内含Gabor,GMRF,LBP等常用纹理特征提取方法

图书说明恶意软件分析和内存取证是逆向工程，数字取证和事件响应中使用的强大分析和调查技术。
随着对手变得复杂并对关键基础架构，数据中心以及私人和公共组织进行高级恶意软件攻击，检测，响应和调查此类入侵对于信息安全专业人员而言至关重要。
恶意软件分析和内存取证已成为应对高级恶意软件，针对性攻击和安全漏洞的必备技能。
本书向您介绍了通过恶意软件分析了解恶意软件行为和特征的概念，技术和工具。
它还教您使用内存取证来调查和搜捕恶意软件的技术。
本书向您介绍恶意软件分析的基础知识，然后逐步进入代码分析和内存取证的更高级概念。
它使用真实的恶意软件样本，受感染的内存映像和可视化图表来帮助您更好地理解主题，并为您提供分析，调查和响应恶意软件相关事件所需的技能

书名：无线通信基础原书名：FundamentalsofWirelessCommunication原出版社：CambridgeUniversityPress分类：电子电气＞＞通信作者：DavidTse,PramodViswanath译者：李锵周进等译；
马晓莉审校出版日期：2007-06-30语种：简体中文开本：16开页数：440定价：59.00元人民币目录第1章绪论11.1本书目标11.2无线系统21.3本书结构4第2章无线信道72.1无线信道的物理建模72.1.1自由空间、固定发射天线与接收天线82.1.2自由空间、运动天线92.1.3反射墙、固定天线102.1.4反射墙、运动天线112.1.5地平面反射122.1.6由距离和阴影引起的功率衰减132.1.7运动天线、多个反射体142.2无线信道的输入/输出模型142.2.1无线信道的线性时变系统142.2.2基带等效模型162.2.3离散时间基带模型182.2.4加性白噪声212.3时间相干与频率相干222.3.1多普勒扩展与相干时间222.3.2时延扩展与相干带宽232.4统计信道模型252.4.1建模基本原理252.4.2瑞利衰落与莱斯衰落262.4.3抽头增益自相关函数272.5文献说明312.6习题31第3章点对点通信：检测、分集与信道不确定性363.1瑞利衰落信道中的检测363.1.1非相干检测363.1.2相干检测393.1.3从BPSK到QPSK：自由度研究413.1.4分集433.2时间分集443.2.1重复编码443.2.2超越重复编码473.3天线分集523.3.1接收分集533.3.2发射分集：空时码543.3.3MIMO：一个2×2实例563.4频率分集613.4.1基本概念613.4.2具有ISI均衡的单载波623.4.3直接序列扩频673.4.4正交频分多路复用703.5信道不确定性的影响753.5.1直接序列扩频的非相干检测763.5.2信道估计773.5.3其他分集方案793.6文献说明813.7习题81第4章蜂窝系统：多址接入与干扰管理884.1概述884.2窄带蜂窝系统904.2.1窄带分配：GSM系统914.2.2对网络和系统设计的影响924.2.3对频率复用的影响934.3宽带系统：CDMA944.3.1CDMA上行链路954.3.2CDMA下行链路1054.3.3系统问题1064.4宽带系统：OFDM1074.4.1分配设计原理1084.4.2跳频模式1094.4.3信号特征与接收机设计1104.4.4扇区化1114.5文献说明1124.6习题113第5章无线信道的容量1215.1AWGN信道容量1215.1.1重复编码1225.1.2填充球体1225.2AWGN信道的资源1255.2.1连续时间AWGN信道1255.2.2功率与带宽1265.3线性时不变高斯信道1305.3.1单输入多输出（SIMO）信道1305.3.2多输入单输出（MISO）信道1315.3.3频率选择性信道1315.4衰落信道的容量1365.4.1慢衰落信道1365.4.2接收分集1385.4.3发射分集1405.4.4时间分集与频率分集1435.4.5快衰落信道1465.4.6发射端信息1495.4.7频率选择性衰落信道1565.4.8总结：观点的转变1565.5文献说明1585.6习题159第6章多用户容量与机会通信1676.1上行链路AWGN信道1686.1.1逐行干扰消除获得的容量1686.1.2与传统CDMA的比较1706.1.3与正交多址接入的比较1716.1.4一般K用户上行链路容量1726.2下行链路AWGN信道1736.2.1对称情况：获取容量的两种方案1746.2.2一般情况：叠加编码获取容量1766.3上行链路衰落信道1796.3.1慢衰落信道1796.3.2快衰落信道1806.3.3完整的信道辅助信息1826.4下行链路衰落信道18

