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《VisualC++6.0编程实例与技巧》，作者：吕昕，出版社：中国水利水电出版社，ISBN：7508400518，pdf格式，大小13.1MB。
内容简介：　　本书主要介绍VisualC++6.0编程技术，内容涉及相当广泛，既包括VisualC++常规编程技术和应用程序基础的介绍，又有图形用户界面、ActiveX控件、多媒体、数据库等高级话题的介绍。
通过这些内容的学习，会使用户充分领略到VisualC++事件驱动可视编程技术的威力所在。
　　书中内容实例丰富、讲解清晰、力避代码复杂冗长。
简短的实例特别有助于初学者仿效理解、把握问题的精髓，能够协助读者快速建立对应用程序框架的整体认识。
本书是学习VisualC++编程人员不可多得的参考书。
目录：前言第一章visualc++6.0概述1.1visualc++6.0的特点1.2visualc++6.0的软、硬件配置1.3visualc++6.0的新增功能1.3.1智能提示功能1.3.2新的联机协助1.3.3新的项目风格1.3.4中文语言支持1.3.5工具条新特征第二章visualc++6.0开发环境2.1visualc++6.0主窗口界面2.2visualc++6.0工具栏2.3visualc++6.0菜单栏2.3.1file菜单2.3.2edit菜单.2.3.3view菜单2.3.4insert菜单2.3.5project菜单2.3.6build菜单2.3.7debug菜单2.3.8window菜单2.3.9tools菜单2.3.10help菜单2.4项目及项目工作区2.5资源与资源编辑区2.5.1资源编辑器2.5.2资源符号2.5.3资源符号浏览器2.5.4对话编辑器2.5.5菜单编辑器2.5.6加速键编辑器2.5.7串编辑器2.5.8版本信息编辑器2.5.9图形编辑器2.5.10工具栏编辑器2.6快速的应用程序实例第三章c++语言基础3.1简单的c++程序3.2标识符3.3基本数据类型3.3.1类型char3.3.2类型short3.3.3类型int3.3.4类型long3.3.5类型_intn3.3.6浮点类型3.3.7常量3.4数据类型转换3.5c++存储类3.5.1auto存储类3.5.2register存储类3.5.3extern存储类3.5.4static存储类3.6基本运算3.6.1算术运算3.6.2关系运算3.6.3逻辑运算3.7自定义数据类型3.7.1typedef3.7.2结构3.7.3联合3.7.4枚举3.8控制结构3.8.1条件语句3.8.2循环语句3.8.3转移语句3.9数组、字符串和指针3.9.1数组3.9.2字符串3.9.3指针3.10函数3.11类与对象3.11.1类的定义3.11.2对象的定义3.11.3构造函数和析构函数3.11.4内联成员函数3.11.5对象与成员函数3.11.6this指针3.11.7静态数据成员和成员函数3.11.8友元函数3.12类继承3.12.1派生类与基类3.12.2派生类的对象和构造函数3.12.3多复派生类3.12.4类的多继承3.12.5多层派生类3.13重载3.13.1函数重载3.13.2操作符重载3.14多态性3.14.1虚拟函数3.14.2纯虚拟函数3.15c++语言的输入/输出3.15.1i/o结构3.15.2其他输入/输出函数第四章widnows程序的组织结构4.1单工与多工作操作系统4.1.1单任务4.1.2多任务4.2消息message4.2.1message的结构4.2.2消息的来源4.2.3读取消息的循环：messageloop4.2.4消息队列messagequeue4.3窗口函数：消息所要送达的对象4.3.1call-backfunction：回调函数4.3.2窗口函数的登记4.3.3用dispatchmessage来分配消息4.4windows程序的流程4.

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

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。