（＞90%)，从任一随机初始值开始，都能求得正确结果。

奥本海姆（AlanV．Oppenheim）教授是美国麻省理工学院电子学研究实验室（ELE）的首席研究员，其研究领域包括在一般领域的信号处理及应用。
奥本海默教授是美国国家工程院院士（NationalAcademyofEngineering）和IEEE会士，也是EtaKappaNu和SigmaXi的联谊会会员。
同时他还是古根海姆（Guggenheim）学者和以色列特拉维夫大学赛克勒尔（Sackler）学者。
奥本海姆教授因其出色的科研和教学工作多次获奖，其中包括IEEE教育勋章、IEEE百年杰出贡献奖、IEEE在声学、语音和信号处理领域的社会与科学成就奖和资深成就奖。
2007年他还获得了IEEEJackS．Kilby信号处理奖章。
目录第1章信号与系统SignalsandSystems第2章线性时不变系统LinearTime—InvariantSystems第3章周期信号的傅里叶级数表示FourierSeriesRepresentationofPeriodicSignals第4章连续时间傅里叶变换TheContinuous—TimeFourierTransform第5章离散时间傅里叶变换TheDiscreteTimeFourierTransf01Tll第6章信号与系统的时域和频域特性Time—andFrequeneyCharacterizationofSignalsandSystems第7章抽样Sampling第8章通信系统CommunicationSystems第9章拉普拉斯变换TheLaplaceTransform第10章Z变换TheZTransf01TII第11章线性反馈系统LinearFeedbackSystems附录部分分式展开Partial-FractionExpansion参考文献Bibliography习题答案Answers索引Inde

林肯实验室2000年的入侵检测数据集，DARPA2000LLS_DDOS_2.0.2，可以用来做入侵检测、网络安全相关科研使用的数据集。

C++车道线检测例程，环境为VS2015或VS2017及以上版本，CV是最新版的opencv-4.1.2，均是作者教学科研过程中的实例，并配置一篇文档将安装软件及程序设置加以说明。

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MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
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本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB

OpenCL（全称OpenComputingLanguage，开放运算语言）是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。