Createimageprocessing,objectdetectionandfacerecognitionappsbyleveragingthepowerofmachinelearninganddeeplearningwithOpenCV4andQt5KeyFeaturesGainpracticalinsightsintocodeforallprojectscoveredinthisbookUnderstandmoderncomputervisionconceptssuchascharacterrecognition,imageprocessingandmodificationLearntouseagraphicsprocessingunit(GPU)anditsparallelprocessingpowerforfilteringimagesquicklyBookDescriptionOpenCVandQthaveproventobeawinningcombinationfordevelopingcross-platformcomputervisionapplications.Byleveragingtheirpower,youcancreaterobustapplicationswithbothanintuitivegraphicaluserinterface(GUI)andhigh-performancecapabilities.Thisbookwillhelpyoulearnthroughavarietyofreal-worldprojectsonimageprocessing,faceandtextrecognition,objectdetection,andhigh-performancecomputing.You'llbeabletoprogressivelybuildonyour...

IntroductiontoComputingSystems:FrombitsandgatestoCandbeyond

ExploratoryDataAnalysisUsingRprovidesaclassroom-testedintroductiontoexploratorydataanalysis(EDA)andintroducestherangeof"interesting"–good,bad,andugly–featuresthatcanbefoundindata,andwhyitisimportanttofindthem.ItalsointroducesthemechanicsofusingRtoexploreandexplaindata.Thebookbeginswithadetailedoverviewofdata,exploratoryanalysis,andR,aswellasgraphicsinR.Itthenexploresworkingwithexternaldata,linearregressionmodels,andcraftingdatastories.ThesecondpartofthebookfocusesondevelopingRprograms,includinggoodprogrammingpracticesandexamples,workingwithtextdata,andgeneralpredictivemodels.Thebookendswithachapteron"keepingitalltogether"thatincludesmanagingtheRinstallation,managingfiles,documenting,andanintroductiontoreproduciblecomputing.Thebookisdesignedforbothadvancedundergraduate,entry-levelgraduatestudents,andworkingprofessionalswithlittletonopriorexposuretodataanalysis,modeling,statistics,orprogramming.itkeepsthetreatmentrelativelynon-mathematical,eventhoughdataanalysisisaninherentlymathematicalsubject.Exercisesareincludedattheendofmostchapters,andaninstructor'ssolutionmanualisavailable.AbouttheAuthor:RonaldK.PearsonholdsthepositionofSeniorDataScientistwithGeoVera,apropertyinsurancecompanyinFairfield,California,andhehaspreviouslyheldsimilarpositionsinavarietyofapplicationareas,includingsoftwaredevelopment,drugsafetydataanalysis,andtheanalysisofindustrialprocessdata.HeholdsaPhDinElectricalEngineeringandComputerSciencefromtheMassachusettsInstituteofTechnologyandhaspublishedconferenceandjournalpapersontopicsrangingfromnonlineardynamicmodelstructureselectiontotheproblemsofdisguisedmissingdatainpredictivemodeling.Dr.Pearsonhasauthoredorco-authoredbooksincludingExploringDatainEngineeri

BNUEPOfflineJudge北京师范大学珠海分校离线评测系统是在具备题目测试数据的情况下，能无联网自动评测ACM/ICPC模式的源代码评测系统（即本地测试工具、评测机）。
它主要有以下功能（所有的功能都无需联网，在本机即可实现）：*评测核心功能：基本具备OnlineJudge的判题核心功能，如编译代码、内存限定，时间限定，获取代码长度等；
*支持多种语言：1.0Beta2版本支持C/C++、Pascal、C#、JAVA；
*出题模式可以在有标准输入数据和标准程序的情况下，由系统产生标准输出数据，并可批量保存，同时自动命名标准输出数据的后缀；
*文本高亮对比在判题后，可以直接在本系统中将自己的程序输出和标准输出进行高亮的文本差异对比，操作类似于一些文本对比软件，在一定程度上可以较方便地发现WA代码的出错细节；
*支持不限时执行代码这个功能可以在一定程度上检测TLE代码的算法是否正确的，当然，不能是跑一天都没跑出来的程序；
*打包与加密测试数据使用加密后的数据可以正常判题，但不显示标准输出。
这个功能是为了弥补放出去给别人评测的测试数据是明文的缺陷。
加密之后评测方就看不到测试数据。
这样就既可以实现离线评测，又可以实现OnlineJudge上的对测试数据屏蔽；
ACM-ICPC简介：ACM国际大学生程序设计竞赛（简称ACM-ICPC）是由国际计算机界具有悠久历史的权威性组织ACM学会（AssociationforComputingMachinery）主办，是世界上公认的规模最大、水平最高、参与人数最多的大学生程序设计竞赛，其宗旨是使大学生能通过计算机充分展示自己分析问题和解决问题的能力。
ACM-ICPC的每一道题，都具备题目、需求描述、输入格式描述、输出格式描述、样例输入和样例输出共六大信息，有些题目还有一定的提示。
此外，裁判还额外存储了关于该题的一组或多组对选手屏蔽的标准输入和标准输出数据，这些测试数据已经经过验证符合题意要求。
当用户提交一道题目的源码之后，裁判会将该源码放入评测系统中编译运行，并使用标准输入作为用户程序的输入，然后获取用户程序的输出，接着，将用户程序输出和标准输出比较，最后返回给用户一个评判结果。
评判结果包括：Accepted（测试通过）、CompileError（编译失败）、MemoryLimitExceed（内存超出限制）、PresentationError（格式错误）、RuntimeError（运行时错误，可能是数组越界，改写只读的内存，除零，栈或堆溢出等错误）、TimeLimitExceed（时间超出限制）、WrongAnswer（答案错误）等。

