（1）了解操作系统进程同步的基本概念和准则。
（2）理解信号量机制及P、V操作含义。
（3）了解经典进程同步问题，掌握信号量方法解决进程同步问题的方法。
包括实验目的，截图，心得体会，代码

了解端口扫描的基本概念和工作原理。
编写一个利用全连接的端口扫描程序，能显示目标主机的端口开放情况。
要求能在命令行输入要扫描的目标主机和端口范围。

第一节电力系统的基本概念第二节电力系统运行应满足的基本要求第三节电力系统的结线方式和电压等级第四节电力系统工程学科和电力系统分析课由于目录较长就不再描述了具体下载了看绝对不是打广告或是骗人"＞第一节电力系统的基本概念第二节电力系统运行应满足的基本要求第三节电力系统的结线方式和电压等级第四节电力系统工程学科和电力系统分析课由于目录较长就不再描述了[更多]

《现代通信原理》系统、清晰地介绍了通信系统的基本概念、基本原理和基本技术，以及设计与分析的方法。
全书共分10章。
内容包括通信的基本概念、通信系统的组成、分类和性能指标要求、确知信号和随机信号的分析、信道的基本特性和对信号传输的影响、模拟调制系统、数字基带传输系统、数字带通传输系统、模拟信号的数字传输、差错控制原理、同步原理和信道复用原理等

单服务员的排队模型(M／M／1模型)是排队论中重要的排队系统。
介绍排队论的基本概念，讨论和研究单服务员排队模型的过程和基本原理，通过数学计算得出单服务员排队模型中重要的运行指标。
针对典型实例，借助于计算机软件包Matlab6．5进行了蒙特卡洛模拟。

本书力求覆盖关于医学图象处理和分析技术的广泛的专题和最新发展。
内容包括作为医学图象研究的基础知识、增强技术、分割技术、配准技术和可视化技术。
作为扩展知识包括图象压缩、PACS、标准图谱、图象引导手术和引导治疗等关于医学图象的诊断和治疗应用。
本书可作为研究生教材，或作为大学、专科学校有关专业的医学图象处理课程的教材。
对医学图象处理感兴趣的工程技术人员、教师和科学研究人员使用本书可以学习有关医学图象处理的基本概念，查找有关算法和作为研究工作的参考工具。

本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。
全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。
本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。
第1章绪论11.1数据挖掘的概念11.2数据挖掘的历史及发展11.3数据挖掘的研究内容及功能51.3.1数据挖掘的研究内容51.3.2数据挖掘的功能61.4数据挖掘的常用技术及工具91.4.1数据挖掘的常用技术91.4.2数据挖掘的工具121.5数据挖掘的应用热点121.6小结14思考题15第2章数据预处理162.1数据预处理的目的162.2数据清理182.2.1填充缺失值182.2.2光滑噪声数据182.2.3数据清理过程192.3数据集成和数据变换202.3.1数据集成202.3.2数据变换212.4数据归约232.4.1数据立方体聚集232.4.2维归约232.4.3数据压缩242.4.4数值归约252.4.5数据离散化与概念分层282.5特征选择与提取302.5.1特征选择302.5.2特征提取312.6小结33思考题33第3章关联规则挖掘353.1基本概念353.2关联规则挖掘算法——Apriori算法原理363.3Apriori算法实例分析383.4Apriori算法源程序分析413.5Apriori算法的特点及应用503.5.1Apriori算法特点503.5.2Apriori算法应用513.6小结52思考题52第4章决策树分类算法544.1基本概念544.1.1决策树分类算法概述544.1.2决策树基本算法概述544.2决策树分类算法——ID3算法原理564.2.1ID3算法原理564.2.2熵和信息增益574.2.3ID3算法594.3ID3算法实例分析604.4ID3算法源程序分析644.5ID3算法的特点及应用724.5.1ID3算法特点724.5.2ID3算法应用724.6决策树分类算法——C4.5算法原理734.6.1C4.5算法734.6.2C4.5算法的伪代码754.7C4.5算法实例分析764.8C4.5算法源程序分析774.9C4.5算法的特点及应用1014.9.1C4.5算法特点1014.9.2C4.5算法应用1014.10小结102思考题102第5章贝叶斯分类算法1035.1基本概念1035.1.1主观概率1035.1.2贝叶斯定理1045.2贝叶斯分类算法原理1055.2.1朴素贝叶斯分类模型1055.2.2贝叶斯信念网络1075.3贝叶斯算法实例分析1105.3.1朴素贝叶斯分类器1105.3.2BBN1125.4贝叶斯算法源程序分析1145.5贝叶斯算法特点及应用1195.5.1朴素贝叶斯分类算法1195.5.2贝叶斯信念网120思考题121第6章人工神经网络算法1226.1基本概念1226.1.1生物神经元模型1226.1.2人工神经元模型1236.1.3主要的神经网络模型1246.2BP算法原理1266.2.1Delta学习规则的基本原理1266.2.2BP网络的结构1266.2.3BP网络的算法描述1276.2.4标准BP网络的工作过程1296.3BP算法实例分析1306.4BP算法源程序分析1346.5BP算法的特点及应用1436.5.1BP算法特点1436.5.2BP算法应用1446.6小结145思考题145第7章支持向量机146

