2014b是majorrelease，性能方面相对于2014a有改进，计算速度更快是事实，加入了JIT效果拔群。
但其实我感觉作用不是特别大，速度这个事情似乎一直并不是matlab的锅，而是取决于代码怎么写…当然对于热衷于在matlab里套循环的人，至少有较大改观。
最大的特点是稳定，永久免费。
在下载好2014b安装包后，用这个破解文件，内含教程。

基于TDOA定位的Chan算法，han算法是TDOA定位方法的一个很赞的trick。
但是很多方法一旦从学术的角度去看，就罩上了奇异的光环。
TDOA，thetimedifferncesofarrival，到达时间差。
Chan算法1是非递归双曲线方程组解法，具有解析表达式解。
其主要的特点为在测量误差服从理想高斯分布时，它的定位精度高、计算量小，并且可以通过增加基站数量来提高算法精度。
该算法的推导的前提是基于测量误差为零均值高斯随机变量，对于实际环境中误差较大的测量值，比如在有非视距误差的环境下，该算法的性能会有显著下降。
Chan算法在考虑二维的情况下，可分为只有三个BS参与定位和三个以上BS定位两种。

完整英文版MBNLV148：2013ElectricandElectronicComponentsinMotorvehicles-48VOn-BoardElectricalSystemRequirementsandTestConditions(汽车48V动力系统要求及测试条件),本文件规定了机动车使用的电气、电子和机电元件和系统的要求、试验条件和试验。
附加或偏离的要求、测试条件和测试必须在相关的部件性能规格中定义。

智能天线技术是现代无线通信系统中的关键技术之一，特别是在多径传播环境下的移动通信系统中，它可以显著提高信号传输的质量和容量。
MATLAB作为一种强大的数值计算和仿真平台，被广泛用于智能天线的设计、分析和优化。
下面我们将深入探讨与"智能天线原书MATLAB程序"相关的知识点。
我们要理解什么是智能天线。
智能天线是指具有自适应算法的多元素天线阵列，能够根据接收信号的特性动态调整其辐射模式，以实现空间分集、空间多工或波束赋形等功能。
在无线通信中，这些功能可以增强信号强度、降低干扰、提高系统的频谱效率。
1.**空间分集**：通过多个天线元素接收信号的不同路径，智能天线可以利用多径效应来增加信号的多样性，从而提高通信的可靠性。
2.**空间多工**：智能天线能将多个独立的数据流同时发送到不同的用户，实现多用户复用，极大提升了无线通信系统的容量。
3.**波束赋形**：通过调整天线阵列的相位权重，智能天线可以形成指向特定方向的定向波束，减少非目标方向的辐射，提高能量利用率并降低干扰。
MATLAB在智能天线领域的应用主要体现在以下几个方面：1.**信号模型与仿真**：MATLAB可以构建各种无线通信信道模型，如瑞利衰落、莱斯衰落等，模拟实际通信环境，帮助设计和分析智能天线系统。
2.**自适应算法**：MATLAB支持多种自适应算法的实现，如最小均方误差（LMS）、快速傅里叶变换（FFT）基带处理、卡尔曼滤波等，这些算法用于调整天线阵列的相位权重，实现最佳性能。
3.**阵列处理**：MATLAB提供强大的矩阵运算和信号处理工具箱，可以进行天线阵列的馈电网络设计、相位校正以及波束形成算法的开发。
4.**性能评估**：通过MATLAB的仿真，可以对智能天线系统的性能进行量化评估，如误码率（BER）、符号错误率（SER）、信噪比（SNR）等关键指标。
5.**可视化**：MATLAB的图形化界面和绘图功能，可以帮助我们直观地展示波束形状、信道特性及系统性能，便于理解和优化。
"smartantenna"这个文件可能包含了与智能天线相关的MATLAB代码，可能包括信号生成、自适应算法实现、波束形成、性能评估等方面的实例。
通过对这些代码的学习和研究，我们可以更深入地理解智能天线的工作原理，并掌握如何使用MATLAB进行相关的设计和分析。
智能天线结合MATLAB的运用，为无线通信系统提供了强大的工具，有助于我们探索和实现高性能、高效率的无线通信解决方案。
通过学习和实践"智能天线原书MATLAB程序"，我们可以提升自己在这一领域的理论知识和实践经验。

