机器人手册第3卷机器人应用，包括两篇：第6篇野外和服务机器人，第7篇以人为中心和类生命机器人。
以下为1套，对照阅读更佳：机器人手册=SPINGERHANDBOOKOFROBOTICS-2013年第一版中文版有完全版，2008Springerhandbookofrobotics是英文版。

研究深度学习和卷积神经网络的同学都知道Mnist这个数据库，它是一个手写数字的图像数据集，可以用来作为网络训练的基准测试数据库。
原版数据集是以特定格式存储的四个文件，包括乱序排列的60000个训练样本与10000个测试样本，以及它们对应的标签向量。
现将其中的图片从原文件中读取出来，重新转化为png格式，并将测试集和训练集分别按0~9进行分类，并存放在各自的子文件夹中，以便各位同学进行科研与实验之用。
原数据集下载地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

目的：使用CNN卷积神经网络实现语音识别步骤：（1）预处理。
首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰，然后进行声音分帧，把声音切开成帧，，各帧之间一般是有交叠。
（2）特征提取。
运用的算法为倒谱系数（MFCC），把每一帧波形变成一个包含声音信息的多维向量；
（3）RNN模型训练。
有了特征，就可以使用TensorFlow完成模型的建立和训练了。
（4）验证模型。
目标：对相应的声音数据进行分类，例如数据的是数数的数据，能够输出对应的数字。

CNN卷积神经网络tensorflow代码，使用MNIST数据集，安装好python和TensorFlow可直接运行

ZFS是由SUN公司的JeffBonwick和MatthewAhrens大神于2001年领导设计开发，并在2004年2月14日发布的集合了文件系统处理逻辑和卷管理器功能的文件系统。

利用SIMULINK仿真模块对卷积码的编码及Viterbi译码的全过程进行了设计,然后将译码模块中的Tracebackdepth分别设置为20,35,50并在一幅图中画出这三种方式下的误码性能曲线。

keras实现中文文本分类；
实现中文分析，词向量引入；
基于语义的特征卷积计算，实现文本分类。

深信服2017AD渠道初级认证考卷_A卷-78分，卷子72分及格

Qt卷叶特效，实现原理，分三个区域，画三部分1.不规则5边形，2两条赛贝尔曲线和一条直线组成的区域和3.一个三角形。

本系列丛书共分2卷，本书为第1卷，是一本以情景方式对android的源代码进行深入分析的书，内容广泛，主要从dalvik虚拟机整体结构、获取和编译dalvik虚拟机的源码、源码分析辅助工具使用、.dex文件及dalvik字节码格式解析、dalvik虚拟机下的系统工具介绍及dalvik虚拟机执行流程简述等方面进行阐述，帮助读者从宏观上了解dalvik虚拟机的架构设计，为有兴趣阅读dalvik虚拟机源码的读者提供必要的入门指导。
第1卷共6章:第1章为准备工作，在这一章中主要介绍了dalvik虚拟机的功用、分析dalvik源码所用到的主要方法以及如何搭建dalvik源码分析环境;第2章为源码分析辅助工具介绍，包括vim、doxygen、gdbserver等;第3章为dex文件以及dalvik字节码格式分析;第4章为系统工具介绍，在这一章中主要介绍了dalvik虚拟机的一些重要系统工具，通过对系统工具的介绍，让读者对虚拟机内部的实现机制更加清晰;第5章为dalvik虚拟机执行流程简述，通过这一章的介绍，旨在让读者对dalvik虚拟机的整体功能架构有一个宏观的认识，为后续进一步掌握各个功能模块的原理功能做好相应的知识铺垫；
第6章为调试支撑模块，在这一章中主要介绍了调试支撑模块的基本原理。
通过阅读本书，让读者了解dalvik虚拟机在android应用程序运行过程中所扮演的重要角色及其不可替代的价值；
同时对android应用程序的执行过程有更加细致的了解，可以帮助读者优化自己编写的应用程序，更加合理地设计应用程序结构，有效提高应用程序的运行速度。

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。