JudeaPearl是一名美国计算机科学家和哲学家，以倡导人工智能的概率方法和贝叶斯网络的发展而闻名。
他还因为建立了基于结构模型的因果和反事实推理的理论。
他是ACM图灵奖的2011年度获奖者，这是计算机科学中的最高荣誉，“通过发展概率和因果推理的微积分对人工智能做出了重大贡献”。

物联网是当下比较火的一个概念，物联网技术是在传统互联网基础之上发展起来的，具有继承性和各自的特点，值得学习

计算机图形学是一个成功的技术故事。
它的基本理念，表达方式，算法和硬件实现诞生于20世纪60-70年代，并在随后的20年间发展。
在20世纪90年代中期，计算机图形技术已经相当成熟，但是其影响仍旧只是局限于某些"高端"程序，例如超级计算机上的科学可视化以及昂贵的飞行模拟器。
现在的我们很难相信，但是在那个年代，很多计算机科学专业的学生对3D计算机图形一无所知！近几十年来，计算机图形的商业性有了巨大发展。
每一个现代PC都能够产生高质量的计算机生成图像，大部分是以视频游戏以及虚拟现实环境的形式。
整个动画工业已经从其高端（例如Pixar电影）转移到了孩子们的电视机前。
对于实拍电影，视觉特效领域也已经发生了翻天覆地的变化。
当今的观众们也不会在看到不可思议的计算机特效时感到畏惧——这已经在预期当中了。
在本书中，我们将会介绍计算机图形技术中基础的数学与算法。
我们使用编程API(applicationsprogramminginterface)OpenGL来完成其中的内容。
OpenGL是一个跨平台的图形编程环境，可以用于创建实时图形程序，例如视频游戏。

深入讲解信息安全发展历程、信息安全保障体系构成、信息安全防护结构、信息安全管理、NIST800-53安全控制、信息安全风险管理与风险评估、与信息安全保障体系实施、信息安全工程，SSE-CMM等内容

发明专利信息管理系统发明专利信息管理系统是建立在以网络为基础的一种专利信息管理系统，它的及时性，互动性，专业性等方面，是传统专利管理方式无法逾越的，它有着传统专利管理方式无法比拟的优势。
计算机发明专利信息管理系统作为现代专利管理的重要组成部分在保障专利管理方面起着不可替代的作用，已经获得了越来越多的人青睐。
但是由于它的发展起步较晚，技术上还很不成熟。

