目录摘要 IIAbstract III第一章 引言 11.1 课题背景 11.2 课题目的和意义 11.3 本文结构 1第二章系统应用的关键技术 32.1JSP技术引见 32.1.1JSP的概述 32.1.3JSP的强势与劣势 42.1.4JSP与ASP的比较 42.2Java组件JavaBeans 52.2.1什么是JavaBeans 52.2.2JSP与JavaBeans的关系 52.3J2EE概述 62.4关于Struts 72.4.1Struts简介 72.4.2Struts的主要功能 72.5关于Spring 92.5.1Spring简介 92.5.2为什么需要Spring 102.5.3Spring带给我们什么 102.6关于Hibernate 112.6.1为什么引入hibernate 112.6.2使用Hibernate的好处 112.6.3Hibernate的工作原理 122.7Mysql 142.7.1mysql的特点 142.7.2mysql的安装和配置（部分截图） 142.8Tomcat服务器 162.8.1Tomcat服务器简介 162.8.2Tomcat的特点 162.8.3Tomcat的优势 172.8.4Tomcat服务器的安装和配置 17小结 18第三章系统需求分析和总体设计 193.1系统功能需求 193.2系统角色及其功能分析 193.2.1系统的3个角色： 203.2.2系统角色的功能 203.3总体设计思想概述 203.4数据库设计 213.4.1E-R图 213.4.2数据表的设计 223.5系统的类设计 253.5.1DAO类设计 253.5.2POJO类设计（部分） 253.5.3过滤器类设计 263.5.4监听器类设计 263.6系统的用例图 273.6.1总体用例分析 273.6.2用户管理用例分析 283.6.3购物车管理用例分析 28小结 30第四章系统的详细设计 314.1数据库与POJO映射的实现 314.2主要模块的设计说明与界面 324.2.1用户管理模块 324.2.2购物车管理模块 394.2.3定单模块 454.3系统的测试 50小结 50第五章总结与展望 515.1工作总结 515.2后续工作展望 52参考文献 53附录 54致谢 58

我们的物联网智能鱼缸使用STM32F103ZET6作为主控芯片，有热感应LED氛围灯，人到灯开，人走后20秒后自动熄灭。
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每个JSON更新程序要遵循的协议任何不属于墙纸，图标包，小部件和KLWP类别的新闻将转到“抢手新闻”部分，如果促销图片好，可以在“重点”部分中查找即，KWGT更新（应用程序本身），启动器更新，BitLit更新将进入“抢手新闻”类别（因为它们不属于任何其他类别）重点部分需要每2天更新一次（只需复制并粘贴值得重点关注的新闻）重点部分的内容：i。
应用销售ii。
赠品iii。
新品发布（请注意，进入“亮点”部分的所有新闻都必须具有良好的宣传形象）抢手新闻部分必须与每个更新一起更新例如....如果您要在“墙纸类别”中添加4条新闻，请将其中1条（最重要的一条）粘贴到“顶部新闻”部分添加PlayStore链接而不是Twitter链接进行销售和更新（壁纸除外）单个墙纸将不被视为新闻（这意味着少量发布的墙纸仅发布了一次；
精确地发布了1-2个，不会在Bitlit中添加）不要在

巴塞尔协议III中文版目录概述...................................................................................................10导言…………………………………………………………………………………...10第一部分新协议的主要内容............................................................................11第一支柱：最低资本要求..........................................................................11信誉风险标准法................................................................................11内部评级法（Internalratings-based(IRB)approaches）.................12公司、银行和主权的风险暴露...........................................................13零售风险暴露....................................................................................14专业贷款（Specialisedlending）.....................................................14股权风险暴露（Equityexposures）.................................................14IRB法的实施问题.............................................................................15证券化..............................................................................................15操作风险...........................................................................................16第二支柱和第三支柱：监管当局的监督检查和市场纪律..........................17监管当局的监督检查.........................................................................17市场纪律...........................................................................................18新协议的实施............................................................................................18朝新协议过渡....................................................................................18有关前瞻性问题................................................................................19跨境实施问题....................................................................................20今后的工作................................................................................................20第二部分:对QIS3技术指导文件的修改...........................................................21导言21允许使用准备...........................

《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

《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。
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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

只包含一个中文版pdf文档，该文档分为三个部分，部分I：用Spartan-3系列FPGA进行计划；
部分II：计划软件；
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Birkhauser出版的三卷本的分析学《AnalysisI-III》整本书从概念到叙说都十分的现代化，综合性强。
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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。