HTML5与CSS3权威指南是一款非常不错的pdf高清版电子书，它是目前市场上最权威的HTML5与CSS3实战教程，详细的讲述了html5和css3的所有新功能和新特性，技术新颖，实战功能，再配以精彩的案例讲解，能够帮助用户快速掌握HTML5与CSS3编程技巧。
如果你是一位有前瞻性的Web前端工作者，那么你一定会从《HTML5与CSS3权威指南》中受益，因为它就是专门为你打造的。
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2022/9/8 3:01:21
19.25MB
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本书综述传感器技术的基本理论，详细介绍各类传感器的工作原理，误差来源与应用场合，择要阐述主要传感器类型的设计原则与方法。
全书共16章，可分三个部分：第一部分为共性部分，以新颖的构思与笔法介绍了传感器的基本概念与构成方法、传感器的数学模型与特性、提高功能的措施与标定技术、机电模拟与网络分析理论等；
固态及其集成化传感器、智能式传感器、闭环传感器、机器人传感器、传感器信息融合及近代检测技术。
新型传感器技术的内容约占40%
全书共16章，可分三个部分：第一部分为共性部分，以新颖的构思与笔法介绍了传感器的基本概念与构成方法、传感器的数学模型与特性、提高功能的措施与标定技术、机电模拟与网络分析理论等；
固态及其集成化传感器、智能式传感器、闭环传感器、机器人传感器、传感器信息融合及近代检测技术。
新型传感器技术的内容约占40%
2022/9/4 5:30:55
24.89MB
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本书涵盖了经典的“离散结构”或“离散数学”课程的主要内容,包括集合论基础、逻辑代数、方式系统与方式推理、组合论基础、图论基础、关系与函数、计算理论基础和抽象代数学基础。
具有内容系统全面、阐述浅显易懂、编排合理新颖、使用灵活方便的特点。
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2015/6/18 18:21:36
12.75MB
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《html5从入门到通晓（第2版）》一书内容系统而全面，详尽地讲解了HTML语言及HTML5的所有新功能与新特性，技术新颖，所有重要知识点均以多个实例进行讲解，方便读者动手实践。
每章最后设置习题，通过这些习题可以对本章学到的知识进行巩固。
本书不仅能满足您全面而系统地学习理论知识的要求，还能满足您充分实践的需求。
《html5从入门到通晓（第2版）》共分23章，包括HTML基础、HTML文件基本标记、设计网页文本内容、使用列表、使用超链接、使用图像、表格的应用、层——div标签、编辑表单、多媒体页面、HTML5的新特性、HTML5与HTML4的区别、HTML5的结构、HTML5中的表单、文件与拖放、多媒体播放、绘制图形、本地存储、离线应用程序、使用WebWorkers处理线程、通信API、获取地理位置信息、旅游信息网前台页面等。
所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码给出了详细的注释，可以使读者轻松领会HTML语言程序开发的精髓，快速提高开发技能。
《html5从入门到通晓（第2版）》内容详尽、实例丰富，非常适合作为编程初学者的学习用书，也适合作为开发人员的查阅、参考资料。
每章最后设置习题，通过这些习题可以对本章学到的知识进行巩固。
本书不仅能满足您全面而系统地学习理论知识的要求，还能满足您充分实践的需求。
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所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码给出了详细的注释，可以使读者轻松领会HTML语言程序开发的精髓，快速提高开发技能。
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2020/4/25 12:11:06
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matlab代码粒子群算法自适应CLPSOMatlab代码用于宏观自适应综合学习粒子群优化器（MaPSO）和微观自适应综合学习粒子群优化器（MiPSO）算法。
抽象的优化启发式算法（如粒子群优化器（PSO））的广泛使用对参数自适应提出了巨大挑战。
PSO的一种变体是综合学习粒子群优化器（CLPSO），它使用所有个人的最佳信息来更新其速度。
CLPSO的新颖策略使种群能够从特定世代的样本中进行读取，这称为刷新间隙m。
