书名:GSM网络与GPRS图书编号:1085235出版社:电子工业出版社定价:35.0ISBN:750536954作者:拉格朗日出版日期:2002-01-01版次:1开本:16开简介:目录:第1章概论1.1无线移动系统及“蜂窝”概念1.1.1移动台和无线基站1.1.2无线界面1.1.3漫游与切换1.1.4蜂窝系统和“无绳”系统1.1.5蜂窝系统的发展1.2PLMN或移动专用网1.3GSM的标准化1.3.1GSM规范的沿革1.3.2ETSI组织1.4世界GSM规范1.5GSM的主要特征1.5.1网络的制定1.5.2制定无线界面1.5.3GSM900和DCS18001.5.4一个完整的系统第2章业务2.1PLMN的定义2.2GSM网的手机2.3业务等级2.4承载业务2.4.1引言2.4.2业务表2.4.3移动终端上的通道界面2.5远程业务2.5.1电话2.5.2短消息2.5.3传真2.6附加业务2.7GSM的主要安全功能2.8商品化2.8.1商业服务公司（SCS）2.8.2费率表第3章结构3.1综述3.2符合规范的网络结构3.3无线子系统的设备构成3.3.1BTS的功能3.3.2BSC的功能3.4网络子系统的设备设置3.4.1HLR的功能3.4.2MSC和VLR的功能3.5运行维护子系统3.5.1网络管理3.5.2网管TMN的结构3.5.3设备识别寄存器EIR的功能3.5.4鉴权中心AUC的功能3.5.5OMC和NMC3.6接口介绍3.7无线系统的层结构3.8固定子系统的分层结构3.9移动台第4章固定网和信令4.1对RTC的认识4.1.1分局网络与传输网4.1.2呼叫简化流程4.1.3国际电话网4.2信令与信令网4.2.1信令网的单元4.2.2功能模式4.2.3信令网的寻址4.2.4法国7号信令网（SS7）的结构4.3SS7在电话中的应用4.3.1消息传输子系统MTP4.3.2应用子系统4.4未联向已建电路的7号信令SS74.4.1信令联接控制子系统SCCP4.4.2事务处理能力应用子系统TCAP4.5PLMN的NSS功能结构4.5.1PLMN/RTC间的互联4.5.2MAP协议的一般介绍4.6小结第5章漫游、安全和呼叫管理5.1引入编码技术5.1.1IMSI国际移动用户身份5.1.2TMSI临时移动用户身份5.1.3MSISDN移动用户国际号码5.1.4MSRN移动台漫游号码5.1.5在GSM中使用不同的用户身份的实例5.1.6IMEI国际移动设备身份5.2用户鉴权和编码5.2.1用户身份的保密性5.2.2用户鉴权和编码的主要原则5.2.3用户鉴权5.2.4无线信道上发送数据的保密5.2.5网络中的安全数据管理5.2.6其他安全机制5.3漫游的管理5.3.1一般介绍5.3.2GSM漫游的管理5.3.3漫游的结论5.4呼叫管理5.4.1参与呼叫控制的主要部分5.4.2呼出（主叫）5.4.3通信结束5.4.4呼入（被叫）5.4.5国际电话的特殊情况5.4.6发送双音多频DTMF5.5附加业务管理5.5.1一般原则5.5.2双重呼叫5.5.3呼叫返回5.5.4其他附加服务5.6小结第6章工程及蜂窝制概念6.1移动无线链路的一般方框图6.1.1简述6.1.2接收机灵敏度6.1.3馈线电缆和合路器引入的衰减6.2天线的基本参数6.2.1发射天线6.2.2接收天线6.2.3自由空间传播6.3传播模型6.3.1三阶模型6.3.2宏蜂窝模型6.3.3微蜂窝模型6.3.4建筑物内部的电波传播6.3.5传播规则分析6.4覆盖预测和链路平衡6.4.1电场和功率间关系的回顾6.4.2覆盖门限的确定6.4.3链路平衡6.4.4链路平衡表6.4.5分集技术的应用6.5资源复用6.5.1传统的六边形小区模型6.5.2典型模型的研究6.5.3小区规划的实际情况6.6影响容量的因素6.6.1跳频6.6.2功率控制6.6.3间断发送6.7结论第7章无线传播7.1无线资源的分配和多通道7.1.1频分多址FDMA7.1.2时分多址TDMA7.1.3跳频7.1.4多路复用技术的比较7.

