资源是LBPH人脸识别的示例代码，基于OpenCV2.4.9的VS2010工程，其中包含AT&T人脸库，库中有40个人，每个人有10张人脸，共400张人脸。

华清远见编著的《FPGA应用开发入门与典型实例》，文字版，非扫描版，超清晰pdf，和市面上的书籍内容一样，是修订版，你值得拥有第1章FPGA系统设计基础第2章从零开始设计FPGA最小系统第3章硬件描述语言VerilogHDL基础第4章硬件描述语言VerilogHDL设计进阶第5章FPGA设计开发软件QuartusII的使用技巧第6章FPGA设计开发软件ISE使用技巧第7章FPGA系统设计的仿真验证第8章基于FPGA的片上可编程系统(SOPC)设计第9章FPGA系统设计原则和技巧第10章利用FPGA实现外设通信接口第11章F

这个版本是英文原版的SolutionManual，全书1152页，我提供word+PDF两种格式，算是非常清晰，配合英文原书学习天作之合。

TI公司原版的StabilityforOpAmps，由TimGreen这位从业24年的资深工程师编写。
介绍的技巧可以直接用于实际电路，在看完前面的10部分后，对网络传闻的后面的11-23部分如饥似渴般地寻找着，后来在TI网站上找到了最原始的PPT，不过根据目录来看，总共只有15个Part，被网友们误导成了23个part。
最后的最后，运放稳定性只有15部分，这个资源包含所有的部分，分为4个ppt，你们在其它资源里看到的幻灯片模样的图片，这个资源里面都有。

Java语言程序设计.进阶篇.原书第10版.pdfjava语言程序设计进阶篇本书是Java语言的经典教材Java语言程序设计进阶篇原书第10篇版正版内容下载，超高清，下载的亲们多多好评哦！

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

传智播客linux-sys.zh竟然有人开10分，符合IT的自由精神嘛？

一、约定术语:　　大板（Sheet）(也叫板料)：是制造印制电路板的基板材料，也叫覆铜板，有多种规格。
如：1220X1016mm。
　　拼板（Panel）(也叫生产板)：由系统根据拼板设定的的范围（拼板最大长度、最小长度和拼板最大宽度、最小宽度）自动生成；
　　套板（Unit）：有时是客户定单的产品尺寸(Width*Height)；
有时是由多个客户定单的产品尺寸组成（当客户定单的尺寸很小时即常说的连片尺寸）。
一个套板由一个或多个单元（Pcs）组成；
　　单元（Pcs）:客户定单的产品尺寸。
　　套板间距（DX、DY）尺寸：套板在拼板中排列时，两个套板之间的间隔。
套板长度与长度方向之间的间隔叫DX尺寸；
套板宽度与宽度方向之间的间隔叫DY尺寸。
　　拼板工艺边（DX、DY）尺寸(也叫工作边或夹板边)：套板与拼板边缘之间的尺寸。
套板长度方向与拼板边缘之间的尺寸叫DX工艺边；
套板宽度方向与拼板边缘之间的尺寸叫DY工艺边。
　　单元数/每套：每个套板包含有多少个单元　　规定套板数：在开料时规定最大拼板包含多少个套板　　套板混排：在一个拼板里面，允许一部份套板横排，一部份套板竖排。
开料模式：开料后，每一种板材都有几十种开料情况，甚至多达几百种开料情况。
怎样从中选出最优的方案？根据大部份PCB厂的开料经验，我们总结出了5种开料模式：1为单一拼板不混排；
2为单一拼板允许混排；
3、4、5开料模式都是允许二至三种拼板，但其排列的方式和计算的方法可能不同(从左上角开始向右面和下面分、从左到右、从上到下、或两者结合)在后面的拼板合并中有开料模式示意图。
其中每一种开料模式都选出一种最优的方案，所以每一种板材就显示5种开料方案。
(选择的原则是：在允许的拼板种类范围内，拼板数量最少、拼板最大、拼板的种类最少。
)　　二、开料方式介绍(开料方式共有四个选项):　　1、单一拼板：只开一种拼板。
　　2、最多两种拼板：开料时最多有两种拼板。
　　3、允许三种拼板：开料时最多可开出三种拼板。
（也叫ABC板）　　4、使用详细算法：该选项主要作用：当套板尺寸很小时(如：50X20)，速度会比较慢，可以采用去掉详细算法选项，速度就会比较快且利用率一般都一样。
建议：如产品尺寸小于50mm时，采用套板设定(即连片开料)进行开料，或去掉使用详细算法选项进行开料。
　　三、开料方法的选择　　1、常规开料:主要用于产品的尺寸就是套板尺寸，或人为确定了套板尺寸　　直接输入套板尺寸，确定套板间距（DX、DY）尺寸，确定拼板工艺边（DX、DY）尺寸，选择生产板材（板料）尺寸，用鼠标点击开料（cut）按钮即可开料。
　　2、套板设定开料（连片开料）：主要用于产品尺寸较小，由系统自动选择最佳套板尺寸。
　　套板设定开料可以根据套板的参数选择不同套板来开料，从而确定那一种套板最好，利用率最高。
从而提高板料利用率，又方便生产。

这个文件包含了10.0版本的windows和linux下的所有破解文件

数值积分用龙贝格算法计算下面积分sinx/x,积分限0~1，精度要求为10-6.

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。