软件测评师（又名：软件评测师；
SoftwareTesting&Evaluating;Professional）能在掌握软件工程与软件测试知识基础上，运用软件测试管理办法、软件测试策略、软件测试技术，独立承担软件测试项目；
具有工程师的实际工作能力和业务水平。
这是一部为软考评测而整理的一部分理论知识，祝考生成绩理想，一步到位，拿到想要的成绩

本人国科大学生，这是钟顺时天线理论与技术第二版部分习题解答，仅供参考，不喜勿喷。
包含题号如下：第一次作业1、用Matlab编程画出短振子的立体方向图和主平面极坐标的方向图。
2、任选一组题(1)1.1-11.1-21.2-2(2)1.1-31.2-11.2-3纠正：1.1-1(1.1-3a)改为(1.1-5a)1.1-2(1.1-3b)、(1.1-3c)与(1.1-3e)分别改为(1.1-5b)、(1.1-5c)和（1.1-5e）3、1.2-41.2-51.2-61.2-71.2-8第二次作业1.3-3，1.3-6，1.5-1，1.6-2，1.6-3，1.4-3

本书系统阐述了光学设计理论以及光学部件和系统的设计方法，并给出了大量的设计实例。
全书共分4部分10章，内容包括：学设计概述，初级像差理论、像差校正与像质评价，代数法求解光学部件初始结构，典型光学部件设计，典型光学系统设计，变焦距(变倍)光学系统设计，激光光学系统设计，光纤光学系统设计，光学设计CAD软件应用基础，以及光学零件与光学制图。

04理论力学12分.zip

第一册包括实数极限理论、微分和积分及其应用、级数理论、方程的近似解等内容；
第二册包括多元函数的微积分、多重级数理论、曲线及曲面、场论、Fourier级数、常微分方程组等内容；
第三册主要介绍复变函数论的一般理论；
第四册主要介绍代数矩阵论的基本理论及其应用。
华罗庚最完整，最清晰

介绍IBM信息安全框架技术，根据国外安全实践框架理论在中国企业安全实践。

前苏联科学家的伟大发明，用它可以灵活解决发明过程中遇到的问题。

Hertz理论，讲述接触变形及接触应力的推导公式

数字图像处理是研究如何通过计算机技术处理和分析图像的学科，主要应用于图像增强、恢复、分割、特征提取和识别等任务。
数字图像处理的第三版由RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods编写，二人来自田纳西大学和MedDataInteractive公司。
这本书对数字图像处理领域进行了全面的介绍，涵盖了数字图像处理的历史背景、基本概念、技术和算法。
冈萨雷斯的这本书被认为是该领域的重要参考资料。
数字图像处理可以应用于医疗成像、遥感、安全监控、图像压缩、机器视觉等多个领域。
例如，在医疗成像中，数字图像处理可以帮助医生更清晰地观察患者身体组织的结构，从而提高诊断的准确性；
在遥感领域，通过处理和分析遥感图像可以获取地球表面的信息，用于天气预报、地理信息系统的建立等。
数字图像处理涉及的算法和工具主要包括图像的采集、处理、分析和理解等步骤。
图像采集是使用摄像头、扫描仪等设备将图像转换为计算机可以处理的数据形式；
图像处理通常包括图像的预处理（如去噪、对比度增强）、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）和图像恢复等；
图像分析主要涉及到图像分割、特征提取、模式识别等内容；
图像理解则试图使计算机能够解释图像内容，达到类似于人类理解图像的水平。
数字图像处理的起源可以追溯到20世纪50年代末60年代初，当时人们开始使用计算机技术对图像进行处理。
早期的数字图像处理主要用于空间探索、卫星图像处理等领域，随着计算机技术的发展和图像处理理论的完善，数字图像处理逐渐扩展到生物医学、工业、安全等其他领域。
数字图像处理的一个重要分支是数字视频处理，其关注如何处理连续的图像序列，以实现视频压缩、视频增强、运动分析等功能。
视频处理技术在高清电视、网络视频、电影后期制作等行业有着广泛的应用。
数字图像处理是一个不断发展的领域，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像处理技术成为当前的研究热点。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别、分类、目标检测和图像分割等方面显示出了巨大的潜力。
总结来说，数字图像处理是通过计算机技术来处理图像数据，使之更适合人眼或机器分析的一门技术。
随着技术的进步和应用的拓展，它在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
冈萨雷斯的《数字图像处理》作为该领域的经典教材，为学习和研究这一领域的专业人士提供了宝贵的资源和参考。

现代半导体器件物理（施敏）这是半导体物理的经典之作哦，销量一直很高，作者曾经在贝尔实验室工作，是半导体物理理论的奠基人，发明了非挥发性存储器。

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。