2000年黄河流域土地覆盖30米

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《C和指针》提供与C语言编程相关的全面资源和深入讨论。
《C和指针》通过对指针的基础知识和高级特性的探讨，帮助程序员把指针的强大功能融入到自己的程序中去。
全书共18章，覆盖了数据、语句、操作符和表达式、指针、函数、数组、字符串、结构和联合等几乎所有重要的C编程话题。
书中给出了很多编程技巧和提示，每章后面有针对性很强的练习，附录部分则给出了部分练习的解答。
第1章　快速上手1.1　简介1.1.1　空白和注释1.1.2　预处理指令1.1.3　main函数1.1.4　read_column_numbers函数1.1.5　rearrange函数1.2　补充说明1.3　编译1.4　总结第2章　基本概念2.1　环境2.1.1　翻译2.1.2　执行2.2　词法规则2.2.1　字符2.2.2　注释2.2.3　自由形式的源代码2.2.4　标识符2.2.5　程序的形式2.3　程序风格2.4　总结第3章　数据3.1　基本数据类型3.1.1　整型家族3.1.2　浮点类型3.1.3　指针3.2　基本声明3.2.1　初始化3.2.2　声明简单数组3.2.3　声明指针3.2.4　隐式声明3.3　typedef3.4　常量3.5　作用域3.5.1　代码块作用域3.5.2　文件作用域3.5.3　原型作用域3.5.4　函数作用域3.6　链接属性3.7　存储类型3.8　static关键字3.9　作用域、存储类型示例3.10　总结第4章　语句4.1　空语句4.2　表达式语句4.3　代码块4.4　if语句4.5　while语句4.5.1　break和continue语句4.5.2　while语句的执行过程4.6　for语句4.7　do语句4.8　switch语句4.8.1　switch中的break语句4.8.2　default子句4.8.3　switch语句的执行过程4.9　goto语句4.10　总结第5章　操作符和表达式5.1　操作符5.1.1　算术操作符5.1.2　移位操作符5.1.3　位操作符5.1.4　赋值5.1.5　单目操作符5.1.6　关系操作符5.1.7　逻辑操作符5.1.8　条件操作符5.1.9　逗号操作符5.1.10　下标引用、函数调用和结构成员5.2　布尔值5.3　左值和右值5.4　表达式求值5.4.1　隐式类型转换5.4.2　算术转换5.4.3　操作符的属性5.4.4　优先级和求值的顺序5.5　总结第6章　指针6.1　内存和地址6.2　值和类型6.3　指针变量的内容6.4　间接访问操作符6.5　未初始化和非法的指针6.6　NULL指针6.7　指针、间接访问和左值6.8　指针、间接访问和变量6.9　指针常量6.10　指针的指针6.11　指针表达式6.12　实例6.13　指针运算6.13.1　算术运算6.13.2　关系运算6.14　总结第7章　函数7.1　函数定义7.2　函数声明7.2.1　原型7.2.2　函数的缺省认定7.3　函数的参数7.4　ADT和黑盒7.5　递归7.5.1　追踪递归函数7.5.2　递归与迭代7.6　可变参数列表7.6.1　stdarg宏7.6.2　可变参数的限制7.7　总结第8章　数组8.1　一维数组8.1.1　数组名8.1.2　下标引用8.1.3　指针与下标8.1.4　指针的效率8.1.5　数组和指针8.1.6　作为函数参数的数组名8.1.7　声明数组参数8.1.8　初始化8.1.9　不完整的初始化8.1.10　自动计算数组长度8.1.11　字符数组的初始化8.2　多维数组8.2.1　存储顺序8.2.2　数组名8.2.3　下标8.2.4　指向数组的指针8.2.5　作为函数参数的多维数组8.2.6　初始化8.2.7　数组长度自动计算8.3　指针数组8.4　总结第9章　字符串、字符和字节9.1　字符串基础9.2　字符串长度9.3　不受限制的字符串函数9.3.1　复制字符串9.3.2　连接字符串9.3.3　函数的返回值9.3.4　字符串比较9.4　长度受限的字符串函数9.5　字符串查找基础9.5.1　查找一个字符9.5.2　查找任何几个字符9.5.3　查找一个子串9.6　高级字符串查找9.6.1　查找一个字符串前缀9.6.2　查找标记9.7　错误信息9.8　字符操作9.8.1　字符分类9.8.2　字符转换9.9　内存操作9.10　总结第10章　结构和联合10.1　结构基础知识10.1.1　结构声明10.1.2　结构成

