本资源包含完整的谷歌开源激光slam算法：cartographer，并对其中各部分代码详细注释，使初学者能够尽快上手阅读以及学习该方法，注释如有错误，还请联系交流指出！

LabWindowsCVI3Dgraph控件编程源代码

CONTENTPART1BASICSOFINFERENCEOVERNETWORKSCHAPTER1AsynchronousAdaptiveNetworksCHAPTER2EstimationandDetectionOverAdaptiveNetworksCHAPTER3MultitaskLearningOverAdaptiveNetworksWithGroupingCHAPTER4BayesianApproachtoCollaborativeInferenceinNetworksCHAPTER5MultiagentDistributedOptimizationCHAPTER6DistributedKalmanandParticleFilteringCHAPTER7GameTheoreticLearningPART2SIGNALPROCESSINGONGRAPHSCHAPTER8GraphSignalProcessing.CHAPTER9SamplingandRecoveryofGraphSignalsCHAPTER10BayesianActivelearningonGraphs.CHAPTER11DesignofGraphFiltersandFilterbanksCHAPTER12StatisticalGraphSignalProcessing:StationarityandSpectralEstimationCHAPTER13InferenceofGraphTopologyCHAPTER14PartiallyAbsorbingRanclomWalks:AUnifieclFrameworkforLearningonGraphsPART3DISTRIBUTEDCOMMUNICATIONS,NETWORKING,ANDSENSING.....

计算机断层成像(ComputedTomography，CT)技术的出现使得在不破坏被扫描物体内部结构的前提下，对物体的结构信息检测成为可能。
伴随着医学诊疗和工业探伤领域的快速发展，CT技术的应用越来越多，同时也意味着对CT设备的精密度要求也越来越高。
当实际的CT成像系统不满足理想成像关系时，即系统中的射线源、探测器或旋转台中任意一个装置存在几何偏差，都会导致重建过程中投影地址的计算出现错误，严重影响断层图像的重建质量，因此对CT成像系统的几何参数进行标定至关重要。

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DatabaseSystemConcepts——数据库系统概念第六版（英文版）作者：AbrahamSilberschatz(YaleUniversity)HenryF.Korth(LehighUniversity)S.Sudarshan(IndianInstituteofTechnology,Bombay)本书目录：Chapter1Introduction1.1Database-SystemApplications11.2PurposeofDatabaseSystems31.3ViewofData61.4DatabaseLanguages91.5RelationalDatabases121.6DatabaseDesign151.7DataStorageandQuerying201.8TransactionManagement221.9DatabaseArchitecture231.10DataMiningandInformationRetrieval251.11SpecialtyDatabases261.12DatabaseUsersandAdministrators271.13HistoryofDatabaseSystems291.14Summary31Exercises33BibliographicalNotes35Chapter2IntroductiontotheRelationalModel2.1StructureofRelationalDatabases392.2DatabaseSchema422.3Keys452.4SchemaDiagrams462.5RelationalQueryLanguages472.6RelationalOperations482.7Summary52Exercises53BibliographicalNotes55Chapter3IntroductiontoSQL3.1OverviewoftheSQLQueryLanguage573.2SQLDataDefinition583.3BasicStructureofSQLQueries633.4AdditionalBasicOperations743.5SetOperations793.6NullValues833.7AggregateFunctions843.8NestedSubqueries903.9ModificationoftheDatabase983.10Summary104Exercises105BibliographicalNotes112Chapter4IntermediateSQL4.1JoinExpressions1134.2Views1204.3Transactions1274.4IntegrityConstraints1284.5SQLDataTypesandSchemas1364.6Authorization1434.7Summary150Exercises152BibliographicalNotes156Chapter5AdvancedSQL5.1AccessingSQLFromaProgrammingLanguage1575.2FunctionsandProcedures1735.3Triggers1805.4RecursiveQueries1875.5AdvancedAggregationFeatures1925.6OLAP1975.7Summary209Exercises211BibliographicalNotes216Chapter6FormalRelationalQueryLanguages6.1TheRelationalAlgebra2176.2TheTupleRelationalCalculus2396.3TheDomainRelationalCalculus2456.4Summary248Exercises249BibliographicalNotes254Chapter7Datab

脑电信号(Electroencephalograph，EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多特征量来描述其特征信号。
P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时，在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波，是事件相关电位(Event-RelatedPotential，ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。
脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。
P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动，适合于脑机接口应用。
本文针对P300脑电信号的特点，即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的，所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位，然后采用EGI64导脑电系统采集原始脑电信号，再用Net-Station软件对原始数据进行预处理，预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(ArtifactDetection)、坏通道替换(BadChannelReplacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(AverageReferencing)、基线校正(BaselineCorrection)等，最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极，确定少量活跃电极分布在头顶位置，活跃电极主要集中在后脑区域，为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。

pls_graph使用手册，讲述该软件的详细操作

如果之前下载我分享的基于变色龙Mac10.13.4cdr文件来安装黑苹果的朋友们，如果你安装成功了祝你好运，这次提供了Mac10.13.6cdr最新版，基于变色龙安装黑苹果，资源为Mac10.13.6cdr、wowpc.iso文件，通过原本Mac10.13.6制作的cdr文件，自己笔记本电脑亲测可用硬件配置：我的电脑华硕N56VZ笔记本电脑基本硬件展示处理器英特尔第三代酷睿i7-3630QM@2.40GHz四核主板华硕N56VZ内存8GB(海力士DDR31600MHz/金士顿DDR31600MHz)主硬盘三星SSD850EVO1TB(1TB/固态硬盘)主显卡英特尔HDGraphics4000(32MB/华硕)显示器LGLGD02D9(15.3英寸)网卡博通4322AG802.11a/b/g/nWi-FiAdapter/惠普声卡瑞昱ALC663@英特尔PantherPointHighDefinitionAudioControllercdr中写入的Extra文件为我电脑的，自己安装时，结合自己电脑修改org.chameleon.Boot.plist文件，又上传了半天！！！！！！祝你成功！

Python3.x+Pyqt5实现绘图界面（MainWindow类型窗体；
matplotlib绘图控件嵌入PyQt5graphicview控件中）和业务逻辑分离案例04_自己写的，有UI界面源代码

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。