目录推荐序前言第1章认识OracleRAC1.1RAC产生的背景1.2RAC体系结构1.2.1整体结构1.2.2物理层次结构1.2.3逻辑层次结构1.3RAC的特点1.3.1双机并行1.3.2高可用性1.3.3易伸缩性1.3.4低成本1.3.5高吞吐量1.4RAC存在的问题1.4.1稳定性1.4.2高功能1.5RAC软件1.5.1存储管理软件1.5.2集群管理软件1.5.3数据库管理软件1.6本章小结第2章搭建类似生产环境的RAC2.1搭建环境2.1.1RAC的物理结构2.1.硬件环境2.1.3软件环境2.2搭建存储服务器2.2.1安装Openfiler操作系统2.2.2Openfiler主界面2.2.3配置iSCSI磁盘2.3搭建数据库服务器2.3.1为服务器配置4个网卡2.3.2安装Linux操作系统2.3.3挂载iSCSI磁盘2.3.4配置udev固定iSCSI磁盘设备名称2.3.5配置服务器的图形化环境2.4RAC运行环境安装前检查2.4.1服务器检查2.4.2存储检查2.4.3网络检查2.5配置数据库服务器2.5.1安装软件包2.5.2修改系统参数2.5.3配置域名解析服务2.5.4配置hosts文件2.5.5创建组、用户和目录2.5.6设置环境变量2.5.7配置SSH用户等效性2.5.8配置时间同步服务2.5.9安装cvuqdisk包2.5.10CVU验证安装环境2.6创建ASM磁盘2.6.1安装ASMLib驱动2.6.2创建ASMLib磁盘2.7部署RAC2.7.1安装GridInfrastructure2.7.2安装DatabaseDBMS2.7.3创建ASM磁盘组2.7.4创建RAC数据库2.8测试RAC2.8.1连接方式测试2.8.2异常情况测试2.9虚拟机搭建RAC2.9.1虚拟机Xen简介2.9.2启动主机Xen内核2.9.3Xen虚拟机创建网络环境2.9.4创建Xen存储服务器2.9.5创建Xen数据库服务器2.10本章小结第3章Clusterware集群软件3.1GridInfrastructure架构3.1.1GI的特点3.1.2GI的应用3.1.3Clusterware的特点3.1.4Clusterware增强的特性3.2Clusterware磁盘文件3.2.1表决磁盘3.2.2集群注册表3.2.3本地注册表3.3Clusterware启动流程3.3.1启动流程3.3.2后台进程3.4Clusterware隔离机制3.4.1Clusterware心跳3.4.2Clusterware隔离特性IPMI3.4.3RAC隔离体系3.5网格即插即用3.5.1GPnP结构3.5.2GPnPprofile文件3.5.3mDNS服务3.6日志体系3.6.1ADR的特点3.6.2ADR目录结构3.6.3命令行工具ADRCI3.6.4Clusterware日志文件3.6.5ASM实例和监听日志文件3.6.6Database日志文件3.7本章小结第4章ASM存储软件4.1ASM简介4.1.1ASM的特点4.1.2ASM实例的功能4.2ASM磁盘组4.2.1ASM磁盘4.2.2共享ASM磁盘组4.2.3ASM逻辑结构4.2.4ASM故障组4.2.5ASM条带化4.3ASM文件4.3.1ASM文件类型4.3.2ASM别名4.3.3ASM文件模板4.4ASM数据结构4.4.1物理元数据4.4.2虚拟元数据4.5ASM操作4.5.1RDBMS操作ASM文件4.5.2ASM文件的分配4.5.3ASM区间读写特性4.5.4ASM同步技术4.5.5ASM实例恢复和Crash恢复4.5.6ASM磁盘组操作4.6ACFS集群文件系统4.6.1ACFS概述4.6.2ADVM动态卷管理4.6.3ACFS快照4.6.4ACFS的备份和恢复4.6.5ACFS同ASM整合4.7本章小结第5章RAC工作原理5.1单实例并发与一致性5.1.1数据读一致性与写一致性5.1.2多版本数据块5.1.3

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《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

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作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

NModbus_net-3.5_1.11.0.0-source.zip，找了很久才把这个资源找到，最新版的，相当不错，C#源码，可以将里面的MODBUS库拿来直接运用，希望能对你们有用

红外遥控驱动继电器1、T0定时器模仿串口通信（1T，16位自动重装，P3.0-＞RX，P3.1-＞TX）。
2、T1定时器接收红外信号（1T，16位自动重装）。
3、P3.2红外接收端口，使用1838一体化接收头4、P3.3按键学习红外信号并保存至EEPROM，按键按下P3.4红外指示灯点亮，学习完毕指示灯关闭。
5、P3.5继电器控制端口，S8550低电平控制。
个人原创作品（模仿串口部分参考了STC例程），源码有详细注释，方便理解。

VisualBasic.NET2008控件使用范例详解pdf，电子书和源码，范盛荣著，清华出版社。
可以学习下。
电子书是影印版，不太清楚，但是可以看。
第1章可调理类控件1.1Datetimepicker控件1.2MonthCalendar控件1.3NumericUpDown控件第2章选择类控件2.1RadioButton控件2.2CheckBox控件2.3CheckedListBox控件第3章显示类控件3.1TextBox控件3.2RichTextBox控件3.3LinkLabel控件3.4MaskedTextBox控件3.5NotifyIcon控件3.6PictureBox控件3.7ProgressBar控件3.8ToolTip控件3.9WebBrowser控件第4章组剣类控件4.1ListBox控件4.2ComboBox控件4.3ListView控件4.4TreeView控件第5章容器类控件5.1FlowLayoutPanel控件5.2GroupBox控件5.3Panel控件5.4SpliterContxiner控件5.5TabControl控件5.6StatusBar控件第6章菜单和工具栏类控件6.1ContextMenuStrip控件6.2MenuStrip控件6.3ToolStrip控件6.4ToolStripDropDown控件6.5ToolStrip类控件应用举例6.6ToolStripContainer控件第7章数据控件第8章NET环境下组合类控件第9章打印类控件第10章对话框类控件第11章水晶报表控件第12章多媒体播放控件第13章自定义控件

STM32固件库V3.5中文版

·1.内容简介：---------------------------------------------------------------德州仪器（TI）2013校园招聘模拟基础笔试题，内容是笔试原题的拍照，仅供参考，对TI的笔试有很大的协助。
---------------------------------------------------------------·2.资源使用方法说明无---------------------------------------------------------------·3.wogeguaiguai的附言：1.我的其他数学建模比赛和全国电子设计竞赛精华资源也欢迎您下载，大学生基本上都听过这个比赛吧，这个比赛比较有意思，而且获奖比例高。
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---------------------------------------------------------------·5.上传时间2013-11-10-afternoon

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。