voidCFunction::CreatGauss(doublesigma,double**pdKernel,int*pnWidowSize){LONGi;//数组中心点intnCenter;//数组中一点到中心点距离doubledDis;//中间变量doubledValue;doubledSum;dSum=0;//[-3*sigma,3*sigma]以内数据，会覆盖绝大部分滤波系数*pnWidowSize=1+2*ceil(3*sigma);nCenter=(*pnWidowSize)/2;*pdKernel=newdouble[*pnWidowSize];//生成高斯数据for(i=0;i＜(*pnWidowSize);i++)

用于检测机载RGB，高光谱和LIDAR点云中单个树的多传感器基准数据集树木的个体检测是林业和生态学的中心任务。
很少有论文分析在广泛的地理区域内提出的方法。
NeonTreeEvaluation数据集是在国家生态观测网络（NEON）中22个站点的RGB图像上绘制的一组边界框。
每个站点覆盖不同的森林类型（例如）。
该数据集是第一个在多种生态系统中具有一致注解的数据集，用于共同注册的RGB，LiDAR和高光谱图像。
评估图像包含在此仓库中的/evaluation文件夹下。
注释文件（.xml）包含在此仓库中的/annotations/下制作人：BenWeinstein-佛罗里达大学。
如何根据基准进行评估？我们构建了一个R包，以方便评估并与基准评估数据进行交互。
图像是如何注释的？每个可见的树都进行了注释，以创建一个包围垂直对象所有部分的边界框。
倒下的树木没有注释。

在遥感领域，数据集是研究和开发的关键资源，它们为模型训练、验证和测试提供了必要的数据。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是这样一种专门针对遥感图像处理的宝贵资源，它结合了两种不同类型的数据——高光谱图像和LiDAR（LightDetectionandRanging）数据，以实现更精确的图像分类。
高光谱图像，也称为光谱成像，是一种捕捉和记录物体反射或发射的光谱信息的技术。
这种技术能够提供数百个连续的光谱波段，每个波段对应一个窄的电磁谱段。
通过分析这些波段，我们可以获取物体的详细化学和物理特性，例如植被健康、土壤类型、水体污染等，这对环境监测、城市规划、农业管理等有着重要的应用。
LiDAR则是一种主动遥感技术，它通过向地面发射激光脉冲并测量回波时间来计算目标的距离。
LiDAR数据可以生成高精度的地形模型，包括地表特征如建筑物、树木和地形起伏。
此外，LiDAR还能穿透植被，揭示地表覆盖下的特征，如地基和地下结构。
这个数据集包含了三个不同的地区：Houston2013、Trento和MUUFL。
每个地区可能对应不同的地理环境和应用场景，这为研究者提供了多样性的数据，以便他们在不同条件和场景下测试和比较分类算法的效果。
数据集的分类任务通常涉及识别图像中的各种地物类别，如建筑、水体、植被、道路等。
多模态数据结合可以显著提升分类的准确性，因为高光谱数据提供了丰富的光谱信息，而LiDAR数据则提供了高度精确的空间信息。
将这两者结合起来，可以形成一个强大的特征空间，帮助区分相似的地物类别，减少分类错误。
在实际应用中，这个数据集可以用于训练深度学习或机器学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。
通过在这样的多模态数据上训练，模型能够学习到如何综合解析光谱和空间信息，从而提高对遥感图像的分类能力。
对于研究人员和开发者来说，这个数据集提供了理想的平台，用于开发新的图像分析技术，改进现有算法，并推动遥感图像处理领域的创新。
"高光谱和LiDAR多模态遥感图像分类数据集"是一个涵盖了多种地理环境和两种互补遥感技术的宝贵资源，对于理解地物特性、提升遥感图像分类精度以及推动遥感技术的发展具有重大价值。
通过深入研究和利用这个数据集，我们可以期待在未来实现更加智能化和精确化的地球表面监测。

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。