jacococli最新版0.8.6下载

在开发环境中输入importdocx测试三方库有没有成功，显示ImportError:Nomodulenamed'exceptions'原来是通过命令行下载的docx安装包还没有完全兼容python3，估计这个安装包还只兼容python2(python2和python3差别还是挺大的，虽然现在python3出来很久了，但是不少三方库还没有更新)，因此需要自己找一个兼容的包：python_docx-0.8.6-py2.py3-none-any.whl。
然后在AnacondaPrompt命令窗口中输入一下指令：pipuninstalldocx（把原来安装的docx卸载掉）pipinstallpython_docx-0.8.6-py2.py3-none-any.whl

本书为密码编码学与网络安全：原理与实践第五版中文版作者：斯托林斯(WilliamStallings)出版社：电子工业出版社本书概述了密码编码学与网络安全的基本原理和应用技术。
全书主要包括以下几个部分：①对称密码部分讨论了对称加密的算法和设计原则；
②公钥密码部分讨论了公钥密码的算法和设计原则；
③密码学中的数据完整性算法部分讨论了密码学Hash函数、消息验证码和数字签名；
④相互信任部分讨论了密钥管理和认证技术；
⑤网络与因特网安全部分讨论了应用密码算法和安全协议为网络和Internet提供安全；
⑥法律与道德问题部分讨论了与计算机和网络安全相关的法律与道德问题。
目录第0章读者导引0.1本书概况0.2读者和教师导读0.3Internet和Web资源0.4标准第1章概述1.1计算机安全概念1.2OSI安全框架1.3安全攻击1.4安全服务1.5安全机制1.6网络安全模型1.7推荐读物和网站1.8关键术语、思考题和习题第一部分对称密码第2章传统加密技术2.1对称密码模型2.2代替技术2.3置换技术2.4转轮机2.5隐写术2.6推荐读物和网站2.7关键术语、思考题和习题第3章分组密码和数据加密标准3.1分组密码原理3.2数据加密标准3.3DES的一个例子3.4DES的强度3.5差分分析和线性分析3.6分组密码的设计原理3.7推荐读物和网站3.8关键术语、思考题和习题第4章数论和有限域的基本概念4.1整除性和除法4.2Euclid算法4.3模运算4.4群、环和域4.5有限域GF(p)4.6多项式运算4.7有限域GF(2n)4.8推荐读物和网站4.9关键术语、思考题和习题附录4Amod的含义第5章高级加密标准5.1有限域算术5.2AES的结构5.3AES的变换函数5.4AES的密钥扩展5.5一个AES例子5.6AES的实现5.7推荐读物和网站5.8关键术语、思考题和习题附录5A系数在GF(28)中的多项式附录5B简化AES第6章分组密码的工作模式6.1多重加密与三重DES算法6.2电码本模式6.3密文分组链接模式6.4密文反馈模式6.5输出反馈模式6.6计数器模式6.7用于面向分组的存储设备的XTS-AES模式6.8推荐读物和网站6.9关键术语、思考题和习题第7章伪随机数的产生和流密码7.1随机数产生的原则7.2伪随机数发生器7.3使用分组密码的伪随机数产生7.4流密码7.5RC4算法7.6真随机数发生器7.7推荐读物和网站7.8关键术语、思考题和习题第二部分公钥密码第8章数论入门8.1素数8.2费马定理和欧拉定理8.3素性测试8.4中国剩余定理8.5离散对数8.6推荐读物和网站8.7关键术语、思考题和习题第9章公钥密码学与RSA9.1公钥密码体制的基本原理9.2RSA算法9.3推荐读物和网站9.4关键术语、思考题和习题附录9ARSA算法的证明附录9B算法复杂性第10章密钥管理和其他公钥密码体制10.1Diffie-Hellman密钥交换10.2ElGamal密码体系10.3椭圆曲线算术10.4椭圆曲线密码学10.5基于非对称密码的伪随机数生成器10.6推荐读物和网站10.7关键术语、思考题和习题第三部分密码学数据完整性算法第11章密码学Hash函数11.1密码学Hash函数的应用11.2两个简单的Hash函数11.3需求和安全性11.4基于分组密码链接的Hash函数11.5安全Hash算法（SHA）11.6SHA-11.7推荐读物和网站11.8关键术语、思考题和习题附录11A生日攻击的数学基础第12章消息认证码12.1对消息认证的要求12.2消息认证函数12.3对消息认证码的要求12.4MAC的安全性12.5基于Hash函数的MAC：HMAC12.6基于分组密码的MAC：DAA和CMAC12.7认证加密：CCM和GCM12.8使用Hash函数和MAC产生伪随机数12.9推荐读物和网站12.10关键术语、思考题和习题第13章数字签名13.1数字签名13.2ElGamal数字签名方案13.3Schnorr数字签名方案13.4数字签名标准13.5推荐读物和网站13.6关键术语、思考题和习题第四部分相互信任第14章密钥管理和分发14

