目录第1章　HTML5简介11.1　HTML历史与HTML521.2　HTML5的优势61.3　HTML5的基本结构和语法变化81.4　本章小结12第2章　HTML5的常用元素与属性142.1　HTML5保留的常用元素152.2　HTML5增强的iframe元素342.3　HTML5保留的通用属性402.4　HTML5新增的通用属性442.5　HTML5新增的结构元素482.6　HTML5新增的语义元素552.7　HTML5头部和元信息592.8　HTML5新增的拖放API632.9　本章小结71第3章　HTML5表单相关的元素和属性723.1　HTML原有的表单及表单控件733.2　HTML5新增的表单属性833.3　HTML5新增的表单元素903.4　HTML5新增的客户端校验963.5　本章小结100第4章　HTML5的绘图支持1014.1　使用canvas元素1024.2　绘图1034.3　坐标变换1184.4　控制叠加风格1234.5　控制填充风格1244.6　位图处理1284.7　输出位图1324.8　动画制作1334.9　本章小结136第5章　HTML5的多媒体支持1375.1　使用audio和video元素1385.2　使用JavaScript脚本控制媒体播放1415.3　事件监听1445.4　track元素1465.5　本章小结149第6章　级联样式单与CSS选择器1506.1　样式单概述1516.2　CSS样式单的基本使用1526.3　CSS选择器1586.4　伪元素选择器1676.5　CSS3新增的伪类选择器1766.6　在脚本中修改显示样式1956.7　本章小结197第7章　字体与文本相关属性1987.1　字体相关属性1997.2　CSS3支持的颜色表示方法2057.3　文本相关属性2067.4　CSS3新增的服务器字体2127.5　本章小结215第8章　背景、边框和边距相关属性2168.1　盒模型简介2178.2　背景相关属性2178.3　使用渐变背景2268.4　边框相关属性2398.5　使用opacity控制透明度2468.6　padding和margin相关属性2478.7　本章小结249第9章　大小、定位、轮廓相关属性2509.1　width、height相关属性2519.2　定位相关属性2559.3　轮廓相关属性2579.4　用户界面和滤镜属性2589.5　本章小结263第10章　盒模型与布局相关属性26410.1　盒模型和display属性26510.2　对盒添加阴影27510.3　布局相关属性27810.4　CSS3新增的多栏布局28510.5　使用弹性盒布局28910.6　本章小结306第11章　表格、列表相关属性及mediaquery30711.1　表格相关属性30811.2　列表相关属性31311.3　控制光标的属性31611.4　mediaquery和响应式布局31711.5　本章小结323第12章　变形与动画相关属性32412.1　CSS3提供的变形支持32512.2　CSS3新增的3D变换33712.3　CSS3提供的Transition动画34112.4　CSS3提供的Animation动画34512.5　本章小结349第13章　JavaScript语法详解35013.1　JavaScript简介35113.2　数据类型和变量35613.3　基本数据类型36413.4　复合类型37613.5　运算符38113.6　语句39113.7　流程控制39513.8　函数40313.9　函数的参数处理42513.10　面向对象42913.11　创建对象43713.12　本章小结443第14章　DOM编程详解44414.1　DOM模型概述44514.2　DOM模型和HTML文档44614.3　访问HTML元素44814.4　修改HTML元素45614.5　增加HTML元素45814.6　删除HTML元素46314.7　传统的DHTML模型46714.8　使用window对象46914.9　navigator和地理定位47914.10　HTML5增强的HistoryAPI48514.11　使用do

