本书以程序开发人员在编程中遇到的实际问题和开发中应该掌握的技术为线索，全面介绍了运用JSP进行程序开发各方面的应用和技巧。
全书分为19章，内容包括JSP的环境搭建与开发工具、表单及表单元素的应用、窗口与导航条设计、实用的JavaScript函数、数据库技术、SQL查询相关技术、JavaBean技术、在线统计、视图、存储过程和触发器的应用、报表与打印、文件管理、图形与多媒体、信息提取与图表分析、E-mail短信、安全技术、应用与控制、Servlet技术、标签及设计模式专题、行业应用，共414个实例。
每个实例都突出实用性，其中大部分是程序开发人员梦寐以求的解决方案。
　　本书附有配套光盘。
光盘中提供了书中所有实例的全部源代码，这些源代码都经过精心调试，在WindowsXP/indows2000下全部通过，保证能够正常运行。
　　本书适用于广大计算机爱好者和编程人员，也可供大中专院校师生阅读。

华为官方翻译802.11无线网络权威指南(第2版)中文版第1章无线网络导论第2章802.11网络概论第3章802.11MAC第4章802.11帧封装细节第5章有线等级隐私（WEP）第6章802.1X使用者身份认证第7章802.11I：RSN、TKIP与CCMP第8章过程管理第9章PCF免竞争服务第10章物理层概观第11章跳频物理层第12章直接序列序列物理层：DSSS与HR/DSSS（802.11B）第13章802.11A与802.11J第14章802.11：延伸速率物理层（ERP）第15章802.11N前瞻:MIMO-OFDM第16章802.11的硬件第17章802.11与WINDOWS第18章802.11与MACINTOSH第19章802.11与LINUX第20章使用802.11基站第21章无线网络逻辑架构第22章安全性架构第23章网络规划与工程管理第24章802.11网络分析第25章802.11效能比较第26章结论与展望

17第14章透视图（Perspectives）.pdf18第15章对话框和向导（DialogsWizards）.pdf19第16章首选项（Preferences）.pdf20第17章帮助内容（Helpcontents）.pdf21第18章备忘单（CheatSheet）.pdf22Eclipse插件开发学习笔记第三篇高级进阶第四篇综合实例目录.pdf23第19章插件开发高级内容.pdf24第20章富客户端平台(RCP)技术.pdf24第21章Draw2d.pdf25第22章GEF介绍与实现.pdf26第23章插件开发实例.pdf27第24章GEF实例.pdf28《Eclipse插件开发学习笔记》读者交流区.pdf

MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络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的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络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的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第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的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第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章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

JavaWeb开发实例大全（提高卷）筛选、汇集了JavaWeb开发从基础知识到高级应用各个层面的大量实例及源代码，共有600个左右，每个实例及源代码按实例说明、关键技术、设计过程、详尽注释、秘笈心法的顺序进行了分析解读。
全书分为7篇23章，包括流行组件应用、数据库应用、图表统计、Ajax框架应用、流行框架、网站安全与架构模式、综合应用等。
重点内容有操作XML文件、发送与接收邮件、数据库操作技术、SQL语句应用技术、复杂查询技术、数据库高级应用、JFreeChart绘图基础、基础图表技术、扩展图表技术、基于Cewolf组件的图表编程、Prototype框架、jQuery框架、Dojo框架、Struts2框架应用、Struts2框架标签应用、Hibernate框架基础、Hibernate高级话题、Spring框架基础、Spring的WebMVC框架、网站性能优化与安全策略、设计模式与架构、网站设计与网页配色、JavaWeb典型项目开发案例等。
配书光盘附带了实例的源程序。
《JavaWeb开发实例大全（提高卷）》既适合JavaWeb程序员参考和查阅，也适合JavaWeb初学者，如高校学生、软件开发培训学员及相关求职人员学习、练习、速查使用。
目录第1篇流行组件应用篇第1章操作XML文件第2章发送与接收邮件第2篇数据库应用篇第3章数据库操作技术第4章SQL语句应用技术第5章复杂查询技术第6章数据库高级应用第3篇图表统计篇第7章JFreeChart绘图基础第8章基础图表技术第9章扩展图表技术第10章基于Cewolf组件的图表编程第4篇Ajax框架应用篇第11章Prototype框架第12章jQuery框架第13章Dojo框架第5篇流行框架篇第14章Struts2框架应用第15章Struts2框架标签应用第16章Hibernate框架基础第17章Hibernate高级话题第18章Spring框架基础第19章Spring的WebMVC框架第6篇网站安全与架构模式篇第20章网站性能优化与安全策略第21章设计模式与架构第7篇综合应用篇第22章网站设计与网页配色第23章JavaWeb典型项目开发案例