python3.8.6MacOS64位安装包下载(该文件包含了安装包的下载链接)

用算法程序集（C语言描述）（第三版）+源代码第1章多项式的计算1.1一维多项式求值1.2一维多项式多组求值1.3二维多项式求值1.4复系数多项式求值1.5多项式相乘1.6复系数多项式相乘1.7多项式相除1.8复系数多项式相除第2章复数运算2.1复数乘法2.2负数除法2.3复数乘幂2.4复数的n次方根2.5复数指数2.6复数对数2.7复数正弦2.8复数余弦第3章随机数的产生3.1产生0到1之间均匀分布的一个随机数3.2产生0到1之间均匀分布的随机数序列3.3产生任意区间内均匀分布的一个随机整数3.4产生任意区间内均匀分布的随机整数序列3.5产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数3.6产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列第4章矩阵运算4.1实矩阵相乘4.2复矩阵相乘4.3一般实矩阵求逆4.4一般复矩阵求逆4.5对称正定矩阵的求逆4.6托伯利兹矩阵求逆的特兰持方法4.7求一般行列式的值4.8求矩阵的值4.9对称正定矩阵的乔里斯基分解与列式求值4.10矩阵的三角分解4.11一般实矩阵的QR分解4.12一般实矩阵的奇异值分解4.13求广义逆的奇异值分解法第5章矩阵特征值与特征向量的计算5.1约化对称矩阵为对称三对角阵的豪斯荷尔德变换法5.2求对称三对角阵的全部特征值与特征向量5.3约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法5.4求赫身伯格矩阵全部特征的QR方法5.5求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法5.6求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比过关法第6章线性代数方程组的求解6.1求解实系数方程组的全选主元高斯消去法6.2求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.3求解复系数方程组的全选主元高斯消去法6.4求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.5求解三对角线方程组的追赶法6.6求解一般带型方程组6.7求解对称方程组的分解法6.8求解对称正定方程组的平方根法6.9求解大型系数方程组6.10求解托伯利兹方程组的列文逊方法6.11高斯-塞德尔失代法6.12求解对称正定方程组的共岿梯度法6.13求解线性最小二乘文体的豪斯伯尔德变换法6.14求解线性最小二乘问题的广义逆法6.15求解病态方程组第7章非线性方程与方程组的求解7.1求非线性方程一个实根的对分法7.2求非线性方程一个实根的牛顿法7.3求非线性方程一个实根的埃特金矢代法7.4求非线性方程一个实根的连分法7.5求实系数代数方程全部的QR方法7.6求实系数方程全部的牛顿下山法7.7求复系数方程的全部根牛顿下山法7.8求非线性方程组一组实根的梯度法7.9求非线性方程组一组实根的拟牛顿法7.10求非线性方程组最小二乘解的广义逆法7.11求非线性方程一个实根的蒙特卡洛法7.12求实函数或复函数方程一个复根的蒙特卡洛法7.13求非线性方程组一组实根的蒙特卡洛法第8章插值与逼近8.1一元全区间插值8.2一元三点插值8.3连分式插值8.4埃尔米特插值8.5特金逐步插值8.6光滑插值8.7第一种边界条件的三次样条函数插值8.8第二种边界条件的三次样条函数插值8.9第三种边界条件的三次样条函数插值8.10二元三点插值8.11二元全区间插值8.12最小二乘曲线拟合8.13切比雪夫曲线拟合8.14最佳一致逼近的里米兹方法8.15矩形域的最小二乘曲线拟合第9章数值积分9.1变补长梯形求积法9.2变步长辛卜生求积法9.3自适应梯形求积法9.4龙贝格求积法9.5计算一维积分的连分式法9.6高振荡函数求积法9.7勒让德-高斯求积法9.8拉盖尔-高斯求积法9.9埃尔米特-高斯求积法9.10切比雪夫求积法9.11计算一维积分的蒙特卡洛法9.12变步长辛卜生二重积分方法9.13计算多重积分的高斯方法9.14计算二重积分的连分方式9.15计算多重积分的蒙特卡洛法第10章常微分方程组的求解10.1全区间积分的定步长欧拉方法10.2积分一步的变步长欧拉方法10.3全区间积分维梯方法10.4全区间积分的定步长龙格-库塔方法10.5积分一步的变步长龙格-库塔方法10.6积分一步的变步长基尔方法10.7全区间积分的变步长默森方法10.8积分一步的连分方式10.9全区间积分的双边法10.10全区间积分的阿当姆斯预报校正法10.11全区间积分的

