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非负矩阵分解与非负张量分解的权威参考书，想研究的朋友要认真看看

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ARMCortex-M3权威指南不管你是做软件的还是做硬件的，只要相中了ARM的Cortex-M3处理器，这本书就是为你而写。
以前Cortex-M3的资料只有两个大部头，分别是：《Cortex-M3技术参考手册》（Cortex-M3TechnicalReferenceManual,简称Cortex-M3TRM）《ARMv7-M应用程序级架构参考手册》（ARMv7-MApplicationLevelArchitectureReferenceManual）虽然这它俩差不多是权威到“古文观止”级的，但实在是太深入了，以致于对新手来说那简直就是天书。
本书则是一个精简版，并且叙述的前后更有条理。
目标读者包括：一线程序员，嵌入式产品设计师，片上系统（SoC）工程师，嵌入式系统发烧友，学院研究员，还包括所有涉猎过单片机和微处理器领域，慧眼识珍看中了Cortex-M3的人民大众们。
本书要给Cortex-M3的架构做一个简介，浏览一下指令系统，写几个段代码练练手，说一些硬件特性，再表一表该处理器精深的调试系统。
本书还给出了应用程序范例，手把手地教你使用开发工具，包括ARM的工具和GNU的工具链。
如果你以前是ARM7TDMI的玩家，正准备着升级装备到Cortex-M3，本书也非常解渴，里面讲述了两者的不同，以及鸟枪换炮的升级过程。

Cortex-M3权威指南(中文版详尽版).pdf

最新IEEE802.11ax标准草案3.0版本，对于正在研究下一代无线局域网的小伙伴来说，这是最权威的资料了，欢迎大家下载学习，共勉！

ACM/ICPC(ACMInternationalCollegiateProgrammingContest,国际大学生程序设计竞赛)是由国际计算机界历史悠久、颇具权威性的组织ACM（AssociationforComputingMachinery，国际计算机协会）主办的，世界上公认的规模最大、水平最高的国际大学生程序设计竞赛。

本资源包含了PDF与MATLAB源代码。
由德国波鸿鲁尔大学的HeinzG.Gckler教授和AlexandraGroth博士所著，是近年来德国多采样率数字信号处理领域中的一本权威著作。
《多采样率系统：采样率转换和数字滤波器组》由两大部分组成：第一部分——采样率转换，内容涵盖了采样率转换的基础知识、与多采样率系统有关的滤波器设计以及多采样率系统的高效结构和算法；
第二部分——数字滤波器组，这部分是对第一部分知识的延续应用，并深入到I通道滤波器组的层面。
全书共包括10章，内容精炼新颖，条理清楚，而且专门针对一些复杂又不易掌握的内容，设置了相应的MATLAB可视化程序和附有答案的练习题，方便读者理解。
　　《多采样率系统：采样率转换和数字滤波器组》适用于高等院校电子和信息技术专业的研究生课程，以及已经具有了必要基础知识的本科高年级学生阅读，也可供该领域的教师和工程技术类人员使用。

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《数字图像处理——应用篇》是由谷口庆治编著的一本深入探讨图像处理技术的专业书籍，这本书在图像处理领域具有很高的权威性。
全书完整PDF版本是唯一可获取的全面资源，对于学习和研究图像处理技术的读者来说，无疑是一份宝贵的资料。
图像处理是计算机科学中的一个重要分支，它涉及了将模拟图像转换为数字形式，以及对数字图像进行各种操作以改善质量或提取有用信息。
在《数字图像处理——应用篇》中，作者谷口庆治详细阐述了这一领域的关键概念和技术，包括图像获取、颜色模型、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取以及模式识别等核心主题。
1.**图像获取**：这部分介绍了图像传感器的工作原理，如CCD和CMOS，以及扫描仪和相机的成像过程。
同时，还涵盖了像素的概念、采样理论和量化过程。
2.**颜色模型**：书中详细讨论了RGB、CMYK、HSV、YCbCr等常见颜色模型，以及它们在不同应用场景下的选择和转换方法。
3.**图像增强**：通过滤波器、直方图均衡化等手段改善图像的视觉效果，提升图像质量，这部分包括线性和非线性滤波、对比度增强等技术。
4.**图像复原**：针对图像退化问题，如噪声、模糊等，提出了一系列恢复技术，如Wiener滤波、反卷积等。
5.**图像分割**：这是图像分析的关键步骤，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等方法，用于将图像划分为有意义的部分。
6.**特征提取**：为了识别和理解图像，需要从图像中提取有意义的特征，如角点、边缘、纹理和形状，这些特征可用于后续的模式识别和对象识别。
7.**模式识别**：利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，对图像中的模式进行分类和识别，是图像处理领域的高阶应用，广泛应用于OCR文字识别、人脸识别、医学影像分析等领域。
8.**OCR文字识别**：光学字符识别技术是模式识别的一个实例，通过识别图像中的文字并转化为可编辑文本，该技术在文档自动化处理、图书数字化等方面有着广泛的应用。
压缩包中的文件名表明资源分为了三个部分：`数字图像处理——应用篇.part1.rar`、`数字图像处理——应用篇.part2.rar`和`数字图像处理——应用篇.part3.rar`。
通常，这种分卷压缩格式是为了便于大文件的传输和存储，用户需要下载所有部分并使用合适的解压工具（如WinRAR或7-Zip）合并解压，才能获得完整的PDF文件。
《数字图像处理——应用篇》是一本涵盖广泛、深度适中的教材，适合计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域的学生和研究人员。
通过学习本书，读者不仅可以掌握基本的图像处理技术，还能了解其在实际应用中的策略和方法，为进入这个领域的深入研究打下坚实基础。

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。