[图书简介]　本书是一本c#编程方面的优秀教材，全面介绍了c#编程的原理和方法，涉及类与对象、控制语句、方法、数组、继承、多态、异常处理、gui、多线程、多媒体、xml、数据库与sql、asp.net、web服务、网络、查找与排序、数据结构、泛型、集合等基本概念及应用方法。
本书介绍最新c#版本visualc#2008的关键新特性，包括linq特性、使用linqtosql的数据库、wpfgui和图形、wcfweb服务、asp.net3.5与asp.netajax、silverlight2技术、支持linq的新语言特性、隐式类型局部变量和自实现属性。
.　　本书可作为高等院校相关专业的编程语言教材和c#编程教材，也是软件设计人员进行c#程序开发的宝贵参考资料。
...[图书目录]第1章计算机、internet与visualc#简介.1.1简介1.2什么是计算机1.3计算机组织1.4个人计算、分布式计算与客户／服务器计算1.5硬件发展趋势1.6microsoft的windows操作系统1.7机器语言、汇编语言和高级语言1.8visualbasic1.9c、c++和java1.10visualc#1.11其他高级语言1.12结构化编程1.13关键软件发展趋势：对象技术1.14internet与万维网1.15xml1.16microsoft的.net1.17.net框架与公共语言运行环境1.18尝试c#高级绘图程序1.19(必读)软件工程案例研究：对象技术与uml简介.1.20总结1.21web资源第2章visualc#2008express简介2.1简介2.2visualstudio2008ide概述2.3菜单栏与工具栏2.4visualstudioide导航2.5使用帮助2.6用可视编程生成简单程序，显示文本与图形2.7总结2.8web资源第3章c#程序简介3.1简介3.2简单c#程序：显示一行文本3.3在visualc#express中创建简单程序3.6另一个c#程序：整数相加第4章类与对象简介4.1简介4.2类、对象、方法、属性和实例变量4.3声明带方法的类和实例化类的对象4.4声明带参数的方法4.5实例化变量与属性4.6带属性的uml类框图4.7带属性和set与get访问方法的软件工程4.8自实现属性4.9值类型与引用类型4.10用构造函数初始化对象4.11浮点数与decimal类型4.12(选读)软件工程案例研究：确定atm需求文档中的类4.13总结第5章控制语句：第一部分5.1简介5.2算法5.3伪代码5.4控制结构5.5订单选择语句5.6ifelse双选择结构5.7while重复语句5.8构造算法：计数器控制重复5.9构造算法：标记控制重复5.10构造算法：嵌套控制语句5.11复合赋值运算符5.12自增和自减运算符5.13简单类型5.14(选读)软件工程案例研究：确定atm系统的类属性5.15总结第6章控制语句：第二部分6.1简介6.3for循环语句6.4for循环使用举例6.5dowhile重复语句6.6switch多选择语句6.7break与continue语句6.8逻辑运算符6.9结构化编程小结6.10(选读)软件工程案例研究：确定atm系统中对象的状态和活动6.11总结第7章方法详述7.1简介7.2c#代码包装7.3静态方法，静态变量和math类7.4声明多参数方法7.3关于方法声明与使用7.6方法调用堆栈与激活记录7.7变元提升与类型转换7.8.net框架类库7.9案例研究：随机数生成7.10案例研究：机会游戏(引入枚举)7.11声明作用域7.12方法重载7.13递归7.14按值与按引用传递变元7.15(选读)软件工程案例研究：确定atm的类操作7.16总结第8章数组8.1简介8.2数组8.3声明与创建数组8.4数组使用举例8.5案例研究：洗牌与发牌模拟8.6foreach语句8.7将数组与数组元素传人方法8.8按值与按引用传递数组8.9案例研究：gradebo

E6术的研究和自动测试实例的设计与实现摘要随着计算机软件的规模越来越大，软件测试成为了软件质量保障的关键环节，软件测试自动化也成为了软件测试领域所无法逾越的发展阶段....第一章引言1.1选题背景软件测试就是在软件投入运行前，对软件需求分析、设计规格说明和编码的最终复审，是软件质量保障的关键步骤。
其定义可简略概括为：为了发现错误而运行程序的过程。
随着软件规模的不断扩大，软件质量问题已成为制约计算机发展的主要因素之一......1.2本文的目标和主要工作第二章性能测试研究2.1软件测试概述2.2.1性能测试2.2.2测试工具2.2主流性能测试工具比较第三章项目分析与规划测试3.1《学生XX管理系统1.3版》项目分析3.1.2功能概述3.1.3系统组件与配置3.1.4分析使用模型及任务分布3.2定义负载测试目标3.3测试思路与测试方案设计3.3.1设计压力应用思路3.3.2测试方案设计3.3.3性能测试用例第四章学生XX管理系统性能测试实例的实现4.1创建用户脚本4.2完善测试脚本4.2.1事务设置4.2.2用参数化取代常量值4.2.3集合点4.2.4脚本检验4.3方案执行4.3.1场景创建4.3.2加压计划4.3.3多IP地址4.4运行结果处理分析4.4.1Throughput4.4.2TransactionResponseTime4.4.3分解界面4.4.4针对测试用例３的图表分析第五章测试总结致谢参考文献

本报告为工信部财政专项《建立我国及其团体标准体系与产业信息资源库》的阶段性研究成果。

《模拟CMOS集成电路设计》介绍模拟CMOS集成电路的分析与设计。
从直观和严密的角度阐述了各种模拟电路的基本原理和概念，同时还阐述了在SOC中模拟电路设计遇到的新问题及电路技术的新发展。
《模拟CMOS集成电路设计》由浅入深，理论与实际结合，提供了大量现代工业中的设计实例。
全书共18章。
前10章介绍各种基本模块和运放及其频率响应和噪声。
第11章至第13章介绍带隙基准、开关电容电路以及电路的非线性和失配的影响，第14、15章介绍振荡器和没相环。
第16章至18章介绍MOS器件的高阶效应及其模型、CMOS制造工艺和混合信号电路的版图与封装。

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

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。