《HTML5移动Web开发实战》提供了应对这一挑战的解决方案。
通过阅读本书，你将了解如何有效地利用最新的HTML5的那些针对移动网站的功能，横跨多个移动平台。
全书共分10章，从移动Web、设备端配置和优化，变互、响应式设计、设备访问，调试、性能测试、富媒体等角度出发，包含了60多个实用的示倒，详细阐释如何构建快速、响应式的HTML5移动网站，适用于iOS、Android、WindowsPhone和BlackBerry等众多主流移动应用平台。

STC15XX系列单片机是国内最大的单片机生产厂商，其中STC15XX系列的性能非常好。

马尔可夫决策过程概述该存储库运行3种强化算法：策略迭代，值迭代和Q学习，以解决2个MDP问题：悬崖行走和20X20冻湖网格，并比较它们的性能。
运行步骤需要Python3.6使用pip从Requirements.txt安装需求使用python3运行以下命令以创建数据和图形文件：pythonrun_experiment.py-全部pythonrun_experiment.py--plot获得的结果有关获得的结果的更多信息，请参考Analysis.pdf。
悬崖行走问题问题结果冻湖网格问题问题结果

STM32F4XXSTM32F4XXSTM32F4XXSTM32F4XX固件库之DSPDSPDSPDSP库的说明为了充分发挥STM32F4XX（Cortex-M4F）处理器浮点运算性能，建议使用固件库自带的arm_math.h头文件而非编译器自带的math.h。
此文件位于\Libraries\CMSIS\Lib文件夹。
硬件准备：需要开启STM32F4XX的FPU

淘宝性能测试白皮书V1.0_最新

朋友你还找用WCF,分布式？传统的SOCKET？我告诉你你OUT了因为现在开始你要使用“北风之神”了你还在为组合数据包头痛吗？你还在为性能不达标烦恼吗？现在不必了，因为使用我的吹着北风而构思出来的SOCKET框架一切问题映刃而接里面有2个例子第一个例子看完入门了第二个例子看完登堂入室了2个例子代码量小与100行（排除除了WINFROM生存的代码）赶快下载吧还犹豫什么呢？

基于Matlab的MIMO通信系统仿真；
了解移动通信关键技术；
了解数字通信系统仿真流程；
实现基本的信道编译码、调制解调等通信模块；
学习并实现MIMO空时处理技术；
学习性能分析的思路和方法。
MIMOcommunicationsystembasedonMatlabsimulation;understandkeymobilecommunicationtechnology;understanddigitalcommunicationsystemsimulationprocess;achievebasicchannelencodinganddecoding,modulationanddemodulationofcommunicationmodule;learnandachieveMIMOspace-timeprocessingtechnology;learningideasandperformanceanalysismethods.

纳米半导体与聚合物复合形成的新型电致发光材料,在大规模平面显示和移动通信等现代信息显示方面具有广阔的应用前景。
在这种复合型电致发光材料体系中,聚合物不仅可用作LED器件的粘接剂,而且在用作无机发光层的分散介质时,对纳米晶粒的表面可以起钝化作用,防止发光猝灭,从而通过控制和调节纳米晶粒的含量和尺寸来调节发光强度和波长。
当采用共轭聚合物与纳米半导体形成复合体系时,还可以通过共轭聚合物与纳米半导体间的电子转移来调节发光层的电子结构及其发光性能。
利用纳米半导体的高电荷输运性,也可以增强电致发光聚合物发光层的效率。

汽车电机的分类，和优劣势的对比，成本，性能，控制，制造工艺

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

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。