第一章USB概述及协议基础11.1USB是什么11.2USB的特点11.3USB的拓扑结构21.4USB的电气特性51.5USB的线缆以及插头、插座51.6USB的插入检测机制71.7USB的描述符及其之间的关系91.8USB设备的枚举过程101.9USB的包结构及传输过程111.9.1USB包的结构及包的分类111.9.2令牌包131.9.3数据包141.9.4握手包141.9.5特殊包151.9.6如何处理数据包151.10USB的四种传输类型161.10.1USB事务161.10.2批量传输161.10.3中断传输181.10.4等时传输（同步传输）191.10.5控制传输201.10.6端点类型与传输类型的关系211.10.7传输类型与端点支持的最大包长211.11本章小结21第二章硬件系统设计12.1方案以及芯片的选定12.2D12引脚功能说明22.3D12与89S52的连接42.4串口部分电路62.5按键部分72.6指示灯部分72.7IDE接口部分82.8单片机部分82.9元件安装82.10电路调试112.11测试程序的编写和调试122.11.1建立一个工程122.11.2为工程添加源文件142.11.3KEIL工具栏及仿真介绍152.11.4按键驱动的编写182.11.5串口驱动的编写242.11.6PDIUSBD12读写函数及读ID的实现282.12本章小结33第三章USB鼠标的实现13.1USB鼠标工程的建立13.2USB的断开与连接13.3USB中断的处理43.4读取从主机发送到端点0的数据63.5USB标准请求123.5.1USB标准设备请求的结构133.5.2GET_DESCRIPTOR请求153.5.3SET_ADDRESS请求163.5.6SET_CONFIGURATION请求163.6设备描述符的实现173.7设备描述符的返回203.8设置地址请求的处理303.9配置描述符集合的结构323.9.1配置描述符的结构323.9.2接口描述符的结构333.9.3端点描述符的结构333.9.4HID描述符的结构343.10配置描述符集合的实现以及返回353.11字符串及语言ID请求的实现393.12设置配置请求的实现453.13报告描述符的结构及实现483.14报告的返回543.15BusHound工具的简介573.16本章小结59第四章USB键盘的实现14.1USB键盘工程的建立14.2设备描述符的实现14.4配置描述符集合的实现24.4.1配置描述符34.4.2接口描述符34.4.3HID描述符34.4.4端点描述34.5字符串描述符64.6报告描述符64.7输入和输出报告的实现104.8USB键盘实例的测试134.9再谈USBHID的报告描述符144.10带鼠标功能的USB键盘（方法一）164.11带鼠标功能的键盘（方法二）224.12多媒体USB键盘294.13本章小结34第五章用户自定义的USBHID设备15.1MyUsbHid工程的建立15.2描述符的修改15.3报告的实现35.4对用户自定义的USBHID设备的访问55.5访问HID设备时所用到的相关函数55.5.1获取HID设备的接口类GUID的函数

本文描述了LoRaWAN™网络协议，该协议被优化用于电池供电终端设备，这些设备既可以是移动的，也可以是安装在某一固定位置的。
LoRaWAN网络协议基于star-of-stars拓扑结构。
在该结构中，网关在终端设备和后台的中央网络服务器中传递信息。
网关通过标准IP连接网络服务器，与此同时，终端设备使用单跳段的LoRa™和FSK通信方式来和一个或多个网关相连。
尽管主要的通信量来自于从终端设备到网络服务器的上行链路，但所有的通信一般来说都是双向的。
终端设备和网关之间的通信在不同频率的信道中以不同的数据率传出。
数据率的选择是通信范围和消息长度的折中。
不同数据率的通信不会互相干扰。
LoRa的数据率范围是从0.3kbps到50kbps。
为了使电池寿命和整体网络容量同时最大化，LoRa的网络基础设施用自适应数据率的方案单独处理每个终端设备的数据率和射频输出。

内含河南大学，银行，等多企业网络拓扑图，详细讲解企业内部网络结构。

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目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

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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。