设计了无标定视觉伺服的仿人智能控制器，仿真完成了无标定双目视觉下机械臂的五自由度运动空间定位。
选取点特征作为双目视觉图像特征，设计了视觉特征模型与多模态视觉伺服控制器，并在Matlab平台下设计了五自由度运动空间的视觉定位仿真实验，验证了方法的有效性。

后缀树是一种数据结构，它支持有效的字符串匹配和查询。
一个具有m个词的字符串S的后缀树T，就是一个包含一个根节点的有向树，该树恰好带有m个叶子，这些叶子被赋予从1到m的标号。
每一个内部节点，除了根节点以外，都至少有两个子节点，而且每条边都用S的一个非空子串来标识。
出自同一节点的任意两条边的标识不会以相同的词开始。
后缀树的关键特征是：对于任何叶子i，从根节点到该叶子所经历的边的所有标识串联起来后恰好拼出S的从i位置开始的后缀，即Si,…,m。
树中节点的标识被定义为从根到该节点的所有边的标识的串联。

详尽搜索这个R包的目的是提供一个易于使用，快速和可扩展的穷举搜索框架。
详尽的功能选择可能需要安装和评估大量模型。
因此，执行速度和内存管理是执行此类任务的关键因素。
该软件包通过使用多线程C++后端解决了这两个问题。
通过仅存储最佳结果来保持内存使用率不变。
这样可以评估通常在标准设置中通常不可行的巨大任务。
安装您可以从CRAN安装ExhaustiveSearchR软件包的发行版：install.packages("ExhaustiveSearch")当前开发版本可以从GitHub安装：devtools::install_github("RudolfJagdhuber/ExhaustiveSearch")用法主要功能ExhaustiveSearch()使用典型的formula和data结构，您可能会对lm()或glm()等函数熟悉。
作为

《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS（PartialLeastSquares，偏最小二乘）是一种统计分析方法，广泛应用于多元数据分析，特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中，使因变量与自变量之间的关系得到最大化，并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具，是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分：单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS：单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中，我们首先需要定义输入变量X和输出变量y，然后构建PLS模型。
关键步骤包括：-数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵，找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解（SVD）分解相关矩阵，得到主成分。
-选择合适的主成分数量，这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型，预测y值。
2.多因变量PLS：对于多因变量情况，PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时，我们可以使用多响应PLS（MRPLS）或者偏最小二乘判别分析（PLSDA）。
MATLAB中的实现步骤大致相同，但需要处理多个y变量：-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵，提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型，每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分，对每个y变量进行预测。
在MATLAB中，可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性，允许用户调整参数和添加额外的特性，如正则化、特征选择等。
总结，PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤，可以有效地应用PLS解决实际问题，无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例，帮助深入理解和掌握PLS算法。

物联网（IOT）是当前各国政府都寄予很大希望的未来增长领域，我国政府也高度重视其发展。
2010年，国家“十二五”规划将物联网列为战略性新兴产业的重要组成部分，明确了其对加快转变经济发展方式具有重要推动作用。
2011年底，工信部发布《物联网“十二五”发展规划》，为物联网进一步发展指明了方向。
但是，物联网到底是什么，各方众说纷纭，三大运营商定义也各有侧重，总的来讲业界普遍的理解是：物联网是通过信息传感设备，按约定的协议实现人与人、人与物、物与物全面互联的网络，其主要特征是通过信息传感设备等方式获取物理世界的各种信息，结合互联网、通信网等网络进行信息传送与交互，采用智能计算技术对信息进行分析处理，从

该压缩文件包含了实现图像配准所需的13的*.m文件和一个*.exe文件，对同一地点、不同方位拍摄的两张照片配准效果可观，值得下载。

包含基于特征降维的语音情感识别、基于支持向量机的语音情感识别、基于神经网络的语音情感识别、基于K近邻分类算法的语音情感识别程序

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。