camke2.8.6是用来编译DCMTK库的，处理dicom格式的医学图像

LabVIEW标志LabVIEW是一种程序开发环境，由美国国家仪器（NI）公司研制开发的，类似于C和BASIC开发环境，但是LabVIEW与其他计算机语言的显著区别是：其他计算机语言都是采用基于文本的语言产生代码，而LabVIEW使用的是图形化编辑语言G编写程序，产生的程序是框图的形式。
　　与C和BASIC一样，LabVIEW也是通用的编程系统，有一个完成任何编程任务的庞大函数库。
LabVIEW的函数库包括数据采集、GPIB、串口控制、数据分析、数据显示及数据存储，等等。
LabVIEW也有传统的程序调试工具，如设置断点、以动画方式显示数据及其子程序（子VI）的结果、单步执行等等，便于程序的调试。
　　虚拟仪器（virtualinstrumention）是基于计算机的仪器。
计算机和仪器的密切结合是目前仪器发展的一个重要方向。
粗略地说这种结合有两种方式，一种是将计算机装入仪器，其典型的例子就是所谓智能化的仪器。
随着计算机功能的日益强大以及其体积的日趋缩小，这类仪器功能也越来越强大，目前已经出现含嵌入式系统的仪器。
另一种方式是将仪器装入计算机。
以通用的计算机硬件及操作系统为依托，实现各种仪器功能。
虚拟仪器主要是指这种方式。
下面的框图反映了常见的虚拟仪器方案。

2021年3月最新修订版。
Flowable6.6.0BPMN用户指南（第二部分）BPMN2.0的构造：8.1 自定义扩展、8.2 事件、8.3 序列流（SequenceFlow）、8.4 网关（Gateways）、8.5 任务（Tasks）、8.6 子流程（Sub-Processes）和调用活动（CallActivities）、8.7 事务与并发性、8.8 流程启动授权（ProcessInitiationAuthorization）、8.9 数据对象（Dataobjects）

