从噪声中提取信号波形的各种估计方法中，维纳（Wiener）滤波是一种最基本的方法，适用于需要从噪声中分离出的有用信号是整个信号（波形），而不只是它的几个参量。
维纳滤波器的优点是适应面较广，无论平稳随机过程是连续的还是离散的，是标量的还是向量的，都可应用。
对某些问题，还可求出滤波器传递函数的显式解，并进而采用由简单的物理元件组成的网络构成维纳滤波器。

PCL随机创建点云并计算法线的程序，在VS2010中编译。
也可在windows命令行中直接运行debug中的exe文件：Usage:pcl_visualizer_demo[options]Options:--------------------------------------------hthishelp-sSimplevisualisationexample-rRGBcolourvisualisationexample-cCustomcolourvisualisationexampl-nNormalsvisualisationexample-aShapesvisualisationexample-vViewportsexample-iInteractionCustomizationexample

MATLAB搭建的SOC预估仿真模型，算法是kalman滤波算法的m文件，仿真前请注意MATLAB版本及加载m文件

基于压缩感知的MIMO信道估计算法，使用了CoSaMP算法，GBP算法，OMP算法，CE算法，还有ls信道估计算法，MMSE算法，MIMO信道模型，等很全面

本书系统的介绍了分布式流域水文模型的理论、方法和实例。
包括：水文循环中的各个物理过程的数学模拟；
数字高程模型；
流域地貌指数的提取与分析；
数字河网的提取；
基于数字高程模型的流域等流时线的推求；
TOPMODEL；
半分布式月水量平衡模型；
TOPKAPI模型；
MIKESHE模型，SHETRAN模型；
DHSVM模型；
ARC/EGMO模型。
本书适合于水利、地理、气象、国土资源等领域的广大科技工作者、工程技术人员参考使用，也可作为高行装院校高年级本科生和研究生的教学参考书。
目录前言第一章绪论第一节分布式流域水文模型第二节目的和全书结构第二章水文时空变化过程模拟基础第一节降雨空间分析方法第二节土壤水运动过程第三节下渗第四节蒸发与散发第五节融雪第六节流域汇流单位线第七节河道流量演算第八节流域分布式汇流演算第三章数字高程模型与地貌指数第一节数字高程模型的数据来源第二节数据采集方法第三节流域地貌指数提取第四节流域地貌指数的水文物理意义第五节温度指数的空间分布分析第六节河网水的生成第四章TOPMODEL第一节TOPMODEL第二节流域降雨－径流关系模拟应用第三节土壤导水率与缺水深函数关系研究第四节结论与讨论第五章基于DEM的流域等流时线和分布式水文模型第一节基于DEM的流域等流时线第二节基于DEM的分布式水文模型第六章半分布式月水量平稀模型第一节月水量平衡模型及其比较研究第二节两参数月水量平衡模型第三节半分布式月水量平衡模型第四节气侯变化对水文水资源的影响评价第七章TOPKAPI模型第一节概述第二节分布式OPKAPI模型第三节集总式OPKAPI模型第四节应用举例第五节结论和展望第八章MIKESHE模型第一节概述第二节水流运动模块第三节平移扩散模块第四节MIKESHE应用情况第五节存在的问題和研究展望第九章SHETRAN模型第一节概述第二节研究进展和应用第三节模型研究展望第十章DHSVM模型第一节概述第二节模型物理过程及数学公式第三节模型评价及应用第四节结论第十一章ARC/EGMO模型第一节概述第二节ARC/EGMO的结构设计第三节空间分解和参数估计第四节模型物理过程及数学公式第五节ARC/EGMO应用的数据处理第六节SAALE流域应用实例第七节结论和展望

矩阵的特征分解在功率谱估计中的应用，适合通信、电子等专业学习

找了一圈没找到当前最新版本的window可用的haproxy，低版本的积分也高的过分，后面想了下，估计是csdn因为下载次数自动调整的（因为早年分享的一个资源看了下居然变成快50积分了，当初应该就设置个1、2积分表示表示的，看了下新上传的最高也只能设置5积分而已，这个自动调整机制有点过分了）。
本来想把编译步骤写到描述给想自己动手的人，虽然步骤是后面补的可能有些遗漏，但发现字数太多，描述放不下，只能放附件里面了。
积分设置成1分应该不会过分吧，回头有空会过来看看，涨了再调回去。

根据去雾算法对图像中的PM2.5浓度进行分析，利用机器学习的方法建模进行估计

PeterAFritzson算是modelica教材之父了吧，他第一本教材900多页，这本相对易入门，能找到的估计不多。

包括matlab代码和地物信息xls文件，利用文件中提供的地物的五个波段信息以及预分类的信息，进行编程，实现分类并和文件中的真正分类比较，发现正确率可以达到97%

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。