《C#图解教程(第4版)》是广受赞誉的C#图解教程的最新版本。
作者在本书中创造了一种全新的可视化叙述方式，以图文并茂的形式、朴实简洁的文字，并辅以大量表格和代码示例，全面、直观地阐述了C#语言的各种特性。
新版本除了精心修订旧版内容外，还全面涵盖了C#5.0的新增特性，比如异步编程、调用者信息、case表达式、带参数的泛型构造函数、支持null类型运算等。
通过本书，读者能够快速、深入理解C#，为自己的编程生涯打下良好的基础。
　　《C#图解教程(第4版)》是C#入门的经典好书，适合对C#感兴趣的所有读者。

随着人们对基于位置的服务（LocationBasedService，LBS）需求日益增大，以及无线通信技术的快速发展，无线定位技术成为了一个研究热点。
人们在室外广泛使用目前较成熟的GPS，A-GPS等定位系统进行定位，但是在复杂的室内环境中，这些技术的定位精度不高，不能满足室内定位的需求。
WIFI网络具有通信快速、部署方便的特点，它在室内场所广受欢迎.Android系统从几年前发布以来在智能手机操作系统市场占有率不断升高，成为目前使用最为广泛的智能手机操作系统，同时Android移动终端自身具备WIFI无线连接功能。
指纹定位算法以其独特的优势减小了对室内难以精确定义的信号传播模型的依赖性，成为定位技术中的一个研究热点。
基于此，本课题重点研究并改进指纹定位算法，设计实现基于Android的WIFI室内定位系统。
首先，通过阅读大量相关的文献资料，对比分析了当前国内外WIFI室内指纹定位技术的研究现状对其中涉及到的相关技术的原理和特点进行介绍分析，包括WIF1无线通信技术，室内无线定位技术以及位置指纹定位技术，并根据室内WIFI指纹定位技术的特征对定位过程中的影响因素进行分析。
其次，根据前面提到的定位过程中的关键影响因素，介绍了对应的解决方案。
分析与研究了几种典型的指纹定位算法，包括最近邻法（NN）.K近邻法（KNN）、K加权近邻法（WKNN），并提出算法的改进方案，使用MATLAB软件进行算法的仿真分析，寻求其中的最佳参数值以及定位性能差异。
通过分析几种算法的性能仿真结果，拟定了基于最强AP法的改进算法作为定位系统采纳的算法。
然后，通过对基于Android的WIFI室内定位系统的需求分析，提出了一种基于Android的WIF1室内定位系统设计方案。
接着介绍了定位系统软件开发环境，并设计了定位系统总体架构，以及定位系统的各个功能模块。
在各项设计确定以后，采用JAVA语言编程实现定位系统的各项功能。
最后，搭建了WIFI室内定位实验环境，使用完成的室内定位系统结合硬件资源，在实验环境下，进行离线阶段创建数据库以及在线阶段的定位测试，并记录呈现在定位客户端上定位结果，分析对应的定位性能.

计算语言学是一门涉及语言学、计算机科学和数学等多门学科的交叉学科，覆盖面广。
刘颖编著的这本《计算语言学（修订版）》侧重最经典的工作，阐述计算语言学的基本理论和方法，主要介绍现代句法理论和语义理论，词法、句法和语义阶段重要的分析算法、统计语言学和机器翻译。
本书结构完整，层次分明，条理清楚；
既便于教学，又便于自学。
可作为中文、外语、计算机等专业高年级本科生和研究生教材，也可供从事自然语言处理或信息处理的研究者参考。

数据结构实习。
使用栈解决，原创，如有问题请联系我“火烧连营”是三国演义中的著名典故之一广为流传，假定文本文件c1.txt是火烧连营中的军营分布图，每个字符A代表一个营帐，营帐是可燃物，其他字符代表不可燃的空白地段，文件共有40行70列。

广联达ET199（ID模块制作升级）含GTJ2018,GQI2018广联达ET199（ID模块制作升级）含GTJ2018,GQI2018

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基于Matlab软件的航天器控制工具箱Spacecraft Control Toolbox 是Princeton Satellite System公司（简称PSS）最早和应用最广的产品之一，有20多年的历史，被广泛用来设计控制系统、进行姿态估计、分析位置保持精度、制定燃料预算以及分析航天器动力学特性等工作。
Spacecraft Control Toolbox工具箱经过多次飞行验证，证明是行之有效的。
这个工具箱涵盖了航天器控制设计的各个方面。
用户可以在很短的时间内完成各种类型航天器控制系统的设计和仿真试验。
软件的模型和数据易于修改，具有良好的可视化功能。
大部分算法都可以看到源代码。
附件中为源代码工具箱

极限学习机(ExtremeLearningMachine)ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。
ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。

极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）是一类基于前馈神经网络（feedforwardneuronnetwork）的机器学习算法，其主要特点是隐含层节点参数可以是随机或人为给定的且不需要调整，学习过程仅需计算输出权重。
ELM具有学习效率高和泛化能力强的优点，被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。

本部分由全国信息安全标准化技术委员会提出。
本部分由全国信息安全标准化技术委员会归口。
本部分起草单位：公安部信息安全等级保护评估中心、国家能源局信息中心、北京网御星云信息技术有限公司。
本部分主要起草人：马力、郭启全、陈广勇、曲洁、葛波蔚、于东升、袁静、陆磊、黎水林、黄顺京、张振峰、尹湘培、申永波、陶源

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。