《变压器与电感器设计手册》是由作者麦克莱曼编著，中国电力出版社出版的一本书籍。
本书涉及了用于轻质量、高频率航空航天变压器和低频率、工业用变压器设计的全部关键元器件。
译者的话　　序　　前言　　感谢　　关于作者　　符号　　第1章　磁学基础　　第2章　磁性材料及其特性　　第3章　磁心　　第4章　窗口的利用、励磁导线和绝缘　　第5章　变压器的设计折中　　第6章　变压器-电感器的效率、调整率和温升　　第7章　功率变压器设计　　第8章　用开气隙的磁心设计直流（DC）电感器　　第9章　采用粉末磁心的直流（DC）电感器设计　　第10章　交流（AC）电感器的设计　　第11章　恒压变压器（CVT）　　第12章　三相变压器设计　　第13章　反激变换器及其变压器设计　　第14章　正激变换器及其变压器和输出电感器设计　　第15章　输入滤波器设计　　第16章　电流变压器设计　　第17章　绕组电容和漏感　　第18章　静音变换器设计　　第19章　旋转式变压器设计　　第20章　平面变压器　　第21章　设计公式的推导　　索引

e第十九章：项目实战-目标追踪.zip

目录：第1部分入门第1章学习开发游戏的基础知识第2章创建游戏引擎第3章学习绘制基本图形第4章绘制图形图像第2部分与游戏玩家交互第5章使用键盘和鼠标控制游戏第6章示例游戏：Brainiac第7章使用游戏杆改进输入第8章示例游戏：LightCycles第3部分在游戏中使用了画面第9章使用子画面动画移动对象第10章管理子画面第11章示例游戏：Henway第4部分使用声音和音乐第12章播放数字声音效果第13章播放MIDI音乐第14章示例游戏：BattleOffice第5部分高级动画第15章实现了画面外观动画第16章创建子画面背景第17章示例游戏：MeteorDefense第6部分让游戏拥有大脑第18章教游戏思考第19章示例游戏：SpaceOut第7部分增添游戏的趣味性第20章使用闪屏增添游戏的活力第21章使用演示模式展示游戏第22章记录高分第8部分附加练习第23章使用滋动背景更改远景第24章示例游戏：StuntJumper配套光盘上的附录附录A选择游戏开发工具附录BC++编程入门附录CWindows游戏编程入门附录D创建游戏图形前言：像JunkyardWars和AmericanChopper这样的电视节目获得了极大的成功，在很大程度上是因为它们揭示了有趣的机器(例如潜水艇、破城槌以及摩托车等)构造背后的创造性过程。
自从有了电视以来，教育性的电视节目就一直存在，但是直到最近，教育才进入了正统娱乐的领域。
这些节目之所以获得成功，是因为它们展示了在头脑中产生一个想法并将它们转化为现实是多么有趣和具有挑战性。
是的，它们是教育性的，但是更重要的是，它们很有趣。
本书中有同样有挑战性的乐趣在等待着读者，你将学习如何构建自己的视频游戏。
不，你不能轰鸣着引擎骑着自己的游戏在街道上飞速行驶，但是你可以与朋友和家人分享，炫耀自己新获得..

Fluent中文帮助文档(1-28章)完整版精心整理包含19章、21章、24章

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。