台湾人写的书，适合入门目录第一章電子學基本概念‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥第二章半導體測試基本概念‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥第三章開路與短路測試‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥第四章積體電路規格表‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥第五章直流參數測試‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥第六章功能參數測試‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥第七章交流參數測試‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥第八章電路特性分析‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥第九章開發測試向量‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥第十章測試程式開發時面臨的問題‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥第十一章測試程式開發步驟‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥第十二章排除問題的方法‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥第十三章測試程式的驗證及文件歸檔‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥第十四章閂鎖效應‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥第十五章掃瞄測試的原理‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥‥

涵盖以下章节答案：第1章模拟电路设计绪论第2章MOS器件物理基础第3章单级放大器第4章差动放大器第5章无源与有源电流镜第6章放大器的频率特性第7章运算放大器第8章稳定性与频率补偿第9章带隙基准第10章开关电容电路导论第11章版图与封装

刚全部看了一遍，写的很详细，适合初学者理解~~感觉还不错，总共十一章，发给大家共享~~

第十一章数字式位置传感器

第1章课程介绍第2章一线互联网公司初中高Android开发工程师的技能要求第3章Android基础相关面试题(Activity,Fragment,service,Broadcast,WebView,binder)第4章异步消息处理机制相关面试问题(handler)第5章View相关面试问题(View绘制,事件分发,listview缓存)第6章Android项目构建相关面试问题((面试,gralde面试,混淆,git版本控制))第7章开源框架相关面试问题(okhttp,retrofit,volley,butterknife,glide)第8章Android异常与性能优化相关面试问题(anr,oom,bitmap,ui卡顿,内存泄漏,冷启动,优化)第9章热门前沿知识相关面试问题(MVC,MVP,MVVM,插件化,热更新,进程包活)第10章Java高级技术点面试问题(IO,多线程,异常,注解,堆栈,反射)第11章设计模式相关面试问题()第12章网络协议相关面试问题第13章算法相关面试问题第14章课程总结

第一章统计学习方法概论第二章感知机第三章k近邻法第四章朴素贝叶斯法第五章决策树-2016-ID3CART第六章Logistic回归第七章支持向量机第八章提升方法第九章EM算法及其推广第十章隐马尔科夫模型第十一章条件随机场第十二章统计学习方法总结

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

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。