1.《数学：新的黄金时代》(基斯·德夫林李文林袁向东李家宏包芳勋等译1997年12月第一版)2.《数论妙趣：数学女王的盛情款待》(美国)阿尔伯特·H·贝勒著谈祥柏译1998年1月第一版3.《数学娱乐问题》(J·A·H·亨特J·S·玛达其)张远南张昶译1998年4月第一版4.《数学趣闻集锦》上册(美国)T·帕帕斯著张远南张昶译1998年12月第一版5.《数学趣闻集锦》下册(美国)T·帕帕斯著张远南张昶译1998年12月第一版

通过球面透视投影模型，解决鱼眼图像畸变的问题。

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

数据集在IT行业中，特别是在机器学习和计算机视觉领域，扮演着至关重要的角色。
"各种病虫害的高清数据集"是一个专门针对农业病虫害识别的图像数据集，它包含了五个不同类别的高清图片，这些图片是jpg格式，非常适合用于训练和测试深度学习模型。
我们来详细了解一下数据集的概念。
数据集是模型训练的基础，它包含了一系列有标记的样本，这些样本用于训练算法学习特定任务的特征和模式。
在这个案例中，数据集中的每个样本都是一张病虫害的高清图片，可能包括农作物上的疾病症状或害虫。
这些图片经过分类，分别属于五个不同的类别，这意味着模型将需要学习区分这五种不同的病虫害类型。
在计算机视觉任务中，高清图片通常能提供更多的细节，有助于模型更准确地学习和理解图像特征。
jpg格式是一种常见的图像存储格式，它采用了有损压缩算法，能在保持图像质量的同时，减少文件大小，适合在网络传输和存储中使用。
对于这样的数据集，可以进行以下几种机器学习任务：1.图像分类：训练一个模型，输入一张病虫害图片，输出图片所属的类别。
例如，输入一张叶片有斑点的图片，模型应该能够判断出这是哪种病害。
2.目标检测：除了识别类别，还需要确定病虫害在图片中的位置，这要求模型能够定位并框出病虫害的具体区域。
3.实例分割：进一步细化目标检测，不仅指出病虫害的位置，还能精确到每个个体，这对于计算病虫害数量或者分析病害程度非常有用。
4.异常检测：训练模型识别健康的农作物图像，当出现病虫害时，模型会发出警报，帮助农民尽早发现并处理问题。
构建这样的模型通常涉及以下几个步骤：1.数据预处理：包括图片的缩放、归一化、增强（如翻转、旋转）等，目的是提高模型的泛化能力。
2.模型选择：可以使用经典的卷积神经网络（CNN），如AlexNet、VGG、ResNet等，或者预训练模型如ImageNet上的模型，再进行微调。
3.训练与验证：通过交叉验证确保模型不会过拟合，并调整超参数以优化性能。
4.测试与评估：在独立的测试集上评估模型的性能，常用的指标有准确率、召回率、F1分数等。
5.部署与应用：将训练好的模型部署到实际系统中，如智能手机APP或农田监控系统，实时识别并报告病虫害情况。
"各种病虫害的高清数据集"为开发精准的农业智能识别系统提供了基础，通过AI技术可以帮助农业实现智能化、精准化管理，提升农作物的产量和质量，对现代农业发展具有重要意义。

DMA读的操作相对复杂，需要FPGA向主机发出读请求，主机再返回数据。
FPGA控制逻辑必须计算发起了多少个读TLP请求，再计算收到的数据是否足够。
一般来说FPGA可以一次发送所有的读请求，然后按照顺序接收数据即可。
但是某些主板并不一定是按照请求的顺序返回数据的情况，可能后发出的请求先返回数据，属于主机乱序执行的现象。
要么FPGA一次只发一个读请求，等数据收到了再发现一个读请求—但是效率就对不起了；
要么对乱序情况进行特殊处理，XAPP1052还没有解决该问题。

用matlab程序求解多目标优化问题的遗传算法，用并列选择法做的.............

MachOView是一个查看MachO格式文件信息的开源工具。
官方编译的程序在运行时经常会崩溃，这里是个人修改后的程序，目测没遇到崩溃问题。

最近项目要用到Socket，遇到一些坑，比如频繁发消息收消息，会产生粘包拆包等问题，还有断线重连的问题

计算机常见复试问题.pdf

分享的内容属于信号处理领域的阵列信号处理中的空间谱估计，解决了二维DOA仿真程序的问题

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。