第一章概述第二章存储器映射第三章体系配置配备枚举第四章电源管理单元(PMU)第五章功率配置配备枚举文件第六章中断抑制器第七章IO口配置配备枚举第八章管脚配置配备枚举第九章通用输入/输入口第十章通用异步收发器(UART)第十一章I2C总线接口第十二章SSP抑制器第十三章C_CAN第十四章C_CAN片上驱动第十五章16位计数器按时器第十六章32位计数器按时器第十七章看门狗按时器(WDT)第十八章体系节奏按时器第十九章模数转换器(ADC)第二十章Flash存储器编程固件第二十一章串行线调试(SWD)第二十二章ARMCortex-M0参考资料

matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

本册书为《图像工程》第3版的下册，首要介绍图像工程的第三条理——图像知道的底子不雅点、底子原理、典型方式、适用本领以及国内上无关钻研的新下场。
本册书首要分为4个单元。
第1单元（搜罗第2~4章）介绍图像收集表白本领，其中第2章介绍摄像机成像模子以及标定本领，第3章介绍收集含深度信息图像的方式，第4章介绍种种表白3-D风物的本领。
第2单元（搜罗第5~8章）介绍风物重修本领，其中第5章介绍双目平面视觉方式，第6章介绍多目平面视觉方式，第7章介绍从多幅图像规复风物的本领，第8章介绍从单幅图像规复风物的本领。
第3单元（搜罗第9~11章）介绍场景评释本领，其中第9章介绍学识表白以及推理方式，第10章介绍目的以及标志匹配本领，第11章介绍场景阐发以及语义评释的内容。
第4单元（搜罗第12~14章）介绍三个钻研示例，其中第12章介绍多传感器图像信息领悟方式，第13章介绍基于内容的图像以及视频检索本领，第14章介绍时空行为知道的内容。
书中的附录介绍了无关视觉以及视知觉的一些学识，与各章都有一些联系。
书中还提供大宗例题、思考题以及练习题，并对于部份练习题提供知道答。
书末还给出了主题索引。
本书可作为信号与信息处置、通讯与信息体系、电子与通讯工程、方式识别与智能体系、盘算机视觉等学科钻研生业余底子或者业余课课本，也可供信息与通讯工程、电子迷信与本领、盘算机迷信与本领、测控本领与仪器、机械人自动化、生物医学工程、光学、电子医疗配置配备枚举研制、遥感、测绘以及军事侦探等规模的科技责任者参考。

第一篇　底子学识第1章　图像/视频底子学识第2章　图像缩放第3章　图像品质增强底子本领第4章　超分说率规复本领第二篇　基于重修的超分说率规复第5章　基于重修的图像超分说率规复本领概述第6章　凸集投影以及最大后验概率估量第7章　基于mrf模子的map图像超分说率规复第8章　基于梯度矢量流解放的图像超分说率规复第9章　基于货物的监控视频超分说率规复第10章　基于权值矩阵的超分说率盲规复第11章　基于小波变更域的超分说率规复第12章　基于单帧高分说率图像的视频序列超分说率规复第三篇　基于学习的超分说率规复第13章　基于学习的超分说率规复本领概述第14章　基于示例学习的超分说率规复算法第15章　基于多类料想器学习的超分说率规复第16章　基于学习的人脸图像超分说率规复第四篇　高动态规模展现第17章　高动态规模图像可视化本领概述第18章　基于自顺应细节增强的高动态规模图像可视化第五篇　超分说率规复本领的阻滞趋向第19章　超分说率规复本领的阻滞趋向

