ETHERNETPONs:ASURVEYOFDYNAMICBANDWIDTHALLOCATION(DBA)ALGORITHMS。

这个只是方便生成授权，只要填入各个程序的licensehash就能生成不通的应用程序的授权了，licensehash的外置，比原版的生成器方便使用，只要一个生成器就能给你所有的加密程序提供授权的生成了。
GeneralWinlicenseregistrationcodegenerator(finalversion)WinlicenseKeygenaftertheformationofZhuceji,volumeisverylarge,butdonotoperatewiththeSpecialShunshou!Today,thewayshewrotetheoriginalZhucejiandabasicfunctionofthesamething,lovetosharewithfriendsWlicenseJiake!Calculatedusingthissoftwaretofacilitatetheregistrationcodemore!A.supportforageneration.Filearegistrationkey2.Registedintheregistry3.Registedversion4.SmartKey.B.supportoftheoperationsetuparegistrationkeynumber,thenumberofdaysandtheclosingdaterestrictions.Howtouse:youwillbetheworks"Hash"key(knownastheonlyauthorizedkey/LicenseUniqueKey)tokeydata.txtcopyofthedocumentcanbeyourdedicatedZhuceji.将压缩包解开后WinLicense.exe是中文版的程序目录WinLicenseKeygenFinal中的是英文版的程序目录LicGenerator_code是C#的源程序WinLicenseKeygenFinal

完整的OFDM仿真。
基于matlab平台开发，包含了信道卷积编码，信道交织编码，导频，降PAPR矩阵变化，IFFT，定时同步，频率同步，解交织等等一系列的完整过程。
代码有一定的注释，一般都能看懂。

VisualizingData:ExploringandExplainingDatawiththeProcessingEnvironmentPaperbackbyBenFry这是一本关于计算信息设计的书籍。
从如何获取原始数据开始，到如何理解原始数据，本书都作了非常详尽的介绍。
书中使用由作者开发的开源编程环境Processing编程，它非常简单易用。
对于熟悉Java的程序员来说，本书后面的章节还介绍了如何将Processing和Java结合使用。
本书是写给那些拥有一个数据集合，好奇如何探索它，并且考虑如何交流这些数据的人们的。
随着我们处理越来越多的信息，需要可视化数据的人的数量增长非常迅速。
更重要的是，读者已经超越了某些可视化领域的专家。
通过让更大范围的人接触到可视化思想，在接下来的几十年中应该可以看到一些真正让人惊叹的成果。
BenFry在麻省理工多媒体实验室Aesthetics+ComputationGroup获得了博士学位。
他是卡内基•梅隆设计学院2006~2007年度NierenbergChairofDesign的客座教授。
他同CaseyReas共同开发了Processing，在2005年获得了PrixArsElectronica的GlodenNica奖项。
Ben的作品获得了Rockefeller基金会的NewMedia奖学金，并且展示在现代艺术博物馆，ArsElectronica，2002年的WhitneyBiennial，以及2003年的CooperHewittDesignTriennial中。

WelcometoLongShort-TermMemoryNetworksWithPython.LongShort-TermMemory(LSTM)recurrentneuralnetworksareoneofthemostinterestingtypesofdeeplearningatthemoment.Theyhavebeenusedtodemonstrateworld-classresultsincomplexproblemdomainssuchaslanguagetranslation,automaticimagecaptioning,andtextgeneration.LSTMsareverydi↵erenttootherdeeplearningtechniques,suchasMultilayerPerceptrons(MLPs)andConvolutionalNeuralNetworks(CNNs),inthattheyaredesignedspecificallyforsequencepredictionproblems.IdesignedthisbookforyoutorapidlydiscoverwhatLSTMsare,howtheywork,andhowyoucanbringthisimportanttechnologytoyourownsequencepredictionproblems.

OFDM瑞利衰落信道下的MATLAB程序

R_training_Project_1使用R项目1进行数据分析：使用NHTS2017数据集进行探索性数据分析调查名称：017全国家庭旅行调查-加利福尼亚附加项目资料来源：:团队Spreasheet数据说明包含CSV文件1.householddata2.locationdata3.persondata4.Tripsdata5.vehiclesdata贴标尝试使用thsc-nhts17-caltranscodebook.xlsx标记值使用字典tsdc-nhts17-caltrans-datadictionary.pdf了解数据缺失值缺少的值已编码为lile-9，-8，-7等。
检查标签是否正确指示1.Importingandunderstandingthedata2.Examplesofdataaggreg

OFDM系统中一种基于PN序列的频率同步算法及FPGA设计

三个仿真包括100GbpsCoherentDetectionDual-PolarizationOpticalOFDMSystem、100GbpsDP-QPSK、CoherentDetectionOpticalOFDMSystem16qam

可以求的网络的最短路径,直径,介数，度分布，聚类系数-Cannetworkseektheshortestpath,diameter,referredtothenumberofdegreedistribution,clusteringcoefficient

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。