###编写高质量代码：改善Python代码的91个建议####核心知识点概览本书《编写高质量代码：改善Python代码的91个建议》聚焦于如何通过一系列具体的实践指南来提升Python代码的质量。
全书围绕着“编写高质量代码”的核心目标，通过91条实用建议详细阐述了Python编程的最佳实践、常见陷阱规避以及如何优化代码结构等内容。
接下来，我们将详细介绍书中部分章节的关键知识点。
---####第1章：Pythonic编程理念1.**Pythonic概念**：理解什么是Pythonic编程风格及其重要性。
-Pythonic指的是遵循Python语言的设计哲学和推荐的编程方式，强调简洁、清晰和可读性。
2.**Python与C语言的区别**：明确Python与C语言的主要差异，了解Python的独特优势。
-Python注重代码的可读性和开发效率，而C语言更关注性能和底层控制。
3.**合理使用注释**：介绍何时以及如何正确地使用注释，确保代码的可维护性。
-注释应该用于解释为什么这样做而不是做什么，避免不必要的冗余。
4.**代码格式与美观**：讲解如何通过适当的空格和缩进来使代码更加整洁美观。
-合理的布局不仅能够提高代码的可读性，还能帮助开发者更快地理解代码逻辑。
5.**函数设计原则**：探讨函数设计的基本原则，包括单一职责原则等。
-函数应该具有单一职责，只做一件事情，并且做得好。
6.**模块化设计**：强调将相关功能组织到单独的模块中的重要性。
-模块化可以提高代码的复用性，降低维护成本。
####第2章：编程习惯与技巧7.**使用assert语句进行调试**：说明如何利用assert语句来发现并定位程序中的错误。
-assert语句在调试过程中非常有用，可以帮助开发者快速找到问题所在。
8.**惰性求值的运用**：讨论惰性求值的概念及其在Python中的应用场景。
-惰性求值是一种优化技术，可以延迟计算直到真正需要时才执行，从而节省资源。
9.**类型检查的误区**：指出使用`type()`进行类型检查可能存在的问题，并提供更好的替代方案。
-避免使用`type()`来做类型检查，而应该使用`isinstance()`或`issubclass()`等更灵活的方法。
10.**安全使用`eval()`**：提醒开发者注意`eval()`函数的安全隐患，并给出安全替代方案。
-`eval()`虽然强大但容易被恶意利用，因此应谨慎使用。
11.**使用`enumerate()`进行索引访问**：介绍如何使用`enumerate()`函数简化列表迭代过程。
-`enumerate()`可以同时获取元素及其索引，简化循环中的代码。
12.**Unicode编码的重要性**：强调在Python中使用Unicode编码以确保字符串处理的兼容性。
-使用Unicode可以避免字符编码问题，提高代码的可移植性。
####第3章：基础语法13.**限制使用`from...import`**：解释为什么应该限制使用`from...import`语句及其潜在风险。
-这种导入方式可能导致命名空间污染，影响代码的可读性和维护性。
14.**使用`with`语句管理资源**：介绍`with`语句如何自动管理和释放资源。
-`with`语句可以确保即使发生异常也能正确释放资源。
15.**异常处理的基本规则**：概述处理异常时应该遵循的基本准则。
-异常处理应该简洁明了，避免不必要的复杂性。
16.**深入理解`None`**：探讨`None`在Python中的意义及其正确用法。
-`None`表示空值，在判断对象是否为空时要特别注意。
17.**字符串连接的优化**：比较不同的字符串连接方法，推荐使用`join()`而非`+`。
-`join()`通常比使用`+`操作符更高效。
18.**字符串格式化的最佳实践**：建议使用`.format()`方法来进行字符串格式化。
-`.format()`相比古老的`%`操作符提供了更多的灵活性和更好的可读性。
####第4章：常用库19.**字符串处理**：涵盖字符串处理的基本方法和技巧。
-掌握字符串的基本操作是任何Python程序员必备的技能之一。
20.**排序函数的选择**：分析`sort()`和`sorted()`之间的区别及适用场景。
-`sort()`和`sorted()`都有其特定的应用场合，理解这些区别有助于编写更高效的代码。
21.**使用`copy`模块进行深拷贝**：介绍如何使用`copy`模块中的`deepcopy()`函数复制对象。
-对于复杂的对象结构，`deepcopy()`可以确保完全复制而不会引用原始对象。
22.**利用`Counter`进行计数统计**：展示如何使用`Counter`类进行计数统计。
-`Counter`类是进行元素计数的高效工具。
23.**配置文件解析**：探讨如何使用`ConfigParser`模块来解析配置文件。
-`ConfigParser`提供了方便的方式来读取和写入配置文件。
24.**命令行参数处理**：介绍如何使用`argparse`模块解析命令行参数。