第十届PostgreSQL中国技术大会嘉宾演讲PPT

MATLAB中AR模型功率谱估计中AR阶次估计的实现-psd_my.rar（最近看了几个关于功率谱的问题，有关AR模型的谱估计，在此分享一下，希望大家不吝指正）（声明：本文内容摘自我的毕业论文——心率变异信号的预处理及功率谱估计）（按：AR模型功率谱估计是对非平稳随机信号功率谱估计的常用方法，但是其模型阶次的估计，除了HOSA工具箱里的arorder函数外，没有现成的函数可用，arorder函数是基于矩阵SVD分解的阶次估计方法，为了比较各种阶次估计方法的区别，下面的函数使用了'FPE','AIC','MDL','CAT'集中准则一并估计，并采用试验方法确定那一个阶次更好。
）………………………………以上省略……………………………………………………………………假设原始数据序列为x，那么n阶参数使用最小二乘估计在MATLAB中实现如下：Y=x;Y(1:n)=[];m=N-n;X=[];%构造系数矩阵fori=1:m  forj=1:n      X(i,j)=xt(ni-j);  endendbeta=inv(X'*X)*X'*Y';复制代码beta即为用最小二乘法估计出的模型参数。
此外，还有估计AR模型参数的Yule-Walker方程法、基于线性预测理论的Burg算法和修正的协方差算法等[26]。
相应的参数估计方法在MATLAB中都有现成的函数，比如aryule、arburg以及arcov等。
4.3.3AR模型阶次的选择及实验设计文献[26]中介绍了五种不同的AR模型定阶准则，分别为矩阵奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）定阶法、最小预测定误差阶准则（FinalPredictionErrorCriterion,FPE）、AIC定阶准则（Akaika’sInformationtheoreticCriterion,AIC）、MDL定阶准则以及CAT定阶准则。
文献[28]中还介绍了一种BIC定阶准则。
SVD方法是对Yule-Walker方程中的自相关矩阵进行SVD分解来实现的，在MATLAB工具箱中arorder函数就是使用的该算法。
其他五种算法的基本思想都是建立目标函数，阶次估计的标准是使目标函数最小化。
以上定阶准则在MATLAB中也可以方便的实现，下面是本文实现FPE、AIC、MDL、CAT定阶准则的程序（部分）：form=1:N-1  ……    %判断是否达到所选定阶准则的要求  ifstrcmp(criterion,'FPE')    objectfun(m1)=(N(m1))/(N-(m1))*E(m1);  elseifstrcmp(criterion,'AIC')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))2*(m1);  elseifstrcmp(criterion,'MDL')    objectfun(m1)=N*log(E(m1))(m1)*log(N);  elseifstrcmp(criterion,'CAT')    forindex=1:m1        temp=temp(N-index)/(N*E(index));    end    objectfun(m1)=1/N*temp-(N-(m1))/(N*E(m1));  end    ifobjectfun(m1)＞=objectfun(m)    orderpredict=m;    break;  endend复制代码orderpredict变量即为使用相应准则预测的AR模型阶次。
（注：以上代码为结合MATLAB工具箱函数pburg,arburg两个功率谱估计函数增加而得，修改后的pburg等函数会在附件中示意，名为pburgwithcriterion）登录/注册后可看大图程序1.JPG(35.14KB,下载次数:20352)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传登录/注册后可看大图程序2.JPG(51.78KB,下载次数:15377)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传下面本文使用3.2.1实验设计的输出结果即20例经预处理的HRV信号序列作为实验对象，分别使用FPE、AIC、MAL和CAT定阶准则预测AR模型阶次，图4.1（见下页）为其中一例典型信号使用不同预测准则其目标函数随阶次的变化情况。
从图中可以看出，使用FPE、AIC以及MDL定阶准则所预测的AR模型阶次大概位于10附近，即阶次10左右会使相应的目标函数最小化，符合定阶准则的要求，使用CAT定阶准则预测的阶次较小，在5~10之间。
图4.2（见下页）为另一例信号的阶次估计情况，从中也可以得到同样的结论。
（注，实验信号为实验室所得，没有上传）登录/注册后可看大图图片1.JPG(28.68KB,下载次数:5674)下载附件 保存到相册2009-8-2820:54上传

用遗传算法求函数f=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x)的最大值点：简单的单点交叉、基本位变异、赌轮盘选择、随机产生初始种群中的个体，求的最好解是24.689。
注：本算法基于matlab7.0，是我自己编写的，每个步骤都有详细的说明。
适用于遗传算法初学者。

