大话处理器：处理器基础知识读本的真正完整本，全部八章，手动呕血扫描加书签，非网上那种6.33MB的太监版~！以全家人性命为誓~！作者简介　　万木杨，网名木兮清扬，华为公司服务近6年，曾任软件工程师、算法工程师、系统工程师，擅长多媒体算法设计和编写高效代码。
作者自2004年起开始研究多媒体算法，从语音识别，到人脸动画，再到视频编解码，足迹遍布语音、图像、视频、3D。
自2006年在DSP上编写程序，从此开始深入研究处理器内部结构，后来接触过大量的半导体公司和处理器芯片，对处理器技术和产品有着深刻的理解。
闲暇之余，作者喜爱读书，多年来保持平均两周一本的速度。
·查看全部＞＞目录第1章漫游计算机世界1.1计算机的前世、今生、来世1.2计算机分门别类1.3PC机结构探秘第2章初识处理器——掀起你的盖头来2.1处理器是怎样工作的——处理器的硬件模型2.2怎样来使用处理器——处理器的编程模型2.3处理器的分层模型2.4选什么样的处理器——适合的才是最好的第3章指令集体系结构——处理器的外表3.1指令集是什么3.2指令集发展的来龙去脉3.3指令集的五朵金花3.4地盘之争3.5汇编语言格式——没有规矩不成方圆第4章微架构——处理器的内心世界4.1跟着顺溜学流水线4.2从子弹射击到指令执行4.3从顺序执行到乱序执行——因时制宜4.4处理器并行设计——并行，提高性能的不二法门4.5指令并行（InstructionLevelParallelism）4.6数据并行（DataLevelParallelism）4.7线程并行（ThreadLevelParallelism）4.8并行总结4.9微架构总结第5章Cache——处理器的“肚量”5.1什么是Cache——探索既熟悉又陌生的领域5.2处理器的Cache结构——探索那些鲜为人知的秘密5.3Cache一致性5.4片内可寻址存储器——软件管理的Cache第6章编写高效代码——时间就是生命6.1软件效率——21世纪什么最重要？效率！6.2减少指令数——勤俭持家6.3减少处理器不擅长的操作——不要逼我做我不喜欢的事情6.4优化内存访问——别让包袱拖垮了你6.5充分利用编译器进行优化——编译器：我才是优化第一高手6.6利用多核来加速程序——人多力量大第7章SOC——吸星大法7.1SOC大一统时代7.2IP核第8章“芯”路历程——明明白白我的“芯”8.1逻辑电路基础——计算机的基本构成8.2芯片设计——芯者，国之大事，不可不察也8.3芯片制造——点沙成金

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仿真结果表明,在某地区内,北斗二代系统在空间域与时间域上的整体稳定性优于GPS系统,组合的COMPASS/GPS系统在可见星和精度方面优于单一的定位系统。

机电传动控制第三版（pdf）邓星钟主编华中科技大学出版1概述2机电传动系统的动力学基础3直流电机的工作原理及特性4机电传动系统的过度过程5交流电机的工作原理及特性6控制电机7机电传动控制系统中电动机的选择8继电器，接触器控制系统9可编程序控制器10晶闸管及基本电路11直流传动控制系统12交流传动控制系统13步进电动机传动控制系统

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这是A*算法的C++(MSVC)实现，利用了模板函数，有两个测试用例，一个是迷宫寻路，一个是求解八数码问题。
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目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

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。