该PPT内容详尽，合适Python初学者，切其后包含一些如数据库，数据科学，密码学等科研扩展库的启蒙教学。

本书是和吴文虎编著的枟程序设计基础（第２版）枠（清华大学出版社２００４年出版）配合使用的参考书。
内容包括２部分：第１部分包括了枟程序设计基础（第２版）枠书中全部习题和参考解答；
第２部分为上机指导，引见了上机操作、程序的错误类型分析、调试工具、利用Debugger调试实际程序和调试程序练习等内容。
本书不仅可作为枟程序设计基础（第２版）枠的参考书，还可以作为其他C语言程序设计教材的参考书，供高等学校师生、计算机和自动化技术领域的科研人员参考使用。

本系统有两种角色：教师，管理员。
详细划分如下：（1） 教师：查询教师的科研项目论文专利获奖情况的信息。
（2） 管理员：管理员对教师信息的添加删除修正查询等功能，包括项目论文专利获奖的增删改查功能的实现。

(35,'计算机/互联网',6),(36,'销售/客服/技术支持',0),(37,'会计/金融/银行/保险',0),(38,'生产/营运/采购/物流',0),(39,'生物/制药/医疗/护理',0),(40,'广告/市场/媒体/艺术',0),(41,'建筑/房地产',0),(42,'人事/行政/高级管理',0),(43,'征询/法律/教育/科研',0),(44,'服务业',0),(45,'公务员/翻译/其他',1),(836,'化工/能源',1),(835,'贸易/百货',2),(837,'机械/设备/技工',2),(839,'通信/电子',0);

本书的次要读者对象是从事数字信号处理相关工作的工程师，也非常适合作为高等院校电子、通信、计算机、自动控制等专业“数字信号处理”课程的教材和参考书，本身还可作为想利用数字信号处理这个强大工具的科研人员的参考书

保研推免面试之前或者之后联络导师的邮件格式分享，进行科研。

卡尔曼滤波原理及应用——MATLAB仿真，黄小平pdf版，本书主要引见数字信号处理中的卡尔曼（Kalman）滤波算法及在相关领域应用《卡尔曼滤波原理及应用:MATLAB仿真》编辑推荐：《卡尔曼滤波原理及应用:MATLAB仿真》是作者精心为广大读者朋友们编写而成的此书。
《卡尔曼滤波原理及应用:MATLAB仿真》可以作为电子信息类各专业高年级本科生和硕士、博士研究生数字信号处理课程或者Kalman滤波原理的教材，也可以作为从事雷达、语音、图像等传感器数字信号处理的教师和科研人员的参考书。

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《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

不可多得的，全面的讲解各种概率分布的手册。
次要用于科研实验人员使用时查询

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。