Ansiblehasalargecollectionofinbuiltmodulestomanagevariouscloudresources.Thebookbeginswiththeconceptsneededtosafeguardyourcredentialsandexplainhowyouinteractwithcloudproviderstomanageresources.Eachchapterbeginswithanintroductionandprerequisitestousetherightmodulestomanageagivencloudprovider.LearnaboutAmazonWebServices,GoogleCloud,MicrosoftAzure,andotherproviders.Eachchaptershowsyouhowtocreatebasiccomputingresources,whichyoucanthenusetodeployanapplication.Finally,youwillbeabletodeployasampleapplicationtodemonstratevarioususagepatternsandutilitiesofresources.

Thebookcoversthemostrecentdevelopmentsinmachinelearning,signalanalysis,andtheirapplications.Itcoversthetopicsofmachineintelligencesuchas:deeplearning,softcomputingapproaches,supportvectormachines(SVMs),leastsquareSVMs(LSSVMs)andtheirvariants;andcoversthetopicsofsignalanalysissuchas:biomedicalsignalsincludingelectroencephalogram(EEG),magnetoencephalography(MEG),electrocardiogram(ECG)andelectromyogram(EMG)aswellasothersignalssuchasspeechsignals,communicationsignals,vibrationsignals,image,andvideo.Further,itanalyzesnormalandabnormalcategoriesofreal-worldsignals,forexamplenormalandepilepticEEGsignalsusingnumerousclassificationtechniques.ThebookisenvisionedforresearchersandgraduatestudentsinComputerScienceandEngineering,ElectricalEngineering,AppliedMathematics,andBiomedicalSignalProcessing.

Theacceleratingdeploymentoflarge-scaleweb,cloud,BigData,andvirtualizedcomputingsystemshasintroducedseriousnewchallengesinperformanceoptimization.Untilnow,however,littlereliable,practicalinformationhasbeenavailabletoITprofessionalswhoareresponsibleforrunningthesesystemsefficientlyandcost-effectively.SystemsPerformance:EnterpriseandtheCloudisthesolution.InternationallyrenownedperformanceoptimizationexpertBrendanGreggbringstogetherstate-of-the-arttechniquesandtoolsforanalysisandtuningoflarge-scaleweb/cloudcomputingenvironments.GreggfocusesonLinux/Unix/Solarisperformanceissues,whileofferingprovenmethodologiesanddiscussingkeyissuesthatapplytoallenterpriseoperatingsystems.Coverageincludes:Modernperformanceanalysisandcapacityplanning,includingkeyissuessuchaslatencyanddynamictracingNewperformanceandreliabilitychallengesassociatedwithcloudcomputingMethodology,concepts,terminology,tools,andmetricsKeytradeoffs,includingproblemsofloadvs.architectureTuningoperatingsystems,CPUs,memory,filesystems,disks,networks,andbussesTuningvirtualizedsystemsProgramminglanguageissuesrelatedtoperformance—includingapplicationprofilingforC,C++,Java,andnode.jsBenchmarkingstrategiesandpitfalls,includingcustommicrobenchmarking

OpenCL（全称OpenComputingLanguage，开放运算语言）是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。

☆资源说明：☆[PacktPublishing]RStudio入门教程(R语言统计分析计算)(英文版)[PacktPublishing]LearningRStudioforRStatisticalComputing(E-Book)☆出版信息：☆[作者信息]MarkP.J.vanderLoo,EdwindeJonge[出版机构]PacktPublishing[出版日期]2012年12月24日[图书页数]126页[图书语言]英语[图书格式]PDF格式

包括量子计算机圣经---QuantumComputationandQuantumInformation量子计算机（为计算机科学专业学生）---QuantumComputingforComputerScientists量子计算机线性代数基础----IntroductiontoLinearAlgebra,4theditionGilbertStrang

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。