《Java程序性能优化：让你的Java程序更快、更稳定》共6章，先后从软件设计、软件编码、JVM调优以及程序故障排斥等方面介绍针对Java程序的优化方法。
第1章介绍性能的基本概念、定律、系统调优的过程和注意事项。
第2章从设计层面介绍与性能相关的设计模式、组件。
第3章从代码层面介绍如何编写高性能的Java程序。
第4章介绍了并行开发和如何通过多线程提高系统性能。
第5章立足于JVM虚拟机层面，介绍如何通过设置合理的JVM参数提升Java程序的性能。
第6章为工具篇，介绍了获取和监控程序或系统性能指标的各种工具，包括相关的故障排查工具。

现代信号谱分析·目录第1章　基本概念1.1　引言1.2　确定信号的能量谱密度1.3　随机信号的功率谱密度1.4　功率谱密度的性质1.5　谱估计问题1.6　补充内容1.7　习题第2章　非参数化方法2.1引言2.2　周期图和相关图方法2.3　用FFT计算周期图2.4　周期图法的性质2.5　Blackman－Tukey方法2.6　窗函数设计中需考虑的问题2.7　其他改进的周期图方法2.8　补充内容2.9　习题第3章　有理谱估计的参数化方法3.1引言3.2　有理谱信号3.3ARMA过程的协方差结构3.4AR信号3.5Yule-Walker方程的阶递推解法3.6MA信号3.7ARMA信号3.8　多变量ARMA信号3.9　补充内容3.10　习题第4章　线谱估计的参数化方法4.1引言4.2　噪声中的正弦信号模型4.3　非线性最小二乘方法4.4　高阶Yule-Walker方法4.5　Pisarenko和MUSIC方法4.6　最小模方法4.7　ESPRIT方法4.8　前向－后向方法4.9　补充内容4.10　习题第5章　滤波器组方法5.1　引言5.2　周期图的滤波器组解释5.3　改进的滤波器组方法5.4　Capon方法5.5　用滤波器组进一步解释周期图5.6　补充内容5.7　习题第6章　空域方法6.1引言6.2　阵列模型6.3　非参数化方法6.4　参数化方法6.5　补充内容6.6　习题附录A　线性代数和矩阵分析工具附录B　Cramer-Rao界分析工具附录C　模型阶数选择方法附录D　部分习题答案参考文献

应用随机过程，作者：刘嘉焜出版社：科学出版社出版日期：2005-01ISBN：703013006版次：2版包装：平装开本：小16开页数：355页印张：1次在本书第一版中，作者重视理论的实际背景和应用的写作风格，便许多工作在不同领域的读者能够比较容易地掌握这个困难的数学领域，因而受到欢迎。
在本书第二版中，作者继续发扬这一写作风格，并增加了一些内容，如吸收Markov链，随机微分方程在金融工程中的应用和时间序列分析等，其中包括了作者本人的研究成果。
本书主要内容包括随机过程的基本概念、马氏过程、随机分析与随机微分方程、平稳过程等。
本书读者对象为高等院校工程各专业以及数学、物理、化学、生物工程、信息管理、经济和金融等专业的研究生、教师、大学高年级学生，以及科技工作者。

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。