书名：COMPUTERNETWORKINGFIFTHEDITIONATop-DownApproach作者：JamesF.KuroseKeithW.Ross

第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

土壤属性表主要字段包括:SU_SYM90（FAO90土壤分类系统中土壤名称)；
SU_SYM85(FAO85分类);T_TEXTURE(顶层土壤质地);DRAINAGE(19.5);REF_DEPTH(土壤参考深度);AWC_CLASS(19.5);AWC_CLASS(土壤有效水含量);PHASE1:Real(土壤相位);PHASE2:String(土壤相位)；
ROOTS:String(到土壤底部存在障碍的深度分类)；
SWR:String(土壤含水量特征)；
ADD_PROP:Real(土壤单元中与农业用途有关的特定土壤类型)；
T_GRAVEL:Real(碎石体积百分比)；
T_SAND:Real(沙含量)；
T_SILT:Real(淤泥含量)；
T_CLAY:Real(粘土含量)；
T_USDA_TEX:Real(USDA土壤质地分类)；
T_REF_BULK:Real(土壤容重)；
T_OC:Real(有机碳含量)；
T_PH_H2O:Real(酸碱度)T_CEC_CLAY:Real(粘性层土壤的阳离子交换能力)；
T_CEC_SOIL:Real(土壤的阳离子交换能力)T_BS:Real(基本饱和度)；
T_TEB:Real(交换性盐基)；
T_CACO3:Real(碳酸盐或石灰含量)T_CASO4:Real(硫酸盐含量)；
T_ESP:Real(可交换钠盐)；
T_ECE:Real(电导率)。

黑群无更新NoteStation后显示一直加载，通过安装会旧版本可解决。
最近套件中心提示NoteStation要升级（版本2.6.0-1407）升级完成后打开NoteStation一直显示“正在加载”，不过数据是都在的。
二、解决办法1、备份数据首先备份数据（虽然没有用到备份，但是以防万一先备份吧），打开网页NoteStation（或者桌面版），不用理会正在加载，点击顶部设置按钮，选择导入和导出选项卡，点击导出按钮，随便选择一个地方即可。
2、卸载NoteStation打开套件中心，找到NoteStation，在动作下拉按钮中选择卸载，注意不要勾选下图选项，卸载完成。
3、安装旧版本NoteStation打开套件中心点击顶部的手动安装按钮，然后选择刚刚下载的旧版本安装包，然后一路下一步，等待完成安装。

大气湍流参数是评价大气信道对空间激光通信系统性能影响的重要依据。
根据机载平台的运动特点，采用差分像运动法并利用夏克-哈特曼传感器与指向、捕获、跟踪伺服单元等设备，在加格达奇地区开展了不同海拔高度下大气湍流参数的分层测量实验。
结果表明，在Kolmogorov湍流条件下，该地区日间大气湍流强度随海拔高度的增加而减弱，并在该变化趋势上叠加了大气湍流强度的随机起伏；
大气覆盖逆温层顶层海拔高度范围为2.2～2.8km，海拔高度为3.5km的大气相干长度的变化范围为10～26cm。
该研究为机载激光通信系统的性能分析提供了重要的参考。

只需要一个文件名，将文件上所有顶层文件夹创建好，复制好。

编译原理课程的实验及实验指导。
包括是个实验：词法分析、自顶向下语法分析、自底向上语法分析和语义分析。

类C语言编译器，基本上实现了主要功能的C语言语法，词法分析使用状态转移，语法使用LR（1）方法，自动生成ACTION和GOTO转移表。
自顶向下的语法制导翻译，可以生成各种类型的表达式（包括布尔，算术，逻辑等等），循环中的while，选择中的ifelse和if等，功能比较强大，对于应付编译原理课程设计足足有余。
此代码是本人课程设计的心血。

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掺钕钨酸钾钆(分子式:Nd:KGd(WO4)2简称(Nd:KGM)晶体是一种性能优良的多波长激光晶体,采用顶部籽晶熔盐法生长。
对晶体中的包裹物和裂纹等缺陷进行了讨论,X射线衍射(XRD)分析了晶体结构,测试了晶体的吸收光谱,并与Nd:YAG的吸收光谱进行了比较。

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。