《数据库系统概论》第三版萨师煊、王珊，高等教育出版社;《数据库系统概论》第三版萨师煊、王珊，高等教育出版社《数据库系统概论》第三版萨师煊、王珊，高等教育出版社

高等数学同济第七版上册+习题全解指南+课后习题答案解析

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上海大学《高等代数》2000到2009历年考研真题

本书是针对工程中常用且行之有效的算法而编写的，主要内容包括矩阵运算，矩阵特征值与特征向量的计算，线性代数方程组的求解，非线性方程与方程组的求解，插值与逼近，数值积分，常微分方程组的求解，数据处理，极值问题的求解，复数、多项式与特殊函数的计算，查找与排序。
本书可供广大科研人员、工程技术人员及管理工作者阅读使用，也可作为高等院校师生的参考书。
很好的算法哦，免费下载。

《挑战程序设计竞赛（第2版）》是人民邮电出版社出版发行的图书，作者是秋叶拓哉，岩田阳一，北川宜稔。
本书对程序设计竞赛中的基础算法和经典问题进行了汇总，分为准备篇、初级篇、中级篇与高级篇4章。
挑战程序设计竞赛2：算法和数据结构本书分为准备篇、基础篇和应用篇三大部分，借助在线评测系统AizuOnlineJudge以及大量例题，详细讲解了算法与复杂度、初等和高等排序、搜索、递归和分治法、动态规划法、二叉搜索树、堆、图、计算几何学、数论等算法和数据结构的关键知识点，既可以作为挑战程序设计竞赛的参考书，也可以用来引导初学者系统学习算法和数据结构的基础知识。
本书适合所有程序设计人员、程序设计竞赛爱好者以及高校计算机专业师生阅读

高等数学同济高等教育出版社第五版上下课后习题全解指南解答答案pdf格式绝对经典下过我的之后不用下别的了！

理论力学教程（第三版）周衍柏高等教育出版社

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

全书共分16章，对Python内部工作原理进行了一定深度的剖析，99%以上的案例代码使用Python3.5.1实现，也适用于Python3.4.x（除少数几个新特性之外）和*版本Python3.5.2以及Python3.6.0，极个别案例使用Python2.7.11实现（同样适用于其他版本Python2.7.x，包括*的Python2.7.12），适当介绍了Python代码优化、系统编程和安全编程的有关知识，满足不同层次读者的需要。
另外，书中通过小提示、小技巧、注意拓展知识等形式介绍了更多的内容，全部内容远比章节目录所显示的要多，需要认真阅读才能真正领会其中的奥妙。
本书适合作为Python程序员的开发指南，也可以作为高等院校计算机专业、软件工程专业等专业的Python教材，还可以作为Python爱好者的指导用书

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。