在本文中，我们开发了两类学习自动机（LA），以研究自动机对CLPSO刷新间隙调整的学习能力。
在第一类中，将学习自动机分配给总体，在第二类中，每个粒子都有自己的个人自动机。
我们还将所提出的算法与CLPSO和CPSO-H算法进行了比较。
仿真结果表明，我们的算法在功能，鲁棒性和收敛速度方面均优于同类算法。
参考[1]MohammadHasanzadeh，MohammadRezaMeybodi和MohammadMehdiEbadzadeh，“，”在人工智能和信号处理中，Springer国际出版，2014年，第267-276页。
抽象的优化启发式算法（如粒子群优化器（PSO））的广泛使用对参数自适应提出了巨大挑战。
PSO的一种变体是综合学习粒子群优化器（CLPSO），它使用所有个人的最佳信息来更新其速度。
CLPSO的新颖策略使种群能够从特定世代的样本中进行读取，这称为刷新间隙m。
在本文中，我们开发了两类学习自动机（LA），以研究自动机对CLPSO刷新间隙调整的学习能力。
在第一类中，将学习自动机分配给总体，在第二类中，每个粒子都有自己的个人自动机。
我们还将所提出的算法与CLPSO和CPSO-H算法进行了比较。
仿真结果表明，我们的算法在功能，鲁棒性和收敛速度方面均优于同类算法。
参考[1]MohammadHasanzadeh，MohammadRezaMeybodi和MohammadMehdiEbadzadeh，“，”在人工智能和信号处理中，Springer国际出版，2014年，第267-276页。
2019/3/16 4:37:57
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该源代码执行二进制立体婚配算法以估计立体婚配图像。
在此应用程序中，您可以实现不同的流行蒙版以及新颖的混合蒙版。
在此应用程序中，您可以实现不同的流行蒙版以及新颖的混合蒙版。
2021/8/18 13:52:49
5.38MB
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数据融合matlab代码自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率王朝峰，李振和石军，“具有自适应加权学习网络的轻量图像超分辨率”，该代码基于依存关系的Python3.5PyTorch＞=0.4.0麻木skimage意象matplotlibtqdm代码 gitclonegit@github.com:ChaofWang/AWSRN.git cdAWSRN抽象的近年来，深度学习已以出色的功能成功地应用于单图像超分辨率（SISR）任务。
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
但是，大多数基于卷积神经网络的SR模型都需要大量计算，这限制了它们在现实世界中的应用。
在这项工作中，为SISR提出了一种轻量级SR网络，称为自适应加权超分辨率网络（AWSRN），以解决此问题。
在AWSRN中设计了一种新颖的局部融合块（LFB），用于有效的残差学习，它由堆叠的自适应加权残差单元（AWRU）和局部残差融合单元（LRFU）组成。
此外，提出了一种自适应加权多尺度（AWMS）模块，以充分利用重建层中的特征。
AWMS由几个不同的尺度卷积组成，并且可以根据AWMS中针对轻量级网络的自适应权重的贡献来删除冗余尺度分
2018/6/1 12:43:36
3.95MB
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计算机网络：自顶向下方法（原书第6版）第1版于12年前出版，首创采用自顶向下的方法讲解计算机网络的原理和协议，出版以来已被几百所大学和学院选用。
是业界经典的计算机网络教材之一。
《计算机网络：自顶向下方法（原书第6版）》继续保持了以前版本的特色，为计算机网络教学提供了一种新颖和与时俱进的方法。
同时也进行了相当多的修订和更新：第1章更多地关注时下，更新了接入网的论述；
第2章用Python替代了Java来介绍套接字编程；
第3章补充了用于优化云服务功能的TCP分岔知识；
第4章有关路由器体系结构的内容做了大量更新；
第5章重新组织并新增了数据中心网络的内容；
第6章更新了无线网络的内容以反映其全新进展；
第7章进行了较大修订，深入讨论了流式视频，包括了适应性流和CDN的讨论；
第8章进一步讨论了端点鉴别；
等等。
另外，书后习题也做了大量更新。
是业界经典的计算机网络教材之一。
《计算机网络：自顶向下方法（原书第6版）》继续保持了以前版本的特色，为计算机网络教学提供了一种新颖和与时俱进的方法。
同时也进行了相当多的修订和更新：第1章更多地关注时下，更新了接入网的论述；
第2章用Python替代了Java来介绍套接字编程；