徐士良C常用算法程序集第三版高清电子书+源代码，经典之作，算法必备参考资料第1章多项式的计算1.1一维多项式求值1.2一维多项式多组求值1.3二维多项式求值1.4复系数多项式求值1.5多项式相乘1.6复系数多项式相乘1.7多项式相除1.8复系数多项式相除第2章复数运算2.1复数乘法2.2负数除法2.3复数乘幂2.4复数的n次方根2.5复数指数2.6复数对数2.7复数正弦2.8复数余弦第3章随机数的产生3.1产生0到1之间均匀分布的一个随机数3.2产生0到1之间均匀分布的随机数序列3.3产生任意区间内均匀分布的一个随机整数3.4产生任意区间内均匀分布的随机整数序列3.5产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数3.6产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列第4章矩阵运算4.1实矩阵相乘4.2复矩阵相乘4.3一般实矩阵求逆4.4一般复矩阵求逆4.5对称正定矩阵的求逆4.6托伯利兹矩阵求逆的特兰持方法4.7求一般行列式的值4.8求矩阵的值4.9对称正定矩阵的乔里斯基分解与列式求值4.10矩阵的三角分解4.11一般实矩阵的QR分解4.12一般实矩阵的奇异值分解4.13求广义逆的奇异值分解法第5章矩阵特征值与特征向量的计算5.1约化对称矩阵为对称三对角阵的豪斯荷尔德变换法5.2求对称三对角阵的全部特征值与特征向量5.3约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法5.4求赫身伯格矩阵全部特征的QR方法5.5求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法5.6求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比过关法第6章线性代数方程组的求解6.1求解实系数方程组的全选主元高斯消去法6.2求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.3求解复系数方程组的全选主元高斯消去法6.4求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.5求解三对角线方程组的追赶法6.6求解一般带型方程组6.7求解对称方程组的分解法6.8求解对称正定方程组的平方根法6.9求解大型系数方程组6.10求解托伯利兹方程组的列文逊方法6.11高斯-塞德尔失代法6.12求解对称正定方程组的共岿梯度法6.13求解线性最小二乘文体的豪斯伯尔德变换法6.14求解线性最小二乘问题的广义逆法6.15求解病态方程组第7章非线性方程与方程组的求解7.1求非线性方程一个实根的对分法7.2求非线性方程一个实根的牛顿法7.3求非线性方程一个实根的埃特金矢代法7.4求非线性方程一个实根的连分法7.5求实系数代数方程全部的QR方法7.6求实系数方程全部的牛顿下山法7.7求复系数方程的全部根牛顿下山法7.8求非线性方程组一组实根的梯度法7.9求非线性方程组一组实根的拟牛顿法7.10求非线性方程组最小二乘解的广义逆法7.11求非线性方程一个实根的蒙特卡洛法7.12求实函数或复函数方程一个复根的蒙特卡洛法7.13求非线性方程组一组实根的蒙特卡洛法第8章插值与逼近8.1一元全区间插值8.2一元三点插值8.3连分式插值8.4埃尔米特插值8.5特金逐步插值8.6光滑插值8.7第一种边界条件的三次样条函数插值8.8第二种边界条件的三次样条函数插值8.9第三种边界条件的三次样条函数插值8.10二元三点插值8.11二元全区间插值8.12最小二乘曲线拟合8.13切比雪夫曲线拟合8.14最佳一致逼近的里米兹方法8.15矩形域的最小二乘曲线拟合第9章数值积分9.1变补长梯形求积法9.2变步长辛卜生求积法9.3自适应梯形求积法9.4龙贝格求积法9.5计算一维积分的连分式法9.6高振荡函数求积法9.7勒让德-高斯求积法9.8拉盖尔-高斯求积法9.9埃尔米特-高斯求积法9.10切比雪夫求积法9.11计算一维积分的蒙特卡洛法9.12变步长辛卜生二重积分方法9.13计算多重积分的高斯方法9.14计算二重积分的连分方式9.15计算多重积分的蒙特卡洛法第10章常微分方程组的求解10.1全区间积分的定步长欧拉方法10.2积分一步的变步长欧拉方法10.3全区间积分维梯方法10.4全区间积分的定步长龙格-库塔方法10.5积分一步的变步长龙格-库塔方法10.6积分一步的变步长基尔方法10.7全区间积分的变步长默森方法10.8积分一步的连分方式10.9全区间积分的双边法10.10全区间积分的阿当姆斯预