哈尔滨产业大学mcs-51单片机课件　　第1章单片机概述　　第2章MCS-51单片机的硬件结构　　第3章MCS-51的指令体系　　第4章MCS-51汇编语言法度圭表标准方案　　第5章MCS-51的中断体系　　第6章MCS-51的按时器计数器　　第7章MCS-51的串行口　　第8章MCS-51单片机扩展存储器的方案　　第9章MCS-51扩展IO接口的方案　　第10章MCS-51与键盘、展现器、拨盘、打印机的接口方案　　第11章MCS-51与DA转换器、AD转换器的口　　第12章MCS-51的功率接口方案　　第13章MCS-51的串行通讯本领及另外扩展接口　　第14章单片机体系牢靠性方案与抗干扰方案　　第15章MCS-51单片机使用体系的方案、开拓与调试。

本书由资深收集清静教师撰写，书中体系并深入地将Python使用实例与收集清静相松散举行教学，不光报告了Python的实际使用方式，并且从收集清静原理的角度阐发了Python实现收集清静编程的本领，真正做到实际与实际相松散。
全书共分为15章。
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第2章介绍KaliLinux2使用底子。
第3章介绍Python语言底子。
第4章介绍清静渗透测试中的罕有模块。
第5章介绍使用Python实现信息凑集。
第6章以及第7章介绍使用Python对于倾向举行渗透。
第8章介绍使用Python实现收集的嗅探与监听。
第9章介绍使用Python实现推辞效率侵略。
第10章介绍使用Python实现身份认证侵略。
第11章介绍使用Python编写短途抑制货物。
第12章以及第13章介绍使用Python实现无线收集渗透。
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这本《ANSYSICEMCFD网格松散本领实例详解(附光盘)》由纪兵兵、陈金瓶编著，经由大宗实例体系地介绍了ANSYSICEMCFD建模以及天生网格的详尽进程，其工程配景深挚、内容丰厚、教学详尽，内容枚举深入浅出。
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特意在数据库管理体系中介绍了MicrosoftAccess2000、MicrosoftAccess200三、SQLSever2000以及SQLSever2005数据库的使用。
目录第1章文本编纂器第2章资源管理器第3章电子相册第4章迷信盘算器第5章截图软件第6章指针式时钟第7章波形暴发器第8章拼图游戏第9章扫雷游戏第10章俄罗斯方块第11章多媒体播放器第12章串口通讯体系第13章收集聊天体系第14章卡拉OK点歌体系第15章摄像头监控体系第16章在线测验体系第17章教师信息管理体系第18章人事管理体系第19章餐饮管理体系第20章多媒体月历第22章画图板第23章图像处置软件第24章实时数据收集与抑制体系第25章网页浏览器第26章收集五子棋第27章影碟出租管理体系第28章定单管理体系第29章图书馆管理体系第30章客房管理体系

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通讯信号处置作者:张贤能保铮出书社:国防产业出书社出书日期:2000年12月页数:609装帧:开本:16开版次:1目录第一章概论1.1无线通讯本领的严正变更1.2通讯信号处置的首要钻研规模1.3本书的结构与内容枚举1.4对于读者使用本书的多少点建议第二章通讯信号的展现及特色2.1失调进程与轮回失调进程2.2复信号2.3窄带信号与体系的复基带展现2.4随机信号的复基带展现2.5带限信号与带限信道2.6周期信号的相关函数本章小结第三章无线信道3.1引言3.2从容空间的无线信号传布模子3.3反射、绕射与散射3.4阴影败落3.5多径传输信道的冲激照料模子3.6败落信道的动态特色3.7慢败落以及快败落3.8遴选性败落3.9干扰3.10信号模子3.11时变信道的盘算机仿真本章小结第四章挪动通讯的调制本领4.1调幅4.2调频与调相4.3脉冲成形本领4.4二进制数字调制4.5多进制数字调制4.6恒包络调制本章小结第五章分集付与与最佳付与机第六章扩频信号第七章多址通讯本领第八章信源编码与信道编码第九章信道辩识与失调第十章自顺应失调第十一章阵列信号处置第十二章通讯中的自顺应阵列处置第十三章多用户检测第十四章空时二维处置第十五章CDMA体系的信号处置参考文献索引

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。