内容简介······《离散数学导论(第4版)》第1版于1982年问世。
《离散数学导论(第4版)》在基本保持第3版的风格与主要内容的基础上，进行了适当的补充与删改，尤其是新增一篇“离散建模”，将离散数学与计算机紧密结合。
《离散数学导论(第4版)》由六篇组成，分别是绪言、集合论、代数系统、图论、数理逻辑和离散建模，并以离散建模为特色。
《离散数学导论(第4版)》取材精练、重点突出、简明易懂、篇幅短小，既强调数学的严谨性与抽象性，又不拘泥于数学的繁琐细节，非常适合于50－70学时的离散数学课程使用。
《离散数学导论(第4版)》配有相应的辅导教材——《离散数学导论（第4版）——学习指导与习题解析》。
《离散数学导论(第4版)》可作为高等学校计算机及相关专业离散数学课程的教材或参考书，也可供从事计算机工作的科研人员、工程技术人员以及其他有关人员参考。

ABAQUS非线性有限元分析与实例》是ABAQUS软件应用的实例教材，结合有限元的基本理论和数值计算方法，通过一系列的相关例题和讨论，介绍了ABAQUS软件的主要内容。
书中系统地讲解了编写输入数据文件和前处理的要领，对输出文件进行分析和后处理的方法，并系统地讲述了一些应用在土木、材料、机械和铁道工程的实例。
为了帮助二次开发，详细地讲解了如何编写用忘掉材料子程序UMAT和单元子程序UEL。
因此，《ABAQUS非线性有限元分析与实例》可作为工程师应用有限元软件进行力学分析和结构设计的手册，也可作为力学和工程专业研究生和本科生的有限元数值计算课的参考教材。
《ABAQUS非线性有限元分析与实例》适合高校理工科教师、科研人员、工科本科生和研究生、从事设计和有限元分析的工程师等人阅读。

功能以及界面都很专业，全面的一个系统，当做毕业设计是很合适的。
但是拿来卖钱也是可以的。

算是一个毕业设计,样式采用BootStrap,技术采用java,jsp,spring,springmvc,mybatis,以上ssm三大框架的集成,数据库是mysql的数据库

科研的选题与科学的思维

该书是JosephM.Geary即将退休之作，集其毕生科研实践之精华，Geary是美国Alabama大学著名的光学研究中心的教授，SPIE的Fellow，从事镜头设计四十余年，有着丰富的镜头设计经验，阅读该书就是您与大师对话，亲身聆听教诲的机会。
本书来自于Huntsville市Alabama大学应用光学研究中心光学工程专业博士生的学位课。
虽然有很多设计各种镜头方面的专著和论文集，但在教这门课开始的时候，令我十分沮丧和失望的是，我无法找到一本好的镜头设计方面的教材。
还没有人针对学生学习（或教师）思路来编写教材，因此希望本书在镜头设计教学方法上迈出一步。
它就像我最初打算的一样，现代镜头设计教材不可能完全脱离可利用的商业光学设计软件，因此考虑几个原因（如界面友好和高性价比等），作者选择了ZEMAX。

将图片中的数据准确的复现出来，利于自己取分析别人的成果，为科研打下基础

本书是清华大学电机工程及应用电子技术系已故周荣光教授晚年总结他多年教学与科研经验的成果，针对相关电力系统理论广泛存在的一些物理概念上的谬误及错解进行了分析、论证与澄清，以期纠正在从事科研工作中只重视掌握计算方法和工具，而不求对基本概念甚解的弊病。
　　本书论述精辟，内容涉及电机理论，电力系统稳态分析，电力系统故障分析，以及电力系统暂态分析等多个领域相关的重要基础理论问题，重点专注于物理概念的以正视听。
通过对数学公式所表达的物理概念的准确定义、描述与解释，纠正广泛存在的误解；
通过严谨的论证，结合实例分析，举一反三，使得复杂的理论问题得以由浅入深地获得理解。
本书的写作形式新颖，以读书札记的方式，分十二个主题进行分析论述，每个专题独立成章,读者可根据所关注的问题有针对性地阅读。

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP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网络的预测----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章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于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18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21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22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

10月28日，2011年全国高性能计算学术年会(HPCChina2011)在山东济南举行。
在这一国内规格最高的HPC盛会上，HPC云计算成为一大热点，如何利用云的资源来实现高性能计算成为IT企业、科研院所和超算中心等会议代表广泛关注的话题。
微软亚太研发集团服务器与开发工具事业部高性能云计算部门经理徐明强博士在会上做了《高性能云计算展望》的主题报告，提出云计算是继X86集群之后，高性能计算产业的第二个拐点，将进一步促进高性能计算的普及应用。
以下是徐明强博士演讲速记。
大家好，我叫徐明强，非常感谢中国高性能计算2011年会给我们这样宝贵的机会，向各位领导、各位老师、同学们汇报，我们微软在高性能计算方

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。