第3章补充了用于优化云服务功能的TCP分岔知识；
第4章有关路由器体系结构的内容做了大量更新；
第5章重新组织并新增了数据中心网络的内容；
第6章更新了无线网络的内容以反映其全新进展；
第7章进行了较大修订，深入讨论了流式视频，包括了适应性流和CDN的讨论；
第8章进一步讨论了端点鉴别；
等等。
另外，书后习题也做了大量更新。
2020/2/2 20:28:38
102.06MB
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本书从实用的角度，引见软件工程的基础知识和软件工程技术方法。
本书的编写力求做到结合实际、注重应用、便于教学，体现内容的新颖性和系统性。
n本书内容包括软件工程概述，可行性研究与软件开发计划，需求分析，概要设计，详细设计，软件实现，软件维护，面向对象方法学与UML，面向对象技术与UML应用，WebApp软件工程，软件重用和再工程，软件工程管理等。
每章都有小结，并配有适量的例题和习题，有些例题贯穿于各章，按软件工程的各个阶段分别就这些例题的实际处理方法、步骤等进行引见，可作为实践环节的样例，有助于读者学习和掌握有关知识。
陆惠恩，从事高校计算机软件专业教学三十余年、指导学生毕业设计二十多年，有丰富的教学、科研经验。
编写《软件工程》教材多年，书中有不少实例有利于读者对内容的理解和掌握，并根据计算机软件工程发展的情况更新了教材的内容，因而所编写的教材深受广大高校师生的欢迎。
本书的编写力求做到结合实际、注重应用、便于教学，体现内容的新颖性和系统性。
n本书内容包括软件工程概述，可行性研究与软件开发计划，需求分析，概要设计，详细设计，软件实现，软件维护，面向对象方法学与UML，面向对象技术与UML应用，WebApp软件工程，软件重用和再工程，软件工程管理等。
每章都有小结，并配有适量的例题和习题，有些例题贯穿于各章，按软件工程的各个阶段分别就这些例题的实际处理方法、步骤等进行引见，可作为实践环节的样例，有助于读者学习和掌握有关知识。
陆惠恩，从事高校计算机软件专业教学三十余年、指导学生毕业设计二十多年，有丰富的教学、科研经验。
编写《软件工程》教材多年，书中有不少实例有利于读者对内容的理解和掌握，并根据计算机软件工程发展的情况更新了教材的内容，因而所编写的教材深受广大高校师生的欢迎。
2020/7/7 10:25:23
2.52MB
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这项工作基于我们的arXiv技术报告，该报告将出现在CVPR2017中。
我们提出了一种新颖的点云深度网络架构（作为无序点集）。
您还可以查看我们的项目网页以获得更深入的介绍。
点云是一种重要的几何数据结构。
由于其不规则的格式，大多数研究人员将此类数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。
但是，这会使数据变得不必要地庞大并导致问题。
在本文中，我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络，它很好地尊重了输入中点的排列不变性。
我们的网络名为PointNet，为从对象分类、部分分割到场景语义解析的应用提供了统一的架构。
虽然简单，但PointNet非常高效且有效。
在这个存储库中，我们发布了代码和数据，用于在从3D外形采样的点云上训练PointNet分类网络，以及在ShapeNetPart数据集上训练部件分割网络。
我们提出了一种新颖的点云深度网络架构（作为无序点集）。
您还可以查看我们的项目网页以获得更深入的介绍。
点云是一种重要的几何数据结构。
由于其不规则的格式，大多数研究人员将此类数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。
但是，这会使数据变得不必要地庞大并导致问题。
在本文中，我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络，它很好地尊重了输入中点的排列不变性。
我们的网络名为PointNet，为从对象分类、部分分割到场景语义解析的应用提供了统一的架构。
虽然简单，但PointNet非常高效且有效。
在这个存储库中，我们发布了代码和数据，用于在从3D外形采样的点云上训练PointNet分类网络，以及在ShapeNetPart数据集上训练部件分割网络。
2018/9/6 6:44:53
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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。
2024-04-09 15:03
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