AutoCAD样条曲线偏移后节点太多，不便编辑，这个程序可以让样条曲线按节点偏移，偏移后的样条曲线的节点跟源样条曲线一样多，如果对精度要求不高，可以用这个程序来代替AutoCAD原来的偏移命令，本程序只对有拟合点的样条曲线有效。

本文档的主要内容详细介绍的是《华为模拟电路讲义上下册合集》　　模拟电路是指用来对模拟信号进行传输、变换、处理、放大、测量和显示等工作的电路。
模拟信号是指连续变化的电信号。
模拟电路是电子电路的基础，它主要包括放大电路、信号运算和处理电路、振荡电路、调制和解调电路及电源等。

包括了十几年来数学建模国赛的优秀论文，每一年都有五六篇优秀论文。
专供数学建模比赛论文写作者参考。

Prony算法谐波分析matlab函数,已测试无误，程序使用方法及定义：function[jx,SNR,result]=myprony(x,p,dt)%实现《电网谐波与间谐波检测的分段Prony算法》郭成1%实现《现代信号处理》张贤达P122-124%实现《Prony算法在谐波、间谐波参数辨识中的应用》式（12）杨玉坤%intputx:原始数据%intputp:prony模型阶数%intputdt:采样间隔%outputjx:拟合数据%outputAm：振幅%outputQm：相位%outputam：衰减因子%outputfm：振荡频率%outputresult=[Am,Qm,am,fm]……

压缩包文件：1.嵌入式网络的那些事：LwIP协议深度剖析与实战演练一书对应的两个版本的电子书，一个是可以复制的清晰版（推荐），网上下载不到，一个是扫描版电子书，网上普遍是这个。
2.LwIP协议栈的设计与实现_中文译稿3.LwIP协议栈源码详解

软件图标合集，各种图标，各种大小

matlab圆拟合非常好的程序实际验证无误效果非常不错

我爱代挂/爱代挂/沉沦代挂机器人插件3合一查询机器人插件，用于QQ查询代挂信息和进行代挂功能的操作，QQ代挂网机器人的跨平台和灵活性是代挂网主站以及站长不可或缺的的工具，相对于代挂APP机器人更加重要！

发现居然没有华为文摘的电子版合集，我从公开的电脑端心声社区-华为人-华为文摘中摘取了第十四期，时间跨度在2017年到2019年1月左右，转换成doc，pdf，mobi，epub

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

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。