大眼仔旭给大家分享一款轻量级的图像处理工具。
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Stylepix是“样式图片”缩写，这意味着你的图片具有一个良好的风格。
HornilStylePix具有一个直观的用户界面，它是为了让控制选择功能更加简单、方便而设计的，即使你没有经验，你也一样可以学会如何编辑图片和对你的照片进行润色。
总之，HornilStylePix直观的用户界面可以减少您的时间工作，为了编辑图片更好更快！HornilStylePix–功能介绍1.节省时间与直观的用户界面HornilStylePix具有直观的用户界面。
它的目的是调整所选功能简单，方便。
即使你没有经验，你可以轻松地学习如何编辑图像和修饰您的照片。
因此，HornilStylePix直观的用户界面减少您的时间工作.为了更好的速度编辑，HornilStylePix的设计重点在于轻，功能强大。
HornilStylePix运行在更少的资源，如网络，书籍和笔记本电脑或虚拟机的图像处理功能全（VMware公司虚拟框，虚拟pc等）的环境。
我们一直在努力提高HornilStylePix性能。
便携式支持HornilStylePix是一个轻量级的。
一种便携式版本的运行HornilStylePix从可移动存储设备如USB闪存驱动器，闪存卡，或软盘（媒体）。
要安装HornilStylePix便携式，只要下载便携包，然后解压缩。
要启动HornilStylePix便携，只需双击您的便携dirveStylePix.exe文件插图2.浏览图片和幻灯片浏览图像工具可以让你轻松地探索开放前的影像图像。
你也可以打开，复制，删除和重命名的图像或目录。
幻灯片显示了选择的图片系列是在当前工作的全屏幕模式路径中。
支持的文件格式：JPEG，PNG，GIF等，tif格式和TGA，BMP和旅行商。
3.方便的工作环境有多个文件可以同时打开工作。
打开的图像安排在MDI（多文档界面）的容器标签。
MDI的支持级联，瓷砖垂直，水平平铺，设置图标的安排。
快速的图像切换：画布窗口之间切换，按Ctrl+Tab键。
如果你想回去，按Ctrl+Shift+Tab键。
如果按上述键，切换窗口被弹出。
然后，如果你想选择下一个画布，按Tab键。
4.多层及分组支持层是用于HornilStylePix分开的画布不同的对象。
图层就像是在另一个堆放胶片。
每一层都可以有不同的对象。
HornilStylePix支持四个对象类型（图像，文本和路径形状）和组对象。
该组对象包含其他对象。
此外，本集团可能包含其他组。
您可以使用层管理层次。
HornilStylePix支持混合模式是用于确定如何两层互相融合。
在StylePix，您可以使用21种混合模式。
5.选择工具HornilStylePixPro中文版图像处理工具支持区域如以下选择工具：自动范围选择和色彩范围选择工具方形，圆形选取工具多边形，套索选择工具您可以通过上述工具的区域选择具有以下模式：新，加，减和相交。
现有的区域选择可以进行修改操作：边界，扩展，合同和柔软性。
6.50种实用的图像过滤器。
颜色调节过滤器：自动水平，自动对比度，自动颜色平衡，级别，曲线，色彩平衡，亮度/对比度，色相/饱和度，伽玛校正，去色，反转，灰度，阈值，量化，直方图均化，色调分离。
锐化和模糊过滤器像素化滤镜渲染过滤器噪声滤波器扭曲过滤器卷积过滤器风格过滤器形态滤波器照片增强过滤器7.绘图工具HornilStylePixPro中文版图像处理工具支持各种绘图工具如画笔，橡皮擦，直线，曲线，喷雾，克隆刷，洪水填充，渐变填充，路径和形状。
8.文字工具文本工具允许你在画布上键入文本。
在文本字符串可以被修改，不仅在正常状态，但也不失旋转对象属性的状态。
9.变换和对齐转换工具允许你改变选择区域或对象。
只有当区域选择启用存在。
当变换工具被激活，可以旋转和调整大小。
10.加强和还原工具在提高工具允许您提高基础上的图像变暗，躲闪，模糊和锐化工具。
11.裁剪工具作物工具用于作物或剪辑图像。
它适用于所有的形象，有形及无形的层面。
12.多

压缩包内10张齿轮泵的零件图纸（三维零件图纸），PRO/E软件画出来的，prt文件。
供大家参考

用于解决因特尔四代处理器变色龙安装时候无限重启问题建议先替换安装盘的System\Library\Kernels内核文件，之后再替换系统盘System\Library\Kernels的内核文件

osx10.10.5--osx10.13.6原版镜像

一共一百几十个png格式的车标。
相信会有同学需要的。
汽车图标。

天文笔记本iPython笔记本展示了NumPy，matplotlib和我们的宇宙入门简短版本：确保已安装所有适当的依赖项，然后为您的平台运行适当的安装脚本。
Linux安装/构建所需的依赖项。
除Python和virtualenv之外的大多数依赖项都是通过安装脚本自动安装的。
克隆或分叉此仓库。
运行setup.sh创建一个新的virtualenv，安装所有缺少的依赖项，并下载所需的数据集。
经过全面测试的Xubuntu12.10的说明位于INSTALL-xubuntu-12.10中。
视窗安装所需的依赖项。
有关详情，请参见下文。
克隆或分叉此仓库。
运行setup.bat以创建一个新的virtualenv，安装所有缺少的依赖项，并下载所需的数据集。
Windows依赖关系（简单方法）在Windows中获取所有依赖关系的最简单方法是使用专门用于科学计算的Pyt

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。