前言第1章概述1.1宽带无线移动通信系统的发展1.2功率放大器线性化技术简介1.2.1国内外研究现状1.2.2本书的创新性工作1.3本书结构安排第2章功率放大器数学模型2.1功率放大器非线性效应分析2.2非线性效应基带等效分析2.3无记忆功率放大器典型模型2.3.1Saleh模型2.3.2Rapp模型2.3.3多项式模型2.4宽带功率放大器记忆效应分析2.5有记忆功率放大器模型2.5.1Volterra模型2.5.2多项式模型2.5.3Wiener模型2.5.4Hammerstein模型2.5.5并行Hammerstein模型2.5.6神经网络模型2.6本章小结第3章功率放大器非线性对传输信号的影响3.1非线性的时域及频域分析3.1.1谐波失真3.1.2互调失真3.1.3交调失真3.1.4AM/AM和AM/PM畸变3.2功率放大器非线性对多载波信号功率谱的影响3.2.1无记忆模型功率谱的解析表达3.2.2有记忆模型功率谱的解析表达3.2.3仿真及分析3.3功率放大器非线性对多载波信号符号率的影响3.3.1误符号率的解析表达3.3.2仿真及分析3.4功率放大器非线性评价指标3.4.1分贝压缩点功率3.4.2三阶互调系数3.4.3三阶截断点3.4.4交调系数3.4.5输入及输出回退3.4.6系统性能总损耗3.5本章小结第4章宽带功率放大器预失真技术简介4.1数字预失真技术综述4.2预失真技术基本原理4.3非自适应性预失真技术4.3.1方案概述4.3.2特性曲线的测量4.4射频自适应预失真技术4.5中频自适应预失真技术4.6基带自适应数字预失真技术4.7本章小结第5章宽带功率放大器预失真估计结构5.1直接学习结构5.2间接学习结构5.2.1基于IDLA的新算法5.2.2仿真及分析5.3本章小结第6章基于查询表的数字预失真6.1查询表预失真方法综述6.1.1查询表形式6.1.2查询表的指针方式6.1.3查询表地址索引方式6.1.4查询表自适应算法6.1.5查询表预失真方法的不足6.2无记忆查询表预失真方法6.2.1常规查询表预失真算法6.2.2改进的查询表预失真方法6.3有记忆查询表预失真方法6.3.1一维查询表预失真方法6.3.2二维查询表预失真方法6.4本章小结第7章基于多项式的数字预失真7.1多项式预失真方法综述7.1.1多项式模型7.1.2多项式自适应算法7.1.3多项式预失真方法的不足7.2多项式形式的选择7.2.1预失真多项式形式7.2.2正交多项式模型7.3无记忆多项式预失真方法7.3.1分段无记忆多项式预失真方法7.3.2直接学习结构递推系数估计方法7.3.3间接学习结构系数估计方法7.3.4正交多项式预失真方法7.3.5动态系数多项式预失真方法7.4有记忆多项式预失真方法7.4.1分段有记忆多项式预失真方法7.4.2归一化最小均方系数估计方法7.4.3广义归一化梯度下降系数估计方法7.4.4广义记忆多项式预失真方法7.4.5分数阶记忆多项式预失真方法7.4.6Hammerstein预失真方法7.5本章小结第8章宽带功率放大器预失真方案设计8.1数字预失真系统设计8.2反馈环路延迟估计8.2.1常规环路延迟估计方法8.2.2提出的环路延迟估计方法8.2.3仿真分析8.3PAPR降低技术与预失真8.3.1问题引出8.3.2PAPR降低技术8.3.3限幅对OFDM信号预失真性能的影响8.3.4PAPR降低技术与PA线性化的内在联系8.4宽带功率放大器的有效阶估计8.5关于硬件实现8.5.1非自适应预失真硬件实现8.5.2自适应数字预失真硬件实现8.6宽带功率放大器预失真新理论与技术8.6.1功率放大器预失真新理论8.6.2功率放大器预失真新技术8.7本章小结参考文献附录A符号表附录B缩略语

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。