本书第一章为数字电路实验基础知识，主要介绍电子电路的实验要求，电路的安装、调试等技术。
第二章为数字电路实验，共有15个实验，采用以数字实验箱、电子实验设备为工作平台进行电路实验的传统实验方法。
第三章为计算机辅助实验，共有6个实验，主要以CPU为工作平台，通过电子电路仿真软件进行电路的仿真实验。
本书所列实验共21个。
其中基本实验有4个：“实验仪器的使用及门电路逻辑功能的测试”、“OC门与TS门”、“波形的产生及单稳态触发器”、“数字电路逻辑功能的测试”。
前3个为传统实验方法，最后一个为计算机辅助实验。
设计性实验有9个：“TTL与非门应用”、“组合电路的设计”、“编码器”、“数据选择器”、“RS触发器与D触发器”、“JK触发器”、“移位寄存型计数器”、“加法器”、“CMOS门电路在波形产生与整形中的应用”，前7个为传统实验方法，后2个为计算机辅助实验。
综合性实验有8个：“译码器及数码显示”、“集成计数器及应用”、“时序电路的设”、“555定时器及其应用”、“数字秒表”、“计数器及译码显示”、“智力抢答器”、“家用电扇控制器”，前5个为传统实验方法，后3个为计算机辅助实验。
书末附录A、B、C分别介绍了数字实验箱、示波器、Multisim2001电路仿真软件的使用简介，附录D为实验用集成电路管脚陈列图，以供查阅。

“新闻发布系统”数据库设计情景分析系统设计的任务是从软件需求规格说明书出发，根据需求分析阶段确定的功能，设计软件系统的整体结构、划分功能模块、确定每个模块的实现算法以及编写具体的代码，形成软件的具体设计方法。
系统设计是开发阶段中最重要的步骤，它是软件开发过程中质量得以保证的关键步骤，同时，系统设计又是将用户需求准确地转化为最终的软件产品的唯一途径。
而且系统设计是后续开发步骤及软件维护工作的基础。
如果没有设计，只能建立一个不稳定的系统。
知识准备数据库设计的基本步骤按照规范设计的方法，考虑到数据库及其应用系统开发的全过程，将数据库设计分为六个阶段。
如图所示：知识准备数据库设计阶段的内容设计步骤既是数据库设计的过程，也包括了数据库应用系统的设计过程。
下面针对各阶段的涉及内容给出各阶段的设计描述。
如图所示：知识准备数据库设计阶段的模式数据库结构设计的不同阶段形成数据库的各级模式。
如图所示：知识准备界面的设计原则：简约大方、方便用户操作要求：网页的下载不超过10秒钟；
尽量使用文本链接，减少大幅图片和动画的使用；
操作设计尽量简单，并且有明确的操作提示；
网站所有的内容和

组搜索优化算法GSO(GroupSearchOptimizer)是一种基于动物捕食原理的新型群智能优化算法。
本研究提出了一种改进的GSO优化算法:全局组搜索优化算法GGSO(GlobalGSO)。
次要在两个方面对GSO算法进行了改进,一是在迭代过程中引入加速系数,加快种群收敛速度,增强算法的局部搜索能力;二是用高斯函数来产生随机位置变异,扩大搜索空间,从而增强算法的全局搜索能力。
经过11个无约束测试函数和3个带约束问题的测试及与其他文献的比较可知,GGSO算法具有较好的局部和全局搜索能力,并且能够

模糊自顺应控制理论及其应用，一本关于模数自顺应控制理论的书，讲解得相对详细，有助于学习

引见了ＷｅｂＧＬ技术及其应用框架Ｔｈｒｅｅ．ｊｓ，描述了交互平台基本架构搭建和各个功能模块的设计与实现过程，并针对ＯＢＪ格式的３维模型提出一个模型加载算法解析模型的顶点、面和法向量等数据，然后把三维模型加载到网页平台中来，最后本文对平台进行了跨浏览器测试和模型载入速度测试，测试结果表明系统不需修改任何代码就能直接运行在Ｆｉｒｅｆｏｘ、Ｃｈｒｏｍｅ和Ｏｐｅｒａ这３大主流浏览器上，并且模型载入速度较快，显示效果流畅。

本书以作者在清华大学讲授“小波分析及其工程应用”课程的讲义为基础，深入浅出地阐述了小波的基本理论及其应用技术。
在努力保持小波理论数学严谨性的同时，着力从工程技术角度阐述小波技术及其应用。
旨在突破小波分析的数学障碍，显现其实用的本质。
让小波分析方法和傅里叶分析一样，成为一种基础的、普及的、容易被广大读者掌握和应用的数学工具。
主要内容包括：离散小波的构造，离散小波变换、快速实现算法及其在图像压缩和信号去噪中的应用；
连续小波变换及其局部化时频分析技术；
二进小波变换、快速算法及其在信号奇异性检测、信号表示、图像多尺度边缘提取和信号去噪中的应用；
小波包变换及其在信号去噪、特征提取和非平稳信号毛病诊断等领域中的应用；
区间上的B样条半正交小波及其在曲线多分辨表示和编辑中的应用。
　　本书可以作为大学本科高年级和研究生的“小波分析及其应用”课程的教材，也可以供从事相关领域研究与应用的专业人士作为参考。

《多目标智能优化算法及其应用》系统地引见了多目标智能优化算法理论与应用，力图全面地引见多目标智能优化算法的最新研究进展。
全书共分为8章，主要内容包括：多目标进化算法、多目标粒子群算法、其他多目标智能优化算法、人工神经网络优化、交通与物流系统优化、多目标生产调度和电力系统优化及其他。

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。