《深入浅出统计学》具有深入浅出系列的一贯特色，提供最符合直觉的理解方式，让统计理论的学习既有趣又自然。
从应对考试到解决实际问题，无论你是学生还是数据分析师，都能从中受益。
本书涵盖的知识点包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区间的构建、假设检验、卡方分布、相关与回归等等，完整涵盖AP考试范围。
本书运用充满互动性的真实世界情节，教给你有关这门学科的所有基础，为这个枯燥的领域带来鲜活的乐趣，不仅让你充分掌握统计学的要义，更会告诉你如何将统计理论应用到日常生活中。

本书由区块链4.0明星项目InterValue（也是目前技术更先进的基于DAG的区块链项目）核心团队撰写，它从底层原理和工程实践两个维度深入浅出地讲解和剖析了DAG这一新兴的区块链技术，能为基于DAG的技术研发、场景落地、链上应用和生态构建提供全方位的指导。
全书共11章，逻辑上分为三个部分：第一部分（第1~6章）技术原理篇。
首先从宏观上对区块链及DAG技术做了整体性介绍，然后从微观上详细讲解了DAG区块链技术的通信机制、共识机制、智能合约、密码学技术和安全技术，这部分内容将从理论和技术的角度为读者打下坚实的基础。
第二部分（第7~9章）工程实践篇。
从原理实现和应用开发两个维度深入剖析了目前具有代表性的3个基于DAG技术的区块链项目：IOTA、ByteBall和InterValue。
不仅能让读者了解这3个项目的核心技术实现细节，而且还能从中学习和借鉴DAG技术的开发方法和技巧。
第三部分（第10~11章）展望篇。
首先介绍了典型的基于DAG技术的区块链应用和DAG区块链技术的应用场景，然后对DAG技术的发展脉络进行了梳理，最后对DAG技术未来的发展趋势做了前瞻性的分析和探讨。

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深入浅出的介绍红外热像仪原理及应用，对使用红外热像仪或者想购买红外热像仪的人应该很有用。

这是内部编写的用于数学学院同学教学用的拓扑学讲义及课后详细解答，由于授课主要针对大二上的同学，所以深入浅出，经过了一番调整，比较容易接受

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《电路基础》是一本深入浅出的电路理论学习资料，被广泛用于国内外的高等教育课程中。
这份PDF版本是由经典教材经过整理，包含了丰富的书签，方便读者快速定位和查阅相关章节，是学习电路理论的理想资源。
电路基础是电子工程、通信技术、自动化等多个领域的基石，它涵盖了电阻、电容、电感、电压、电流等基本概念，以及欧姆定律、基尔霍夫定律等基本定律。
以下是这份教材可能涵盖的一些关键知识点：1.**电路元件**：电路中的基本元件包括电阻、电容和电感。
电阻表示元件对电流的阻碍，单位为欧姆（Ω）；
电容储存电荷，单位为法拉（F）；
电感储存磁场能量，单位为亨利（H）。
2.**电路模型**：电路模型是用抽象的元件来代表实际电路的一种方式，如串联电路、并联电路、混联电路等，帮助我们理解和分析电路行为。
3.**电压与电流**：电压是电能传输的原因，单位为伏特（V），电流是电荷流动的现象，单位为安培（A）。
两者之间的关系由欧姆定律描述：电流=电压/电阻。
4.**基尔霍夫定律**：包括电流定律（KCL）和电压定律（KVL）。
KCL指出，任何节点处流入的电流总和等于流出的电流总和；
KVL则表明，闭合回路中的电压降之和等于电源电压之和。
5.**交流电路**：除了直流电路，电路基础还包括交流电路的学习，涉及复数表示、阻抗、相位差、谐振等概念。
6.**电源**：电源提供电路所需的电压或电流，有直流电源（如电池）和交流电源（如发电机）两种。
7.**功率与能量**：功率是电流做功的速率，单位为瓦特（W）；
能量则是电流在一定时间内做的功，单位为焦耳（J）。
8.**网络分析方法**：包括电阻串并联计算、星形-三角形变换、源的等效变换、超前滞后网络分析、诺顿定理和戴维宁定理等。
9.**滤波器设计**：通过选择适当的电容和电感组合，可以设计低通、高通、带通和带阻滤波器，以滤除特定频率范围内的信号。
10.**电路仿真**：利用电路模拟软件，如Multisim或LTSpice，可以帮助学生在不实际搭建电路的情况下理解电路行为。
这本《电路基础》教材将这些知识点系统地组织起来，结合实例和习题，帮助初学者逐步建立起电路理论体系。
书签功能则使得学习者可以迅速找到感兴趣的章节，提高学习效率。
无论是自学还是课堂学习，这本书都是一个宝贵的参考资料。

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

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。