-`argparse`是处理命令行参数的标准库，可以帮助创建易于使用的命令行界面。
25.**大型CSV文件处理**：提供使用`pandas`库高效处理大型CSV文件的策略。
-`pandas`是数据分析领域的强大工具，非常适合处理大型数据集。
26.**XML文件解析**：讲解如何使用`ElementTree`模块来解析XML文件。
-`ElementTree`是Python标准库的一部分，提供了简单易用的XML解析接口。
27.**序列化与反序列化**：对比`pickle`与`json`的不同之处及其适用场景。
-`pickle`用于Python对象的序列化，而`json`则适用于跨语言的数据交换。
####第5章：设计模式28.**单例模式的实现**：介绍如何使用模块级变量来实现单例模式。
-单例模式确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。
29.**混合模式的应用**：探讨如何利用混合模式提高程序的灵活性。
-混合模式允许组合多个类的功能，使得类的设计更加灵活。
30.**发布订阅模式的实现**：说明如何使用发布订阅模式实现事件驱动的编程。
-发布订阅模式可以解耦事件发送者和接收者，提高了系统的可扩展性。
31.**装饰器模式的优势**：讲解装饰器模式如何简化类的扩展过程。
-装饰器模式允许动态地给对象添加新的行为，无需修改其结构。
####第6章：内部机制32.**内置对象的使用**：列举并解释常用的内置对象及其用途。
-理解内置对象是掌握Python高级特性的基础。
33.**初始化方法的理解**：澄清`__init__()`的作用以及它与构造函数的区别。
-`__init__()`是Python类的一个特殊方法，用于初始化新创建的对象。
34.**命名查找机制**：解释Python中名称查找的顺序和规则。
-正确理解命名查找机制对于编写高效的代码至关重要。
35.**`self`参数的意义**：解释`self`参数在实例方法中的作用及其重要性。
-`self`参数指向调用该方法的对象实例本身。
36.**多重继承与MRO**：探讨多重继承的实现机制及方法解析顺序（MRO）。
-MRO决定了多重继承中方法的查找顺序，理解它是使用多重继承的基础。
37.**描述符协议**：介绍描述符协议的工作原理及其应用场景。
-描述符是Python中的一个高级特性，可以用来控制属性的访问。
38.**`__getattr__()`与`__getattribute__()`的区别**：区分这两种特殊方法的作用和使用场合。
-`__getattr__()`和`__getattribute__()`在属性访问上有着不同的行为。
39.**使用`property`装饰器**：展示如何使用`property`装饰器简化属性访问。
-`property`装饰器可以让属性像普通变量一样使用，同时保留其背后的复杂逻辑。
40.**元类的应用**：探讨元类的概念及其在Python中的应用。
-元类允许用户自定义类的行为，是实现高级编程模式的基础。
41.**Python对象模型**：深入了解Python对象模型的基本组成部分。
-Python对象模型是理解Python内部机制的关键。
42.**运算符重载**：讲解如何通过重载运算符来实现自定义的运算行为。
-运算符重载可以让自定义类型支持标准的数学运算。
43.**迭代器与生成器**：介绍迭代器和生成器的概念及其在Python中的实现。
-迭代器和生成器是Python中处理大量数据流的有效工具。
44.**协程的使用**：讲解如何使用协程来简化并发编程。
-协程允许程序在多个任务间切换执行，提高了程序的响应性和资源利用率。
45.**GIL的影响**：探讨全局解释器锁（GIL）对多线程程序的影响。
-GIL是Python中一个重要的机制，但也是多线程编程中的一大挑战。
46.**内存管理与垃圾回收**：解释Python中的内存管理机制以及垃圾回收的过程。
-理解内存管理机制有助于编写更高效的代码，避免常见的内存泄漏问题。
####第7章：工具与辅助项目47.**安装与管理Python包**：介绍如何使用`pip`和`yolk`来安装和管理Python包。
-包管理工具是每个Python开发者不可或缺的工具之一。
48.**单元测试基础**：概述单元测试的概念及其重要性。
-单元测试是确保代码质量的关键手段。
49.**编写单元测试**：提供如何为Python项目编写单元测试的具体指导。
-有效的单元测试可以显著提高代码的质量和可靠性。
50.**测试驱动开发**：探讨测试驱动开发（TDD）的概念及其对代码质量的影响。
-TDD鼓励先编写测试再编写代码，有助于构建稳定可靠的系统。
51.**持续集成**：介绍持续集成的概念及其在软件开发中的应用。
-持续集成是一种软件开发实践，旨在频繁地将代码合并到主分支中。
以上仅为本书部分内容的总结，实际上每一条建议都蕴含着丰富的细节和实践案例。
通过学习本书，读者不仅可以获得关于如何编写高质量Python代码的具体指导，还能深刻理解Python编程的核心理念和技术细节。

