语音是时变信号，处理时先加窗处理，分窗接纳汉明窗

牛津扼要英汉袖珍辞典forblackberry.txt

基于MATLAB通过对未编码，汉明码，循环码及卷积码的信噪比进行比较，比较它们之间的功能

ConcreteMathematics《具体数学》第二版英文版。
虽然只有几MB，但绝对是非常清晰的版本，支持划词释义。
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独一的一点点小瑕疵就是第一章汉诺塔的配图没有，但完全不影响阅读，只是一张小插图而已。

本书不同于以往引见数据结构或引见算法的书，而是囊括了数据结构及算法，是作者在该领域做出的又一个创新性的贡献。
本书的另一个独特之处在于其充分强调了应用性。
对于每一个种数据结构及算法，都分别采用了若干个来自不同领域的应用进行具体演示。
本书为学习和研究数据结构及算法奠定的坚实的基础。
“纵览全书可以看出作者具有丰富的教材编写经验。
它是一本新的、有关数据结构和算法的教材，适合于当前计算机本科教学的需要。
”——SangW.Lee，密歇根大学“注重应用不仅可以使课堂教学更生动，而且可以激励学生投身于相关的应用。
”——YuLoC.Chang，新汉普郡大学

支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。
支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。
目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。
希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。
对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。
序言符号表第1章最优化问题及其基本理论1·1最优化问题1·2最优性条件1·3对偶理论1·4注记参考文献第2章求解分类问题和回归问题的直观途径2·1分类问题的提出2·2线性分类学习机2·3支持向量分类机2·4线性回归学习机2·5支持向量回归机2·6注记参考文献第3章核3·1描述相似性的工具——内积3·2多项式空间和多项式核3·3Mercer核3·4正定核3·5核的构造3·6注记参考文献第4章推广能力的理论估计4·1损失函数和期望风险4·2求解分类问题的一种途径和一个算法模型4·3VC维4·4学习算法在概率意义下的近似正确性4·5一致性概念和关键定理4·6结构风险最小化4·7基于间隔的推广估计4·8注记参考文献第5章分类问题5·1最大间隔原则5·2线性可分支持向量分类机5·3线性支持向量分类机5·4支持向量分类机5·5ν-支持向量分类机(ν-SVC)5·6ν-支持向量分类机(ν-SVC)和C-支持向量分类机(C-SVC)的关系5·7多类分类问题5·8一个例子5·9注记参考文献第6章回归估计6·1回归问题6·2ε-支持向量回归机6·3ν-支持向量回归机6·4ε-支持向量回归机(ε-SVR)与ν-支持向量回归机(ν-SVR)的关系6·5其他方式的支持向量回归机6·6其他方式的损失函数6·7一些例子6·8注记参考文献第7章算法7·1无约束问题解法7·2内点算法7·3求解大型问题的算法7·4注记参考文献第8章应用8·1模型选择问题8·2分类问题的线性分划中的特征选择8·3模型选择8·4静态图像中球的识别8·5自由曲面的重建问题8·6应用简介8·7核技巧的应用8·8注记参考文献附录A基础知识A·1基本定义A·2梯度和Hesse矩阵A·3方向导数A·4Taylor展开式A·5分离定理附录BHilbert空间B·1向量空间B·2内积空间B·3Hilbert空间B·4算子、特征值和特征向量附录C概率C·1概率空间C·2随机变量及其分布C·3随机变量的数字特征C·4大数定律附录D鸢尾属植物数据集英汉术语对照表

本书以MCS-51为主线,系统地论述了单片机的组成原理、指令系统和汇编语言程序设计、中断系统、并行和串行I/O接口以及MCS一51对A/D和D/A的接口等问题,并在此基础上讨论了单片机应用系统的设计。
全书共分10章,第1章留给学生自学和查考,第2~9章为必须讲授的章节,第10章可根据情况选讲。
本书继承和发扬了《单片机原理及其接口技术(第2版)》的风格和特色,并增加了补码运算的溢出判断和LM331的原理和应用等新内容,删去了一些旧内容。
全书内容全面、自成体系、结构紧凑、前后呼应、衔接自然、语言通俗且行文流畅。
为便于读者学习,作者还专门制造了与本书配套的CAI教学光盘。
本书既可作为高等院校教材,也可作为广大科技人员的自学参考书。

完成英译汉功能，可读取txt文档（存储汉语解释），完成翻译

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是目前运用人数最多的汉化版本，汉化程度很深，功能基本都保留了。
跟原版的兼容性非常好。

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。