此程序为在多径衰落信道下OFDM系统的抗噪声性能。
其中包括cyclicprefix的插入；
多径信道的模拟，以及用pilot进行信道估计。
除此以外还包括仿真波形，SNR曲线等等。
（以及本人的实验报告）.

【软件测试报告】是软件开发过程中至关重要的一环，它详细记录了软件测试的全过程，包括测试的目的、范围、方法、结果以及对软件质量的评估。
报告的编写通常遵循一定的规范和标准，例如GJB（国家军用标准）。
在一份典型的软件测试报告中，首先会明确【范围】，包括被测试的软件产品及其版本信息。
例如，报告可能涉及到多个软件组件，如“软件1XXX”、“软件2XXX”和“软件3XXX”，并提供它们的功能概述。
此外，报告还会提及这些软件的关键等级，如“CSCI关键等级X级”，这表明软件的重要性以及对安全性、可靠性的要求。
【系统概述】部分会详细介绍软件所处的系统背景，包括其在产品结构中的位置、主要功能以及与上层产品的关系。
例如，“XXX产品是XXX上一层次产品名称的配套产品，主要完成XXX功能”。
同时，也会列出软件的开发、测试、质量保证和配置管理等责任单位。
【文档概述】部分会引用相关的技术文档，如“软件研制任务书”、“测试计划”、“测试说明”和“测试问题报告”，这些都是测试活动的依据。
测试报告的使用者需要注意保密要求。
【引用文档】列出所有参考的正式文档，确保所有测试活动都有据可依，增强了报告的权威性和完整性。
【测试结果概述】是报告的核心，包括对被测软件的评估。
它详细阐述了测试过程，从需求分析、测试设计、实施到测试总结。
测试执行部分会详细记录每一轮测试的时间、地点、使用的测试用例数量，以及测试问题的处理情况。
此外，还会有对软件质量的量化评价，如缺陷密度（D/KLOC），用于衡量软件的稳定性和可靠性。
【测试环境的影响】部分则讨论了测试环境对测试结果的影响，如硬件平台、测试地点，以及测试环境的配置等，这些因素都可能影响到软件的实际表现和测试的有效性。
软件测试报告是验证软件质量的重要文档，它通过详尽的测试流程记录和结果分析，确保软件产品满足预定的功能和性能要求，为软件的后续改进和维护提供决策支持。
对于软件开发团队来说，编写和理解高质量的测试报告是保证软件工程质量和进度的关键步骤。

从简单的样本到困难的样本，以一种有意义的顺序，使用课程学习可以提供比基于随机数据变换的标准训练方法更好的性能，而不需要额外的计算成本。

"从零开始MySQLPDF资源"在这篇文章中，我们将探索MySQL数据库的底层原理和各种实践案例。
让我们来了解Java工程师眼中的数据库是什么样的。
通常情况下，Java工程师在做Java系统时，会连接到一个MySQL数据库，执行各种增删改查的语句。
但是，很多Java工程师对MySQL的了解和掌握程度，停留在这么一个阶段：对MySQL可以建库建表建索引，然后就是执行增删改查去更新和查询里的数据！实际上，在使用MySQL的过程中，大家总会遇到一些问题，比如死锁异常、SQL性能太差、异常报错等等。
很多Java工程师在遇到MySQL数据库的一些问题时，一般都会上网搜索博客，然后自己尝试捣鼓着解决一下，最后解决了问题，但自己可能也没搞明白里面的原理。
因此，我们就是要带着大家去探索MySQL底层原理的方方面面，以及探索在解决MySQL各种实战问题的时候，如何基于MySQL底层原理去进行分析、排查和定位。
让我们来了解MySQL驱动到底是什么东西。
大家都知道，我们如果要在Java系统中去访问一个MySQL数据库，必须得在系统的依赖中加入一个MySQL驱动，有了这个MySQL驱动才能跟MySQL数据库建立连接，然后执行各种各样的SQL语句。
那么这个MySQL驱动到底是个什么东西？我们可以看下面的Maven配置，这段Maven配置中就引入了一个MySQL驱动。
这里的mysql-connector-java就是面向Java语言的MySQL驱动。
大家都知道，如果我们要访问数据库，必须得跟数据库建立一个网络连接，那么这个连接由谁来建立呢？其实答案就是这个MySQL驱动，他会在底层跟数据库建立网络连接，有网络连接，接着才能去发送请求给数据库服务器！然后，当我们跟数据库之间有了网络连接之后，我们的Java代码才能基于这个连接去执行各种各样的增删改查SQL语句。
所以对于Java语言开发的系统，MySQL会提供Java版本的MySQL驱动，对于PHP、Perl、.NET、Python、Ruby等各种常见的编程语言，MySQL都会提供对应语言的MySQL驱动，让各种语言编写的系统通过MySQL驱动去访问数据库。
下面，让我们来思考一个问题，一个Java系统难道只会跟数据库建立一个连接吗？这个肯定是不行的，因为我们要明白一个道理，假设我们用Java开发了一个Web系统，是部署在Tomcat中的，那么Tomcat本身肯定是有多个线程来并发的处理同时接收到的多个请求的，我们可以看下图。
这个时候，如果Tomcat中的多个线程并发处理多个请求的时候，都要去抢夺一个连接去访问数据库的话，那效率肯定是很低下的。
那么如果Tomcat中的每个线程在每次访问数据库的时候，都基于MySQL驱动去创建一个数据库连接，然后执行SQL语句，然后执行完之后再销毁这个数据库连接，这样行不行呢？可能Tomcat中上百个线程会并发的频繁创建数据库连接，执行SQL语句，然后频繁的销毁数据库连接。
上述这个过程反复循环执行，大家觉得可行吗？这也是非常不好的，因为每次建立一个数据库连接都很耗时，好不容易建立好了连接，执行完了SQL语句，你还把数据库连接给销毁了，下一次再重新建立数据库连接，那肯定是效率很低下的！因此，一般我们必须要使用一个数据库连接池，也就是说在一个池子里维持多个数据库连接，让多个线程使用池子里的不同的数据库连接去执行SQL语句，然后执行完SQL语句之后，不要销毁这个数据库连接，而是把连接放回池子里，后续还可以继续使用。
基于这样的一个数据库连接池的机制，就可以解决多个线程并发的使用多个数据库连接去执行SQL语句的问题，而且还避免了数据库连接使用完之后就销毁的问题，我们可以看下图的说明。
常见的数据库连接池有DBCP、C3P0、Druid等等，大家如果有兴趣的话，可以去搜索一下数据库连接池的使用例子和代码，甚或探索一下数据库连接池的底层原理，但这个不是我们专栏的重点，我们就不会拓展了。
毕竟我们专栏主要还是会专注讲解MySQL数据库本身的内容，只不过在开头的时候，需要大家对Java系统与数据库的交互方式有一个了解。
其实不光是Java系统，如果你是一个Python、Ruby、.NET、PHP的程序员，MySQL都会提供对应语言的MySQL驱动，让各种语言编写的系统通过MySQL驱动去访问数据库。

扢语言：英语|一个最小的，侧边栏，响应式Web设计Jekyll主题，专注于文本演示。
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GitHub上的Fork-方便进行自定义开发，但难以更新，仅适用于Web开发人员。
安装主题宝石将此行添加到您的Jekyll网站的Gemfile：gem"jekyll-theme-chirpy"

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。